python使用pywinauto驱动微信客户端实现公众号爬虫

下面就是关于使用Python和pywinauto驱动微信客户端实现公众号爬虫的完整攻略。

一、准备工作

1. 安装微信客户端

使用微信客户端作为爬虫程序的数据源，需要在电脑上安装微信客户端。

2. 安装pywinauto

pywinauto是Python GUI自动化库，可用于自动化控制Windows应用程序。可以使用以下命令安装pywinauto：

pip install pywinauto

3. 启动微信客户端并将窗口置于顶层

在进行下一步之前，请先启动微信客户端，并将其窗口调整至顶层，确保pywinauto能够在正确的窗口上执行操作。

二、编写代码

现在，我们可以开始使用Python和pywinauto编写程序了。以下是爬取某一个公众号所有历史文章链接的示例代码：

from pywinauto import application, timings
import time

def get_urls(nickname):
    app = application.Application()
    app.connect(title_re="微信.*")
    dlg = timings.WaitUntilPasses(20, 0.5, lambda: app.window(title_re="微信.*"))
    dlg.SetFocus()
    dlg.Maximize()
    control = dlg.Edit0
    control.SetEditText(nickname)
    lst = dlg.List1
    lst.Select(0)
    lst.ClickRight()
    dlg.MenuItem(u'查看历史消息').Click()
    # 切换到历史消息对话框
    his_dialog = timings.WaitUntilPasses(20, 0.5, lambda: app.window(title=u'(.*)- 历史消息', class_name="WeChatMainWndForPC"))
    his_dialog.SetFocus()
    his_dialog.SetTransparency(200)
    qun_area = his_dialog.child_window(title_re=".*编辑").ComboBox
    node = qun_area.child_window(title_re="(.*)").Click()
    node1 = his_dialog.child_window(class_name="AfxWndW")
    url_list = []
    while True:
        msgs = node1.children(child_found=lambda x: '链接' in x.window_text())
        for i in msgs:
            url = i.children()[1].window_text()
            if url not in url_list:
                url_list.append(url)
        node1.scroll(0, -30)
        # 延时以保证页面加载
        time.sleep(0.3)
        if msgs:
            continue
        else:
            break
    return url_list

说明：

该代码将会自动打开微信客户端，搜索指定的公众号，然后打开公众号的历史消息对话框，最后爬取所有历史文章的链接，返回一个列表。

三、实现具体功能

在代码中调用get_urls函数，并传入需要爬取的公众号的名称，即可得到该公众号的所有历史文章的链接。示例代码如下所示：

# 抓取知乎用户'python'的历史文章
article_urls = get_urls(u'python')

# 打印每篇文章的链接
for url in article_urls:
    print(url)

示例说明：

在上面的示例代码中，我们可以看到，我们传入了需要爬取的公众号名称“python”，然后调用get_urls函数得到该公众号历史文章的链接，并进行遍历，将每篇文章的链接依次打印出来。

四、总结

通过使用Python和pywinauto驱动微信客户端，我们可以轻松地实现公众号爬虫。具体实现过程就是通过pywinauto模拟对微信客户端的操作，自动化地打开公众号对话窗口，并爬取历史文章的链接。这样的方式可以保证数据的准确性和完整性。