网页视频抓取工具知乎专栏代码(一级页面的源代码)
　　网页视频抓取工具知乎专栏代码类似于一级页面的源代码，先抓取每个二级域名的源代码，然后可以进行更复杂的web应用的抓取。首先抓取javascript和html的过程（整个工作包括对于xpath格式的识别、对于格式的调用）可以参考我这篇博客获取html/css的过程（对于css的部分，用了xpath所以整个代码是float-left调用html元素所以整个代码是float-right调用css元素所以整个代码是两个float-left或者两个float-right的变化）可以参考我这篇博客。
　　
　　分享一下我今天刚写的一个爬虫小项目。虽然主要是抓取知乎的新闻，但是它也可以用于抓取其他的网站。
　　我发现有一个叫jframeshot的，感觉可以，然后我下了官方的包试用，点击抓取页码（按钮），如果第一个页码抓取不到就抓取第二个页码。大概就这样。
　　
　　github-flypig/jquery-video:jqueryvideoextractionforfreeandeasypremiumwebapplications-code-library/flypig16.so
　　会写web爬虫的话，github上有个提供各种爬虫框架的，easyhttpd，基于gulp+webpack，不需要java,直接在浏览器里就能实现爬虫。 查看全部

　　怎么抓取微信公众号？中标100的回答正规(组图)
　　网页视频抓取工具知乎专栏·「中标100」知乎产品知乎专栏·「中标100」微信公众号·「中标100」把握竞品动向-中标100
　　优采云，中标800，quantitativedrawer这些都是比较优秀的网站。如果要定制化的软件，那就要贵一些，可以去看看上述这些产品的开发商。
　　抓取微信公众号，主要是这些公众号本身的api，这个还有公关公司推广过，国外也有好多，中国有些不能抓，
　　
　　在知乎上搜索是不是有人在卖这个免费的，我都说一下要多少钱吧，你看看他报价。看销量去推算一下，毕竟很多api需要购买和学习，反正也不贵。
　　怎么抓取微信公众号？-中标100的回答
　　正规抓取微信公众号需要api才能抓取，如果想抓取，我们也可以提供免费试用的机会给你啊，服务正在紧锣密鼓上线中。有需要的话可以关注“中标100”公众号，回复“api”即可获取我们发送的查询和抓取网址。
　　你们这些企业投标的是有多么的无知
　　
　　免费的直接给企业用啊！过来人经验，免费的都是在压榨企业的业务能力。加价得到的api,不知道水分如何，总是给你拉的七零八落，非常垃圾。
　　上链搜索-创新的产品与服务搜索引擎-中标100
　　应该有一些网站提供免费的api吧
　　看你怎么定义是免费了，不同的数据源可能差别也很大，最主要的是他们会推销自己的产品，可能这个免费的都不叫api了，很多api他们公司自己都卖，直接给用户讲的有的用这个api当作下载条件呢，有的只是免费用罢了，网络上还是有些恶心的api存在，可以多方面搜索。 查看全部

　　网页视频抓取工具 知乎 园洲网站建设费用(园区网站建设公司)
　　园洲网站建设费用(园区网站建设公司)
　　█百度排名联系排名大神【QQ/V:897569356】【╇飞机libing8899】专业网站搭建，网站搭建设计，系统程序开发，各种网站和小程序都可以做，H5平台制作-采票OA信用盘时间盘打赏台-APP制作，网站三端开发.专业搭建制作公司，一条龙搭建
　　搜索引擎优化的本质是优化你的网站，以便搜索引擎蜘蛛能够更好地阅读和抓取。搜索引擎蜘蛛浏览和阅读网站的网页内容。因此，如果您的网站导航或文本内容是框架、图片、JavaScript或闪存，搜索引擎蜘蛛将无法捕获您的全部或部分网站内容。无论你的网站是:内容管理系统，电子商务系统还是博客。
　　
　　拓展关键词，利用相关工具如下拉框，底部推荐，5118，站长工具，爱站工具，乃至百度关键词规划师等工具，尽量拓展与自己行业相关的，有人搜索的，有指数的关键词，并做好关键词库表。
　　我是宋九九，关注自媒体、SEO、IP品牌打造、网络营销推广运营，副业、创业项目分析揭秘干货分享，欢迎关注、分享、点赞+评论交流。
　　选好平台很重要，只做一个平台，我们知道，有些很大的机构账号，是可以做到全平台同步内容的，但是这并不适合短视频新人。因为每个平台的规则、用户画像都不一样。如果要在每个平台都做好，就需要大量的时间花在文案、简介、封面等一系列事情上。反而集中精力做好一个平台，有利于聚焦自己的注意力，把事情做好。
　　因此，在发布视频时，必须根据主题、标签、关键词相关性、用户意见、传达、播放率等维度将关键词放入视频中。
　　
　　再到现在做自媒体工作，我在知乎、公众号等平台写作文章，优质的原创内容也仍然是我做自媒体的核心竞争力。
　　在这里提一下在团队初期的时候可以用数据来指导内容方向，我们早期就是这样来进行的，上次说过初期选方向时尽量挑自己喜欢的或者有资料的，因为喜欢才能做的长久，才能持续不断的出内容。
　　这些视频内容都是经过数据验证过是可行的，所以你再拍同款能火的概率必然更高。日光之下并无新事，要相信火过的内容还会继续火，火过的内容也会换个地方继续再火一遍。 查看全部

　　新一代arcgis问答社区arcgisserver.x开发指南（上）
　　网页视频抓取工具知乎：arcgisapi4.x开发指南（上）arcgisapi4.x开发指南（下）-arcgis知乎专栏-新一代arcgis问答社区arcgisapi3.x开发指南（上）arcgisapi3.x开发指南（下）-arcgis知乎专栏-新一代arcgis问答社区arcgisserver（知乎）发布后还会有爬虫抓取数据集。后期会完善implementapi。
　　arcgiscommonexamples-usefulandwell-definedtoolsreferences
　　
　　墙裂推荐globalroot！没错，我知道你一定会骂我，但这确实是最好的选择！简单，方便，好用，
　　-i-arcgis-map-router/blob/master/arcgis-implementation.html
　　cyclonerealtimemaprouterbrowserwindowspositionsdesignrealtimemaprouterserver
　　
　　推荐arcgisforbrowserbrowsercreator!gpu功能强大、速度快，各种贴心的小功能，比如:aes256aes3200加密传输，单向和双向解密算法，提取各种.xml.jpgcsv数据layout快速编辑并导出生成更高级别格式的数据，
　　arcgistoolbox+arcgisstudio
　　不建议买笔记本，arcgisforbrowserbrowsercreator足够你用了，你再装个虚拟机，经济版的msenovia就可以了，第三方java的开发环境装这里：，c#，python。swingjava这些其实都不是必须的，gis软件flash也很方便呀。 查看全部

　　w3cschool程序员面试系列二：面试中应该注意的哪些细节？
　　网页视频抓取工具知乎专栏w3cschool程序员面试系列
　　二）：面试中应该注意的哪些细节？w3cschool程序员面试系列
　　三）：程序员面试官经常问的一些问题w3cschool程序员面试系列
　　四）：那些年我们面试前搜过的坑
　　
　　1）
　　2）
　　3）
　　高薪引进川仪团队如何理解？
　　这俩都没要，去了成都5k。
　　
　　去成都就出个成都地图就行了，这些数据，得人肉。
　　网页游戏包括页游和手游.我国整体在线用户量保守估计1亿左右,每天上线的网页游戏数量在10万款左右,手游用户量平均在2亿用户左右.以上数据来自大猫大猫谈页游：你们见过的免费游戏都有哪些？
　　-以免费的页游，网游为例。-新人，还是自己先积累些资源，多琢磨琢磨玩法和实现技术才是应该做的。-再说吧，今天聊的还是数据结构。talkischeap，
　　首先就是你也没有信心打工过一线互联网公司。既然自己想工作三年，说明你是一个没有为梦想拼搏过的年轻人。你为什么不去创业，不去打工，不去做一个有情怀的产品，换个环境，换个岗位，
　　it细分一下不知道有多少种，比如游戏美术肯定涉及3d啊。后端肯定涉及服务器啊。策划肯定涉及设计啊，架构啊。发行肯定要有发行经验啊，怎么赚钱。 查看全部

　　网页视频抓取工具知乎视频。利用音频进行视频接口介绍
　　网页视频抓取工具知乎视频。利用音频进行视频抓取做为主要来源之一。本视频从12月1日正式播出，之前一直有人在我的专栏中提到知乎官方有知乎音乐创建了创建音乐的功能，提供了比较便利的使用方法。本人也一直想有这样的功能，但是不知道能不能实现。而知乎这个功能也是不断更新中，毕竟百度也是能够实现音乐视频的抓取。但是没有跟网站接口对接，所以本人想了解下知乎是否有开放网页视频抓取的接口，是否支持直接拿音频进行视频的抓取等等。
　　
　　使用方法本人会简单的介绍下使用方法，当然有好的方法的一定告诉大家。关于接口的介绍在这篇文章中有介绍：flv视频接口介绍。下面正式开始操作：本人首先测试了知乎官方提供的关于音乐创建音乐的方法，在知乎的想法中。我的接口比较简单，就是要建立一个音乐创建的方式。如果有知乎官方开放的接口，而我又没有测试过的，我会跟大家分享下我的测试过程，如果大家有有趣的，能够直接拿音频进行视频抓取的，会进行分享给大家。网页视频抓取工具知乎视频。
　　
　　aircode做的视频抓取的方法，不光可以抓取视频，还能抓音频和图片。
　　如果你需要网页的视频功能，那么优采云视频抓取器就很好用，抓取上下游的视频也一样轻松。目前使用的是v6playerpro版本的。 查看全部

　　网页视频抓取工具知乎答案爬取对scrapy来说(图)
　　网页视频抓取工具知乎答案爬取seebug有通用版github：github-elvin-wang/seebug:seebug视频爬取
　　对scrapy来说，比较知名的工具有seebug、seebug2、seebugdb+、seebuggrowth、seebugvd。seebug2是面向抓取分布式系统后端的，同时支持scrapy1.3和scrapy-redis0.11。seebuggrowth、seebugvd是对高速云端搜索集群的支持。
　　seebug和seebug2
　　
　　推荐seebug
　　用过一段时间seebug，不是很推荐。
　　seebug
　　推荐一下seebug，
　　
　　tellcrawlerspythonapi
　　seebug，目前只有一个人维护，花了不少时间，
　　seebug，最新版0.9.0版本已经支持scrapy1.11，可以做到高速，高并发抓取。除此之外还支持scrapy和scrapy-redis，可以快速抓取大量时长，大小在几百m以内的高速网站信息。基于scrapy框架。
　　以前曾经通过seebug写过程序，可惜后来弃之，两年后的今天反省，觉得不懂学习一下对工作来说会是一个非常大的损失。seebug,seebug2python框架只是提供了图片预处理，图片提取，url解析等基本的scrapy程序开发语言的基本功能，用java写，完全可以写出网站，定制化很强。这个团队后期好像基本放弃scrapy。国内有需要scrapy的，直接找他们就可以了。 查看全部

　　7000字长文 ｜ 知乎机构号运营实战
　　当企业疯狂涌向抖音、B站、视频号等热门平台寻求流量增长时，我却选择将知乎作为新媒体营销主阵地。因为在我看来，选择适合自己产品的新媒体营销渠道，远比渠道本身是否热门更重要。
　　事实证明，这种策略是正确的。2个月时间，借助知乎机构号，我们依然给产品赚足了流量。今天这篇文章，就是来复盘整个运营实战的，内容包括：
　　接下来直接进入正题，enjoy：
　　定位篇：机构号的定位就是锚定产品
　　所谓定位，用一条公式来快速解释就是：
　　定位=服务的细分人群+满足的细分需求
　　将其应用到知乎机构号的定位上，就是回答“为谁发布怎样的内容”的问题。
　　1. 为谁：服务的细分人群
　　这是一道送分题。
　　知乎机构号本质是为企业服务的，是产品的营销推广渠道，也就是说，它定位的目标群体，其实就等同于产品定位的目标群体。因此，我们无需再经历调研、走访等流程，就能快速锁定知乎机构号服务的细分人群。
　　比如石墨文档，以知乎「话题」对其目标群体进行细分的话，可以分为：
　　核心用户是正在用/使用过产品的群体，目标用户和潜在用户则是重点要去争取的群体。
　　（以上仅作举例使用。事实上，石墨文档目前没有运营知乎机构号）
　　2. 发布怎样的内容：满足的细分需求
　　关于这个问题，不少人喜欢用差异化来笼统回答。但事实上，知乎机构号不需要像知乎个人号或其他自媒体号那样大谈内容差异化。
　　在我看来，知乎机构号最大的差异，其实就是各自企业产品的差异。而知乎机构号要做的，就是在内容上把这种差异化（包括功能上的，场景上的）进行突出、传播。
　　谈及内容，我们必然绕不开一个问题，即内容发布采用哪种风格，或者说希望借助内容打造一个怎样的人设？
　　我的答案是，最好是专家人设，这是由知乎的平台属性决定的。至于这个专家是严肃的、俏皮的，还是有邻家感的，关系都不大。
　　为什么知乎机构号的定位如此重要？
　　因为不做定位，你发布的内容会非常混乱，账号缺乏专业度。这会直接导致一个结果，知乎不会推荐稳定的流量给你的账号，不仅影响你回答的自然排名，还会影响后续的SEO操作（心急的话，可以直接拉到第四部分「SEO篇」）。
　　选题篇：关键词库是前提
　　在知乎上找选题，基本等同于找问答。
　　说到这，有人可能会说，这还不简单，直接知乎站内搜索关键词就行了。
　　事实上，还真没那么简单。比如，我们应该搜索哪些关键词？搜索出来的问答中哪些先回答，哪些后回答甚至不回答？除了站内搜，我们还有其他高效便捷的搜索方式吗？
　　以上这些问题，都是我们需要回答的。
　　1.搭建你的关键词库
　　搭建关键词库有两个好处：
　　第一，有的放矢。你可以精准地找到潜力问答，有节奏地开展内容运营；
　　第二，查漏补缺。你能够随时检查哪些关键词是已经覆盖的，哪些是有待铺设的。
　　具体怎么搭建呢？也有两个方法（还是以石墨文档为例）：
　　（1）找产品及产品功能关键词
　　这是账号前期最直接有效的方法。
　　产品名称：石墨文档、shimo.in，石墨文档app、石墨文档手机版、石墨文档网页、石墨文档企业版...
　　竞品名称：腾讯文档、有道云笔记、印象笔记、OneNote、金山文档、为知笔记...
　　知乎中有着大量的软件对比问答。
　　产品功能：在线文档、多人协作、团队协作；创建菜单、分级标题、插入公式、导入PDF、协作人名称标识...
　　（2）找产品应用场景关键词
　　当我们把包含产品及产品功能关键词的问答都铺设完，就会遇到另一个问题：没有关键词可以回答了。
　　这个阶段，我们就需要从产品的应用场景对关键词库进行扩充。
　　比如石墨文档，可以从办公协同、效率提升的角度出发，细化到年终总结、文件管理、项目管理、HR招聘等具体的应用场景；
　　又比如XMind，可以从思维提升、知识整理的角度出发，细化到结构化思维/发散性思维的培养、个人知识体系的搭建、职业发展SWOT分析等具体的应用场景。
　　再比如创客贴，可以基于产品能够实现的图形设计，诸如公众号封面图、手机海报、营销长图、名片、邀请函等，进行场景延伸。
　　......
　　（以上仅作举例使用）
　　总结来说，我们要做的，就是去发现用户已有场景，以及补充未被用户发现的场景，然后将它们浓缩为一个个关键词。
　　2. 找潜力问答的6种搜索方法
　　有了关键词库，我们就可以有针对性地进行问答搜索了。这里先分享6种搜索方法给大家，以后发现更多的再进行补充：
　　（1）站内搜索
　　站内关键词搜索，这是最简单的，也是目前大家使用最多的搜索方法。
　　但这个方法存在一个不足，就是我们在结果列表中，很难快速直观地判断某个问答的价值和潜力（曝光量是重要指标）。
　　我指出这个不足，当然也带来了解决方法，就是借助一个知乎问答评分插件辅助判断。
　　
　　在谷歌浏览器/360浏览器安装该评分插件后，在站内搜索特定关键词，例如“网站”，在结果页出现的每个问答的右侧，都会出现对应的评分。评分高代表值得优先回答，评分靠后的则可以缓一缓。
　　注意：这个插件用一段时间后自动失效，需要重新安装后再注册登陆，才能恢复使用。整个过程虽然有点麻烦，不过注册无需验证，倒是省了不少事。
　　除了问答评分，我们还可以综合问答的浏览数和回答数进行判断。
　　如果某条问答浏览数很高，但目前回答数较少，这就值得优先回答。因为它代表着我们的回答有很大机会冲到前排，并且可以通过后续的SEO优化冲击前3的位置，以争取更高的曝光量。
　　至于高浏览数高回答数的问答，就要靠更干货的内容打头阵了（心急的话，可以直接拉到第三部分「内容篇」）。
　　很多人都不知道，在问答右侧有「相关问题」这个板块，因为它得在PC网页上打开才会出现。
　　在这个板块，一般会聚合4-5个相关问题（有时候也会不太相关）。
　　选择策略同上。
　　对于机构号，知乎每周都会设置常规任务，只要完成任务就可以获得相应奖励。
　　其中有一个奖励就是「热点追踪1周」，触发条件是机构号一周完成7篇创作（包括问答、文章）。它会在机构号的管理中心中对热点问题进行推荐，不过大多与自己的产品关联不大。
　　相比知乎系统推荐的问答，目前人工搜索还是更靠谱点。
　　除了最开始提到的直接搜索，我们其实还可以从竞品账号的历史回答中挖掘到合适的问答。这相当于是经过双方运营人员的共同筛选，大概率是有价值的。
　　退一步讲，即使问答本身价值不大，但从争取更多目标用户的营销角度出发，这样的问答我们也是要占领的。
　　（2）站外搜索
　　这是一个被忽视，但又极其重要的搜索方法。
　　之所以说它重要，是因为百度在2019年8月宣布战略投资知乎。这种紧密合作，带来的一个重要变化就是，知乎问答在百度搜索中的权重得到提升。这是一股不容忽视的流量。
　　因此，除了在知乎站内进行关键词搜索，我们还可以在百度上进行关键词搜索，然后优先选择结果页第一页展示的知乎问答。
　　这一过程，可以配合5118站长工具箱这一插件，它可以隐藏百度搜索出来的广告，帮助我们快速找到目标结果。
　　最后一个方法，就是完全借助第三方工具——「」来实现的。
　　借助5118的排名监控，它可以将所有搜索关键词对应的知乎问答、在百度PC搜索中的结果排名、在百度PC关键词排名列表、百度PC检索量等数据都一次性拉出来，支持导出为Excel。我们要做的，就是根据自己的关键词库中，在导出来的这张Excel中去其中检索自己的关键词，及其对应的知乎问答。
　　不过，这个功能需要付费会员才能使用。
　　最后，再补充下一条关于知乎机构号选题的建议，就是尽量不选择社会热点事件，政治军事事件。因为机构号代表着企业以及产品的的形象，如果回答不妥当，很容易造成危机公关事件。
　　内容篇：“为什么”和“怎么做”更重要
　　确定完选题，接下来就是内容创作。
　　在这一部分，我会从知乎问答的结构、配图两方面进行拆解，回答以下两个问题：
　　1. 高赞回答的一般结构
　　高赞回答一般呈现这样的结构，用一条公式来表示就是：高赞回答=开门见山给结果+有理有据出分析+结尾互动求三连
　　具体怎么理解这条公式呢？
　　（1）开门见山给结果
　　是指我们在回答开头，尽可能用简练的文字进行概括回答，制造吸引力，比如：推荐12个完全免费的良心网站，每一个都是完全免费，非常好用，让你相见恨晚。
　　——知乎@木子淇，相应问题：大家有哪些舍不得拿出来分享的网站？
　　作为纪录片狂热爱海蜇，我看了上百部纪录片，只有这12部顶级纪录片吸引我，每次看完后都会感叹“好看到爆”！，还想再看一遍，涵盖历史、人文、宇宙，绝对值得你一看！特别是中间两部哦～
　　——知乎@黛西巫巫，相应问题：到目前为止，你看过哪些可以称为「顶级纪录片」的纪录片？
　　做炸鸡外卖，一个月纯利4w左右，一年几十万利润，不知道苏啊不算暴利。很多人都吃过炸鸡外卖，但很少人知道做这行这么能赚钱，可能这个行业不太起眼吧～
　　——知乎@林雁，相应问题：现在还有什么普通人不太知道的暴利行业？
　　之所以这么写，除了我们平常所熟知的“吸引用户继续看下去”，还有一个很重要的原因就是，吸引用户点击进去。要知道，知乎回答在未被展开前，其展示逻辑和公众号概要是一样的，会默认抓取正文前面的内容。
　　（2）有理有据出分析
　　吸引来了注意力，就得用充实丰满的内容来做留存。
　　那怎样的内容才算充实丰满？
　　我的答案是，不能只介绍“是什么”，还要解释“为什么是”以及“怎么解决”。
　　知乎用户不甘于停留在问题的表象，他们喜欢深度的、不为人知、不被轻易查阅的内容。告诉他们更深层次的知识、经验或见解，才更容易获得赞同。
　　比如这个知乎问题：什么是费曼技巧？
　　如果只是简单地告诉用户：这是一种“以教为学”的学习方式，能够帮助你提高知识的吸收效率，真正理解并学会运用知识。那么回答大概率会沉底。
　　XMind这个机构号做了一个很好的示范，它是这么回答的（回答太长，我只拆解出其中的主要结构和关键点）：费曼技巧是什么？——以教为学
　　
　　具体应用方式——分四步走为什么费曼技巧如此高效？——1）拆分和压缩知识；2）理解和简化知识；3）理解和附属知识（中间插入了XMind绘制的思维导图作品）
　　这种就是知友喜欢的干货，即使中间夹带了私货，但他们还是愿意为回答投出赞同票的（截至发稿前，它的这篇回答赞同数接近1万了，给产品带来的曝光是很明显的）。
　　因此，当你在回答问题时，如果能带着「别人在阅读我的答案时心里会不会问我 为什么？」这个假设，你就能写出更详细、有用的解释和说明。如果你提出了一个观点，请说明你为什么这样认为，这对你的读者将会非常有帮助。
　　（3）结尾互动求三连
　　最后多互动，引导让更多用户参与、关注、评论，可以放上自己的产品体验链接（支持文字链接和卡片链接）。
　　注意：别硬广，别硬广，别硬广，重要的事情说三遍！因为会被封，下面就是典型反例：
　　2. 知乎配图技巧及注意事项
　　如果你的产品属于软件工具类，那么在介绍功能的时候可以选择录制Gif动图，它比静态图更直观，还能增加用户停留时长。
　　但要注意的是，Gif图不宜过大（控制在1M左右），否则用户很可能在加载过程中就会不耐烦而跳出。另外，对于一些信息量比较大的横屏图（图片一般会模糊），尽可能改成能够同时适应用户移动端阅读的竖屏图，提升用户阅读体验。当然，如果你是希望做引流的话，那就问题不大。
　　内容篇最后，再给大家分享个小技巧：
　　知乎支持同一内容回答两个相似问题，可以让机构号快速铺量。但我建议根据每个问题的具体描述，有针对性地调整开头和部分内容。
　　注意：千万别想着一篇内容回答3个以上问题，因为站务会对重复内容进行删除，严重的还会进行封禁处理。
　　SEO篇：知乎也要做SEO？
　　当内容成功发布后，我们就可以进入下一环节——SEO。可能会有人疑惑，知乎问答也要做SEO？不是答题就完事了吗？
　　当然不是。
　　如果我们把内容比作1，那么SEO就是后面的0。后者是前者的放大器，可以给前者带来更大的曝光，进而帮助企业产品获取更多的销售线索。这也是我们前面反复提到的知乎机构号的终极目标。既然知乎问答SEO如此重要，那具体该怎么做？我总结了2个主要技巧：
　　1. 寻找高权重账号点赞
　　刷赞在知乎同样不是什么新鲜事，但怎么把赞刷得高效且不着痕迹，这就需要一点小技巧了。
　　不过别急，在正式分享知乎刷赞技巧前，我们得先弄清楚一个问题，即知乎问答的排序算法。它是我们后续操作的“指南针”。
　　知乎问答的排序算有新旧两套。
　　旧版的问答排序算法比较简单，就是依据“得分 = 加权赞同数 - 加权反对数”，但它会带来两个问题：第一，高赞回答会长期霸榜，即使新的高质量回答也很难有“出头之日”；
　　第二，如果被恶意投大量反对票，回答得分甚至可以为负，也意味着被沉底，同样很难再有“翻身之日”。
　　而新版的算法（威尔逊得分）的出现，一定程度上解决了上述问题，使得新回答也有机会超过发布时间较早的高赞回答。这就给我们实施SEO计划创造了空间。
　　以上是威尔逊得分的计算公式，很复杂，要讲清楚的话又是一篇长文。不过我这里不打算讲，感兴趣的朋友可以去知乎搜索「如何评价知乎的回答排序算法？」，已经有很多大佬从各个维度进行了分析。
　　我们这次的重点，还是放在这个新算法对我们SEO的影响上。直接说观察结果：1）垂直领域高等级账号的点赞权重更高；举个简单的例子，同领域V5的账号点赞效果，就比10个V3要更强；
　　2） 高等级账号点赞的效果立竿见影，点赞完刷新链接后一般就能看到效果。
　　也就是说，我们的SEO任务，要从原来拼数量的刷赞1.0时代，升级为拼质量的刷赞2.0时代。那具体怎么做？
　　也有两种技巧：
　　第一，自己培养高权重小号点赞
　　这不是一蹴而就的事，但如果跑起来后，机构号和个人小号的互赞就能形成正向循环，效果是很显著的。
　　值得注意的是，知乎的每次点赞都会出现在账号的动态中，如果我们长期只对一个账号对赞的话，很容易被用户发现并投诉给知乎官方，严重的话会导致账号封禁。
　　因此，点赞需要模拟正常用户行为轨迹，不要连续点赞同一账号，穿插点赞一些不会与我们形成直接排名竞争的回答；不要打开问答链接就直接跳到目标回答，尽可能正常浏览同一问题下的其他回答，有时可以做一些简单评论等。
　　第二，主动吸引高权重大号点赞
　　直接买大号的赞不划算，也容易被举报。那么怎么才能让高权重大号自愿给我们点赞呢？我摸索出一个技巧：
　　在回答中引用高权重大V的部分重要观点，然后在文章中@对方，如果对方认可我们的内容的话，大概率能得到对方点赞。
　　当然，前提是我们的内容要足够有料，这就是我们前面提到的内容篇了。
　　比如我们前面提到的XMind案例，它就在“什么是费曼技巧？”的回答中，引用了@开眼科技精选 的视频内容，然后@了对方。
　　2. 借助第三方工具进行快排我们前面谈的是在知乎站内做问答SEO，是把回答排名提上去；但如果我们想要将带有这条回答的知乎问题在百度搜索的排名也提上去，那就需要借助第三方工具进行快排了。
　　有预算的运营同学，可以尝试流量宝/超快排，刷个三四周，一般能顶到百度结果首页。
　　3. 严格来说不属于SEO范畴的两个彩蛋
　　知乎机构号每周完成任务即可获得一定的“自荐”次数。所谓“自荐”，简单来说，就是一个可以让平台帮自己分发内容的功能。
　　由于“自荐”次数有限，最好的办法是结合后台数据，筛选出近期的潜力内容进行自荐，让本来就优秀的内容，更大概率火起来。
　　有时遇到浏览数不高的问答，可以开启刘看山邀请，以及自主邀请系统推荐的创作者，目的其实也是让自己创作的内容让更多用户看到。
　　写在最后：
　　知乎是块不错的流量池，但我们也必须认识到，并非所有类型的产品都适合在这里做内容营销。完美日记来过，走了；百果园来过，也走了；名创优品也来过，最后也走了......不是这些产品不好，也不是知乎平台不给力，而是产品和平台之间的“适配度”太低，都不是彼此“对的人”（比如，完美日记就和小红书更搭）。
　　而我前面举例的石墨文档、XMind、创客贴等ToC的工具类产品，则和知乎更搭：首先，知乎和工具类产品在使用人群上会存在较高重叠，都是高学历、追求高效率；
　　其次，知友一般是带着特定问题去寻找答案，如果看到合适工具，一般就会入手；
　　最后，知乎支持在回答中直接放产品链接（可以对链接做定制，后期追踪用户来源），可以极大缩短获客链条。总结来说，企业要根据自身的产品属性、用户特征，结合不同自媒体平台的调性，来决定选择哪个平台进行运营，不同平台又该采用何种内容形式、运营玩法。这是企业经营新媒体的重要法则。 查看全部

　　网页视频抓取工具知乎-与世界分享你的知识、经验和见解
　　网页视频抓取工具知乎-与世界分享你的知识、经验和见解用python抓取电子书-以最干净的姿态进入知乎-csdn博客-与世界分享你的知识、经验和见解或许以上答案对你有用，有需要更多python教程可以加我关注，
　　web的话可以用selenium,一个开源的web爬虫工具，和一本讲web的电子书。非web的话用一个抓包工具，或者qq浏览器如果有模拟登录，或者微信登录还可以用一个爬虫设备。当然都要实现一个如果要抓html，可以用个浏览器工具，我用的是火狐，但是要配置。
　　
　　爬虫的工具你可以先推荐几个：爬虫工具、爬虫入门教程、qq浏览器、phantomjs、pyquery、还有requests+beautifulsoup，这个过程你可以用python来实现，如果爬虫会简单javascript的话可以省去beautifulsoup这么一大半的代码。scrapy的话推荐你先学会实现简单的tweetspider：，看自己的项目需要什么数据，例如：抓取电商网站的评论。
　　爬虫基础实践（三）：qq浏览器爬虫，
　　
　　整理下自己的工作文档，
　　pythonweb开发：爬虫攻略（2018）
　　lxml库的html接口，beautifulsoup库的正则表达式抓取，selenium库的页面操作。每种开发语言都会有自己的专用开发工具，适合自己的工具最好。我在学爬虫的时候就是用的python，用开发工具的时候多了解了解语言的背景、理论和开发工具， 查看全部

　　Python爬虫实战：抓取知乎问题下所有回答
　　好久不见，工作有点忙...虽然每天都是在写爬虫，也解锁了很多爬虫实战新技能，但由于工作里是用 NodeJS，已经好久没动手写 Python 了。
　　对于解决需求问题来说，无论 Python 还是 NodeJS 也只不过是语法和模块不同，分析思路和解决方案是基本一致的。
　　最近写了个简单的知乎回答的爬虫，感兴趣的话一起来看看吧。
　　需求
　　抓取知乎问题下所有回答，包括其作者、作者粉丝数、回答内容、时间、回答的评论数、回答赞同数以及该回答的链接。
　　
　　
　　分析
　　以上图中问题为例，想要拿到回答的相关数据，一般我们可以在 Chrome 浏览器下按 F12 来分析请求；但借助Charles抓包工具可以更直观地获取相关字段：
　　
　　
　　注意我标注的 Query String 参数中 limit 5 表示每次请求返回 5 条回答，经测试最多可以改成 20；offset 表示从第几个回答开始；
　　而返回的结果是 Json 格式的，每一条回答包含的信息足够多，我们只要筛选想要抓取的字段记录保存即可。
　　需要注意的是 content 字段中返回的是回答内容，但它格式是带了网页标签的，经过搜索我选用了 HTMLParser 来解析，就免得自己再手动处理了。
　　代码
　　import requests,jsonimport datetimeimport pandas as pdfrom selectolax.parser import HTMLParser<br />url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/486212129/answers'headers = { 'Host':'www.zhihu.com', 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.114 Safari/537.36', 'referer':'https://www.zhihu.com/question/486212129'}df = pd.DataFrame(columns=('author','fans_count','content','created_time','updated_time','comment_count','voteup_count','url'))<br />def crawler(start): print(start) global df data= { 'include':'data[*].is_normal,admin_closed_comment,reward_info,is_collapsed,annotation_action,annotation_detail,collapse_reason,is_sticky,collapsed_by,suggest_edit,comment_count,can_comment,content,editable_content,attachment,voteup_count,reshipment_settings,comment_permission,created_time,updated_time,review_info,relevant_info,question,excerpt,is_labeled,paid_info,paid_info_content,relationship.is_authorized,is_author,voting,is_thanked,is_nothelp,is_recognized;data[*].mark_infos[*].url;data[*].author.follower_count,vip_info,badge[*].topics;data[*].settings.table_of_content.enabled', 'offset':start, 'limit':20, 'sort_by':'default', 'platform':'desktop' }<br /> #将携带的参数传给params r = requests.get(url, params=data,headers=headers) res = json.loads(r.text) if res['data']: for answer in res['data']: author = answer['author']['name'] fans = answer['author']['follower_count'] content = HTMLParser(answer['content']).text() #content = answer['content'] created_time = datetime.datetime.fromtimestamp(answer['created_time']) updated_time = datetime.datetime.fromtimestamp(answer['updated_time']) comment = answer['comment_count'] voteup = answer['voteup_count'] link = answer['url']<br /> row = { 'author':[author], 'fans_count':[fans], 'content':[content], 'created_time':[created_time], 'updated_time':[updated_time], 'comment_count':[comment], 'voteup_count':[voteup], 'url':[link] } df = df.append(pd.DataFrame(row),ignore_index=True)<br /> if len(res['data'])==20: crawler(start+20) else: print(res) crawler(0)df.to_csv(f'result_{datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")}.csv',index=False)print("done~")
　　结果
　　最终抓取结果大致如下：
　　
　　
　　可以看到有的回答是空的，去问题下检查发现是视频回答，没有文本内容，这个就先忽略了，当然可以自己再取下视频链接加到结果中。
　　目前(2021.09)看这个问题接口没有特别大限制，包括我在代码里的请求也没有带 cookie 直接来抓取的，而且通过修改 limit 参数到 20 来减少请求次数。
　　爬虫意义
　　最近也在想爬虫抓取知乎回答的意义在哪，起初是想汇总所有答案来分析下，但实际抓取完想一起阅读，发现在表格中读回答的阅读体验很差，不如直接去刷知乎；但比较明显的价值在于横向对比这几百个回答，回答的赞同、评论以及作者的粉丝情况都一目了然。此外，还可以根据结果做一些词频分析、词云图展示等，这些就是后话了。
　　爬虫只是获取数据的一种途径，如何解读才是数据的更大价值所在。
　　我是TED，一个天天写爬虫、但好久没写Python的数据工程师，后续会继续更新一系列自己琢磨的 Python 爬虫项目，欢迎持续关注~ 查看全部

　　网页视频抓取工具知乎live-全新的实时问答(图)
　　网页视频抓取工具知乎live-全新的实时问答中国西部人才争夺战8月31日－9月1日live，我将会有针对性地回答你的问题。我会花点时间讲一讲，实际抓取工具是怎么回事，不外乎抓取工具本身的几个特点，是基于抓取对象来抓取，还是基于网站或者服务器上的视频，还是基于页面的脚本内容抓取，以及支持哪些开放的接口？我会详细说一下upwork，linkedin和airbnb等这些网站，他们从什么时候开始会与视频合作？怎么来抓取？简单来说，理解了这些以后，你就可以做一些应用，比如：在国内，我一般会推荐你的竞争对手是怎么抓取视频的，他们怎么和视频交互，又是如何用起视频，的。
　　而在美国，我一般会推荐你了解他们怎么用browserextensionplayer(简称bem)和handbrake(简称howextension)来抓取视频。-butyouwillneedtorelyingonthis.相关内容我写过一篇专栏：（mono）如何用react+redux开发maui上的搜索页面：react和redux都已经不是问题，但用bem和howextensionreactredux是完全不同的编程语言，然而其实react和redux的交互是另外一个难题。
　　而且从视频抓取的角度来说，有些手段非常不高效，比如reactroutejs。让我们先来学习一下，如何使用so（一个例子工具）来抓取视频。so是一个mirror类库，能够通过http/https协议来向不同的机器去请求视频。我们通过so抓取到了所有的视频的url链接，我们可以以此来做任何的事情。那怎么来通过so抓取视频呢？最简单的思路是每一个请求的响应内容中，包含视频的url地址，可以是带有*的也可以是***的标识。
　　而so的url地址规范有两种：*man-men-*和**men-men-*。这两种规范是标准的，即使我们不按照上面的格式来写url，so也能很好地抓取相应的格式。但是对于youtube来说，却不是这样的，在它的url中，会有(int)url-authorization的字段，这是一个隐藏字段，意思是只给一个人用，只在所有的url中带有这个字段，所以so会强制规定，所有的机器中，必须有一个名为username的字段，在其他任何机器上，名为username的字段都要加到url地址里。
　　但如果你把username在url中直接写了出来，又会被认为是sync（即在同一个服务器上抓取视频）。让我们抓取一个演示视频的时候，如果用username命名，很有可能你抓取完之后返回的不是一个已经存在的视频，需要重新加上username字段。也就是说，username虽然是标识，但并不是所有的机器都这么要求。那so能不能解决这个问题呢？有！so提供了一个api，来解决这个问题。 查看全部

　　每个不同的浏览器都有自己的抓取方式(图)
　　网页视频抓取工具知乎：text_extraction-and_paste/？每个不同的浏览器都有自己的抓取方式,不同的抓取方式抓取结果可能不同。微博:&page=1&recommendation=&detail%3d4&recommendation_id=66703569&fr=all&sort=callback:,抓取结果的格式如下:url=';mirror=2&author=w&recommendation=6&detail=&sort=callback:&type='+urlpage=requests。
　　get(url)。text&recommendation=6&detail=&type='+url#requests。getmysql::1431562173&url='-special。com/jade/dvd?postmdefault=store&sort=callback'#imagesyoutube:;page=&recommendation=&detail=&sort=callback:;recommendation_id=636167170&sort=callback:youtube:-user/users/jane12/words/common/data/search。
　　jpg?mirror=2&author=w&recommendation=&detail=&sort=callback:/www。fofbj。com?userid=g836116040。
　　如果不是要判断是否和某站内容完全相同的话，就用前述链接（不就是个用户id吗）；如果要判断的话，用一个个人信息做判断即可。另外http协议允许用户将自己的一段时间段作为不同的包，time+http/1.1，看起来并没有什么不可以。 查看全部

　　几个知乎提问网站不需要登录或需要用一个代理
　　网页视频抓取工具知乎有专门的讨论：。我常用的是这个：scrapy抓取知乎所有视频！自己也分享了scrapy抓取的网页，大家可以看下。scrapy抓取豆瓣电影超全网首页直播信息。
　　【几个知乎提问网站不需要登录或需要用一个代理就能直接浏览的网站和app】
　　曾几何时知乎可以百度搜一下就能得到答案的
　　搜索，在这个都是用爬虫来抓的，
　　这种问题应该去度娘找啊，
　　nativeapp
　　豆瓣
　　很多啊看知乎上面哪个热门的去哪个就行了
　　python爬虫常用知乎
　　我之前写过一个爬虫可以抓知乎上的所有回答api大全-python知乎有好多知友尝试过。你可以参考这个网站。
　　高赞回答一般都要验证码哦，我刚接触爬虫有个绝招：让你家孩子过马路要讲电话，先问下，爸爸或妈妈我可以听到吗？（提高你家孩子应对电话这种恶劣情况的抗压能力）比如我打开知乎首页的时候都知道首页必须验证码才能显示高赞回答，没验证码的刷新会显示低赞回答。
　　1.用社会工程学搜索引擎确定目标，然后分析他回答过什么，然后就挨个匹配吧。2.找到所有回答数之后，挨个匹配吧。3.直接查看一些知乎问题，也许你看到某些高赞答案了，它的网址， 查看全部

　　副业项目：知乎好物带货实操，月佣金5-20万！单账号收益3k-1w+
　　今日更新教程 1
　　貌似今天吵得最热的就是短视频带货，似乎大家的关注点都在短视频上，很少人注意到知乎也可以带货！
　　知乎今年开通了知乎好物推荐，账号在三级以上的可以申请知乎好物带货，一些做的比较的个人和团队，单账号月入几千到上万已经不是问题，还有很多人团队化运作，月佣金也能轻松达到几十万！
　　为什么要做知乎好物推荐？
　　原因很简单，知乎是百度自己的平台，也有很高的百度权重，我们平时搜索一些问题，有很多回答都是来自于知乎。
　　作为一个高权重的网站，知乎本身依托百度自身的流量，每天都有大量的用户访问知乎，而且知乎上的回答和文章有很好的长尾词效应。
　　
　　知乎好物推荐跟短视频带货相比，短视频过了热门之后，产品销量基本也就停止了，但是知乎好物推荐不一样，只要你推广的商品一年之内还在推广，你可能一年之内都会持续因为一篇文章而获得对应的产品推广佣金！
　　所以，知乎好物推荐做到一定程度之后，会越做越稳定，而且还可以批量规模化去运作。
　　另外一点，目前做知乎好物推荐的人还是比较少的，今年可能很多做网赚的人把大部分的精力用在了短视频或者是自媒体网赚上，知乎反倒是多了很多的机会！
　　由于知乎的长尾词效应，有时候一天我们不需要回答太多的问题，可能一两篇不错的话，就能够为你带来几千甚至上万的佣金收益。
　　所以，知乎好物推荐也比较适合上班族当做副业来做，毕竟占用不了太多的时间，工作室之所以批量化运作，也是因为单账号操作时间相对较短！
　　今日更新教程 2
　　网站seo实操课，快速做出高权重流量站，轻松实现年薪30w+
　　做SEO优化，其实就是围绕着以下几个公式来的。围绕着这几个公式，网站需要怎样的优化，你可以立马找到方向。
　　1.流量跟有效收录量，整体排名，点击率，关键词等关系，如果想要提升自己网站的流量，那么这四大因素必须都要做好。
　　2.有效收录跟，域名，网页质量，抓取有关系。
　　3.网站排名跟，页面质量，链接，用户行为，以及域名。
　　4.点击量跟排名，行业，serp等有关系。
　　5.关键词跟关键词挖掘，拓展和内容都有关系。
　　这是做seo最起码的公式，大家做seo，需要掌握这几个公式，这样当你的网站出了问题之后，你可以及时知道问题出在了哪里，及时的做出调整和修正。
　　
　　这套关于seo的教程，是按照一个网站从0到1整个过程进行讲解，十分的详细，小白看完也可以直接上手学习，而且教程十分全面，涵盖了前面9期的培训内容。想做seo可以学习一下本套课程，课程非常系统。
　　课程大纲：
　　1.域名的选择购买，域名直接影响收录和排名，所以域名选择对于做网站seo也是十分重要的环节。
　　2.服务器的购买。
　　3.网站模板，网站模板很多种，但是对于小白来讲，一定要选择自适应的模板，这样可以快速让你的网站有收录和排名。
　　......
　　做网站的本质做的就是流量，网站变现的方式也比较多，广告收入，卖域名，自己也可以销售自己的产品，只要人们的搜索习惯没有改变，做网站seo就一定会有价值。
　　昨日更新教程 3
　　12个年入10w+的副业项目，做好其中任何一个，日赚4000+
　　这是一个项目合集，总的有12个副业项目，项目都是目前正在操作的各行各业的项目，涉及到短视频带货，传统老项目cps玩法，以及各种薅羊毛类项目的玩法，闲鱼无货源玩法，闲鱼搬运，以及培训赚钱等等。
　　你可能看了很多的项目，也尝试了很多的项目，当你回过头发现，其实每一个项目都有人在做，每一个人项目总是别人做的很好，而自己做的不好，原因很简单，因为你只掌握了个大概，没有掌握项目的精髓！
　　而这12个副业项目，23节课程，从项目的原理到运作都讲解的非常详细，能够让你在逻辑上有正确的认识，方向对了，努力起来就会有效果！
　　
　　课程大纲：
　　04、暴利的CPS项目，年赚7000万的APP模式算法解析与技术渠道
　　19、解密，暴利风水周易算命操作流程，防骗必看
　　06、暴利的羊毛党，原理篇
　　12、从零起做自己的产品，资质、货源、销售全套流程和渠道
　　10、暴利的自媒体电商，抖音带货入门原理
　　15、闲鱼搬运赚钱法，零成本 轻松赚小钱
　　17、闲鱼搬运赚钱法，日赚千元大佬级手法
　　13、从零起做自己的产品，超简单的制造业
　　......
　　往期精彩回顾 查看全部

　　全球最火的浏览器插件：啥都能下的IDM下载神器在扩展迷上线了！
　　众所周知，Chrome浏览器虽然有百般好处，但在下载任务管理方面一直都是一项短板。
　　即使升级了无数次版本，Chrome的自带下载器功能依然十分鸡肋，还会限制文件下载速度和数量，底部的状态栏也挺不招人待见。
　　
　　今天，我们要推荐的就是IDM integration module，也就是传说中的IDM下载管理器。
　　下知乎视频、下微博视频，都不在话下。
　　
　　IDM integration module是一款可以完美替代谷歌浏览器原生下载管理的Chrome插件。
　　IDM具有先进的浏览器集成功能，能够自动抓取来自各种网页导航器（包括谷歌浏览器）的下载链接。
　　另外，它还能迅速启动互联网下载管理器，使你能够快速发送任何URL到IDM并下载文件，也是目前可用的最强大的文件传输工具之一。
　　光看IDM在官方商店的用户数和山寨的插件数量，就知道它的火爆程度了。
　　
　　根据IDM官网的说法：现在Chrome官方商店中可以找到的所有IDM扩展程序都是假的，不应使用。我们的扩展程序隐藏在谷歌商店中，也无法进行搜索。
　　这是官网原话：Please note that all IDM extensions that can be found in Google Store are fake and should not be used.Our extension is hidden on Google Store, and it cannot be searched as well.
　　不过，我们在这一次的更新中成功把IDM的Chrome插件收录到扩展迷数据库中，现在大家也可以放心下载安装了。
　　
　　功能介绍
　　1.加速下载。在浏览器中单击下载链接时，IDM将接管浏览器的原生下载工具并加快下载速度，支持HTTP，FTP，HTTPS和MMS协议。凭借其智能动态文件分段技术，可以将下载速度最多提高5倍。与其他下载管理器和加速器不同，IDM在下载过程中动态地对下载的文件进行分段，并在不进行附加连接和登录阶段的情况下重用可用的连接，以实现最佳的加速性能。
　　2.拖放下载。将链接拖放到IDM里，它将会自动开始下载。
　　3.爬虫下载。IDM可以从网站下载用过滤器指定的所有必需文件，例如网站的所有图片或网站的子集， 包含完整样式的网站离线文件。你可以安排多个项目在指定时间运行一次，在指定时间停止它们，或定期运行以同步更改。
　　4.下载网页全部内容。在输入链接后，直接选择要下载网页中的指定内容，包括图片、音频、视频、文件，IDM都可以做到。
　　如果你还没用idm，那就真的错过太多好东西了。
　　地址：
　　
　　微信号 :infinitydaily
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　　爬虫必备工具 —— Chrome 开发者工具
　　点击上方“极客猴”，选择“置顶公众号”
　　第一时间获取Python技术干货！
　　
　　题图：by thefolkpr0ject from Instagram
　　阅读文本大概需要 4 分钟。
　　在《论语》中，孔子提倡“学而不思则罔，思而不学则殆”的学习方法。我们再往深层面挖掘，“思”究竟是在思考什么？个人理解是思考并总结出一些共性的东西，即“套路”。有套路了，我们学习或工作会更加有效率。
　　当我们爬取不同的网站是，每个网站页面的实现方式各不相同，我们需要对每个网站都进行分析。那是否有一些通用的分析方法？我分享下自己爬取分析的“套路”。在某个网站上，分析页面以及抓取数据，我用得最多的工具是 Chrome 开发者工具。
　　Chrome 开发者工具是一套内置于 Google Chrome 中的 Web 开发和调试工具，可用来对网站进行迭代、调试和分析。因为国内很多浏览器内核都是基于 Chrome 内核，所以国产浏览器也带有这个功能。例如：UC 浏览器、浏览器、360 浏览器等。
　　接下来，我们来看看 Chrome 开发者工具一些比较牛逼的功能。
　　01元素面板
　　通过元素（Element）面板，我们能查看到想抓取页面渲染内容所在的标签、使用什么 CSS 属性（例如：class="middle"）等内容。例如我想要抓取我知乎主页中的动态标题，在网页页面所在处上右击鼠标，选择“检查”，可进入 Chrome 开发者工具的元素面板。
　　
　　通过这种方法，我们能快速定位出页面某个DOM 节点，然后可以提取出相关的解析语句。鼠标移动到节点，然后右击鼠标，选择 “Copy”，能快速复制出 Xpath 、CSS elector 等内容解析库的解析语句。
　　
　　02网络面板
　　网络（Network）面板记录页面上每个网络操作的相关信息，包括详细的耗时数据、HTTP 请求与响应标头和 Cookie，等等。这就是我们通常说的抓包。
　　
　　其中的 Filters 窗格，我经常使用其来过滤出一些 HTTP 请求，例如过滤出使用 Ajax 发起的异步请求、图片、视频等。
　　最大的窗格叫 Requests Table，此表格会列出了检索的每一个 HTTP 请求。 默认情况下，此表格按时间顺序排序，最早的资源在顶部。点击资源的名称可以显示更多信息。
　　
　　如果你觉得文章还不错，请大家点赞分享下。你的肯定是我最大的鼓励和支持。 查看全部

　　Python批量下载抖音大V主页视频
　　上次写了用 Python 批量下载知乎视频的方式，这次分享用 Python 批量下载抖音个人主页的全部无水印视频，本文重点不是提供一个好用的脚本，而是讲述如何写出这样的脚本，正所谓授人以鱼，不如授人以渔，所谓的爬虫，基本都是这个套路。
　　思路
　　先说下思路，要批量下载视频，可以先尝试成功下载一个，确定没有水印，然后在写一个循环进行批量下载。
　　难点：下载一个视频可能很简单，但下载多个就稍微有点复杂，需要抓取多个视频对应的 url，抖音这块做了防爬措施，只允许手机上看到个人主页的视频列表，电脑端的网页却看不到，这就需要抓取手机的 https 包，这里借助 Burpsuite 进行抓包。
　　
　　这里用到了 Burpsuite ，因此我把自己常用的 Burpsuite 2.1.06 专业版放在了网盘里面，公众号「Python七号」回复「burp」获取，下载后运行 start_burp.bat 或 sh start_burp.sh 即可一键启动，无需购买许可，非常方便。
　　爬取单个视频
　　找一个抖音视频链接，点击分享，复制链接，在电脑上用打开，然后打开开发者工具，点击 network 选项。
　　刷新，看接口，找到返回值里有播放地址的接口：
　　
　　这里面有个 play_addr，内部有个 urllist，我们复制这个 urllist[0] 在浏览器打开，网站跳转到了真正的播放地址，同时可以看到下载的按钮：
　　
　　下载这个视频，发现是带水印的，如何下载到不带水印的视频呢？网上搜索了下，方法就是将上述 urllist[0] 中的 playwm 改成 play 就可以了。
　　然后开始写代码，获取这个 urllist[0]，并下载
　　<br />def get(share_url) -> dict:<br />    """<br />    share_url -> 抖音视频分享url<br />    返回格式 [{'url':'', 'title','format':'',},{}]<br />    """<br />    data = []<br />    headers = {<br />        'accept': 'application/json',<br />        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1'<br />    }<br />    api = "https://www.iesdouyin.com/web/ ... ds%3D{item_id}"<br /><br />    rep = requests.get(share_url, headers=headers, timeout=10)<br />    if rep.ok:<br />        # item_id<br />        item_id = re.findall(r'video/(\d+)', rep.url)<br />        if item_id:<br />            item_id = item_id[0]<br />            # video info<br />            rep = requests.get(api.format(item_id=item_id), headers=headers, timeout=10)<br />            if rep.ok and rep.json()["status_code"] == 0:<br />                info = rep.json()["item_list"][0]<br />                tmp = {}<br />                tmp["title"] = info["desc"]<br /><br />                #去水印的视频链接<br />                play_url = info["video"]["play_addr"]["url_list"][0].replace('playwm', 'play')<br />                tmp["url"] = play_url<br />                tmp["format"] = 'mp4'<br />                data.append(tmp)<br /><br />    return data<br /><br />if __name__ =='__main__':<br />    videos = get('https://www.iesdouyin.com/share/video/6920538027345415431/?region=&mid=6920538030852885262&u_code=48&titleType=title&did=0&iid=0')<br />    for video in videos:<br />        downloader.download(video['url'],video['title'],video['format'],'./download')<br />
　　这里 downloader.download 函数，与前文 里的函数一样，这里就不贴代码了。
　　获取个人主页视频链接
　　前两步已经实现了单个抖音视频的无水印下载，现在我们要做的就是找到大量的这种链接，直接循环就可以了。
　　任意打开一个大 V 的个人主页，分享，复制链接，使用浏览器打开，一个视频也看不到，而使用抖音 App 就可以看到：
　　
　　浏览器
　　
　　抖音APP
　　说明抖音做了一定的限制，防止从浏览器看到多个视频的信息。这时就需要学会从手机 APP 来抓包，看看手机上的 http 请求是怎么发起的，然后使用程序来模拟。
　　我一直在用的 BurpSuite（下面简称 Burp） 非常好用，这里顺便分享下如何使用：
　　1、运行 Burp。
　　公众号「Python七号」回复「burp」获取，下载后运行 start_burp.bat 或 sh start_burp.sh 来启动 Burp，然后打开代理设置，绑定到运行 Burp 的机器 IP，如下图所示：
　　
　　注意不要设置 ip 为 127.0.0.1，这样设置的话，只有本地请求可以使用代理，手机无法连接此代理。
　　2、手机设置代理。
　　手机与电脑连接同一 wifi，IPhone 的操作如下：然后进入设置-> 无线局域网 -> 点击同一 wifi 右边的 information 符号，然后下拉，点击配置代理，配置和 BurpSuite 一样的 ip 和端口。Android 的手机的设置也差不多。至此可以在 BurpSuite 上抓取手机的 http 流量。
　　3、手机下载 Burp 的证书，并设置信任。
　　手机浏览器 进入 。点击 CA 下载证书。设置->通用->描述文件->点击 PortSwigger CA->安装设置->通用->关于本机->证书信任设置，将 BurpSuite 的证书开启
　　这样就可以抓取手机上发起的 https 包了。
　　4、设置 BurpSuite 中断。
　　
　　这一步骤设置之后，手机上的请求会在这里阻塞，你可以放行选择放行，或修改数据包后放行，也可以发往 repeater，以便后续重放请求，因此来自前端的请求是不可信的。
　　现在打开手机上的抖音 App，这里便会出现大量的请求阻塞在这里，我们选择放行，会发现抖音 App 里的数据一步一步的出现。快刷到个人主页的视频之前，将请求发到 Repeater，如下图所示：
　　
　　然后打开 BurpSuite 的 Repeater 选项卡，就可以看到刚才发过来的请求，这时我们选择重放，看数据，决定我们需要使用的接口，如下图所示：
　　
　　发现这个接口满足请求，这里可以看到接口的 url，headers 的各种参数，headers 中的 User-Agent 参数，是区分客户端是浏览器还是 App 的重要标识，因此就可以写代码来模拟请求，进而获取需要的批量下载链接。
　　由于 url 中的参数非常多，有些是固定不变的，有些随着不同人的主页参数会发生变化，如果仅仅是自己使用，可以简单的通过正则表达式来提取这些 url 链接，然后进行批量下载就可以了。
　　如果是想写好一个脚本供别人使用，那么就需要做更多的工作，比如说，需要查看更多的 api，以便确定 url 及 headers 中的参数是如何获取或生成的，然后写脚本自动化这一过程，有些情况下，还涉及到加密混淆等反爬措施，这里就不再展开了，请感兴趣的读者自行探索。
　　最后的话
　　爬取视频的关键在于找到视频的播放地址，有了播放地址，即使不写代码，也可以使用浏览器下载，寻找播放地址还不够，要考虑是否能去水印，如果要批量下载，那就要知道如何获取更多的视频链接，在浏览器抓取不到的时候，考虑使用 BurpSuite 抓取手机的流量包，进一步提取接口的数据，或模拟手机请求，对搞爬虫的同学，BurpSuite 是一个瑞士军刀，非常实用。
　　如果本文对你有所帮助，请点个赞或再看吧，谢谢支持。 查看全部

　　一键下载：将知乎专栏导出成电子书
　　老是有同学问，学了 Python 基础后不知道可以做点什么来提高。今天就再用个小例子，给大家讲讲，通过 Python 和爬虫，可以完成怎样的小工具。
　　在知乎上，你一定关注了一些不错的专栏（比如 Crossin的编程教室
　　
　　）。但万一有那么一天，你喜欢的答主在网上被人喷了，一怒之下删帖停更，这些好内容可就都看不到了。尽管这是小概率事件（可也不是没发生过），但未雨绸缪，你可以把关注的专栏导出成电子书，这样既可以离线阅读，又不怕意外删帖了。
　　只是需要工具和源码的可以拉到文章底部获取代码。
　　【最终效果】
　　运行程序，输入专栏的 id，也就是网页地址上的路径：
　　
　　
　　之后程序便会自动抓取专栏中的文章，并按发布时间合并导出为 pdf 文件。
　　
　　【实现思路】
　　这个程序主要分为三个部分：
　　抓取专栏文章地址列表
　　抓取每一篇文章的详细内容
　　导出 PDF
　　1. 抓取列表
　　在之前的文章 中介绍过如何分析一个网页上的请求。按照其中的方法，我们可以通过开发者工具的 Network 功能找出专栏页面获取详细列表的请求：
　　https://www.zhihu.com/api/v4/c ... icles
　　
　　观察返回结果中发现，通过 next 和 is_end 的值，我们能获取下一次列表请求的地址（相当于向下滚动页面的触发效果）以及判断是否已经拿到所有文章。
　　而 data 中的 id、title、url 就是我们需要的数据。因为 url 可以通过 id 拼出，所以我们的代码里未保存它。
　　
　　使用一个 while 循环，直到抓取完所有文章的 id 和 title，保存在文件中。
　　while True:
   resp = requests.get(url, headers=headers)
   j = resp.json()
   data = j['data']<br />    for article in data:<br />        # 保存id和title(略)
   if j['paging']['is_end']:<br />        break
   url = j['paging']['next']<br />    # 按 id 排序(略)<br />    # 导入文件(略)
　　
　　2. 抓取文章
　　有了所有文章的 id / url，后面的抓取就很简单了。文章主体内容就在 Post-RichText 的标签中。
　　需要稍微花点功夫的是一些文本上的处理，比如原页面的图片效果，会加上 noscript 标签和 data-actual、src="data:image 这样的属性，我们为了正常显示得把它们去掉。
　　url = 'https://zhuanlan.zhihu.com/p/' + id
html = requests.get(url, headers=headers).text
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
content = soup.find(class_='Post-RichText').prettify()<br /># 对content做处理(略)<br />with open(file_name, 'w') as f:
   f.write(content)
　　
　　到这一步，就已经完成了所有内容的抓取，可以在本地阅读了。
　　3. 导出 PDF
　　为了更便于阅读，我们使用 wkhtmltopdf + pdfkit，将这些 HTML 文件打包成 PDF。
　　wkhtmltopdf 是一个 HTML 转 PDF 的工具，需要单独安装，具体可参考它的官网介绍。
　　pdfkit 是对此工具封装的 Python 库，可从 pip 安装：
　　pip install pdfkit
　　使用起来很简单：
　　# 获取htmls文件名列表(略)<br />pdfkit.from_file(sorted(htmls), 'zhihu.pdf')
　　
　　这样就完成了整个专栏导出。
　　不仅是知乎专栏，几乎大多数信息类网站，都是通过1.抓取列表 2.抓取详细内容 这两个步骤来采集数据。因此这个代码稍加修改，即可用在很多别的网站上。只不过有些网站需登录后访问，那么就需要对 headers 里的 cookie 信息进行设置。此外，不同网站的请求接口、参数、限制都不尽相同，所以还是要具体问题具体分析。
　　关于这些爬虫的开发技巧，都可以在我们的 爬虫实战 课程中学到。有需要的请在公众号里回复 爬虫实战
　　【源码下载】
　　获取知乎专栏下载器源码，请在公众号（Crossin的编程教室）里回复关键字 知乎
　　除了代码外，本专栏打包好的 PDF 也一并奉上，欢迎阅读与分享。
　　如需了解视频课程及答疑群等更多服务，请号内回复码上行动
　　代码相关问题可以在论坛上发帖提问 查看全部

　　网页视频抓取工具 知乎(运行环境IDE丨)
　　操作环境
　　IDE丨pycharm
　　版本丨Python3.6
　　系统丨Windows
　　实现目标和想法
　　目的：
　　实现腾讯视频目标url的解析下载。由于第三方vip解析，只提供在线观看，隐藏目标视频下载。
　　想法：
　　先获取你想看的腾讯电影的url，通过第三方vip视频解析网站，抓包，模拟浏览器发送正常请求，获取缓存的ts文件，下载video ts文件，最后通过Convert to mp4文件正常播放
　　完整代码
　　import re
import os,shutil
import requests,threading
from urllib.request import urlretrieve
from pyquery import PyQuery as pq
from multiprocessing import Pool
&#39;&#39;&#39;
&#39;&#39;&#39;
class video_down():
def __init__(self,url):
# 拼接全民解析url
self.api=&#39;https://jx.618g.com&#39;
self.get_url = &#39;https://jx.618g.com/?url=&#39; + url
#设置UA模拟浏览器访问
self.head = {&#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36&#39;}
#设置多线程数量
self.thread_num=32
#当前已经下载的文件数目
self.i = 0
# 调用网页获取
html = self.get_page(self.get_url)
if html:
# 解析网页
self.parse_page(html)
def get_page(self,get_url):
try:
print(&#39;正在请求目标网页....&#39;,get_url)
response=requests.get(get_url,headers=self.head)
if response.status_code==200:
#print(response.text)
print(&#39;请求目标网页完成....\n 准备解析....&#39;)
self.head[&#39;referer&#39;] = get_url
return response.text
except Exception:
print(&#39;请求目标网页失败，请检查错误重试&#39;)
return None
def parse_page(self,html):
print(&#39;目标信息正在解析........&#39;)
doc=pq(html)
self.title=doc(&#39;head title&#39;).text()
print(self.title)
url = doc(&#39;#player&#39;).attr(&#39;src&#39;)[14:]
html=self.get_m3u8_1(url).strip()
#self.url = url + &#39;800k/hls/index.m3u8&#39;
self.url = url[:-10] +html
print(self.url)
print(&#39;解析完成，获取缓存ts文件.........&#39;)
self.get_m3u8_2(self.url)
def get_m3u8_1(self,url):
try:
response=requests.get(url,headers=self.head)
html=response.text
print(&#39;获取ts文件成功，准备提取信息&#39;)
return html[-20:]
except Exception:
print(&#39;缓存文件请求错误1，请检查错误&#39;)
def get_m3u8_2(self,url):
try:
response=requests.get(url,headers=self.head)
html=response.text
print(&#39;获取ts文件成功，准备提取信息&#39;)
self.parse_ts_2(html)
except Exception:
print(&#39;缓存文件请求错误2，请检查错误&#39;)
def parse_ts_2(self,html):
pattern=re.compile(&#39;.*?(.*?).ts&#39;)
self.ts_lists=re.findall(pattern,html)
print(&#39;信息提取完成......\n准备下载...&#39;)
self.pool()
def pool(self):
print(&#39;经计算需要下载%d个文件&#39; % len(self.ts_lists))
self.ts_url = self.url[:-10]
if self.title not in os.listdir():
os.makedirs(self.title)
print(&#39;正在下载...所需时间较长，请耐心等待..&#39;)
#开启多进程下载
pool=Pool(16)
pool.map(self.save_ts,[ts_list for ts_list in self.ts_lists])
pool.close()
pool.join()
print(&#39;下载完成&#39;)
self.ts_to_mp4()
def ts_to_mp4(self):
print(&#39;ts文件正在进行转录mp4......&#39;)
str=&#39;copy /b &#39;+self.title+&#39;\*.ts &#39;+self.title+&#39;.mp4&#39;
os.system(str)
filename=self.title+&#39;.mp4&#39;
if os.path.isfile(filename):
print(&#39;转换完成，祝你观影愉快&#39;)
shutil.rmtree(self.title)
def save_ts(self,ts_list):
try:
ts_urls = self.ts_url + &#39;{}.ts&#39;.format(ts_list)
self.i += 1
print(&#39;当前进度%d/%d&#39;%(self.i,len(self.ts_lists)))
urlretrieve(url=ts_urls, filename=self.title + &#39;/{}.ts&#39;.format(ts_list))
except Exception:
print(&#39;保存文件出现错误&#39;)
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
#电影目标url：狄仁杰之四大天王
url=&#39;https://v.qq.com/x/cover/r6ri9 ... 39%3B
#电影碟中谍5：神秘国度
url1=&#39;https://v.qq.com/x/cover/5c58g ... 39%3B
#电视剧斗破苍穹
url2=&#39;https://v.qq.com/x/cover/lcpwn ... 39%3B
url3=&#39;https://v.qq.com/x/cover/33bfp ... 39%3B
video_down(url2)
　　左右滑动查看完整代码
　　视频缓存ts文件：
　　这里有一些缓存的视频文件，每个只播放几秒钟。最后需要合并成一个mp4格式的视频，才能正常播放。默认高清下载
　　注意这里的进度仅供参考，因为使用了多进程下载。进度未准确显示。可以进入文件夹查看正常进度。可以理解为显示一次进度，下载一个ts文件。
　　
　　
　　达到效果 查看全部

　　网页视频抓取工具 知乎(一个爬虫采集视频教程教程)
　　采集视频有很多种。我遇到的爬虫可以分为以下几类
　　一、url直接暴露在网页中
　　这是比较老式的。很多年前，当人们心地善良的时候，现在爬虫满天飞，这种东西早就存在了。
　　二、 将视频链接放入请求结果中，并以异步形式返回
　　这个方法好一点。毕竟，要获得所需的界面需要手动操作。这种接口只需要分析和一个请求。
　　三、将视频链接放入请求结果中，请求参数动态加密
　　一开始就有反爬虫意识。虽然通过加密请求可以看到，但是爬取的时候还得进行解密操作。这种加密往往是在js层面做的，所以需要有一定的js技巧，然后通过js逆向，就可以找到对应的加密方式。
　　四、将视频链接放入请求结果中，结果会被加密
　　本例通过查找js解密文件，将密文解密为明文。
　　五、通过将视频切割成小视频，分割请求
　　这样，m3u8在请求的过程中一般都是这样划分视频的。然后您需要在分段下载视频后合成视频。这个过程比较繁琐，需要m3u8的形式。
　　六、加密 m3u8 请求和请求体
　　不管是什么方法，看视频还是支持正版，都需要不断尝试。如果你想要一个软件适应所有网站，会有点困难，所以还是一个一个学习学习比较好。明白没有什么是一次性的。
　　推荐爬虫学习交流的地方：348940535 爬虫路上，我们一路陪伴。
　　希望我的回答可以帮助到你。 查看全部