- name
- wechat-article-fetcher
- description
- Fetch and save WeChat Official Account articles with full content and images. Supports any WeChat article URL, automatic image download, JSON export, and full-page screenshots. Use when you need to archive, save, or analyze WeChat Official Account articles.
WeChat Article Fetcher Skill
微信公众号文章爬取 Skill，支持任意微信公众号文章 URL，自动下载图片，导出 JSON，保存完整截图。
功能特性
- ✅ 支持任意微信公众号文章 URL
- ✅ 自动提取标题、作者、发布时间
- ✅ 提取完整文章内容
- ✅ 自动下载并保存文章图片
- ✅ 保存完整页面截图
- ✅ 导出 JSON 格式结果
- ✅ 支持虚拟环境（如 playwright-env）
- ✅ 无头模式（无 UI 服务器部署）
- ✅ 命令行工具支持
快速开始
1. 使用命令行工具
# 爬取单篇文章
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/fetch.py \
https://mp.weixin.qq.com/s/HTGvy5C6SYyr5XQhTfTfzw
# 指定输出目录
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/fetch.py \
https://mp.weixin.qq.com/s/HTGvy5C6SYyr5XQhTfTfzw \
--output ./my_articles
# 不保存图片
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/fetch.py \
https://mp.weixin.qq.com/s/HTGvy5C6SYyr5XQhTfTfzw \
--no-images2. 使用虚拟环境运行
# 方式 1: 激活虚拟环境后运行
source playwright-env/bin/activate
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/fetch.py <url>
# 方式 2: 使用提供的包装脚本
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/run_in_venv.py \
<url> --venv /path/to/playwright-env3. 在代码中使用
from wechat_article_fetcher import fetch_article
# 爬取文章
result = fetch_article("https://mp.weixin.qq.com/s/HTGvy5C6SYyr5XQhTfTfzw")
print(f"标题: {result['title']}")
print(f"作者: {result['author']}")
print(f"内容长度: {result['length']}")
print(f"图片数量: {result['images_count']}")命令行工具
fetch.py - 主要爬取工具
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/fetch.py [OPTIONS] URL
参数:
URL 微信公众号文章 URL（必需）
选项:
-o, --output PATH 输出目录（默认: ./wechat_articles）
--no-images 不保存图片
--no-screenshot 不保存截图
--headless BOOLEAN 无头模式（默认: true）
--timeout INTEGER 超时时间（毫秒，默认: 60000）
-h, --help 显示帮助信息batch_fetch.py - 批量爬取工具
# 从文件中读取 URL 列表
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/batch_fetch.py \
--urls-file urls.txt
# 或者直接在命令行指定多个 URL
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/batch_fetch.py \
--urls "url1" "url2" "url3"run_in_venv.py - 虚拟环境运行工具
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/run_in_venv.py \
<url> --venv /path/to/playwright-env输出说明
每次爬取会创建一个以时间戳命名的目录：
wechat_articles/
└── 20260302_125500/
├── article.json # JSON 格式结果
├── article.png # 完整页面截图
└── images/ # 文章图片目录
├── 001_image1.jpg
├── 002_image2.png
└── ...article.json 结构
{
"title": "文章标题",
"author": "作者名称",
"publish_date": "2026-03-02",
"url": "https://mp.weixin.qq.com/s/...",
"content": "完整文章内容...",
"images": [
{
"index": 1,
"url": "https://mmbiz.qpic.cn/...",
"alt": "图片描述",
"filename": "001_image.jpg",
"success": true
}
],
"images_count": 5,
"images_dir": "wechat_articles/20260302_125500/images",
"fetch_time": "2026-03-02T12:55:00.000000",
"length": 15000
}配置文件
可以创建 config.json 来自定义默认配置：
{
"headless": true,
"timeout": 60000,
"output_dir": "./wechat_articles",
"save_images": true,
"save_screenshot": true,
"user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36..."
}使用示例
示例 1: 爬取单篇文章
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/fetch.py \
https://mp.weixin.qq.com/s/HTGvy5C6SYyr5XQhTfTfzw示例 2: 批量爬取
创建 urls.txt：
https://mp.weixin.qq.com/s/xxx
https://mp.weixin.qq.com/s/yyy
https://mp.weixin.qq.com/s/zzz然后运行：
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/batch_fetch.py \
--urls-file urls.txt示例 3: 在虚拟环境中使用
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/run_in_venv.py \
https://mp.weixin.qq.com/s/HTGvy5C6SYyr5XQhTfTfzw \
--venv /home/user/playwright-env最佳实践
- 使用虚拟环境: 隔离依赖，避免冲突
- 合理设置超时: 根据网络情况调整
- 批量爬取时添加延迟: 避免给服务器造成压力
- 定期检查输出: 确保图片和内容完整
- 遵守 robots.txt: 尊重网站的爬取规则
故障排除
问题: 找不到模块
解决方案: 确保在正确的虚拟环境中运行，或安装依赖：
pip install playwright
playwright install chromium问题: 浏览器无法启动
解决方案: 安装系统依赖：
sudo apt install -y libnss3 libnspr4 libatk1.0-0 libatk-bridge2.0-0 \
libcups2 libdrm2 libxkbcommon0 libxcomposite1 libxdamage1 \
libxfixes3 libxrandr2 libgbm1 libasound2问题: 图片下载失败
解决方案: 检查网络连接，或使用 --no-images 跳过图片下载。
问题: 页面加载超时
解决方案: 增加超时时间：
python3 skills/wechat-article-fetcher/scripts/fetch.py \
<url> --timeout 90000相关资源
更新日志
v1.0.0
- 初始版本
- 支持单篇文章爬取
- 支持图片下载
- 支持 JSON 导出
- 支持完整页面截图
- 支持虚拟环境
- 提供命令行工具
- 提供批量爬取工具