微信公眾號python

『壹』 微信推送的python編程課公眾號是真的嗎

有真有假。。

『貳』 如何使用python語言開展微信端網頁自動化測試

我之前是做自動化工作的，自己學了perl，
python，發現perl語法比較難，python比較簡單，可讀性也很好。現在python的應用很廣泛，人才需求也很大，學這個沒毛病。前期你可以去魯德這個測試知道平台看看，自動化測試的資料蠻多的。

『叄』 python find什麼意思

find 方法是字元串類型對象帶有的方法；

它可以從一個字元串中，找到另一個字元串；

如果找到了，則返回索引；

如果沒有找到，則返回 －1；

代碼：

str1 = "this is string example....wow!!!"
str2 = "exam"
print(' ', str1.find(str2))

運行效果：

『肆』 如何入門 Python 爬蟲

「入門」是良好的動機，但是可能作用緩慢。如果你手裡或者腦子里有一個項目，那麼實踐起來你會被目標驅動，而不會像學習模塊一樣慢慢學習。

另外如果說知識體系裡的每一個知識點是圖里的點，依賴關系是邊的話，那麼這個圖一定不是一個有向無環圖。因為學習A的經驗可以幫助你學習B。因此，你不需要學習怎麼樣「入門」，因為這樣的「入門」點根本不存在！你需要學習的是怎麼樣做一個比較大的東西，在這個過程中，你會很快地學會需要學會的東西的。當然，你可以爭論說需要先懂python，不然怎麼學會python做爬蟲呢？但是事實上，你完全可以在做這個爬蟲的過程中學習python :D

看到前面很多答案都講的「術」——用什麼軟體怎麼爬，那我就講講「道」和「術」吧——爬蟲怎麼工作以及怎麼在python實現。

先長話短說summarize一下：
你需要學習

基本的爬蟲工作原理
基本的http抓取工具，scrapy
Bloom Filter: Bloom Filters by Example
如果需要大規模網頁抓取，你需要學習分布式爬蟲的概念。其實沒那麼玄乎，你只要學會怎樣維護一個所有集群機器能夠有效分享的分布式隊列就好。最簡單的實現是python-rq: https://github.com/nvie/rq
rq和Scrapy的結合：darkrho/scrapy-redis · GitHub
後續處理，網頁析取(grangier/python-goose · GitHub)，存儲(Mongodb)

以下是短話長說：

說說當初寫的一個集群爬下整個豆瓣的經驗吧。

1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。
想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。

在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。

好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢？
很簡單

import Queue

initial_page = "http://www.renminribao.com"

url_queue = Queue.Queue()
seen = set()

seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這里，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2）效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重復看一看（沒關系，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]

好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。

3）集群化抓取
爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...

那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢？

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)

考慮如何用python實現：
在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。

代碼於是寫成

#slave.py

current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)

store(current_url);
send_to_master(to_send)

#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()

initial_pages = "www.renmingribao.com"

while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)

好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理，比如

有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）

有效地判重（這里指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛...

及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）

如你所想，這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，
「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。

所以，不要問怎麼入門，直接上路就好了：）關注微信公眾號「Python基礎教程」，學python更輕松！

『伍』 請問這篇微信推文里的python代碼框（可復制，可左右拉動）是怎麼加的推文鏈接https://m

摘要 你好很高興為您服務。

『陸』 python怎麼抓取微信閱

抓取微信公眾號的文章

一.思路分析

目前所知曉的能夠抓取的方法有：

1、微信APP中微信公眾號文章鏈接的直接抓取（http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzU4ODk2MA==&mid=2735446906&idx=1&sn=&scene=0#rd）

2、通過微信合作方搜狗搜索引擎（http://weixin.sogou.com/），發送相應請求來間接抓取

第1種方法中，這種鏈接不太好獲取，而且他的規律不是特別清晰。

因此本文採用的是方法2----通過給 weixin.sogou.com 發送即時請求來實時解析抓取數據並保存到本地。

二.爬取過程

1、首先在搜狗的微信搜索頁面測試一下，這樣能夠讓我們的思路更加清晰

在搜索引擎上使用微信公眾號英文名進行「搜公眾號」操作（因為公眾號英文名是公眾號唯一的，而中文名可能會有重復，同時公眾號名字一定要完全正確，不然可能搜到很多東西，這樣我們可以減少數據的篩選工作，只要找到這個唯一英文名對應的那條數據即可），即發送請求到'http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query=%s&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_= ' % 'python'，並從頁面中解析出搜索結果公眾號對應的主頁跳轉鏈接。

2.獲取主頁入口內容

使用request , urllib,urllib2,或者直接使用webdriver+phantomjs等都可以

這里使用的是request.get()的方法獲取入口網頁內容

[python]view plain

• #爬蟲偽裝頭部設置

• self.headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT6.3;WOW64;rv:51.0)Gecko/20100101Firefox/51.0'}

• #設置操作超時時長

• self.timeout=5

• #爬蟲模擬在一個request.session中完成

• self.s=requests.Session()




[python]view plain

• #搜索入口地址，以公眾為關鍵字搜索該公眾號

• defget_search_result_by_keywords(self):

• self.log('搜索地址為：%s'%self.sogou_search_url)

• returnself.s.get(self.sogou_search_url,headers=self.headers,timeout=self.timeout).content

3.獲取公眾號地址

從獲取到的網頁內容中，得到公眾號主頁地址， 這一步驟有很多方法， beautifulsoup、webdriver，直接使用正則，pyquery等都可以

這里使用的是pyquery的方法來查找公眾號主頁入口地址

[python]view plain

• #獲得公眾號主頁地址

• defget_wx_url_by_sougou_search_html(self,sougou_search_html):

• doc=pq(sougou_search_html)

• #printdoc('p[class="tit"]')('a').attr('href')

• #printdoc('div[class=img-box]')('a').attr('href')

• #通過pyquery的方式處理網頁內容，類似用beautifulsoup，但是pyquery和jQuery的方法類似，找到公眾號主頁地址

• returndoc('div[class=txt-box]')('p[class=tit]')('a').attr('href')

4.獲取公眾號主頁的文章列表

首先需要載入公眾號主頁，這里用的是phantomjs+webdriver, 因為這個主頁的內容需要JS 渲染載入，採用之前的方法只能獲得靜態的網頁內容

[python]view plain

• #使用webdriver載入公眾號主頁內容，主要是js渲染的部分

• defget_selenium_js_html(self,url):

• browser=webdriver.PhantomJS()

• browser.get(url)

• time.sleep(3)

• #執行js得到整個頁面內容

• html=browser.execute_script("returndocument.documentElement.outerHTML")

• returnhtml

得到主頁內容之後，獲取文章列表，這個文章列表中有我們需要的內容

[python]view plain

• #獲取公眾號文章內容

• defparse_wx_articles_by_html(self,selenium_html):

• doc=pq(selenium_html)

• print'開始查找內容msg'

• returndoc('div[class="weui_media_boxappmsg"]')

• #有的公眾號僅僅有10篇文章，有的可能多一點

• #returndoc('div[class="weui_msg_card"]')#公眾號只有10篇文章文章的

5.解析每一個文章列表，獲取我們需要的信息

6.處理對應的內容

包括文章名字，地址，簡介，發表時間等

7.保存文章內容

以html的格式保存到本地

同時將上一步驟的內容保存成excel 的格式

8.保存json數據

這樣，每一步拆分完，爬取公眾號的文章就不是特別難了。

三、源碼

第一版源碼如下：

[python]view plain

• #!/usr/bin/python

• #coding:utf-8

• importsys

• reload(sys)

• sys.setdefaultencoding('utf-8')

• fromurllibimportquote

• frompyqueryimportPyQueryaspq

• fromseleniumimportwebdriver

• importrequests

• importtime

• importre

• importjson

• importos

• classweixin_spider:

• def__init__(self,kw):

• '構造函數'

• self.kw=kw

• #搜狐微信搜索鏈接

• #self.sogou_search_url='http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query=%s&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_='%quote(self.kw)

• self.sogou_search_url='http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query=%s&ie=utf8&s_from=input&_sug_=n&_sug_type_='%quote(self.kw)

• #爬蟲偽裝

• self.headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;WOW64;rv:47.0)Gecko/20100101FirePHP/0refox/47.0FirePHP/0.7.4.1'}

• #操作超時時長

• self.timeout=5

• self.s=requests.Session()

• defget_search_result_by_kw(self):

• self.log('搜索地址為：%s'%self.sogou_search_url)

• returnself.s.get(self.sogou_search_url,headers=self.headers,timeout=self.timeout).content

• defget_wx_url_by_sougou_search_html(self,sougou_search_html):

• '根據返回sougou_search_html，從中獲取公眾號主頁鏈接'

• doc=pq(sougou_search_html)

• #printdoc('p[class="tit"]')('a').attr('href')

• #printdoc('div[class=img-box]')('a').attr('href')

• #通過pyquery的方式處理網頁內容，類似用beautifulsoup，但是pyquery和jQuery的方法類似，找到公眾號主頁地址

• returndoc('div[class=txt-box]')('p[class=tit]')('a').attr('href')

• defget_selenium_js_html(self,wx_url):

• '執行js渲染內容，並返回渲染後的html內容'

• browser=webdriver.PhantomJS()

• browser.get(wx_url)

• time.sleep(3)

• #執行js得到整個dom

• html=browser.execute_script("returndocument.documentElement.outerHTML")

• returnhtml

• defparse_wx_articles_by_html(self,selenium_html):

• '從selenium_html中解析出微信公眾號文章'

• doc=pq(selenium_html)

• returndoc('div[class="weui_msg_card"]')

• defswitch_arctiles_to_list(self,articles):

• '把articles轉換成數據字典'

• articles_list=[]

• i=1

• ifarticles:

• forarticleinarticles.items():

• self.log(u'開始整合(%d/%d)'%(i,len(articles)))

• articles_list.append(self.parse_one_article(article))

• i+=1

• #break

• returnarticles_list

• defparse_one_article(self,article):

• '解析單篇文章'

• article_dict={}

• article=article('.weui_media_box[id]')

• title=article('h4[class="weui_media_title"]').text()

• self.log('標題是：%s'%title)

• url='http://mp.weixin.qq.com'+article('h4[class="weui_media_title"]').attr('hrefs')

• self.log('地址為：%s'%url)

• summary=article('.weui_media_desc').text()

• self.log('文章簡述：%s'%summary)

• date=article('.weui_media_extra_info').text()

• self.log('發表時間為：%s'%date)

• pic=self.parse_cover_pic(article)

• content=self.parse_content_by_url(url).html()

• contentfiletitle=self.kw+'/'+title+'_'+date+'.html'

• self.save_content_file(contentfiletitle,content)

• return{

• 'title':title,

• 'url':url,

• 'summary':summary,

• 'date':date,

• 'pic':pic,

• 'content':content

• }

• defparse_cover_pic(self,article):

• '解析文章封面圖片'

• pic=article('.weui_media_hd').attr('style')

• p=re.compile(r'background-image:url(.∗?)')

• rs=p.findall(pic)

• self.log('封面圖片是：%s'%rs[0]iflen(rs)>0else'')

• returnrs[0]iflen(rs)>0else''

• defparse_content_by_url(self,url):

• '獲取文章詳情內容'

• page_html=self.get_selenium_js_html(url)

• returnpq(page_html)('#js_content')

• defsave_content_file(self,title,content):

• '頁面內容寫入文件'

• withopen(title,'w')asf:

• f.write(content)

• defsave_file(self,content):

• '數據寫入文件'

• withopen(self.kw+'/'+self.kw+'.txt','w')asf:

• f.write(content)

• deflog(self,msg):

• '自定義log函數'

• printu'%s:%s'%(time.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S'),msg)

• defneed_verify(self,selenium_html):

• '有時候對方會封鎖ip，這里做一下判斷，檢測html中是否包含id=verify_change的標簽，有的話，代表被重定向了，提醒過一陣子重試'

• returnpq(selenium_html)('#verify_change').text()!=''

• defcreate_dir(self):

• '創建文件夾'

• ifnotos.path.exists(self.kw):

• os.makedirs(self.kw)

• defrun(self):

• '爬蟲入口函數'

• #Step0：創建公眾號命名的文件夾

• self.create_dir()

• #Step1：GET請求到搜狗微信引擎，以微信公眾號英文名稱作為查詢關鍵字

• self.log(u'開始獲取，微信公眾號英文名為：%s'%self.kw)

• self.log(u'開始調用sougou搜索引擎')

• sougou_search_html=self.get_search_result_by_kw()

• #Step2：從搜索結果頁中解析出公眾號主頁鏈接

• self.log(u'獲取sougou_search_html成功，開始抓取公眾號對應的主頁wx_url')

• wx_url=self.get_wx_url_by_sougou_search_html(sougou_search_html)

• self.log(u'獲取wx_url成功，%s'%wx_url)

• #Step3：Selenium+PhantomJs獲取js非同步載入渲染後的html

• self.log(u'開始調用selenium渲染html')

• selenium_html=self.get_selenium_js_html(wx_url)

• #Step4:檢測目標網站是否進行了封鎖

• ifself.need_verify(selenium_html):

• self.log(u'爬蟲被目標網站封鎖，請稍後再試')

• else:

• #Step5:使用PyQuery，從Step3獲取的html中解析出公眾號文章列表的數據

• self.log(u'調用selenium渲染html完成，開始解析公眾號文章')

• articles=self.parse_wx_articles_by_html(selenium_html)

• self.log(u'抓取到微信文章%d篇'%len(articles))

• #Step6:把微信文章數據封裝成字典的list

• self.log(u'開始整合微信文章數據為字典')

• articles_list=self.switch_arctiles_to_list(articles)

• #Step7:把Step5的字典list轉換為Json

• self.log(u'整合完成，開始轉換為json')

• data_json=json.mps(articles_list)

• #Step8:寫文件

• self.log(u'轉換為json完成，開始保存json數據到文件')

• self.save_file(data_json)

• self.log(u'保存完成，程序結束')

• #main

• if__name__=='__main__':

• gongzhonghao=raw_input(u'輸入要爬取的公眾號')

• ifnotgongzhonghao:

• gongzhonghao='python6359'

• weixin_spider(gongzhonghao).run()

第二版代碼：

對代碼進行了一些優化和整改，主要：

1.增加了excel存貯

2.對獲取文章內容規則進行修改

3.豐富了注釋

本程序已知缺陷： 如果公眾號的文章內容包括視視頻，可能會報錯。

[python]view plain

• #!/usr/bin/python

• #coding:utf-8

『柒』 學python可以做什麼

1WEB開發

在國內，豆瓣一開始就使用Python作為web開發基礎語言，知乎的整個架構也是基於Python語言，這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。

盡管目前Python並不是做Web開發的首選，但一直都佔有不可忽視的一席。Python中有各類Web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型MVC框架都一應俱全，這在需要敏捷開發的Web項目中也是十分具有優勢的。廣泛使用（或曾經廣泛使用）Python提供的大型Web服務包括知乎、豆瓣、Dropbox等網站。加之Python本身的「膠水」特性，很容易實現在需要大規模性能級計算時整合其它語言，同時保留Web開發時的輕便快捷。

除此之外，Python中還有大量「開箱即用」的模塊，用於與各種其它網站的對接等相關功能。如果希望開發個微信公眾號相關功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能夠使你幾乎完全不用管文檔中提及的各種伺服器交互細節，專注於功能實現即能完成開發。

目前，國內的Python web開發主要有兩個技術棧：

（1）Django

Django是一個高級的敏捷web開發框架，如果學會了，擼一個網站很快。當然如果純粹比擼網站的速度，基於ruby的Ruby on rails顯然更快，但是Django有一個優勢就是性能優秀，更適合國內網站的應用場景。國外的著名圖片社區Pinterest早期也是基於Django開發的，承受了用戶快速增長的沖擊。所以說如果你想快速開發一個網站，還能兼顧APP客戶端的API調用需求，Django是可以信賴的。

（2）Flask

相對於Django，Flask則是一個輕量級的web框架，Flask的最大的優勢是性能優越，適合配合手機客戶端開發後台API服務。國內基於Flask的Restful API服務這快很火，也是需求最大的。知名的比如網路、網易、小米、陌陌等等很多公司都有基於Flask的應用部署。當然，如果你想做一個傳統的web網站，還是建議使用Django，Flask的優勢是後端、API，不適合構建全功能網站。

2網路爬蟲

網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用採集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了。

Python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用於模擬HTTP請求的Requests、用於HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用於自動化分布式爬取任務的Scrapy，還是用於最簡化資料庫訪問的各種ORM，都使得Python成為數據爬取的首選語言之一。特別是，爬取後的數據分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。目前Python比較流行的網路爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。

3人工智慧與機器學習

人工智慧是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什麼呢？

因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。

6桌面程序

Python也可以用於桌面軟體開發（如sublime text等），甚至移動端開發（參看kivy）。Python簡潔方便，各種工具包齊全的環境，能大幅度減少開發者的負擔。著名的UI框架QT有Python語言的實現版本PyQT。Python簡單易用的特性加上QT的優雅，可以很輕松的開發界面復雜的桌面程序，並且能輕松實現跨平台特性。

7多媒體應用

可以用Python裡面的PIL、Piddle、ReportLab 等模塊對圖象、聲音、視頻、動畫等進行處理，還可以用Python生成動態圖表和統計分析圖表。另外，還可以利用PyOpenGl模塊非常快速有效的編寫出三維場景。

『捌』 python怎麼能抓微信公眾號文章的閱讀數

思路一，利用rss生成工具，將搜狗的微信搜索結果生成一個rss，然後通過rss監控這個公眾號的文章是否更新。(理論上應該可行，但沒試過)

思路二，自己做一個桌面瀏覽器，IE內核。用這個瀏覽器登錄web微信，這個微信帳號關注你想抓取的公眾號，這樣就可以監控到是這些公眾號是否已更新，更新後鏈接是什麼，從而達到抓取數據的目的。（使用過，效率不高，但非常穩定）

思路三，通過修改android的微信客戶端來實現(這個方法是我們曾經使用過一段時間的)

思路四，想辦法越過驗證直接取到鏈接，再通過鏈接取到數據。

『玖』 通過python開發一個微信公眾賬號的服務後台，需要哪些知識

django/webpy/torando都行
庫的話，有幾個，pywechat還是wechatpy的，基本的功能都實現了，可以按照自己的需求進行修改。
資料庫是必須的，按照自己的需求設計吧。