爬虫-requests,微信公众号推送

Server酱消息推送中间件:从原理到实战的微信通知指南 消息推送中间件是现代分布式系统和自动化运维中的关键组件,它通过解耦消息生产者与消费者,实现了可靠、异步的通信机制。其核心原理在于提供统一的消息路由、格式转换和协议适配能力,从而将不同来源的事件(如服务器监控、脚本执行结果)高效、稳定地传递到指定终端。在技术价值上,这类中间件极大地简化了开发者集成多平台通知的复杂度,提升了系统可观测性和响应速度。典型的应用场景包括服务器资源告警、CI/CD构建状态通知、自动化爬虫结果推送等。本文以热门的Server酱为例,深入剖析其基于SendKey和通道机制的消息路由系统, 阅读详情

去掉了time和bs4,不好用

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-

import re,sys,time,json,requests
import urllib
from datetime import date,timedelta

# 获取页面链接信息
class PageHelperInfo(object):
    def pageInfo(self,pri_name='',sdate=date.today()-timedelta(days=1)):
        today=date.today()
        response = requests.post(
            url="https://www.cuecp.cn/PAR_PO_WW/indexController.jhtml",
            params={
                "cmd":"queryNoticeList",
            },
            headers={
                "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
                "Accept-Encoding":"gzip, deflate, br",
                "Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
                "Cache-Control":"max-age=0",
                "Connection":"keep-alive",
                "Content-Length":"246",
                "Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded",
                "Cookie":"JSESSIONID=A8882F0526D30FF5F55F1F7143F89787",
                "Host":"www.cuecp.cn",
                "Origin":"https://www.cuecp.cn",
                "Referer":"https://www.cuecp.cn/PAR_PO_WW/indexController.jhtml?cmd=queryNoticeList",
                "Upgrade-Insecure-Requests":"1",
                "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36",
            },
            data={
                # "module":"0",
                "attribute4":province[pri_name],
                "start_time_from":sdate,
                "start_time_to":sdate,
                "RM_CURRENT_PAGE_INPUT":"",
                # "rm_current_page":"1",
                # "rm_page_size":"10",
                # "RM_PAGE_SUM":"5674",
                "id":"",
                # "notice_type":"%E6%8B%9B%E6%A0%87%E5%85%AC%E5%91%8A",
                "notice_group":"PUR",
                "notice_title":"",
            },
            verify = False
        )
        pattern = re.compile(r'<a\sonclick="noticeDetail.*title=.*>(.*)</a>|<span class="list_right">(\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2})</span>')
        results = pattern.findall(response.text)
        messages  = map(lambda m, n: "发布日期:" +n+'\r\n' +m,[x[0] for x in results[::2]],[y[1] for y in results[1::2]])
        relist = [message for message in messages]
        return relist

class Weixin:
    def __init__(self, url, corpid, corpsecret):
        token_url = '%s/cgi-bin/gettoken?corpid=%s&corpsecret=%s' % (url, corpid, corpsecret)
        self.token = json.loads(urllib.request.urlopen(token_url).read().decode())['access_token']

    def send_message(self, url, data):
        send_url = '%s/cgi-bin/message/send?access_token=%s' % (url, self.token)
        self.respone = urllib.request.urlopen(urllib.request.Request(url=send_url, data=data)).read()
        x = json.loads(self.respone.decode())['errcode']

        if x == 0:
            # logging.debug('Successfully %s    %s' % (subject, message))
            return 'Succesfully'
        else:
            # logging.debug('Failed %s    %s' % (subject, message))
            return 'Failed'

    def messages(self, subject, message):
        values = {
            "touser": touser,
            "msgtype": 'text',
            "agentid": agentid,
            "text": {'content': subject + message},
            "safe": 0
        }
        return self.send_message(url, bytes(json.dumps(values), 'utf-8'))


touser = '@all'
agentid = 0   # 应用
corpid = '????????????'  # 企业号
corpsecret = '' #'????????????????????????????'   #应用ID
url = 'https://qyapi.weixin.qq.com'
# subject = sys.argv[2]  # 标题
# message = sys.argv[3]  # 内容
province = {
    '集团': '10',
    '北京': '11',
    '天津': '12',
    '河北': '13',
    '山西': '14',
    '内蒙古': '15',
    '辽宁': '21',
    '吉林': '22',
    '黑龙江': '23',
    '上海': '31',
    '江苏': '32',
    '浙江': '33',
    '安徽': '34',
    '福建': '35',
    '江西': '36',
    '山东': '37',
    '河南': '41',
    '湖北': '42',
    '湖南': '43',
    '广东': '44',
    '广西': '45',
    '海南': '46',
    '联通大数据有限公司': '49',
    '重庆': '50',
    '四川': '51',
    '贵州': '52',
    '云南': '53',
    '西藏': '54',
    '小沃科技有限公司': '55',
    '联通软件研究院': '56',
    '联通智网科技有限公司': '57',
    '联通集团财务有限公司': '58',
    '陕西': '61',
    '甘肃': '62',
    '青海': '63',
    '宁夏': '64',
    '新疆': '65',
    '导航': '66',
    '华盛': '67',
    '集成': '69',
    '中讯': '70',
    '北京联通兴业科贸有限公司': '71',
    '中网': '75',
    '中网威信': '75',
    '时科': '77',
    '宽带': '78',
    '联通沃音乐文化有限公司': '78',
    '兴业': '80',
    '联通研究院': '83',
    '中国联通国际有限公司': '85',
    '支付': '89',
    '建设': '91',
    '联通进出口': '94',
    '联通云数据': '95'}


if __name__ == '__main__':
    page=PageHelperInfo()
    blist=[]
    privname=sys.argv[1]
    if privname=='广东':
        corpsecret = '???????????????'   #应用ID
        agentid=????????
        blist=page.pageInfo(pri_name=privname)
    # elif privname=='':
    #     privname='全国'
    #     corpsecret = '??????????????'   #应用ID
    #     agentid=??????????
    #     blist=page.pageInfo()



    if 0< len(blist):
        for connent in blist:
            # print(connent)
            obj = Weixin(url, corpid, corpsecret)
            ret = obj.messages(privname, connent)




手把手保姆级|Python爬取微信公众号文章完整版,反反爬策略拉满,附可运行完整代码(永久可用) 做Python爬虫的朋友都知道,爬取微信公众号文章 绝对是爬虫领域的「香饽饽」也是「硬骨头」。一方面,微信公众号的文章是极具价值的数据源:不管是自媒体从业者做竞品分析、新媒体运营者整理干货、还是个人学习收集资料,都需要批量爬取公众号文章;另一方面,微信的反爬机制堪称全网最严苛之一 ——腾讯对微信生态的风控做到了极致,动态渲染页面、高频IP封禁、Cookie短时效失效、请求头严格校验、自动化工具秒识别、频繁请求直接拉黑,这些反爬手段让90%的爬虫新手望而却步:要么爬了几篇就被封IP,要么Cookie失效爬取中 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

python爬取小说章节信息用pygame进行数据显示_python爬虫_微信公众号推送信息爬取的实例...

问题描述利用搜狗的微信搜索抓取指定公众号的最新一条推送,并保存相应的网页至本地。注意点搜狗微信获取的地址为临时链接,具有时效性。公众号为动态网页(JavaScript渲染),使用requests.get()获取的内容是不含推送消息的,这里使用selenium+PhantomJS处理代码#! /usr/bin/env python3from selenium import webdriverfrom...

weixin_39830323的博客 141

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

爬虫之旅(二)——request安排一下

写在前面 Requests库:功能很强大的网络请求库,可以实现跟浏览器一样发送各种HTTP请求来获取网站的数据。网络上的模块、库、包指的都是同一种东西 安装:pip install requests 推荐仔细阅读英文官方文档,和中文官方文档 开始表演 目标:爬虫的第一步,获取到了网页的HTML内容 1.创建一个python文件,输入第一行代码来导入requests库: import r...

敲代码的乔帮主 1055

微信公众号文章爬取工具的技术实现与应用实践

Weixin_sogou是一个专注于微信公众号文章数据采集的Python工具,通过模拟浏览器行为和智能反爬策略,为数据分析师和研究人员提供稳定的微信公众号内容获取能力。该项目基于搜狗微信搜索平台,实现了从公众号信息获取到文章内容解析的完整工作流程。 ## 核心架构与工作原理 weixin_sogou采用分层架构设计,将功能模块清晰地划分为数据采集层、解析处理层和前端展示层。数据采集层主要负责与

gitblog_00474的博客 365

Python爬虫实战:轻松抓取丁香医生健康科普数据

首先需要明确丁香医生网站的文章列表页面结构,通过浏览器开发者工具观察发现,每篇文章通常包含在特定class的div容器内,标题和阅读量分别由h2和span标签承载。如果数据量较大,建议改用SQLite数据库,既避免重复爬取已存在的数据,又方便后续复杂查询。正面评价多的文章通常采用故事化叙述,而专业术语过多的文章即使内容准确也容易收到"看不懂"的反馈。通过比较同一话题不同时期的阅读量,可以分析公众健康关注点的演变趋势。

ThunderstormDragon65的博客 1012

Python爬虫学习笔记-2.Requests库

&#13;   Requests是Python的一个优雅而简单的HTTP库,它比Pyhton内置的urllib库,更加强大。&#13; 0X01 基本使用&#13;   安装 Requests,只要在你的终端中运行这个简单命令即可:&#13; &#13; pip install requests&#13; &#13;   基本HTTP 请求类型:&#13; &#13; r =...

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北京医院编制校招信息自动监控与推送系统

北京医院编制校招信息自动化监控系统 为北京中医药大学应届生开发的自动化工具,每日从5类官方渠道(事业单位招聘平台/卫生人才网/医院官网/区卫健委/微信公众号)抓取含编制的医疗岗位信息。系统通过关键词过滤中医药相关岗位,智能标注编制状态(明确/待确认/非编),并按优先级分类整理。采用去重机制避免重复推送,每日18:00通过邮件/微信生成结构化报告,包含岗位详情、报名截止日期及编制说明。技术采用Python+SQLite架构,支持异常监控与多渠道推送配置,帮助用户高效获取北京公立医院事业编校招信息。

weixin_41421144的博客 169

如何用we-mp-rss打造专属的微信公众号信息聚合系统:3大核心场景解决方案

在信息爆炸的时代,微信公众号已成为重要的知识来源,但分散的订阅和碎片化的阅读体验让人头疼。we-mp-rss(微信公众号订阅助手)正是为解决这一痛点而生,它是一个基于Python开发的微信公众号内容聚合工具,能够将多个公众号的文章自动同步、过滤并生成统一的RSS订阅源,让你像管理邮箱一样管理所有订阅的公众号内容。 想象一下,你每天需要关注10个不同领域的公众号,手动一个个打开查看新文章,既耗时又

gitblog_01363的博客 407
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