Python は何に使用できますか?同社は主にデータをクロールし、クロールされたデータを分析してマイニングしますが、見たいドラマなどの一部のリソースを自分でクロールするために使用することもできます。この記事では、編集者が動画をクロールするためのコードを共有します。保存して試してみてください。
ストリーミング ファイルをダウンロードするには、リクエスト ライブラリでリクエストされたストリームを True に設定するだけです。ドキュメントはここにあります。
まず試してみるビデオ アドレスを見つけてください:
# -*- coding: utf-8 -*- import requests def download_file(url, path): with requests.get(url, stream=True) as r: chunk_size = 1024 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk) if __name__ == '__main__': url = '就在原帖...' path = '想存哪都行' download_file(url, path)
打撃に遭遇しました:
AttributeError: __exit__
この文書も嘘をつくことができるのでしょうか?
コンテキストに必要な __exit__ メソッドが実装されていないようです。これは、r が最終的に閉じられて接続プールが解放されることを確認するためなので、contextlib の終了機能を使用します。
# -*- coding: utf-8 -*- import requests from contextlib import closing def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk)
プログラムは正常に実行されますが、私はじっと見つめています。ファイルのサイズが変わらないのはなぜですか? ファイルの完成度はどの程度ですか?ダウンロードしたコンテンツを時間内にハードディスクに保存してメモリを節約したいと考えていますよね?
# -*- coding: utf-8 -*- import requests from contextlib import closing import os def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk) f.flush() os.fsync(f.fileno())
ファイルは目に見える速度で増大しています, 本当に申し訳ありません ハードディスクは最後にハードディスクに書き込む必要があります。プログラムに番号を記録するだけです:
def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: n = 1 for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): loaded = n*1024.0/content_size f.write(chunk) print '已下载{0:%}'.format(loaded) n += 1
結果は非常に優れています直感的:
已下载2.579129% 已下载2.581255% 已下载2.583382% 已下载2.585508%
高い理想を持っている私が、これだけで満足できるなんて? クラスを書いて一緒に使ってみましょう:
# -*- coding: utf-8 -*- import requests from contextlib import closing import time def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024*10 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: p = ProgressData(size = content_size, unit='Kb', block=chunk_size) for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk) p.output() class ProgressData(object): def __init__(self, block,size, unit, file_name='', ): self.file_name = file_name self.block = block/1000.0 self.size = size/1000.0 self.unit = unit self.count = 0 self.start = time.time() def output(self): self.end = time.time() self.count += 1 speed = self.block/(self.end-self.start) if (self.end-self.start)>0 else 0 self.start = time.time() loaded = self.count*self.block progress = round(loaded/self.size, 4) if loaded >= self.size: print u'%s下载完成\r\n'%self.file_name else: print u'{0}下载进度{1:.2f}{2}/{3:.2f}{4} 下载速度{5:.2%} {6:.2f}{7}/s'.\ format(self.file_name, loaded, self.unit,\ self.size, self.unit, progress, speed, self.unit) print '%50s'%('/'*int((1-progress)*50))
実行:
下载开始 下载进度10.24Kb/120174.05Kb 0.01% 下载速度4.75Kb/s ///////////////////////////////////////////////// 下载进度20.48Kb/120174.05Kb 0.02% 下载速度32.93Kb/s /////////////////////////////////////////////////
より快適に見えます。
次に行うことは、複数のスレッドを同時にダウンロードすることです。メイン スレッドは URL を生成してキューに入れ、ダウンロード スレッドは URL を取得します:
# -*- coding: utf-8 -*- import requests from contextlib import closing import time import Queue import hashlib import threading import os def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024*10 content_size = int(r.headers['content-length']) if os.path.exists(path) and os.path.getsize(path)>=content_size: print '已下载' return print '下载开始' with open(path, "wb") as f: p = ProgressData(size = content_size, unit='Kb', block=chunk_size, file_name=path) for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk) p.output() class ProgressData(object): def __init__(self, block,size, unit, file_name='', ): self.file_name = file_name self.block = block/1000.0 self.size = size/1000.0 self.unit = unit self.count = 0 self.start = time.time() def output(self): self.end = time.time() self.count += 1 speed = self.block/(self.end-self.start) if (self.end-self.start)>0 else 0 self.start = time.time() loaded = self.count*self.block progress = round(loaded/self.size, 4) if loaded >= self.size: print u'%s下载完成\r\n'%self.file_name else: print u'{0}下载进度{1:.2f}{2}/{3:.2f}{4} {5:.2%} 下载速度{6:.2f}{7}/s'.\ format(self.file_name, loaded, self.unit,\ self.size, self.unit, progress, speed, self.unit) print '%50s'%('/'*int((1-progress)*50)) queue = Queue.Queue() def run(): while True: url = queue.get(timeout=100) if url is None: print u'全下完啦' break h = hashlib.md5() h.update(url) name = h.hexdigest() path = 'e:/download/' + name + '.mp4' download_file(url, path) def get_url(): queue.put(None) if __name__ == '__main__': get_url() for i in xrange(4): t = threading.Thread(target=run) t.daemon = True t.start()
繰り返しダウンロードを追加しました。URL を継続的に生成する方法については、自分で調べて対処できます。
[おすすめコース: Python ビデオ チュートリアル ]
以上がPythonはビデオクローリングを実装しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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