作者:李晓飞
来源:Python 技术
今天我来分享一个迁移过程的幕后小故事,有料,有趣,来听听吧。
迁移公众号,是一个腾讯提供的业务,就是将原公号主体切换到另一个公号上,然后收回原公号。
其中大部分是腾讯来完成的,但还有些工作,需要自己处理,比如迁移公号的 关键字消息回复。
虽然事情不大,但很重要,做不好,读者就会找不见源码,影响大家学习效率。
但单操作起来还是比较费劲的,因为需要同时登录两个公众号,打开两个页面,来回切换着操作,很不方便,而且容易搞错。
怎么办,求神拜佛肯定是没有用的,不过有位大神还真得去拜拜 —— Python!
既然网页上能看到,那么就一定能用爬虫获取到。
咱们故伎重演,浏览器中按下 F12,进入魔法世界。
你知道百度的校招启事就藏在这里吗?
别说是我告诉你的
第一步,先清空请求记录,刷新页面,然后从第一条请求记录开始分析。
实际上就是看看请求的返回值,是否包含了,页面上列表中的数据。
幸运的是第一条就是,不过呢,数据不是直接给的,而是返回了一个大 js 脚本,当页面加载后,运算出的。
分析请求
需要勾上 Perserve Log 否则有用页面切换可能看不见请求记录
这个不是困难,将js复制出来,提取其中关键字回复的信息整理一下就可以了。
问题是,每页只显示十条,有二十多页,复杂的成本有点高呀。
得想想办法,观察了一下网址,其中有两个参数,一个是 count,另一个是 offset,很熟悉呀,不和分页参数是一回事儿吗?
分析请求
改一下试试,将 count 改为 1000,offset 改为 0,意思是从第一行开始,获取一千条,按下回车 ……
搞定!
仔细检查,确实返回了所有记录,因为总共也没有一千行。
现在可以蛮干了,因为就干一次。
复制出来,用文本编辑器(最好支持列编辑)简单处理一下,得到一个 json
json
所以方法需要灵活应用,如果能直接通过程序获取最好,如果不行,手动辅助也是可以的。
接下来,才是重头戏,如何将这些数据写入。
进入新公众号的管理后台,新建一个关键字回复,分析下请求,此时别忘记,打开开发者工具(浏览器上按 F12)。
一般提交类请求都是第一个,看一下果然是,不过肉眼看不清具体数据,怎么办?
还记得前面好多次提到的将请求复制为 curl bash 吗?对就用它,在请求上右键,选择 Copy as cURL(bash)
copy cURL
放在哪里呢?当然不是放在文本文件里了,除非你是想做一下暂存。
我们直接粘贴到 https://curl.trillworks.com/ 里,可以直接获得 转化好的 Python 代码。
然后将 Python 代码复制到文件中,执行看看效果,果然,新增了一条记录。
下面分析请求数据, 与刚才 json 文件中的做对比,一般名称很相近,所以容易找出来。
字段相同,可能是来自同一个架构设计,不太可能出自不同的团队开发,哈哈,我竟然看的这么深!
这样边找边写,等找完,代码也就完成了,像这样:
data = {
'replytype': 'smartreply',
'ruleid': '0',
'rulename': kw['rule_name'], # 规则名
'allreply': kw['reply_all'], # 全回复
'replycnt': kw['reply_cnt'], # 回复数量
'keywordcnt': len(kw['keyword_list']), # 关键字数量
'keyword0': kw['keyword_list'][0]['content'], # 关键字
'matchmode0': kw['keyword_list'][0]['match_mode'], # 匹配模式
'type0': kw['reply_list'][0]['reply_type'], # 消息类型
'fileid0': 'undefined',
'content0': kw['reply_list'][0]['content'], # 回复内容
'token': '105xxxx502',
'lang': 'zh_CN',
'f': 'json',
'ajax': '1'
}
现在将各部分的代码组合起来。
首先是解析 json 的代码:
with open("keyword.js", 'r', encoding='utf-8') as word:
d = json.load(word)
超级简单,利用 json 库将 keyword.js 文件中的内容转化为 Python List 对象
然后是数据组合,代码已经在上面展示了。
最后发送请求:
add(data) print('处理完成,休息2秒...') time.sleep(2)
好了,这样搞定了,写代码用了一个多小时,跑完不到两分钟。
美中不足的是,代码只照顾了大多数的一条消息的回复(代码中直接获取的数组中第一个元素, 如 kw['reply_list'][0]),还有几条回复是多条消息,照顾不上。
如果要照顾,可能的话 80% 以上的时间,以兼容 20% 不到的情况,不划算。
怎么办?凉拌!—— 直接手动添加。
哈哈,我很乐意做这一点手工活儿。
类似这样的方式,用在其他的地方,完全是可以的,比如之前的约马程序,训练营运营数据提取 等等,都是一样的套路:
就这么简单,Get 到了吗?
那,赶紧找个地方试试吧。
每天进步一点点,生活更美好,比心!
数据分析咨询请扫描二维码
数据挖掘是现代企业利用数据驱动决策的重要工具。它涉及从大量数据中提取隐藏的、先前未知但潜在有用的信息,依托人工智能、机器 ...
2024-10-23在当前数据驱动的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。想要踏入这一领域并取得成功,不仅需要扎实的技术基础,还需要不 ...
2024-10-23数据分析是一个广泛而又精细的领域,它结合了统计学、计算机科学、商业策略以及数据科学等多个学科的知识。这个领域日新月异的发 ...
2024-10-23在现代企业中,数字化管理师扮演着至关重要的角色。他们不仅帮助企业优化资源配置,还推动企业的数字化转型。要成为一名合格的数 ...
2024-10-23大数据专业是一个跨学科的领域,涵盖了数学、统计学、计算机科学与技术等多个学科。随着数据在各个行业中的重要性日益增加,大数 ...
2024-10-23大数据分析师培训教程-2.1 Hadoop入门-Hadoop 1.0 的局限与 Hadoop 2.0(YARN)的革新 Hadoop简介Hadoop 的生态系统HDFS 的原理 ...
2024-10-232024,您是否渴望在数据领域探索更广阔的职业机遇? 数字化时代,数据量级每年都在呈指数级增长。据统计,全球互联网用户每天产 ...
2024-10-21数据科学专业是一门跨学科的综合性学科,涵盖了数学、统计学、计算机科学等多个领域。其核心目标是通过数据的收集、处理和分析来 ...
2024-10-21Python是一种高级解释性编程语言,由Guido van Rossum于1991年创造。凭借其简单易学、代码可读性强和功能强大的特点,Python已经 ...
2024-10-21在当今数据驱动的世界中,选择学习Hadoop已成为许多数据分析师和IT专业人士的必修课。Hadoop不仅是大数据处理领域的核心技术之一 ...
2024-10-21数据开发工程师在当今数据驱动的世界中扮演着至关重要的角色。他们不仅负责数据的采集和处理,还在数据仓库建设、系统开发和数据 ...
2024-10-20在当今快速变化的数字经济时代,数字化转型已经成为企业实现持续增长和竞争优势的关键。数字化转型不仅仅是技术的变革,更是组织 ...
2024-10-19在当今快速发展的科技时代,数字经济已成为全球经济的重要组成部分。选择数字经济专业,不仅能为你打开通往多个行业的大门,还能 ...
2024-10-18学习统计学与大数据分析具有显著的优势,能够帮助你走向高薪岗位。在数字化时代背景下,统计学和大数据分析展现出强大的就业潜力 ...
2024-10-18在当今的数字时代,数据科学与大数据技术专业的就业方向极为广泛,涵盖了多个领域和岗位。随着数据成为企业决策的重要依据,行业 ...
2024-10-18大数据技术与应用领域正在迅速发展,成为现代经济和科技发展的重要驱动力。随着数据量的爆炸式增长,各行各业对大数据专业人才的 ...
2024-10-18在当今数据驱动的商业环境中,数据分析软件已成为企业决策过程中不可或缺的工具。随着数据量的激增和分析需求的复杂化,选择合适 ...
2024-10-18在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业不可或缺的一部分。无论是企业决策、市场营销,还是产品开发,数据分析都能提 ...
2024-10-18数据分析在现代企业中扮演着至关重要的角色,帮助企业在竞争激烈的市场中做出明智的决策。随着数据量的不断增长,企业需要依赖先 ...
2024-10-18CDA(Certified Data Analyst)认证在数据分析领域具有显著的作用,具体包括以下几个方面: 1. 专业技能认可 CDA认证是数据分析 ...
2024-10-17