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前言
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大家好,我是空空star,本篇给大家分享一下
《通过私信消息提取博主的赠书活动地址》
。
背景
关注的博主中有一些赠书活动私信,如何从大量私信中提取出来我们想参与赠书活动的博客地址。
设计
- 获取私信列表;
- 提取内容包含‘书’的私信内容;
- 从内容中提取url。
开发
1.引入模块
import pprintimport reimport requests
2.获取私信内容
获取每个用户最新一条私信内容
def get_msg(username,usertoken,page): url = f'https://msg.csdn.net/v1/im/query/historySession3?page={page}&pageSize=40' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36 Edge/18.17763', 'Cookie': f'UserName={username}; UserToken={usertoken};' } res = requests.get(url, headers=headers) return res.json()
3.根据文本提取url的方法
def get_urls(text): urls = re.findall(r'http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\(\),]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+', text) return urls
4.获取包含‘书’的url
def get_about_book(msg): about_book_list = [] datas = msg['data'] for data in datas: if '书' in data['content']: username = data['username'] nickname = data['nickname'] content = data['content'].replace('\n', '') urls = get_urls(content) msg_dict = { 'username': username, 'nickname': nickname, 'content': content, 'urls': urls } about_book_list.append(msg_dict) return about_book_list
5.程序入口
if __name__ == '__main__':# 遍历前3页的私信消息 for page in range(1, 4): msg = get_msg('你的username', '你的usertoken', page) about_book_list = get_about_book(msg) print(f'第{page}页的赠书活动:') pprint.pprint(about_book_list)
效果
第1页的赠书活动:
[{‘content’: ‘『赠书活动 | 第十三期』《算力经济:从超级计算到云计算》http://t.csdn.cn/p2xwU’,
‘nickname’: ‘wei_shuo’,
‘urls’: [‘http://t.csdn.cn/p2xwU’],
‘username’: ‘weixin_62765017’},
{‘content’: ‘算力经济:从超级计算到云计算——(文末送书)http://t.csdn.cn/NfTcw本期赠书三本:《算力经济:从超级计算到云计算》获得方式:高质量的评论+赞数的前两名各获得一本!评论区随机挑选一位好兄弟送书一本!截止时间:6月29日—7月1日中午12时公布时间:7月1日下午1点’,
‘nickname’: ‘网络豆’,
‘urls’: [‘http://t.csdn.cn/NfTcw’],
‘username’: ‘yj11290301’},
{‘content’: ‘三连文章抽3人送人工智能书,AI学习之路分享:https://blog.csdn.net/m0_63947499/article/details/131371175’,
‘nickname’: ‘陈橘又青’,
‘urls’: [‘https://blog.csdn.net/m0_63947499/article/details/131371175’],
‘username’: ‘m0_63947499’},
{‘content’: ‘【派森送书-第二十六期】《企业性能测试》送书5人http://t.csdn.cn/IVIB9上方文章链接进去点赞收藏,评论区留言“人生苦短,拒绝内卷!”每人最多评论三次!大数据分析新文《基于LightGBM算法构建公司破产预测模型》https://blog.csdn.net/m0_64336780/article/details/131343629,期待家人们的三连支持!评论区回访!’,
‘nickname’: ‘艾派森’,
‘urls’: [‘http://t.csdn.cn/IVIB9’,
‘https://blog.csdn.net/m0_64336780/article/details/131343629’],
‘username’: ‘m0_64336780’}]
总结
最后
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来源地址:https://blog.csdn.net/weixin_38093452/article/details/131460564