公众号后台有丰富的数据统计，但是可能依然没有我想要的统计指标。比如，我公众号粉丝量虽然不高，但是阅读率却普遍很高，那我能不能根据我公众号每篇文章的阅读率的变化情况，画一张散点图，来展现我的公众号运营成果呢？

登陆后台发现，公众号每篇文章发送情况的左侧，点击发送完毕按钮，可以看到送达人数，这是公众号发某篇文章前的粉丝数，而标题下方有阅读数。通过爬虫，依次提取每篇文章的送达人数和阅读数，根据公式：阅读率=阅读数/送达人数，就可以计算出每篇文章的阅读率了。

思路一：在进行数据可视化的时候，用该篇文章的当前粉丝数作为横轴，用该篇文章的阅读率作为纵轴，就可以画出每篇文章的阅读率分布。然后加上一条普通公众号的平均阅读率辅助线，就可以展现出本公众号的阅读率和一般公众号相比是什么水平。

思路二：还有一种思路，对文章阅读率从小到大依次进行排序，横轴为文章编号，纵轴为阅读率，这样可以画一张帕累托累进图，加上一条普通公众号平均阅读率的辅助线，就可以直观看出有多大比例的文章高于平均阅读率，并且可以让读者忽略粉丝数这条信息。

在散点图的基础上，还可以再加上文章阅读量大小，用散点的大小来表示，但是考虑到我有一百篇文章代表一百个点，有些文章的阅读率非常高，用散点大小表示的话，不便阅读，于是放弃这个思路。

（1）登陆到公众号后台主页。

这一步我在第一个爬取公众号文章url链接生成pdf文档的项目中已经实现过，直接套用过来就可以。

（2）定义一个抓取送达人数和阅读数的动作。

这是个难点。

（3）进行循环，依次抓取每一页的7条文章数据，写入一个字典数据里。

公众号翻页的for循环在第一个爬取公众号文章的项目中也已经实现过了，本次稍作改编套用即可。

（4）将数据存入csv文件。

这个动作之前也实现过。

（5）通过pandas导入csv文件里的数据，并进行数据清洗，如计算阅读率。

（6）通过matplotlib等库，根据清洗好的数据，绘图。

实际实现起来，遇到了诸多问题，我们一个个解决，一步步推进。

导入模块

我后来导入了以下这些模块，并不是每个都用上了，并不是开始就想到要导入这些，而是在实现程序的过程中，慢慢发现需要导入某个模块。

登陆公众号后台

Python从放弃到入门那一篇，已经讲过了。构造了一个登陆的函数，之后需要调用登陆函数，传入参数为公众号的用户名和密码。