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wechat-article-export：公众号历史文章导出 Markdown / CSV

把一个微信公众号发过的文章批量存成 Markdown 文件，再附一张 CSV 索引（标题、发布时间、链接；加 --metrics 还有阅读、点赞、在看、分享）。 **不用扫码登录，不用公众号后台，不用抓包或 Cookie。**一个 Python 文件，只用标准库，Python 3.9 以上就能跑。

适合：做竞品公众号的内容归档、把喜欢的号整理成知识库、喂给 AI 做总结或检索。

用法

先在 okdata 注册拿一个 key，然后：

git clone https://github.com/okdataapi/wechat-article-export
cd wechat-article-export
export OKDATA_API_KEY=okd_...        # 不要写进代码或提交到仓库

python3 export.py --account gh_363b924965e9 --pages 3   # 用原始 ID（gh_ 开头）或微信号
python3 export.py --name 36氪 --dry-run                 # 只知道名字：先看要花多少钱
python3 export.py --name 36氪 --pages 2                 # 搜到多个时用 --pick 2 选第二个

导出结果：

export/gh_363b924965e9/
├── index.csv                              # 每篇一行：发布时间、标题、链接、阅读、点赞、在看、分享、文件名
├── 2026-11-05-标题一.md                    # 开头是 YAML 信息（标题、链接、发布时间、公众号），下面是全文
└── 2026-11-04-标题二.md

常用参数：

参数 说明
--account / --name 二选一。知道 gh_ ID 就用 --account，省掉搜索费
--pages N 文章列表取几页，每页约 10 篇，默认 3
--no-full 只要标题和摘要，不取全文（便宜很多）
--metrics 再取每篇的阅读、点赞、在看、分享，每篇多一次调用。文章列表本身一般不带这些数，不加这个参数时 CSV 里这几列是空的
--budget 1 这次最多花多少美元，算出来超过就不跑，默认 $1
--dry-run 只算钱，不调用，不需要 key
--out DIR 输出目录

重复运行是安全的：已经存过全文的文章会跳过，不会再花钱。

花多少钱

按 okdata 的价目表（以 prices.json 为准，脚本运行时会读最新价格）：

操作 价格
文章列表，每页约 10 篇 $0.02 / 页
一篇文章的全文 $0.02 / 篇
一篇文章的阅读、点赞、在看、分享（--metrics） $0.02 / 篇
按名字搜公众号（只有用 --name 时） 每个结果 $0.058，一次最多 $0.58

例：--pages 3 导出约 30 篇带全文，最多 3 × 0.02 + 30 × 0.02 = $0.66；再加 --metrics 是 $1.26。调用失败不扣钱，脚本开跑前会先打印最多花多少。

说明

  • 这是 okdata 的示例工具，不是微信或腾讯的官方项目。脚本只调用 okdata 的接口，本身没有爬虫。 用到的接口：公众号历史文章、 文章详情、文章阅读数、公众号搜索。
  • 只导出公开发布的文章。请遵守原作者的版权，导出内容用于个人研究和归档，不要整篇转载。
  • 想在 AI 里直接用（Claude Code、Cursor 等），可以接 okdata 的远程 MCP：https://api.okdata.online/mcp， 或者装 okdataapi/skills。
  • 测试：python3 -m unittest discover -s tests（用本地模拟服务器，不联网、不花钱）。
  • 问题和建议请提 issue。MIT 许可证。

English

Export a WeChat Official Account's articles to Markdown files plus a CSV index, by account name or gh_ ID. No QR login, no admin access, no cookies. One Python 3.9+ file, standard library only. It prints the most a run can cost before calling anything, refuses runs over --budget (default $1), and skips articles already saved. List pages cost $0.02 (about 10 articles), full text $0.02 per article; add --metrics for each article's reads, likes, recommends and shares ($0.02 per article). Failed calls are free.

Needs an okdata key in OKDATA_API_KEY: sign up.

python3 export.py --account gh_363b924965e9 --pages 3

Unofficial; public articles only, for personal research and archiving. MIT licence.