本篇文章给大家带来的内容是关于Python爬虫爬取视频的详细介绍,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
最近在写一个应用,需要收集微博上一些热门的视频,像这些小视频一般都来自秒拍,微拍,美拍和新浪视频,而且没有下载的选项,所以只能动脑想想办法了。
第一步
分析网页源码。 例如:http://video.weibo.com/show?fid=1034:0988e59a12e5178acb7f23adc3fe5e97,右键查看源码,一般视频都是mp4后缀,搜索发现没有,但是有的直接就能看到了比如美拍的视频。
第二步
抓包,分析请求和返回。这个也可以通过强大的chrome实现,还是上面的例子,右键->审查元素->NetWork,然后F5刷新网页
发现有很多请求,只能一条一条的分析了,其实视频格式就是那几种mp4,flv,avi了,一下就能看到了,复制到浏览器中打开,果然就是我们想要的下载链接了。
第三步
分析下载链接和视频链接的规律。即http://video.weibo.com/show?fid=1034:0988e59a12e5178acb7f23adc3fe5e97与xxx.mp4的关系。这个又需要分析网页源码了,其实可以注意上面那个以.m3u8后缀的链接,m3u8记录了一个索引纯文本文件,打开它时播放软件并不是播放它,而是根据它的索引找到对应的音视频文件的网络地址进行在线播放,打开看,里面确实记录着我们想要的下载链接。而且.m3u8后缀的链接就在网页源码中。
总结
经过前三步的分析,获取视频下载链接的思路就是先从网页源码中获取.m3u8后缀的链接,下载该文件,从里面得到视频下载链接,最后下载视频就好了
源码
#sinavideo.py #coding=utf-8 import os import re import urllib2 import urllib from common import Common class SinaVideo(): URL_PIRFIX = "http://us.sinaimg.cn/" def getM3u8(self,html): reg = re.compile(r'list=([\s\S]*?)&fid') result = reg.findall(html) return result[0] def getName(self,url): return url.split('=')[1] def getSinavideoUrl(self,filepath): f = open(filepath,'r') lines = f.readlines() f.close() for line in lines: if line[0] !='#': return line def download(self,url,filepath): #获取名称 name = self.getName(url) html = Common.getHtml(url) m3u8 = self.getM3u8(html) Common.download(urllib.unquote(m3u8),filepath,name + '.m3u8') url = self.URL_PIRFIX + self.getSinavideoUrl(filepath+name+'.m3u8') Common.download(url,filepath,name+'.mp4')
#common.py #coding=utf-8 import urllib2 import os import re class Common(): # 获取网页源码 @staticmethod def getHtml(url): html = urllib2.urlopen(url).read() print "[+]获取网页源码:"+url return html # 下载文件 @staticmethod def download(url,filepath,filename): headers = { 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8', 'Accept-Charset': 'UTF-8,*;q=0.5', 'Accept-Encoding': 'gzip,deflate,sdch', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 4.4.2; Nexus 4 Build/KOT49H) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1847.114 Mobile Safari/537.36' } request = urllib2.Request(url,headers = headers); response = urllib2.urlopen(request) path = filepath + filename with open(path,'wb') as output: while True: buffer = response.read(1024*256); if not buffer: break # received += len(buffer) output.write(buffer) print "[+]下载文件成功:"+path @staticmethod def isExist(filepath): return os.path.exists(filepath) @staticmethod def createDir(filepath): os.makedirs(filepath,0777)
调用方式:
url = "http://video.weibo.com/show?fid=1034:0988e59a12e5178acb7f23adc3fe5e97"sinavideo = SinaVideo() sinavideo.download(url,""/Users/cheng/Documents/PyScript/res/"")
结果
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每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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