网页视频抓取脚本
网络爬虫之Selenium详解（含实战案例）
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 32 次浏览 • 2022-04-23 08:09
网络爬虫之Selenium详解（含实战案例）
在实际的网络数据抓取过程中，经常会发现一些网页内容在网页源代码中查找不到的情况，因为这些内容都是通过JavaScript动态生成的，此时，使用普通的requests库无法直接获取相关内容。这时候就需要借助于Selenium模拟人操作浏览器，从而获取动态生成的内容。Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具，Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。Selenium支持大多数常用浏览器，例如IE、Mozilla Firefox、Safari、Google Chrome等等。下面我们以谷歌浏览器为例，给大家简单介绍Python中如何使用Selenium访问和抓取网页内容。
1、工具下载与测试
首先，在Python中并没有内置selenium库，因此需要自己主动下载安装，过程非常简单，只需通过 pip install selenium即可。
其次，需要安装相应的浏览器驱动，对于谷歌浏览器而言，需要安装ChromeDriver。需要注意的是：Chromedriver的版本一定要与本地电脑上的Chrome版本一致，否则不起作用。如何查看本地浏览器的版本呢？可通过在浏览器中输入chrome://version/ 查看，效果如下。此时，浏览器的版本为99.0.4844.51。
接着去下载对应版本的Chromedriver。通常从以下两个网址下载。
打开网址，找到对应的版本，如果没有完全一样的版本，相近的版本也可以。进入文件夹，下载与本地电脑系统相同的安装文件，在此选择windows，然后将其下载到本地。
准备好相关工具后，接下来就可以进行测了。首先导入相关模块，然后创建浏览器对象，指定驱动所在路径，接着打开任意网址，让浏览器停留一段时间。代码如下：
运行上方代码，将会得到下图所示效果，浏览器显示百度首页，并有提示消息：Chrome正受到自动测试软件的控制。说明一切准备工作就绪。
2、核心对象及其方法介绍
通过browser = webdriver.Chrome()方法获取浏览器对象brower后，即可调用浏览器对象的方法实现网页跳转、网页源码获取、网页节点查找、浏览器关闭等等。
浏览器对象brower的主要方法及其含义如下：
节点对象WebElement的主要方法及其含义如下：
3、简单应用案例-抓取博主的博客列表
下面通过一个简单的例子，演示使用Selenium抓取网页数据的流程，这个例子是获取CSDN中某位博主的文章标题及其链接，该博主的文章列表页面为：，文章列表采取动态加载策略，每次加载20条，滚动条滑到最后时会继续加载20条，直到所有文章都显示为止。因此，需要模拟滚动条滑动操作，判断加载的数据是否为20的倍数，如果不是20的倍数说明加载完毕，如果是20的倍数则继续滑动加载，判断前后两次获取的数据数量是否一致，如果一致，表明所有的数据都已加载完毕。关键代码如下：
程序执行后，控制台打印结果如下：
文章数为：40手把手教你学Python之绘图库Turtle（一文掌握Python中Turtle库的使用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 13735网络爬虫之BeautifulSoup详解（含多个案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 63664网络爬虫之Requests库详解（含多个案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 39669详解Python正则表达式（含丰富案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... otlib绘制箱线图 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... otlib绘制动态图效果 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython数据分析与可视化案例解析 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 06797使用selenium抓取网易云音乐数据 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... enium + Chrome 网络爬虫学习笔记（从环境搭建开始，适合新手） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython 基础测试题（含答案） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 90217手把手教你学Python之语法基础 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 59461新书推荐之《Python数据分析实战》（手把手教你学Python系列视频配套教材） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 44702手把手教你学Python之手写数字识别（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08484手把手教你学Python之波士顿房价预测（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 22089手把手教你学Python之鸢尾花分类（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 16785手把手教你学Python之机器学习基础 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 69303手把手教你学Python之操作数据库（掌握Python操作SQLite数据库） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 19372手把手教你学Python之面向对象 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 65358手把手教你学Python之文件操作（一文掌握文件操作） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 13119手把手教你学Python之常见标准库（数学库、随机数库、日期库、集合扩展库） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 95307手把手教你学Python之异常处理（一文掌握异常处理） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 30308手把手教你学Python之函数（一文掌握Python中的函数） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 18650手把手教你学Python之字典 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 60548手把手教你学Python之集合set https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 59590手把手教你学Python之字符串 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 24029手把手教你学Python之元组 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08996手把手教你学Python之列表list https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08664手把手教你学Python之流程控制 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 92029手把手教你学Python之循环结构 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 70830手把手教你学Python之分支结构 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 70667手把手教你学Python之常见运算符 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 37855手把手教你学Python之基本数据类型 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 81784手把手教你学Python之环境搭建 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 11160手把手教你学Python系列视频——通俗易懂，简单易学上手快 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 09980手把手教你学Python之Matplotlib绘图（一文掌握数据可视化库-Matplotlib） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08132手把手教你学Python之Pandas（一文掌握数据分析与处理库-Pandas） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 47579手把手教你学Python之Numpy学习（一文掌握科学计算库-Numpy） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython爬虫实战之研招专业目录抓取（共享源码） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 07412几行Python代码帮你生成精美词云图 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython爬虫与数据可视化案例（共享源码） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 17147
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在实际的网络数据抓取过程中，经常会发现一些网页内容在网页源代码中查找不到的情况，因为这些内容都是通过JavaScript动态生成的，此时，使用普通的requests库无法直接获取相关内容。这时候就需要借助于Selenium模拟人操作浏览器，从而获取动态生成的内容。Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具，Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。Selenium支持大多数常用浏览器，例如IE、Mozilla Firefox、Safari、Google Chrome等等。下面我们以谷歌浏览器为例，给大家简单介绍Python中如何使用Selenium访问和抓取网页内容。
1、工具下载与测试
首先，在Python中并没有内置selenium库，因此需要自己主动下载安装，过程非常简单，只需通过 pip install selenium即可。
其次，需要安装相应的浏览器驱动，对于谷歌浏览器而言，需要安装ChromeDriver。需要注意的是：Chromedriver的版本一定要与本地电脑上的Chrome版本一致，否则不起作用。如何查看本地浏览器的版本呢？可通过在浏览器中输入chrome://version/ 查看，效果如下。此时，浏览器的版本为99.0.4844.51。
接着去下载对应版本的Chromedriver。通常从以下两个网址下载。
打开网址，找到对应的版本，如果没有完全一样的版本，相近的版本也可以。进入文件夹，下载与本地电脑系统相同的安装文件，在此选择windows，然后将其下载到本地。
准备好相关工具后，接下来就可以进行测了。首先导入相关模块，然后创建浏览器对象，指定驱动所在路径，接着打开任意网址，让浏览器停留一段时间。代码如下：
运行上方代码，将会得到下图所示效果，浏览器显示百度首页，并有提示消息：Chrome正受到自动测试软件的控制。说明一切准备工作就绪。
2、核心对象及其方法介绍
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浏览器对象brower的主要方法及其含义如下：
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1、工具下载与测试
首先，在Python中并没有内置selenium库，因此需要自己主动下载安装，过程非常简单，只需通过 pip install selenium即可。
其次，需要安装相应的浏览器驱动，对于谷歌浏览器而言，需要安装ChromeDriver。需要注意的是：Chromedriver的版本一定要与本地电脑上的Chrome版本一致，否则不起作用。如何查看本地浏览器的版本呢？可通过在浏览器中输入chrome://version/ 查看，效果如下。此时，浏览器的版本为99.0.4844.51。
接着去下载对应版本的Chromedriver。通常从以下两个网址下载。
打开网址，找到对应的版本，如果没有完全一样的版本，相近的版本也可以。进入文件夹，下载与本地电脑系统相同的安装文件，在此选择windows，然后将其下载到本地。
准备好相关工具后，接下来就可以进行测了。首先导入相关模块，然后创建浏览器对象，指定驱动所在路径，接着打开任意网址，让浏览器停留一段时间。代码如下：
运行上方代码，将会得到下图所示效果，浏览器显示百度首页，并有提示消息：Chrome正受到自动测试软件的控制。说明一切准备工作就绪。
2、核心对象及其方法介绍
通过browser = webdriver.Chrome()方法获取浏览器对象brower后，即可调用浏览器对象的方法实现网页跳转、网页源码获取、网页节点查找、浏览器关闭等等。
浏览器对象brower的主要方法及其含义如下：
节点对象WebElement的主要方法及其含义如下：
3、简单应用案例-抓取博主的博客列表
下面通过一个简单的例子，演示使用Selenium抓取网页数据的流程，这个例子是获取CSDN中某位博主的文章标题及其链接，该博主的文章列表页面为：，文章列表采取动态加载策略，每次加载20条，滚动条滑到最后时会继续加载20条，直到所有文章都显示为止。因此，需要模拟滚动条滑动操作，判断加载的数据是否为20的倍数，如果不是20的倍数说明加载完毕，如果是20的倍数则继续滑动加载，判断前后两次获取的数据数量是否一致，如果一致，表明所有的数据都已加载完毕。关键代码如下：
程序执行后，控制台打印结果如下：
文章数为：40手把手教你学Python之绘图库Turtle（一文掌握Python中Turtle库的使用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 13735网络爬虫之BeautifulSoup详解（含多个案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 63664网络爬虫之Requests库详解（含多个案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 39669详解Python正则表达式（含丰富案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... otlib绘制箱线图 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... otlib绘制动态图效果 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython数据分析与可视化案例解析 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 06797使用selenium抓取网易云音乐数据 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... enium + Chrome 网络爬虫学习笔记（从环境搭建开始，适合新手） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython 基础测试题（含答案） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 90217手把手教你学Python之语法基础 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 59461新书推荐之《Python数据分析实战》（手把手教你学Python系列视频配套教材） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 44702手把手教你学Python之手写数字识别（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08484手把手教你学Python之波士顿房价预测（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 22089手把手教你学Python之鸢尾花分类（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 16785手把手教你学Python之机器学习基础 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 69303手把手教你学Python之操作数据库（掌握Python操作SQLite数据库） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 19372手把手教你学Python之面向对象 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 65358手把手教你学Python之文件操作（一文掌握文件操作） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 13119手把手教你学Python之常见标准库（数学库、随机数库、日期库、集合扩展库） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 95307手把手教你学Python之异常处理（一文掌握异常处理） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 30308手把手教你学Python之函数（一文掌握Python中的函数） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 18650手把手教你学Python之字典 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 60548手把手教你学Python之集合set https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 59590手把手教你学Python之字符串 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 24029手把手教你学Python之元组 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08996手把手教你学Python之列表list https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08664手把手教你学Python之流程控制 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 92029手把手教你学Python之循环结构 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 70830手把手教你学Python之分支结构 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 70667手把手教你学Python之常见运算符 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 37855手把手教你学Python之基本数据类型 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 81784手把手教你学Python之环境搭建 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 11160手把手教你学Python系列视频——通俗易懂，简单易学上手快 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 09980手把手教你学Python之Matplotlib绘图（一文掌握数据可视化库-Matplotlib） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08132手把手教你学Python之Pandas（一文掌握数据分析与处理库-Pandas） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 47579手把手教你学Python之Numpy学习（一文掌握科学计算库-Numpy） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython爬虫实战之研招专业目录抓取（共享源码） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 07412几行Python代码帮你生成精美词云图 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython爬虫与数据可视化案例（共享源码） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 17147
网页视频抓取脚本( 爬虫入门之后，我们有两条路可以走吗？-八维教育)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-04-19 08:13
网页视频抓取脚本(
爬虫入门之后，我们有两条路可以走吗？-八维教育)
. . .
在开始使用爬行动物之后，我们有两条路可以走。
一是继续深入学习，以及一些设计模式方面的知识，加强Python相关知识，自己造轮子，继续给自己的爬虫添加分布式、多线程等功能扩展。另一种方法是学习一些优秀的框架。先熟悉这些框架，保证自己能应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识进一步加强。
就个人而言，前一种方法实际上是自己造轮子。前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接使用，但是为了能够更深入的学习，对爬虫有更全面的了解，还是自己动手吧。后一种方法是直接使用前人写过的比较优秀的框架，好好利用。首先，确保你能完成你想要完成的任务，然后深入研究它们。对于第一个，你越是探索自己，你对爬行动物的了解就会越透彻。二是用别人的，方便你，但你可能没有心情去深入研究框架，你的思维可能会受到束缚。
. . .
接触过几个爬虫框架，其中Scrapy和PySpider比较好用。个人觉得pyspider更容易上手，更容易操作，因为它增加了WEB界面，写爬虫快，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy 定制化程度高，比 PySpider 低。它适合学习和研究。有很多相关的知识要学，但是非常适合自学分布式和多线程。
从爬虫的基本需求来看：
1.抢
py 的 urllib 不一定是要使用的，而是要学习的，如果你还没用过的话。
更好的替代方案是第三方、更用户友好和成熟的库，例如 requests。如果pyer不理解各种库，学习是没用的。
抓取基本上是拉回网页。
再深入一点，你会发现你要面对不同的网页需求，比如认证、不同的文件格式、编码处理、各种奇怪的URL合规处理、重复爬取问题、cookie跟随问题、多线程和多进程爬取、多节点爬取、爬取调度、资源压缩等一系列问题。
所以第一步就是把网页拉回来，慢慢的你会发现各种问题需要优化。
2.存储
如果你捕获它，你通常会使用某种策略来保存它，而不是直接分析它。个人认为更好的架构应该是分析和捕获分离，更加松散。如果每个环节都有问题，它可以隔离另一个环节可能出现的问题。检查或更新和发布。
那么，如何保存文件系统、SQLorNOSQL数据库、内存数据库是本环节的重点。
你可以选择保存文件系统启动，然后用一定的规则命名。
3.分析
对网页进行文本分析，是提取链接还是提取文本，总之看需求，但必须要做的是分析链接。
您可以使用最快和最优化的方法，例如正则表达式。
然后将分析结果应用到其他链接:)
4.显示
如果一堆事情都做完了，根本没有输出，怎么体现价值。
所以找到好的展示元件，展示肌肉也是关键。
如果你想写爬虫是为了做一个站，或者是分析某个东西的数据，别忘了这个链接，这样可以更好的把结果展示给别人。
. . .
PySpider 是由 binux 制作的爬虫架构的开源实现。主要的功能要求是：
抓取、更新和安排多个站点的特定页面
需要从页面中提取结构化信息
灵活可扩展，稳定可监控
而这也是大部分python爬虫的需求——定向爬取，结构化分析。但是，面对各种不同结构的网站，单一的抓取方式可能还不够，需要灵活的抓取控制。为了达到这个目的，简单的配置文件往往不够灵活，所以通过脚本控制爬取是最后的选择。
并且提供去重调度、排队、抓取、异常处理、监控等功能作为抓取脚本的框架，保证灵活性。最后，web的编辑调试环境和web任务的监控成为框架。
pyspider的设计基础是：一个python脚本驱动的抓环模型爬虫
通过python脚本提取结构化信息，遵循链接调度和抓取控制，实现最大的灵活性
基于 Web 的脚本和调试环境。网页显示调度状态
抓环模型成熟稳定，模块相互独立。它们通过消息队列连接，可以灵活地从单进程扩展到多机分布式分布。
pyspider 拱门
pyspider的架构主要分为scheduler（调度器）、fetcher（抓取器）、processor（脚本执行）：
各种组件由消息队列连接。除了调度器是单点外，获取器和处理器都可以多实例分布式部署。scheduler负责整体调度控制
任务由调度器调度，抓取器抓取网页内容，处理器执行预先编写的python脚本，并输出结果或生成新的上链任务（发送给调度器），形成闭环。
每个脚本都可以灵活的使用各种python库来解析页面，使用框架API来控制接下来的抓取动作，通过设置回调来控制解析动作。
Python爬虫入门。现在，Python可以成为大数据的基础、人工智能的编程语言等，是一种比较流行的语言。我还写了很多其他非常简单详细的教程，欢迎大家分享。
. . .
以上就是全部代码，只是善于分享，请多多包涵！爬虫的基本原理是获取源代码，然后获取网页内容。一般来说，只要你给出一个条目，通过分析，你可以找到无数其他你需要的相关资源，然后爬取。
我还写了很多其他非常简单的入门级爬虫详细教程。关注后，点击我的头像查看。
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欢迎留言讨论交流，谢谢！ 查看全部
爬虫入门之后，我们有两条路可以走吗？-八维教育)
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在开始使用爬行动物之后，我们有两条路可以走。
一是继续深入学习，以及一些设计模式方面的知识，加强Python相关知识，自己造轮子，继续给自己的爬虫添加分布式、多线程等功能扩展。另一种方法是学习一些优秀的框架。先熟悉这些框架，保证自己能应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识进一步加强。
就个人而言，前一种方法实际上是自己造轮子。前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接使用，但是为了能够更深入的学习，对爬虫有更全面的了解，还是自己动手吧。后一种方法是直接使用前人写过的比较优秀的框架，好好利用。首先，确保你能完成你想要完成的任务，然后深入研究它们。对于第一个，你越是探索自己，你对爬行动物的了解就会越透彻。二是用别人的，方便你，但你可能没有心情去深入研究框架，你的思维可能会受到束缚。
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接触过几个爬虫框架，其中Scrapy和PySpider比较好用。个人觉得pyspider更容易上手，更容易操作，因为它增加了WEB界面，写爬虫快，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy 定制化程度高，比 PySpider 低。它适合学习和研究。有很多相关的知识要学，但是非常适合自学分布式和多线程。
从爬虫的基本需求来看：
1.抢
py 的 urllib 不一定是要使用的，而是要学习的，如果你还没用过的话。
更好的替代方案是第三方、更用户友好和成熟的库，例如 requests。如果pyer不理解各种库，学习是没用的。
抓取基本上是拉回网页。
再深入一点，你会发现你要面对不同的网页需求，比如认证、不同的文件格式、编码处理、各种奇怪的URL合规处理、重复爬取问题、cookie跟随问题、多线程和多进程爬取、多节点爬取、爬取调度、资源压缩等一系列问题。
所以第一步就是把网页拉回来，慢慢的你会发现各种问题需要优化。
2.存储
如果你捕获它，你通常会使用某种策略来保存它，而不是直接分析它。个人认为更好的架构应该是分析和捕获分离，更加松散。如果每个环节都有问题，它可以隔离另一个环节可能出现的问题。检查或更新和发布。
那么，如何保存文件系统、SQLorNOSQL数据库、内存数据库是本环节的重点。
你可以选择保存文件系统启动，然后用一定的规则命名。
3.分析
对网页进行文本分析，是提取链接还是提取文本，总之看需求，但必须要做的是分析链接。
您可以使用最快和最优化的方法，例如正则表达式。
然后将分析结果应用到其他链接:)
4.显示
如果一堆事情都做完了，根本没有输出，怎么体现价值。
所以找到好的展示元件，展示肌肉也是关键。
如果你想写爬虫是为了做一个站，或者是分析某个东西的数据，别忘了这个链接，这样可以更好的把结果展示给别人。
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PySpider 是由 binux 制作的爬虫架构的开源实现。主要的功能要求是：
抓取、更新和安排多个站点的特定页面
需要从页面中提取结构化信息
灵活可扩展，稳定可监控
而这也是大部分python爬虫的需求——定向爬取，结构化分析。但是，面对各种不同结构的网站，单一的抓取方式可能还不够，需要灵活的抓取控制。为了达到这个目的，简单的配置文件往往不够灵活，所以通过脚本控制爬取是最后的选择。
并且提供去重调度、排队、抓取、异常处理、监控等功能作为抓取脚本的框架，保证灵活性。最后，web的编辑调试环境和web任务的监控成为框架。
pyspider的设计基础是：一个python脚本驱动的抓环模型爬虫
通过python脚本提取结构化信息，遵循链接调度和抓取控制，实现最大的灵活性
基于 Web 的脚本和调试环境。网页显示调度状态
抓环模型成熟稳定，模块相互独立。它们通过消息队列连接，可以灵活地从单进程扩展到多机分布式分布。
pyspider 拱门
pyspider的架构主要分为scheduler（调度器）、fetcher（抓取器）、processor（脚本执行）：
各种组件由消息队列连接。除了调度器是单点外，获取器和处理器都可以多实例分布式部署。scheduler负责整体调度控制
任务由调度器调度，抓取器抓取网页内容，处理器执行预先编写的python脚本，并输出结果或生成新的上链任务（发送给调度器），形成闭环。
每个脚本都可以灵活的使用各种python库来解析页面，使用框架API来控制接下来的抓取动作，通过设置回调来控制解析动作。
Python爬虫入门。现在，Python可以成为大数据的基础、人工智能的编程语言等，是一种比较流行的语言。我还写了很多其他非常简单详细的教程，欢迎大家分享。
. . .
以上就是全部代码，只是善于分享，请多多包涵！爬虫的基本原理是获取源代码，然后获取网页内容。一般来说，只要你给出一个条目，通过分析，你可以找到无数其他你需要的相关资源，然后爬取。
我还写了很多其他非常简单的入门级爬虫详细教程。关注后，点击我的头像查看。
——————————————————————————————————————————
欢迎留言讨论交流，谢谢！ 查看全部
网页视频抓取脚本(
爬虫入门之后，我们有两条路可以走吗？-八维教育)
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在开始使用爬行动物之后，我们有两条路可以走。
一是继续深入学习，以及一些设计模式方面的知识，加强Python相关知识，自己造轮子，继续给自己的爬虫添加分布式、多线程等功能扩展。另一种方法是学习一些优秀的框架。先熟悉这些框架，保证自己能应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识进一步加强。
就个人而言，前一种方法实际上是自己造轮子。前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接使用，但是为了能够更深入的学习，对爬虫有更全面的了解，还是自己动手吧。后一种方法是直接使用前人写过的比较优秀的框架，好好利用。首先，确保你能完成你想要完成的任务，然后深入研究它们。对于第一个，你越是探索自己，你对爬行动物的了解就会越透彻。二是用别人的，方便你，但你可能没有心情去深入研究框架，你的思维可能会受到束缚。
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接触过几个爬虫框架，其中Scrapy和PySpider比较好用。个人觉得pyspider更容易上手，更容易操作，因为它增加了WEB界面，写爬虫快，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy 定制化程度高，比 PySpider 低。它适合学习和研究。有很多相关的知识要学，但是非常适合自学分布式和多线程。
从爬虫的基本需求来看：
1.抢
py 的 urllib 不一定是要使用的，而是要学习的，如果你还没用过的话。
更好的替代方案是第三方、更用户友好和成熟的库，例如 requests。如果pyer不理解各种库，学习是没用的。
抓取基本上是拉回网页。
再深入一点，你会发现你要面对不同的网页需求，比如认证、不同的文件格式、编码处理、各种奇怪的URL合规处理、重复爬取问题、cookie跟随问题、多线程和多进程爬取、多节点爬取、爬取调度、资源压缩等一系列问题。
所以第一步就是把网页拉回来，慢慢的你会发现各种问题需要优化。
2.存储
如果你捕获它，你通常会使用某种策略来保存它，而不是直接分析它。个人认为更好的架构应该是分析和捕获分离，更加松散。如果每个环节都有问题，它可以隔离另一个环节可能出现的问题。检查或更新和发布。
那么，如何保存文件系统、SQLorNOSQL数据库、内存数据库是本环节的重点。
你可以选择保存文件系统启动，然后用一定的规则命名。
3.分析
对网页进行文本分析，是提取链接还是提取文本，总之看需求，但必须要做的是分析链接。
您可以使用最快和最优化的方法，例如正则表达式。
然后将分析结果应用到其他链接:)
4.显示
如果一堆事情都做完了，根本没有输出，怎么体现价值。
所以找到好的展示元件，展示肌肉也是关键。
如果你想写爬虫是为了做一个站，或者是分析某个东西的数据，别忘了这个链接，这样可以更好的把结果展示给别人。
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PySpider 是由 binux 制作的爬虫架构的开源实现。主要的功能要求是：
抓取、更新和安排多个站点的特定页面
需要从页面中提取结构化信息
灵活可扩展，稳定可监控
而这也是大部分python爬虫的需求——定向爬取，结构化分析。但是，面对各种不同结构的网站，单一的抓取方式可能还不够，需要灵活的抓取控制。为了达到这个目的，简单的配置文件往往不够灵活，所以通过脚本控制爬取是最后的选择。
并且提供去重调度、排队、抓取、异常处理、监控等功能作为抓取脚本的框架，保证灵活性。最后，web的编辑调试环境和web任务的监控成为框架。
pyspider的设计基础是：一个python脚本驱动的抓环模型爬虫
通过python脚本提取结构化信息，遵循链接调度和抓取控制，实现最大的灵活性
基于 Web 的脚本和调试环境。网页显示调度状态
抓环模型成熟稳定，模块相互独立。它们通过消息队列连接，可以灵活地从单进程扩展到多机分布式分布。
pyspider 拱门
pyspider的架构主要分为scheduler（调度器）、fetcher（抓取器）、processor（脚本执行）：
各种组件由消息队列连接。除了调度器是单点外，获取器和处理器都可以多实例分布式部署。scheduler负责整体调度控制
任务由调度器调度，抓取器抓取网页内容，处理器执行预先编写的python脚本，并输出结果或生成新的上链任务（发送给调度器），形成闭环。
每个脚本都可以灵活的使用各种python库来解析页面，使用框架API来控制接下来的抓取动作，通过设置回调来控制解析动作。
Python爬虫入门。现在，Python可以成为大数据的基础、人工智能的编程语言等，是一种比较流行的语言。我还写了很多其他非常简单详细的教程，欢迎大家分享。
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以上就是全部代码，只是善于分享，请多多包涵！爬虫的基本原理是获取源代码，然后获取网页内容。一般来说，只要你给出一个条目，通过分析，你可以找到无数其他你需要的相关资源，然后爬取。
我还写了很多其他非常简单的入门级爬虫详细教程。关注后，点击我的头像查看。
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网页视频抓取脚本( ,实例分析了java爬虫的两种实现技巧具有一定参考借鉴价值)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 42 次浏览 • 2022-04-17 10:05
网页视频抓取脚本(
,实例分析了java爬虫的两种实现技巧具有一定参考借鉴价值)
JAVA使用爬虫爬取网站网页内容
更新时间：2015 年 7 月 24 日 09:36:05 作者：fzhlee
本文文章主要介绍JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法，并结合实例分析java爬虫的两种实现技术，具有一定的参考价值，有需要的朋友需要的可以参考下一个
本文的例子描述了JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法。分享给大家，供大家参考。详情如下：
最近在用JAVA研究爬网，呵呵，进门了，和大家分享一下我的经验
提供了以下两种方法，一种是使用apache提供的包。另一种是使用JAVA自带的。
代码如下：
<p>
// 第一种方法
//这种方法是用apache提供的包,简单方便
//但是要用到以下包:commons-codec-1.4.jar
// commons-httpclient-3.1.jar
// commons-logging-1.0.4.jar
public static String createhttpClient(String url, String param) {
HttpClient client = new HttpClient();
String response = null;
String keyword = null;
PostMethod postMethod = new PostMethod(url);
// try {
// if (param != null)
// keyword = new String(param.getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1");
// } catch (UnsupportedEncodingException e1) {
// // TODO Auto-generated catch block
// e1.printStackTrace();
// }
// NameValuePair[] data = { new NameValuePair("keyword", keyword) };
// // 将表单的值放入postMethod中
// postMethod.setRequestBody(data);
// 以上部分是带参数抓取,我自己把它注销了．大家可以把注销消掉研究下
try {
int statusCode = client.executeMethod(postMethod);
response = new String(postMethod.getResponseBodyAsString()
.getBytes("ISO-8859-1"), "gb2312");
//这里要注意下 gb2312要和你抓取网页的编码要一样
String p = response.replaceAll("//&[a-zA-Z]{1,10};", "")
.replaceAll("]*>", "");//去掉网页中带有html语言的标签
System.out.println(p);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return response;
}
// 第二种方法
// 这种方法是JAVA自带的URL来抓取网站内容
public String getPageContent(String strUrl, String strPostRequest,
int maxLength) {
// 读取结果网页
StringBuffer buffer = new StringBuffer();
System.setProperty("sun.net.client.defaultConnectTimeout", "5000");
System.setProperty("sun.net.client.defaultReadTimeout", "5000");
try {
URL newUrl = new URL(strUrl);
HttpURLConnection hConnect = (HttpURLConnection) newUrl
.openConnection();
// POST方式的额外数据
if (strPostRequest.length() > 0) {
hConnect.setDoOutput(true);
OutputStreamWriter out = new OutputStreamWriter(hConnect
.getOutputStream());
out.write(strPostRequest);
out.flush();
out.close();
}
// 读取内容
BufferedReader rd = new BufferedReader(new InputStreamReader(
hConnect.getInputStream()));
int ch;
for (int length = 0; (ch = rd.read()) > -1
&& (maxLength 查看全部
,实例分析了java爬虫的两种实现技巧具有一定参考借鉴价值)
JAVA使用爬虫爬取网站网页内容
更新时间：2015 年 7 月 24 日 09:36:05 作者：fzhlee
本文文章主要介绍JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法，并结合实例分析java爬虫的两种实现技术，具有一定的参考价值，有需要的朋友需要的可以参考下一个
本文的例子描述了JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法。分享给大家，供大家参考。详情如下：
最近在用JAVA研究爬网，呵呵，进门了，和大家分享一下我的经验
提供了以下两种方法，一种是使用apache提供的包。另一种是使用JAVA自带的。
代码如下：
<p>
// 第一种方法
//这种方法是用apache提供的包,简单方便
//但是要用到以下包:commons-codec-1.4.jar
// commons-httpclient-3.1.jar
// commons-logging-1.0.4.jar
public static String createhttpClient(String url, String param) {
HttpClient client = new HttpClient();
String response = null;
String keyword = null;
PostMethod postMethod = new PostMethod(url);
// try {
// if (param != null)
// keyword = new String(param.getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1");
// } catch (UnsupportedEncodingException e1) {
// // TODO Auto-generated catch block
// e1.printStackTrace();
// }
// NameValuePair[] data = { new NameValuePair("keyword", keyword) };
// // 将表单的值放入postMethod中
// postMethod.setRequestBody(data);
// 以上部分是带参数抓取,我自己把它注销了．大家可以把注销消掉研究下
try {
int statusCode = client.executeMethod(postMethod);
response = new String(postMethod.getResponseBodyAsString()
.getBytes("ISO-8859-1"), "gb2312");
//这里要注意下 gb2312要和你抓取网页的编码要一样
String p = response.replaceAll("//&[a-zA-Z]{1,10};", "")
.replaceAll("]*>", "");//去掉网页中带有html语言的标签
System.out.println(p);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return response;
}
// 第二种方法
// 这种方法是JAVA自带的URL来抓取网站内容
public String getPageContent(String strUrl, String strPostRequest,
int maxLength) {
// 读取结果网页
StringBuffer buffer = new StringBuffer();
System.setProperty("sun.net.client.defaultConnectTimeout", "5000");
System.setProperty("sun.net.client.defaultReadTimeout", "5000");
try {
URL newUrl = new URL(strUrl);
HttpURLConnection hConnect = (HttpURLConnection) newUrl
.openConnection();
// POST方式的额外数据
if (strPostRequest.length() > 0) {
hConnect.setDoOutput(true);
OutputStreamWriter out = new OutputStreamWriter(hConnect
.getOutputStream());
out.write(strPostRequest);
out.flush();
out.close();
}
// 读取内容
BufferedReader rd = new BufferedReader(new InputStreamReader(
hConnect.getInputStream()));
int ch;
for (int length = 0; (ch = rd.read()) > -1
&& (maxLength 查看全部
网页视频抓取脚本(
,实例分析了java爬虫的两种实现技巧具有一定参考借鉴价值)
JAVA使用爬虫爬取网站网页内容
更新时间：2015 年 7 月 24 日 09:36:05 作者：fzhlee
本文文章主要介绍JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法，并结合实例分析java爬虫的两种实现技术，具有一定的参考价值，有需要的朋友需要的可以参考下一个
本文的例子描述了JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法。分享给大家，供大家参考。详情如下：
最近在用JAVA研究爬网，呵呵，进门了，和大家分享一下我的经验
提供了以下两种方法，一种是使用apache提供的包。另一种是使用JAVA自带的。
代码如下：
<p>
// 第一种方法
//这种方法是用apache提供的包,简单方便
//但是要用到以下包:commons-codec-1.4.jar
// commons-httpclient-3.1.jar
// commons-logging-1.0.4.jar
public static String createhttpClient(String url, String param) {
HttpClient client = new HttpClient();
String response = null;
String keyword = null;
PostMethod postMethod = new PostMethod(url);
// try {
// if (param != null)
// keyword = new String(param.getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1");
// } catch (UnsupportedEncodingException e1) {
// // TODO Auto-generated catch block
// e1.printStackTrace();
// }
// NameValuePair[] data = { new NameValuePair("keyword", keyword) };
// // 将表单的值放入postMethod中
// postMethod.setRequestBody(data);
// 以上部分是带参数抓取,我自己把它注销了．大家可以把注销消掉研究下
try {
int statusCode = client.executeMethod(postMethod);
response = new String(postMethod.getResponseBodyAsString()
.getBytes("ISO-8859-1"), "gb2312");
//这里要注意下 gb2312要和你抓取网页的编码要一样
String p = response.replaceAll("//&[a-zA-Z]{1,10};", "")
.replaceAll("]*>", "");//去掉网页中带有html语言的标签
System.out.println(p);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return response;
}
// 第二种方法
// 这种方法是JAVA自带的URL来抓取网站内容
public String getPageContent(String strUrl, String strPostRequest,
int maxLength) {
// 读取结果网页
StringBuffer buffer = new StringBuffer();
System.setProperty("sun.net.client.defaultConnectTimeout", "5000");
System.setProperty("sun.net.client.defaultReadTimeout", "5000");
try {
URL newUrl = new URL(strUrl);
HttpURLConnection hConnect = (HttpURLConnection) newUrl
.openConnection();
// POST方式的额外数据
if (strPostRequest.length() > 0) {
hConnect.setDoOutput(true);
OutputStreamWriter out = new OutputStreamWriter(hConnect
.getOutputStream());
out.write(strPostRequest);
out.flush();
out.close();
}
// 读取内容
BufferedReader rd = new BufferedReader(new InputStreamReader(
hConnect.getInputStream()));
int ch;
for (int length = 0; (ch = rd.read()) > -1
&& (maxLength
网页视频抓取脚本(第一次尝试爬取—[Python爬虫]爬虫实例:三种方式爬取PEXELS)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 18 次浏览 • 2022-04-16 12:05
网页视频抓取脚本(第一次尝试爬取—[Python爬虫]爬虫实例:三种方式爬取PEXELS)
第一次尝试爬取—>【Python爬虫】爬虫示例：爬取PEXELS图片的三种方式
在爬PEXELS的时候，遇到了这样一个问题：
页面使用Ajax的异步加载技术来实现分页，因此无法通过request.text获取动态加载的内容。如果要正确获取数据，则需要使用称为逆向工程（“数据包捕获”）的过程。PS：如果你对上面的文字感到困惑，那么你可以阅读下面的例子和解释来做一个基本的了解。
例如：在PEXELS上看猫电影，虽然我们在浏览器中看到很多图片，如图：
但是使用响应中可以爬取的下载链接只有这个：
意思是网站的每一页只刷新15张图片，每次向下拖动滚动条，又刷新15张图片。
异步加载说明
传统网页如果需要更新内容，必须重新加载整个网页，网页加载速度慢，用户体验差，数据传输少，会造成带宽浪费。异步加载技术 (AJAX) 是指一种创建交互式 Web 应用程序的方法。网络开发技术。通过在后台与服务器交换少量数据，AJAX 可以使网页异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下更新部分网页。
逆向工程说明
因为使用异步加载技术后，不再需要立即加载所有网页内容然后返回响应，因此显示的新内容不再在 HTML 源代码中，无法捕获这些新数据。所以我们需要通过网页数据的异步加载方式来捕捉这些，就需要了解网页是如何加载数据的。这个过程称为逆过程。
逆向工程实践
通过逆向工程，可以找到网页新加载的数据和对应的新页面，用于设计新的爬虫代码。
打开网页，按F12打开开发者工具，选择Network选项卡，找到并点击XHR，然后向下拖动滚动条，可以发现右侧刷新了一些新文件，如图：
点击第一个文件可以看到Headers请求的URL，03:21:06 +0000
然后点击响应
将内容复制到文本
这不是我要抓取的图片地址吗？
03:21:06 +0000
猜想上面的URL会由?page=2改为page=x来获取第x页的信息，删除以下内容后直接访问是没有问题的：
这样，我们就得到了需要爬取的网页。
印证了之前的结论，每页刷新15张图片。
既然知道了网页的地址，爬虫修改它就很方便了。
爬虫代码
<p>import requests
import re
import time
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36'
}
def pic_scratch(url):
res = requests.get(url, headers)
links = re.findall('<a href=\"(.*)\" download>', res.text)
for link in links:
pic = requests.get(link, headers)
pic_name = re.search('(? 查看全部
第一次尝试爬取—>【Python爬虫】爬虫示例：爬取PEXELS图片的三种方式
在爬PEXELS的时候，遇到了这样一个问题：
页面使用Ajax的异步加载技术来实现分页，因此无法通过request.text获取动态加载的内容。如果要正确获取数据，则需要使用称为逆向工程（“数据包捕获”）的过程。PS：如果你对上面的文字感到困惑，那么你可以阅读下面的例子和解释来做一个基本的了解。
例如：在PEXELS上看猫电影，虽然我们在浏览器中看到很多图片，如图：
但是使用响应中可以爬取的下载链接只有这个：
意思是网站的每一页只刷新15张图片，每次向下拖动滚动条，又刷新15张图片。
异步加载说明
传统网页如果需要更新内容，必须重新加载整个网页，网页加载速度慢，用户体验差，数据传输少，会造成带宽浪费。异步加载技术 (AJAX) 是指一种创建交互式 Web 应用程序的方法。网络开发技术。通过在后台与服务器交换少量数据，AJAX 可以使网页异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下更新部分网页。
逆向工程说明
因为使用异步加载技术后，不再需要立即加载所有网页内容然后返回响应，因此显示的新内容不再在 HTML 源代码中，无法捕获这些新数据。所以我们需要通过网页数据的异步加载方式来捕捉这些，就需要了解网页是如何加载数据的。这个过程称为逆过程。
逆向工程实践
通过逆向工程，可以找到网页新加载的数据和对应的新页面，用于设计新的爬虫代码。
打开网页，按F12打开开发者工具，选择Network选项卡，找到并点击XHR，然后向下拖动滚动条，可以发现右侧刷新了一些新文件，如图：
点击第一个文件可以看到Headers请求的URL，03:21:06 +0000
然后点击响应
将内容复制到文本
这不是我要抓取的图片地址吗？
03:21:06 +0000
猜想上面的URL会由?page=2改为page=x来获取第x页的信息，删除以下内容后直接访问是没有问题的：
这样，我们就得到了需要爬取的网页。
印证了之前的结论，每页刷新15张图片。
既然知道了网页的地址，爬虫修改它就很方便了。
爬虫代码
<p>import requests
import re
import time
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36'
}
def pic_scratch(url):
res = requests.get(url, headers)
links = re.findall('<a href=\"(.*)\" download>', res.text)
for link in links:
pic = requests.get(link, headers)
pic_name = re.search('(? 查看全部
网页视频抓取脚本(第一次尝试爬取—[Python爬虫]爬虫实例:三种方式爬取PEXELS)
第一次尝试爬取—>【Python爬虫】爬虫示例：爬取PEXELS图片的三种方式
在爬PEXELS的时候，遇到了这样一个问题：
页面使用Ajax的异步加载技术来实现分页，因此无法通过request.text获取动态加载的内容。如果要正确获取数据，则需要使用称为逆向工程（“数据包捕获”）的过程。PS：如果你对上面的文字感到困惑，那么你可以阅读下面的例子和解释来做一个基本的了解。
例如：在PEXELS上看猫电影，虽然我们在浏览器中看到很多图片，如图：
但是使用响应中可以爬取的下载链接只有这个：
意思是网站的每一页只刷新15张图片，每次向下拖动滚动条，又刷新15张图片。
异步加载说明
传统网页如果需要更新内容，必须重新加载整个网页，网页加载速度慢，用户体验差，数据传输少，会造成带宽浪费。异步加载技术 (AJAX) 是指一种创建交互式 Web 应用程序的方法。网络开发技术。通过在后台与服务器交换少量数据，AJAX 可以使网页异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下更新部分网页。
逆向工程说明
因为使用异步加载技术后，不再需要立即加载所有网页内容然后返回响应，因此显示的新内容不再在 HTML 源代码中，无法捕获这些新数据。所以我们需要通过网页数据的异步加载方式来捕捉这些，就需要了解网页是如何加载数据的。这个过程称为逆过程。
逆向工程实践
通过逆向工程，可以找到网页新加载的数据和对应的新页面，用于设计新的爬虫代码。
打开网页，按F12打开开发者工具，选择Network选项卡，找到并点击XHR，然后向下拖动滚动条，可以发现右侧刷新了一些新文件，如图：
点击第一个文件可以看到Headers请求的URL，03:21:06 +0000
然后点击响应
将内容复制到文本
这不是我要抓取的图片地址吗？
03:21:06 +0000
猜想上面的URL会由?page=2改为page=x来获取第x页的信息，删除以下内容后直接访问是没有问题的：
这样，我们就得到了需要爬取的网页。
印证了之前的结论，每页刷新15张图片。
既然知道了网页的地址，爬虫修改它就很方便了。
爬虫代码
<p>import requests
import re
import time
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36'
}
def pic_scratch(url):
res = requests.get(url, headers)
links = re.findall('<a href=\"(.*)\" download>', res.text)
for link in links:
pic = requests.get(link, headers)
pic_name = re.search('(?
网页视频抓取脚本(之前写《使用Python抓取m3u8加密视频》笔记的原因)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 219 次浏览 • 2022-04-14 19:38
网页视频抓取脚本(之前写《使用Python抓取m3u8加密视频》笔记的原因)
之所以写笔记“使用Python捕获m3u8加密视频”是因为我有几个视频想要保存，但是对m3u8、.ts文件拼接不熟悉，所以尝试写一个练习脚本。
看了今天的回复，有同学想知道如何从视频网站中获取主文件index.m3u8的链接。正好有空，就找了一个网站看了一下，分享笔记如下
使用包
import requests, re
from lxml import etree # 最近爱上xpath，速度比BeautifulSoup快一点，而且xpath的语法通用
示例网址
每个网站的HTML结构都不一样。这个是随机找到的，使用动态JS和BLOB。我不知道blob，所以我不知道如何解析它。但是这个网站还有另一种方法来解析index.m3u8地址。
分析搜索链接获取视频首页
http://www.dy2046.net/search.a ... %25D0
与神同行_TV全集-电影123主演的电影
使用网站顶部的站内搜索功能，随便输入电影名，观察返回的结果页面，就可以看到
1、使用普通的get请求进行搜索（注意url已经转为gbk编码，必须相应转码，否则会失败）
2、分析结果网页，搜索结果保存在标签中
测试代码如下
def get_videourl(name):
# 拼接搜索链接并转码
searchurl = requests.utils.quote(f'http://www.dy2046.net/search.asp?searchword={name}',safe=':/.?=&', encoding='gbk')
print(searchurl)
page = requests.get(searchurl)
page = etree.HTML(page.content)
videourl = page.xpath('//ul[@class="piclist"]/li/a')[0].get('href')
return f'{siteurl}{videourl}'
分析视频首页，获取播放链接
打开视频首页，找到播放链接。
def get_index(videourl):
page = requests.get(videourl)
page = etree.HTML(page)
page = page.xpath('/html/body/div//div[@id="jishu"]/div//ul/li/a')
playlist = [f'{siteurl}{i.get("href")}' for i in page]
return playlist
分析播放页面
打开播放链接
我觉得有点麻烦。在播放期间使用 iframe 加载。在这种情况下，请求通常很难在 iframe 内获取链接。需要使用 selenium 包来模拟浏览器，但是 selenium 加载速度较慢，所以不是及时的选择。
再看，发现图中标签前加载了一个.js脚本，打开看看
var VideoListJson=[
['云播放',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 75a0b$kuyun',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 41f0a$kuyun'
]
],
['云点播',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8'
]
]
],urlinfo='http://%26amp%3B%2339%3B%2Bdoc ... 3B%3B
对比浏览器中找到的index.m3u8地址，发现非常相似
在.js脚本中打开index.m3u8，内容如下
'#EXTM3Un#EXT-X-STREAM-INF:PROGRAM-ID=1,BANDWIDTH=800000,RESOLUTION=1080x608n1000k/hls/index.m3u8'
至此，已经确认index.m3u8的地址保存在.js脚本中，通过简单的拼接就可以得到index.m3u8的真实地址。
def get_index(playurl):
# 获得.js脚本 的链接
page = requests.get(playurl)
page = etree.HTML(page.content)
indexurl = page.xpath('//div[@id="bofang-box"]/script')[0].values()[1]
# 拼接.js脚本的链接, 并删除?后面的参数
indexurl = f'{siteurl}{indexurl[:indexurl.find("?")]}'
# 获得.js脚本内容，并提取中 index.m3u8 的链接
page = requests.get(indexurl)
indexurl = re.findall(r"https://[w-.$/]+.m3u8",page.text)[0]
tmp = requests.get(indexurl)
tmp = tmp.text[tmp.text.rfind('n')+1:]
indexurl = indexurl.replace('index.m3u8', tmp)
return indexurl
好了，剩下的就是下载解析index.m3u8文件的内容了，不多写了。 查看全部
之所以写笔记“使用Python捕获m3u8加密视频”是因为我有几个视频想要保存，但是对m3u8、.ts文件拼接不熟悉，所以尝试写一个练习脚本。
看了今天的回复，有同学想知道如何从视频网站中获取主文件index.m3u8的链接。正好有空，就找了一个网站看了一下，分享笔记如下
使用包
import requests, re
from lxml import etree # 最近爱上xpath，速度比BeautifulSoup快一点，而且xpath的语法通用
示例网址
每个网站的HTML结构都不一样。这个是随机找到的，使用动态JS和BLOB。我不知道blob，所以我不知道如何解析它。但是这个网站还有另一种方法来解析index.m3u8地址。
分析搜索链接获取视频首页
http://www.dy2046.net/search.a ... %25D0
与神同行_TV全集-电影123主演的电影
使用网站顶部的站内搜索功能，随便输入电影名，观察返回的结果页面，就可以看到
1、使用普通的get请求进行搜索（注意url已经转为gbk编码，必须相应转码，否则会失败）
2、分析结果网页，搜索结果保存在标签中
测试代码如下
def get_videourl(name):
# 拼接搜索链接并转码
searchurl = requests.utils.quote(f'http://www.dy2046.net/search.asp?searchword={name}',safe=':/.?=&', encoding='gbk')
print(searchurl)
page = requests.get(searchurl)
page = etree.HTML(page.content)
videourl = page.xpath('//ul[@class="piclist"]/li/a')[0].get('href')
return f'{siteurl}{videourl}'
分析视频首页，获取播放链接
打开视频首页，找到播放链接。
def get_index(videourl):
page = requests.get(videourl)
page = etree.HTML(page)
page = page.xpath('/html/body/div//div[@id="jishu"]/div//ul/li/a')
playlist = [f'{siteurl}{i.get("href")}' for i in page]
return playlist
分析播放页面
打开播放链接
我觉得有点麻烦。在播放期间使用 iframe 加载。在这种情况下，请求通常很难在 iframe 内获取链接。需要使用 selenium 包来模拟浏览器，但是 selenium 加载速度较慢，所以不是及时的选择。
再看，发现图中标签前加载了一个.js脚本，打开看看
var VideoListJson=[
['云播放',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 75a0b$kuyun',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 41f0a$kuyun'
]
],
['云点播',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8'
]
]
],urlinfo='http://%26amp%3B%2339%3B%2Bdoc ... 3B%3B
对比浏览器中找到的index.m3u8地址，发现非常相似
在.js脚本中打开index.m3u8，内容如下
'#EXTM3Un#EXT-X-STREAM-INF:PROGRAM-ID=1,BANDWIDTH=800000,RESOLUTION=1080x608n1000k/hls/index.m3u8'
至此，已经确认index.m3u8的地址保存在.js脚本中，通过简单的拼接就可以得到index.m3u8的真实地址。
def get_index(playurl):
# 获得.js脚本 的链接
page = requests.get(playurl)
page = etree.HTML(page.content)
indexurl = page.xpath('//div[@id="bofang-box"]/script')[0].values()[1]
# 拼接.js脚本的链接, 并删除?后面的参数
indexurl = f'{siteurl}{indexurl[:indexurl.find("?")]}'
# 获得.js脚本内容，并提取中 index.m3u8 的链接
page = requests.get(indexurl)
indexurl = re.findall(r"https://[w-.$/]+.m3u8",page.text)[0]
tmp = requests.get(indexurl)
tmp = tmp.text[tmp.text.rfind('n')+1:]
indexurl = indexurl.replace('index.m3u8', tmp)
return indexurl
好了，剩下的就是下载解析index.m3u8文件的内容了，不多写了。 查看全部
网页视频抓取脚本(之前写《使用Python抓取m3u8加密视频》笔记的原因)
之所以写笔记“使用Python捕获m3u8加密视频”是因为我有几个视频想要保存，但是对m3u8、.ts文件拼接不熟悉，所以尝试写一个练习脚本。
看了今天的回复，有同学想知道如何从视频网站中获取主文件index.m3u8的链接。正好有空，就找了一个网站看了一下，分享笔记如下
使用包
import requests, re
from lxml import etree # 最近爱上xpath，速度比BeautifulSoup快一点，而且xpath的语法通用
示例网址
每个网站的HTML结构都不一样。这个是随机找到的，使用动态JS和BLOB。我不知道blob，所以我不知道如何解析它。但是这个网站还有另一种方法来解析index.m3u8地址。
分析搜索链接获取视频首页
http://www.dy2046.net/search.a ... %25D0
与神同行_TV全集-电影123主演的电影
使用网站顶部的站内搜索功能，随便输入电影名，观察返回的结果页面，就可以看到
1、使用普通的get请求进行搜索（注意url已经转为gbk编码，必须相应转码，否则会失败）
2、分析结果网页，搜索结果保存在标签中
测试代码如下
def get_videourl(name):
# 拼接搜索链接并转码
searchurl = requests.utils.quote(f'http://www.dy2046.net/search.asp?searchword={name}',safe=':/.?=&', encoding='gbk')
print(searchurl)
page = requests.get(searchurl)
page = etree.HTML(page.content)
videourl = page.xpath('//ul[@class="piclist"]/li/a')[0].get('href')
return f'{siteurl}{videourl}'
分析视频首页，获取播放链接
打开视频首页，找到播放链接。
def get_index(videourl):
page = requests.get(videourl)
page = etree.HTML(page)
page = page.xpath('/html/body/div//div[@id="jishu"]/div//ul/li/a')
playlist = [f'{siteurl}{i.get("href")}' for i in page]
return playlist
分析播放页面
打开播放链接
我觉得有点麻烦。在播放期间使用 iframe 加载。在这种情况下，请求通常很难在 iframe 内获取链接。需要使用 selenium 包来模拟浏览器，但是 selenium 加载速度较慢，所以不是及时的选择。
再看，发现图中标签前加载了一个.js脚本，打开看看
var VideoListJson=[
['云播放',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 75a0b$kuyun',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 41f0a$kuyun'
]
],
['云点播',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8'
]
]
],urlinfo='http://%26amp%3B%2339%3B%2Bdoc ... 3B%3B
对比浏览器中找到的index.m3u8地址，发现非常相似
在.js脚本中打开index.m3u8，内容如下
'#EXTM3Un#EXT-X-STREAM-INF:PROGRAM-ID=1,BANDWIDTH=800000,RESOLUTION=1080x608n1000k/hls/index.m3u8'
至此，已经确认index.m3u8的地址保存在.js脚本中，通过简单的拼接就可以得到index.m3u8的真实地址。
def get_index(playurl):
# 获得.js脚本 的链接
page = requests.get(playurl)
page = etree.HTML(page.content)
indexurl = page.xpath('//div[@id="bofang-box"]/script')[0].values()[1]
# 拼接.js脚本的链接, 并删除?后面的参数
indexurl = f'{siteurl}{indexurl[:indexurl.find("?")]}'
# 获得.js脚本内容，并提取中 index.m3u8 的链接
page = requests.get(indexurl)
indexurl = re.findall(r"https://[w-.$/]+.m3u8",page.text)[0]
tmp = requests.get(indexurl)
tmp = tmp.text[tmp.text.rfind('n')+1:]
indexurl = indexurl.replace('index.m3u8', tmp)
return indexurl
好了，剩下的就是下载解析index.m3u8文件的内容了，不多写了。
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本刚看到同样的问题所以顺便来答了)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 37 次浏览 • 2022-04-11 09:15
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本刚看到同样的问题所以顺便来答了)
网页视频抓取脚本，
刚看到同样的问题所以顺便来答了。用chromeweb开发者工具看页面元素，找到含有html5内容的元素如，<a>等，然后鼠标左键单击看看页面响应就知道从哪里读取出的数据了。当然不止是书，网页的任何元素都可以。就先回答到这里，后续有时间再补充。
就算chrome看到了，extension还是只能用chrome看。
是在手机上，
比起用google的元素，我觉得楼主应该用docx，google的能力是可以搞定的。
我在第一次看这篇文章的时候真是醉了，scraping这个单词看的我头疼，后来再看几遍就好了。
试试scrapingview把，
在中国能找到这篇文章很幸运。
顺便说一下怎么抓取很多ie6之后的图片呢？extension怎么抓取ie6之后的图片？
让我想到文章作者问苹果怎么查看数据。scrapingview就可以给出提示。我要抓取某个标题有文章中说scraping在本地抓取ie6。
解决了吗？刚看完，总感觉把脚本写上去了，
刚看到这篇文章，打算这个时候也这么做。 查看全部
网页视频抓取脚本，
刚看到同样的问题所以顺便来答了。用chromeweb开发者工具看页面元素，找到含有html5内容的元素如，<a>等，然后鼠标左键单击看看页面响应就知道从哪里读取出的数据了。当然不止是书，网页的任何元素都可以。就先回答到这里，后续有时间再补充。
就算chrome看到了，extension还是只能用chrome看。
是在手机上，
比起用google的元素，我觉得楼主应该用docx，google的能力是可以搞定的。
我在第一次看这篇文章的时候真是醉了，scraping这个单词看的我头疼，后来再看几遍就好了。
试试scrapingview把，
在中国能找到这篇文章很幸运。
顺便说一下怎么抓取很多ie6之后的图片呢？extension怎么抓取ie6之后的图片？
让我想到文章作者问苹果怎么查看数据。scrapingview就可以给出提示。我要抓取某个标题有文章中说scraping在本地抓取ie6。
解决了吗？刚看完，总感觉把脚本写上去了，
刚看到这篇文章，打算这个时候也这么做。 查看全部
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本刚看到同样的问题所以顺便来答了)
网页视频抓取脚本，
刚看到同样的问题所以顺便来答了。用chromeweb开发者工具看页面元素，找到含有html5内容的元素如，<a>等，然后鼠标左键单击看看页面响应就知道从哪里读取出的数据了。当然不止是书，网页的任何元素都可以。就先回答到这里，后续有时间再补充。
就算chrome看到了，extension还是只能用chrome看。
是在手机上，
比起用google的元素，我觉得楼主应该用docx，google的能力是可以搞定的。
我在第一次看这篇文章的时候真是醉了，scraping这个单词看的我头疼，后来再看几遍就好了。
试试scrapingview把，
在中国能找到这篇文章很幸运。
顺便说一下怎么抓取很多ie6之后的图片呢？extension怎么抓取ie6之后的图片？
让我想到文章作者问苹果怎么查看数据。scrapingview就可以给出提示。我要抓取某个标题有文章中说scraping在本地抓取ie6。
解决了吗？刚看完，总感觉把脚本写上去了，
刚看到这篇文章，打算这个时候也这么做。
网页视频抓取脚本(自学很多东西不是很懂，里面有解释错误的地方)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 43 次浏览 • 2022-04-10 02:14
网页视频抓取脚本(自学很多东西不是很懂，里面有解释错误的地方)
节点的属性值“src”的文本值就是我们要下载的视频。那么怎么写呢，看下面的代码：
list_title = html.xpath('(//span[@class="video-title"]/text())')
src_list = html.xpath('(//div[@class="video-play"]/video/@src)')
for tit, src in zip(list_title, src_list):
self.down_mp4(tit, src)
如果不知道xpath参数的格式怎么写，请看前面的解释。前两行代码可以下载标题和视频连接，但是发现没有一一对应，所以这里我们使用zip函数让下载的标题和连接一一对应一，那我们应该下载视频，所以我们重新打包了一个函数，主要是用来写文件的，即down_mp4
步骤 6 保存文件
我们要下载的视频格式是“title.MP4”，但是我们知道目前互联网上使用的最多的是http协议。在上面的步骤中，我们发现src属性的文本值没有直接携带http: ///17/86 /09/744888piCPpU.mp4_10s.mp4 所以这里需要处理一下，
#下载视频
def down_mp4(self, tit, src):
file_name=tit+".mp4"
print("正在抓取的视频:"+file_name)
content = requests.get("http:" + src).content
# 保存数据
try:
with open(file_name, "wb") as f:
f.write(content)
except:
print("抓取错误")
这里写入数据时使用异常处理机制。这样我们就实现了对整个数据的爬取，在项目目录下可以看到爬取的小视频，因为我们目前只爬取了一页数据，当需要爬取多页时，需要修改第一页。多翻几页就可以看到三步中的url。这里要说一点，视频总页数只有223页，但是python的处理是左闭右开的，所以需要在循环的时候写入224，这样最后一页的数据可以爬取。
好了，以上就是我第一次爬虫的结果。因为我在自学中很多东西看不懂，所以解释的地方有一些错误。我希望你能给我一些建议。 查看全部
节点的属性值“src”的文本值就是我们要下载的视频。那么怎么写呢，看下面的代码：
list_title = html.xpath('(//span[@class="video-title"]/text())')
src_list = html.xpath('(//div[@class="video-play"]/video/@src)')
for tit, src in zip(list_title, src_list):
self.down_mp4(tit, src)
如果不知道xpath参数的格式怎么写，请看前面的解释。前两行代码可以下载标题和视频连接，但是发现没有一一对应，所以这里我们使用zip函数让下载的标题和连接一一对应一，那我们应该下载视频，所以我们重新打包了一个函数，主要是用来写文件的，即down_mp4
步骤 6 保存文件
我们要下载的视频格式是“title.MP4”，但是我们知道目前互联网上使用的最多的是http协议。在上面的步骤中，我们发现src属性的文本值没有直接携带http: ///17/86 /09/744888piCPpU.mp4_10s.mp4 所以这里需要处理一下，
#下载视频
def down_mp4(self, tit, src):
file_name=tit+".mp4"
print("正在抓取的视频:"+file_name)
content = requests.get("http:" + src).content
# 保存数据
try:
with open(file_name, "wb") as f:
f.write(content)
except:
print("抓取错误")
这里写入数据时使用异常处理机制。这样我们就实现了对整个数据的爬取，在项目目录下可以看到爬取的小视频，因为我们目前只爬取了一页数据，当需要爬取多页时，需要修改第一页。多翻几页就可以看到三步中的url。这里要说一点，视频总页数只有223页，但是python的处理是左闭右开的，所以需要在循环的时候写入224，这样最后一页的数据可以爬取。
好了，以上就是我第一次爬虫的结果。因为我在自学中很多东西看不懂，所以解释的地方有一些错误。我希望你能给我一些建议。 查看全部
网页视频抓取脚本(自学很多东西不是很懂，里面有解释错误的地方)
节点的属性值“src”的文本值就是我们要下载的视频。那么怎么写呢，看下面的代码：
list_title = html.xpath('(//span[@class="video-title"]/text())')
src_list = html.xpath('(//div[@class="video-play"]/video/@src)')
for tit, src in zip(list_title, src_list):
self.down_mp4(tit, src)
如果不知道xpath参数的格式怎么写，请看前面的解释。前两行代码可以下载标题和视频连接，但是发现没有一一对应，所以这里我们使用zip函数让下载的标题和连接一一对应一，那我们应该下载视频，所以我们重新打包了一个函数，主要是用来写文件的，即down_mp4
步骤 6 保存文件
我们要下载的视频格式是“title.MP4”，但是我们知道目前互联网上使用的最多的是http协议。在上面的步骤中，我们发现src属性的文本值没有直接携带http: ///17/86 /09/744888piCPpU.mp4_10s.mp4 所以这里需要处理一下，
#下载视频
def down_mp4(self, tit, src):
file_name=tit+".mp4"
print("正在抓取的视频:"+file_name)
content = requests.get("http:" + src).content
# 保存数据
try:
with open(file_name, "wb") as f:
f.write(content)
except:
print("抓取错误")
这里写入数据时使用异常处理机制。这样我们就实现了对整个数据的爬取，在项目目录下可以看到爬取的小视频，因为我们目前只爬取了一页数据，当需要爬取多页时，需要修改第一页。多翻几页就可以看到三步中的url。这里要说一点，视频总页数只有223页，但是python的处理是左闭右开的，所以需要在循环的时候写入224，这样最后一页的数据可以爬取。
好了，以上就是我第一次爬虫的结果。因为我在自学中很多东西看不懂，所以解释的地方有一些错误。我希望你能给我一些建议。
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-03-30 10:03
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf)
网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf，去重，去自动化转码，去格式化，去重和去多看，去水印，去掉静态网址，去掉图片截取，对齐和复制。一般模块会对js，pdf，ai和eps自动解析，ai识别http头部字段，eps可以识别文本段落和字体，excel保存为word。mp4保存为视频文件。具体的可以参看我之前发布的专栏文章。
下载器，迅雷网页下载神器，等有脚本神器。
下载器+自己一手动多看（尽量不要有图片文字一类的需要去水印去开头加分段的文件，
迅雷网页下载神器，的scdn下载，
很多网站都有。
我记得有个迅雷浏览器助手，其中的脚本地址可以下载很多网站的网页资源。
我一直以为是迅雷下载的地址里面，有个迅雷下载加速器，不知道你们下载的是不是这个。补充一下。如果把迅雷浏览器当成老子他妈的快播，那么你懂的。
不要图片视频图片文字文字内容(ai各种识别图片封面对应特效等等）
永乐app
ks狸猫猫
平台软件一般都能下载。迅雷，app迅雷，网页快车等。一般安卓手机比较多。ios手机多，我说的很少，或许不准确。另，下载器又方便又快捷的话，找个老牌网站吧。可以选择国内一般的，成熟网站。 查看全部
网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf，去重，去自动化转码，去格式化，去重和去多看，去水印，去掉静态网址，去掉图片截取，对齐和复制。一般模块会对js，pdf，ai和eps自动解析，ai识别http头部字段，eps可以识别文本段落和字体，excel保存为word。mp4保存为视频文件。具体的可以参看我之前发布的专栏文章。
下载器，迅雷网页下载神器，等有脚本神器。
下载器+自己一手动多看（尽量不要有图片文字一类的需要去水印去开头加分段的文件，
迅雷网页下载神器，的scdn下载，
很多网站都有。
我记得有个迅雷浏览器助手，其中的脚本地址可以下载很多网站的网页资源。
我一直以为是迅雷下载的地址里面，有个迅雷下载加速器，不知道你们下载的是不是这个。补充一下。如果把迅雷浏览器当成老子他妈的快播，那么你懂的。
不要图片视频图片文字文字内容(ai各种识别图片封面对应特效等等）
永乐app
ks狸猫猫
平台软件一般都能下载。迅雷，app迅雷，网页快车等。一般安卓手机比较多。ios手机多，我说的很少，或许不准确。另，下载器又方便又快捷的话，找个老牌网站吧。可以选择国内一般的，成熟网站。 查看全部
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf)
网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf，去重，去自动化转码，去格式化，去重和去多看，去水印，去掉静态网址，去掉图片截取，对齐和复制。一般模块会对js，pdf，ai和eps自动解析，ai识别http头部字段，eps可以识别文本段落和字体，excel保存为word。mp4保存为视频文件。具体的可以参看我之前发布的专栏文章。
下载器，迅雷网页下载神器，等有脚本神器。
下载器+自己一手动多看（尽量不要有图片文字一类的需要去水印去开头加分段的文件，
迅雷网页下载神器，的scdn下载，
很多网站都有。
我记得有个迅雷浏览器助手，其中的脚本地址可以下载很多网站的网页资源。
我一直以为是迅雷下载的地址里面，有个迅雷下载加速器，不知道你们下载的是不是这个。补充一下。如果把迅雷浏览器当成老子他妈的快播，那么你懂的。
不要图片视频图片文字文字内容(ai各种识别图片封面对应特效等等）
永乐app
ks狸猫猫
平台软件一般都能下载。迅雷，app迅雷，网页快车等。一般安卓手机比较多。ios手机多，我说的很少，或许不准确。另，下载器又方便又快捷的话，找个老牌网站吧。可以选择国内一般的，成熟网站。
网页视频抓取脚本(【无水印视频下载方法】简单粗暴，很好用)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-03-30 04:05
网页视频抓取脚本(【无水印视频下载方法】简单粗暴，很好用)
无水印视频下载
方法一：
下载无水印视频很简单，有一个通用的方法，那就是使用去水印平台。
我使用的去水印平台是：
在输入框中输入视频链接，点击视频分析，即可得到无水印的视频链接。
这 网站 在我编写代码时非常有用。我用这个网站下载了一些没有水印的视频，但是当我写这个文章的时候，我发现水印平台不能正常工作。解析它，等待它修复后再使用这个函数。
本平台不仅收录抖音视频去水印，还支持火山、快手、陌陌、美拍等无水印视频。所以很适合做这个网站的接口。
经过简单的测试，这个网站的API需要付费解析。如果难以模拟请求，我决定使用浏览器模拟器 Splinter。
用法在这里就不一一列举了，但是可以说一说，我们可以通过配置headless参数来将Splinter配置为无头浏览器。什么是无头浏览器？运行 Splinter 非常方便，无需调出浏览器界面，直接在后台模拟各种请求。
这部分的代码很简单，无非就是填充元素，确定解析按钮的位置，点击按钮，获取视频下载链接。这个小问题，我们自己分析一下。
整体代码：
方法二：
该方法是从网友的反馈中学习的，直接修改下载链接即可获得无水印的下载链接。
download_url = video_html['video']['play_addr']['url_list'][0].replace('playwm','play')
方法简单粗暴，效果很好。优点是处理速度快，缺点是这种方法不是很通用，而且不同视频发布平台的编码方式可能不同，需要自己分析。
总结
玩爬虫还是很有趣的，请勿将其用于学习以外的目的，希望大家有所收获。
原文链接： 查看全部
无水印视频下载
方法一：
下载无水印视频很简单，有一个通用的方法，那就是使用去水印平台。
我使用的去水印平台是：
在输入框中输入视频链接，点击视频分析，即可得到无水印的视频链接。
这 网站 在我编写代码时非常有用。我用这个网站下载了一些没有水印的视频，但是当我写这个文章的时候，我发现水印平台不能正常工作。解析它，等待它修复后再使用这个函数。
本平台不仅收录抖音视频去水印，还支持火山、快手、陌陌、美拍等无水印视频。所以很适合做这个网站的接口。
经过简单的测试，这个网站的API需要付费解析。如果难以模拟请求，我决定使用浏览器模拟器 Splinter。
用法在这里就不一一列举了，但是可以说一说，我们可以通过配置headless参数来将Splinter配置为无头浏览器。什么是无头浏览器？运行 Splinter 非常方便，无需调出浏览器界面，直接在后台模拟各种请求。
这部分的代码很简单，无非就是填充元素，确定解析按钮的位置，点击按钮，获取视频下载链接。这个小问题，我们自己分析一下。
整体代码：
方法二：
该方法是从网友的反馈中学习的，直接修改下载链接即可获得无水印的下载链接。
download_url = video_html['video']['play_addr']['url_list'][0].replace('playwm','play')
方法简单粗暴，效果很好。优点是处理速度快，缺点是这种方法不是很通用，而且不同视频发布平台的编码方式可能不同，需要自己分析。
总结
玩爬虫还是很有趣的，请勿将其用于学习以外的目的，希望大家有所收获。
原文链接： 查看全部
网页视频抓取脚本(【无水印视频下载方法】简单粗暴，很好用)
无水印视频下载
方法一：
下载无水印视频很简单，有一个通用的方法，那就是使用去水印平台。
我使用的去水印平台是：
在输入框中输入视频链接，点击视频分析，即可得到无水印的视频链接。
这 网站 在我编写代码时非常有用。我用这个网站下载了一些没有水印的视频，但是当我写这个文章的时候，我发现水印平台不能正常工作。解析它，等待它修复后再使用这个函数。
本平台不仅收录抖音视频去水印，还支持火山、快手、陌陌、美拍等无水印视频。所以很适合做这个网站的接口。
经过简单的测试，这个网站的API需要付费解析。如果难以模拟请求，我决定使用浏览器模拟器 Splinter。
用法在这里就不一一列举了，但是可以说一说，我们可以通过配置headless参数来将Splinter配置为无头浏览器。什么是无头浏览器？运行 Splinter 非常方便，无需调出浏览器界面，直接在后台模拟各种请求。
这部分的代码很简单，无非就是填充元素，确定解析按钮的位置，点击按钮，获取视频下载链接。这个小问题，我们自己分析一下。
整体代码：
方法二：
该方法是从网友的反馈中学习的，直接修改下载链接即可获得无水印的下载链接。
download_url = video_html['video']['play_addr']['url_list'][0].replace('playwm','play')
方法简单粗暴，效果很好。优点是处理速度快，缺点是这种方法不是很通用，而且不同视频发布平台的编码方式可能不同，需要自己分析。
总结
玩爬虫还是很有趣的，请勿将其用于学习以外的目的，希望大家有所收获。
原文链接：
网页视频抓取脚本(破解版的暴风影音破解方法直接看我个人的博客)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-03-28 02:05
网页视频抓取脚本(破解版的暴风影音破解方法直接看我个人的博客)
网页视频抓取脚本可以以很快的速度抓取所有网页，比如看油管...加油，我有vx群：296464149（纯干货，
googledrive
爱奇艺？
youtube
暴风影音
soul
googlechrome有视频嗅探插件，按照下面教程安装即可。
三星应该可以
知乎
美剧就基本没啥可以，不过英剧倒是可以看下。有一个外国游戏引擎的视频嗅探器，可以嗅探网络上大部分游戏视频的画面，脚本下载不太好，
emjoy，
人人影视爱奇艺优酷腾讯游戏的原理也差不多，
暴风影音，是可以完全免费看美剧的，因为他是按视频的点击收费的，这种方式可以延长电脑的运行时间，保证运行速度，网页视频连接有两种，一种是直接复制链接，另一种是使用破解版，并自带控制台，如果需要最新最全的美剧，可以使用原版的暴风影音，破解版的暴风影音破解方法直接看我个人的博客暴风影音v5破解版下载及用户使用感受分享，这个链接可以下载需要的一些视频，不喜勿喷，下载之后不要乱用（不是所有视频都可以下载）。
天天动听里面就有youtube的音乐音乐可以选择免费或者付费~蛮好用的，可以自己免费下载，如果不想用免费， 查看全部
网页视频抓取脚本可以以很快的速度抓取所有网页，比如看油管...加油，我有vx群：296464149（纯干货，
googledrive
爱奇艺？
youtube
暴风影音
soul
googlechrome有视频嗅探插件，按照下面教程安装即可。
三星应该可以
知乎
美剧就基本没啥可以，不过英剧倒是可以看下。有一个外国游戏引擎的视频嗅探器，可以嗅探网络上大部分游戏视频的画面，脚本下载不太好，
emjoy，
人人影视爱奇艺优酷腾讯游戏的原理也差不多，
暴风影音，是可以完全免费看美剧的，因为他是按视频的点击收费的，这种方式可以延长电脑的运行时间，保证运行速度，网页视频连接有两种，一种是直接复制链接，另一种是使用破解版，并自带控制台，如果需要最新最全的美剧，可以使用原版的暴风影音，破解版的暴风影音破解方法直接看我个人的博客暴风影音v5破解版下载及用户使用感受分享，这个链接可以下载需要的一些视频，不喜勿喷，下载之后不要乱用（不是所有视频都可以下载）。
天天动听里面就有youtube的音乐音乐可以选择免费或者付费~蛮好用的，可以自己免费下载，如果不想用免费， 查看全部
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爱奇艺？
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暴风影音
soul
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三星应该可以
知乎
美剧就基本没啥可以，不过英剧倒是可以看下。有一个外国游戏引擎的视频嗅探器，可以嗅探网络上大部分游戏视频的画面，脚本下载不太好，
emjoy，
人人影视爱奇艺优酷腾讯游戏的原理也差不多，
暴风影音，是可以完全免费看美剧的，因为他是按视频的点击收费的，这种方式可以延长电脑的运行时间，保证运行速度，网页视频连接有两种，一种是直接复制链接，另一种是使用破解版，并自带控制台，如果需要最新最全的美剧，可以使用原版的暴风影音，破解版的暴风影音破解方法直接看我个人的博客暴风影音v5破解版下载及用户使用感受分享，这个链接可以下载需要的一些视频，不喜勿喷，下载之后不要乱用（不是所有视频都可以下载）。
天天动听里面就有youtube的音乐音乐可以选择免费或者付费~蛮好用的，可以自己免费下载，如果不想用免费，
网页视频抓取脚本(网络爬虫是什么的基本架构的爬取策略)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 30 次浏览 • 2022-03-27 20:12
网页视频抓取脚本(网络爬虫是什么的基本架构的爬取策略)
创业初期的公司很多，他们的公司可以给用户提供的内容比较少，现在是消费内容的时代，所以需要通过网络爬虫爬取外部资源数据，补充公司的内容库。为了满足用户消费内容的需求。
下面结合我自己的工作经验来描述一下网络爬虫的实战。系列文章分为网络爬虫实战（一）和网络爬虫实战（二）），第一部文章主要介绍：
什么是网络爬虫
网络爬虫的基本架构
网络爬虫抓取策略
一、什么是网络爬虫？
网络爬虫，也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种程序或脚本，可以根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。通俗的说，就是获取网页中特定信息的程序。每个页面就像一个节点，两个蜘蛛丝在蜘蛛网上相交，而爬虫就像一只蜘蛛，可以通过蜘蛛丝爬到任意一个节点，并在该节点上获取。相应的信息。
二、网络爬虫的基本架构
网络爬虫的基本架构如下图所示：
调度模块是核心模块，负责所有爬虫任务分配、结果存储等功能。下载模块主要是根据调度模块提供的URL链接下载URL页面上的内容，而分析模块主要是按照规定的规则对下载模块中下载的数据进行解析，分析该页面中是否有URL需要进一步分析的数据。并存储当前页面的有用信息，这些数据将再次发送给调度模块。如果页面需要进一步解析，调度模块会再次将其发送给下载模块进行遍历获取，如果是有用的数据，调度模块会将其发送给存储模块进行存储。
三、网络爬虫的爬取策略
广度优先搜索
广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级搜索后，再进行下一级搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前为了覆盖尽可能多的页面，一般采用广度优先搜索方式
最好的第一次搜索
最佳优先级搜索策略是根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。
深度优先搜索
深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个进入。这样的链接被逐个链接地获取，直到在处理下一个路由之前处理了一个路由。深度优先策略设计相对简单。然而，门户网站网站提供的链接往往是最有价值的，并且具有较高的PageRank，但随着级别的深入，页面价值和PageRank会相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面价值较低。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。 查看全部
创业初期的公司很多，他们的公司可以给用户提供的内容比较少，现在是消费内容的时代，所以需要通过网络爬虫爬取外部资源数据，补充公司的内容库。为了满足用户消费内容的需求。
下面结合我自己的工作经验来描述一下网络爬虫的实战。系列文章分为网络爬虫实战（一）和网络爬虫实战（二）），第一部文章主要介绍：
什么是网络爬虫
网络爬虫的基本架构
网络爬虫抓取策略
一、什么是网络爬虫？
网络爬虫，也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种程序或脚本，可以根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。通俗的说，就是获取网页中特定信息的程序。每个页面就像一个节点，两个蜘蛛丝在蜘蛛网上相交，而爬虫就像一只蜘蛛，可以通过蜘蛛丝爬到任意一个节点，并在该节点上获取。相应的信息。
二、网络爬虫的基本架构
网络爬虫的基本架构如下图所示：
调度模块是核心模块，负责所有爬虫任务分配、结果存储等功能。下载模块主要是根据调度模块提供的URL链接下载URL页面上的内容，而分析模块主要是按照规定的规则对下载模块中下载的数据进行解析，分析该页面中是否有URL需要进一步分析的数据。并存储当前页面的有用信息，这些数据将再次发送给调度模块。如果页面需要进一步解析，调度模块会再次将其发送给下载模块进行遍历获取，如果是有用的数据，调度模块会将其发送给存储模块进行存储。
三、网络爬虫的爬取策略
广度优先搜索
广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级搜索后，再进行下一级搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前为了覆盖尽可能多的页面，一般采用广度优先搜索方式
最好的第一次搜索
最佳优先级搜索策略是根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。
深度优先搜索
深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个进入。这样的链接被逐个链接地获取，直到在处理下一个路由之前处理了一个路由。深度优先策略设计相对简单。然而，门户网站网站提供的链接往往是最有价值的，并且具有较高的PageRank，但随着级别的深入，页面价值和PageRank会相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面价值较低。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。 查看全部
网页视频抓取脚本(网络爬虫是什么的基本架构的爬取策略)
创业初期的公司很多，他们的公司可以给用户提供的内容比较少，现在是消费内容的时代，所以需要通过网络爬虫爬取外部资源数据，补充公司的内容库。为了满足用户消费内容的需求。
下面结合我自己的工作经验来描述一下网络爬虫的实战。系列文章分为网络爬虫实战（一）和网络爬虫实战（二）），第一部文章主要介绍：
什么是网络爬虫
网络爬虫的基本架构
网络爬虫抓取策略
一、什么是网络爬虫？
网络爬虫，也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种程序或脚本，可以根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。通俗的说，就是获取网页中特定信息的程序。每个页面就像一个节点，两个蜘蛛丝在蜘蛛网上相交，而爬虫就像一只蜘蛛，可以通过蜘蛛丝爬到任意一个节点，并在该节点上获取。相应的信息。
二、网络爬虫的基本架构
网络爬虫的基本架构如下图所示：
调度模块是核心模块，负责所有爬虫任务分配、结果存储等功能。下载模块主要是根据调度模块提供的URL链接下载URL页面上的内容，而分析模块主要是按照规定的规则对下载模块中下载的数据进行解析，分析该页面中是否有URL需要进一步分析的数据。并存储当前页面的有用信息，这些数据将再次发送给调度模块。如果页面需要进一步解析，调度模块会再次将其发送给下载模块进行遍历获取，如果是有用的数据，调度模块会将其发送给存储模块进行存储。
三、网络爬虫的爬取策略
广度优先搜索
广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级搜索后，再进行下一级搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前为了覆盖尽可能多的页面，一般采用广度优先搜索方式
最好的第一次搜索
最佳优先级搜索策略是根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。
深度优先搜索
深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个进入。这样的链接被逐个链接地获取，直到在处理下一个路由之前处理了一个路由。深度优先策略设计相对简单。然而，门户网站网站提供的链接往往是最有价值的，并且具有较高的PageRank，但随着级别的深入，页面价值和PageRank会相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面价值较低。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。
网页视频抓取脚本( 安卓模拟器禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 54 次浏览 • 2022-03-27 12:16
网页视频抓取脚本(
安卓模拟器禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任)
来源：Fiddler 抓取抖音 视频数据_lx-CSDN blog_fiddler 抖音
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1），手机（安卓和ios）/安卓模拟器，今天主要是安卓模拟器，操作流程是一样的。
(2），抓包工具：Fiddel 下载地址：()
(3），编程工具：pycharm
(4）,在安卓模拟器上安装抖音(逍遥安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，就会打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
源代码：
导入操作系统，json，请求
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音Data crawling/抖音Crawling data/raw_data/') #获取文件夹下所有json包名
count = 1 #count，用作视频名称
对于videos_list中的视频：#loop json list，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取数据/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #移除json包中的所有视频
对于内容中的视频：#循环视频列表，选择每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选择了第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制码
with open('./抖音Crawling data/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记得先创建路径
f.write(videoMp4) #Write
print('video{} 下载完成'.format(count)) #下载提示
计数 += 1 #计数+1
———————————————
版权声明：本文为CSDN博主“考古学家lx”的原创文章，遵循CC4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明.
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安卓模拟器禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任)
来源：Fiddler 抓取抖音 视频数据_lx-CSDN blog_fiddler 抖音
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1），手机（安卓和ios）/安卓模拟器，今天主要是安卓模拟器，操作流程是一样的。
(2），抓包工具：Fiddel 下载地址：()
(3），编程工具：pycharm
(4）,在安卓模拟器上安装抖音(逍遥安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，就会打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
源代码：
导入操作系统，json，请求
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音Data crawling/抖音Crawling data/raw_data/') #获取文件夹下所有json包名
count = 1 #count，用作视频名称
对于videos_list中的视频：#loop json list，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取数据/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #移除json包中的所有视频
对于内容中的视频：#循环视频列表，选择每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选择了第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制码
with open('./抖音Crawling data/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记得先创建路径
f.write(videoMp4) #Write
print('video{} 下载完成'.format(count)) #下载提示
计数 += 1 #计数+1
———————————————
版权声明：本文为CSDN博主“考古学家lx”的原创文章，遵循CC4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明.
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安卓模拟器禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任)
来源：Fiddler 抓取抖音 视频数据_lx-CSDN blog_fiddler 抖音
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1），手机（安卓和ios）/安卓模拟器，今天主要是安卓模拟器，操作流程是一样的。
(2），抓包工具：Fiddel 下载地址：()
(3），编程工具：pycharm
(4）,在安卓模拟器上安装抖音(逍遥安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，就会打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
源代码：
导入操作系统，json，请求
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音Data crawling/抖音Crawling data/raw_data/') #获取文件夹下所有json包名
count = 1 #count，用作视频名称
对于videos_list中的视频：#loop json list，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取数据/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #移除json包中的所有视频
对于内容中的视频：#循环视频列表，选择每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选择了第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制码
with open('./抖音Crawling data/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记得先创建路径
f.write(videoMp4) #Write
print('video{} 下载完成'.format(count)) #下载提示
计数 += 1 #计数+1
———————————————
版权声明：本文为CSDN博主“考古学家lx”的原创文章，遵循CC4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明.
原文链接：
网页视频抓取脚本(Windows,OSX及Linux在线资料转为epub或mobi格式)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 26 次浏览 • 2022-03-27 12:14
网页视频抓取脚本(Windows,OSX及Linux在线资料转为epub或mobi格式)
自从我买了kindle之后，我就一直在思考如何充分利用它。虽然可以从多多购买很多书籍，网上也有很多免费的电子书，但还是有很多网页形式的有趣内容。比如O'Reilly Atlas提供了很多电子书，但只提供免费在线阅读；此外，许多材料或文件只是网页形式。所以我希望通过某种方式把这些网上资料转换成epub或者mobi格式，这样就可以在kindle上阅读了。这篇 文章 文章描述了如何使用 calibre 和少量代码来做到这一点。
口径
Calibre 是一款免费的电子书管理工具，兼容 Windows、OS X 和 Linux。幸运的是，除了 GUI 之外，calibre 还提供了很多命令行工具，其中 ebook-convert 命令可以根据用户编写的食谱进行。文件（其实是python代码）抓取指定页面的内容，生成mobi等格式的电子书。通过编写食谱，可以自定义爬取行为以适应不同的网页结构。
安装口径
Calibre的下载地址是，你可以根据自己的操作系统下载对应的安装程序。
如果是 Linux 操作系统，也可以从软件仓库安装：
Archlinux：
pacman -S 机芯
Debian/Ubuntu：
apt-get 安装口径
红帽/Fedora/CentOS：
yum -y 安装口径
请注意，如果您使用 OSX，则需要单独安装命令行工具。
抓取网页以生成电子书
下面以Git Pocket Guide为例，说明如何通过calibre从网页生成电子书。
找到索引页面
爬取整本书，首先要找到索引页，通常是Table of Contents，也就是目录，其中每个目录都链接到对应的内容页。索引页面将指导生成电子书时要抓取的页面以及内容的组织顺序。在此示例中，索引页为 .
写食谱
Recipes 是一个带有recipe 扩展名的脚本。内容其实是一段python代码，用来定义calibre爬取页面的范围和行为。以下是用于爬取 Git 袖珍指南的食谱：
从 calibre.web.feeds.recipes 导入 BasicNewsRecipe
类 Git_Pocket_Guide(BasicNewsRecipe):
title = 'Git Pocket Guide'
description = ''
cover\_url = 'http://akamaicovers.oreilly.com/images/0636920024972/lrg.jpg'
url\_prefix = 'http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000561/'
no\_stylesheets = True
keep\_only\_tags = \[{ 'class': 'chapter' }\]
def get\_title(self, link):
return link.contents\[0\].strip()
def parse\_index(self):
soup = self.index\_to\_soup(self.url\_prefix + 'index.html')
div = soup.find('div', { 'class': 'toc' })
articles = \[\]
for link in div.findAll('a'):
if '#' in link\['href'\]:
continue
if not 'ch' in link\['href'\]:
continue
til = self.get\_title(link)
url = self.url\_prefix + link\['href'\]
a = { 'title': til, 'url': url }
articles.append(a)
ans = \[('Git\_Pocket\_Guide', articles)\]
return ans
下面解释代码的不同部分。
整体结构
一般来说，recipe是一个python类，但是这个类必须继承calibre.web.feeds.recipes.BasicNewsRecipe。
解析索引
整个recipe的核心方法是parse_index，这也是recipe必须实现的唯一方法。该方法的目标是分析索引页的内容并返回一个稍微复杂的数据结构（稍后描述），该结构定义了整个电子书的内容以及内容的组织顺序。
整体属性设置
在类的开头，定义了一些全局属性：
标题 = 'Git 袖珍指南' 描述 = ''cover_url = ''
url_prefix = ''no_stylesheets = Truekeep_only_tags = [{ 'class': 'chapter' }]
parse_index 返回值
下面通过分析索引页来描述parse_index需要返回的数据结构。
整体返回数据结构是一个列表，其中每个元素是一个元组，一个元组代表一个卷。在这个例子中只有一个卷，所以列表中只有一个元组。
每个元组有两个元素，第一个元素是卷名，第二个元素是一个列表，列表中的每个元素都是一个map，代表一个章节（chapter），map中有两个元素：title和url，title是章节标题，url是章节所在内容页面的url。
Calibre 会根据 parse_index 的返回结果对整本书进行爬取和整理，并会自行对内容中的外部链接的图片进行爬取和处理。
整个parse_index使用soup解析索引页，生成上述数据结构。
更多的
以上是最基本的食谱。如果想详细了解如何使用，可以参考 API 文档。
生成手机
菜谱写好后，可以在命令行通过以下命令生成电子书：
电子书转换 Git_Pocket_Guide.recipe Git_Pocket_Guide.mobi
您可以生成 mobi 格式的电子书。ebook-convert 将抓取相关内容并根据食谱代码组织结构。
最终效果
下面是在kindle上看到的效果。
内容
内容一
内容二
有图片的页面
实际效果
我的食谱库
我在github上建了一个kindle-open-books，里面放了一些菜谱，这些菜谱是我自己写的，其他同学贡献的。欢迎任何人提供食谱。 查看全部
自从我买了kindle之后，我就一直在思考如何充分利用它。虽然可以从多多购买很多书籍，网上也有很多免费的电子书，但还是有很多网页形式的有趣内容。比如O'Reilly Atlas提供了很多电子书，但只提供免费在线阅读；此外，许多材料或文件只是网页形式。所以我希望通过某种方式把这些网上资料转换成epub或者mobi格式，这样就可以在kindle上阅读了。这篇 文章 文章描述了如何使用 calibre 和少量代码来做到这一点。
口径
Calibre 是一款免费的电子书管理工具，兼容 Windows、OS X 和 Linux。幸运的是，除了 GUI 之外，calibre 还提供了很多命令行工具，其中 ebook-convert 命令可以根据用户编写的食谱进行。文件（其实是python代码）抓取指定页面的内容，生成mobi等格式的电子书。通过编写食谱，可以自定义爬取行为以适应不同的网页结构。
安装口径
Calibre的下载地址是，你可以根据自己的操作系统下载对应的安装程序。
如果是 Linux 操作系统，也可以从软件仓库安装：
Archlinux：
pacman -S 机芯
Debian/Ubuntu：
apt-get 安装口径
红帽/Fedora/CentOS：
yum -y 安装口径
请注意，如果您使用 OSX，则需要单独安装命令行工具。
抓取网页以生成电子书
下面以Git Pocket Guide为例，说明如何通过calibre从网页生成电子书。
找到索引页面
爬取整本书，首先要找到索引页，通常是Table of Contents，也就是目录，其中每个目录都链接到对应的内容页。索引页面将指导生成电子书时要抓取的页面以及内容的组织顺序。在此示例中，索引页为 .
写食谱
Recipes 是一个带有recipe 扩展名的脚本。内容其实是一段python代码，用来定义calibre爬取页面的范围和行为。以下是用于爬取 Git 袖珍指南的食谱：
从 calibre.web.feeds.recipes 导入 BasicNewsRecipe
类 Git_Pocket_Guide(BasicNewsRecipe):
title = 'Git Pocket Guide'
description = ''
cover\_url = 'http://akamaicovers.oreilly.com/images/0636920024972/lrg.jpg'
url\_prefix = 'http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000561/'
no\_stylesheets = True
keep\_only\_tags = \[{ 'class': 'chapter' }\]
def get\_title(self, link):
return link.contents\[0\].strip()
def parse\_index(self):
soup = self.index\_to\_soup(self.url\_prefix + 'index.html')
div = soup.find('div', { 'class': 'toc' })
articles = \[\]
for link in div.findAll('a'):
if '#' in link\['href'\]:
continue
if not 'ch' in link\['href'\]:
continue
til = self.get\_title(link)
url = self.url\_prefix + link\['href'\]
a = { 'title': til, 'url': url }
articles.append(a)
ans = \[('Git\_Pocket\_Guide', articles)\]
return ans
下面解释代码的不同部分。
整体结构
一般来说，recipe是一个python类，但是这个类必须继承calibre.web.feeds.recipes.BasicNewsRecipe。
解析索引
整个recipe的核心方法是parse_index，这也是recipe必须实现的唯一方法。该方法的目标是分析索引页的内容并返回一个稍微复杂的数据结构（稍后描述），该结构定义了整个电子书的内容以及内容的组织顺序。
整体属性设置
在类的开头，定义了一些全局属性：
标题 = 'Git 袖珍指南' 描述 = ''cover_url = ''
url_prefix = ''no_stylesheets = Truekeep_only_tags = [{ 'class': 'chapter' }]
parse_index 返回值
下面通过分析索引页来描述parse_index需要返回的数据结构。
整体返回数据结构是一个列表，其中每个元素是一个元组，一个元组代表一个卷。在这个例子中只有一个卷，所以列表中只有一个元组。
每个元组有两个元素，第一个元素是卷名，第二个元素是一个列表，列表中的每个元素都是一个map，代表一个章节（chapter），map中有两个元素：title和url，title是章节标题，url是章节所在内容页面的url。
Calibre 会根据 parse_index 的返回结果对整本书进行爬取和整理，并会自行对内容中的外部链接的图片进行爬取和处理。
整个parse_index使用soup解析索引页，生成上述数据结构。
更多的
以上是最基本的食谱。如果想详细了解如何使用，可以参考 API 文档。
生成手机
菜谱写好后，可以在命令行通过以下命令生成电子书：
电子书转换 Git_Pocket_Guide.recipe Git_Pocket_Guide.mobi
您可以生成 mobi 格式的电子书。ebook-convert 将抓取相关内容并根据食谱代码组织结构。
最终效果
下面是在kindle上看到的效果。
内容
内容一
内容二
有图片的页面
实际效果
我的食谱库
我在github上建了一个kindle-open-books，里面放了一些菜谱，这些菜谱是我自己写的，其他同学贡献的。欢迎任何人提供食谱。 查看全部
网页视频抓取脚本(Windows,OSX及Linux在线资料转为epub或mobi格式)
自从我买了kindle之后，我就一直在思考如何充分利用它。虽然可以从多多购买很多书籍，网上也有很多免费的电子书，但还是有很多网页形式的有趣内容。比如O'Reilly Atlas提供了很多电子书，但只提供免费在线阅读；此外，许多材料或文件只是网页形式。所以我希望通过某种方式把这些网上资料转换成epub或者mobi格式，这样就可以在kindle上阅读了。这篇 文章 文章描述了如何使用 calibre 和少量代码来做到这一点。
口径
Calibre 是一款免费的电子书管理工具，兼容 Windows、OS X 和 Linux。幸运的是，除了 GUI 之外，calibre 还提供了很多命令行工具，其中 ebook-convert 命令可以根据用户编写的食谱进行。文件（其实是python代码）抓取指定页面的内容，生成mobi等格式的电子书。通过编写食谱，可以自定义爬取行为以适应不同的网页结构。
安装口径
Calibre的下载地址是，你可以根据自己的操作系统下载对应的安装程序。
如果是 Linux 操作系统，也可以从软件仓库安装：
Archlinux：
pacman -S 机芯
Debian/Ubuntu：
apt-get 安装口径
红帽/Fedora/CentOS：
yum -y 安装口径
请注意，如果您使用 OSX，则需要单独安装命令行工具。
抓取网页以生成电子书
下面以Git Pocket Guide为例，说明如何通过calibre从网页生成电子书。
找到索引页面
爬取整本书，首先要找到索引页，通常是Table of Contents，也就是目录，其中每个目录都链接到对应的内容页。索引页面将指导生成电子书时要抓取的页面以及内容的组织顺序。在此示例中，索引页为 .
写食谱
Recipes 是一个带有recipe 扩展名的脚本。内容其实是一段python代码，用来定义calibre爬取页面的范围和行为。以下是用于爬取 Git 袖珍指南的食谱：
从 calibre.web.feeds.recipes 导入 BasicNewsRecipe
类 Git_Pocket_Guide(BasicNewsRecipe):
title = 'Git Pocket Guide'
description = ''
cover\_url = 'http://akamaicovers.oreilly.com/images/0636920024972/lrg.jpg'
url\_prefix = 'http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000561/'
no\_stylesheets = True
keep\_only\_tags = \[{ 'class': 'chapter' }\]
def get\_title(self, link):
return link.contents\[0\].strip()
def parse\_index(self):
soup = self.index\_to\_soup(self.url\_prefix + 'index.html')
div = soup.find('div', { 'class': 'toc' })
articles = \[\]
for link in div.findAll('a'):
if '#' in link\['href'\]:
continue
if not 'ch' in link\['href'\]:
continue
til = self.get\_title(link)
url = self.url\_prefix + link\['href'\]
a = { 'title': til, 'url': url }
articles.append(a)
ans = \[('Git\_Pocket\_Guide', articles)\]
return ans
下面解释代码的不同部分。
整体结构
一般来说，recipe是一个python类，但是这个类必须继承calibre.web.feeds.recipes.BasicNewsRecipe。
解析索引
整个recipe的核心方法是parse_index，这也是recipe必须实现的唯一方法。该方法的目标是分析索引页的内容并返回一个稍微复杂的数据结构（稍后描述），该结构定义了整个电子书的内容以及内容的组织顺序。
整体属性设置
在类的开头，定义了一些全局属性：
标题 = 'Git 袖珍指南' 描述 = ''cover_url = ''
url_prefix = ''no_stylesheets = Truekeep_only_tags = [{ 'class': 'chapter' }]
parse_index 返回值
下面通过分析索引页来描述parse_index需要返回的数据结构。
整体返回数据结构是一个列表，其中每个元素是一个元组，一个元组代表一个卷。在这个例子中只有一个卷，所以列表中只有一个元组。
每个元组有两个元素，第一个元素是卷名，第二个元素是一个列表，列表中的每个元素都是一个map，代表一个章节（chapter），map中有两个元素：title和url，title是章节标题，url是章节所在内容页面的url。
Calibre 会根据 parse_index 的返回结果对整本书进行爬取和整理，并会自行对内容中的外部链接的图片进行爬取和处理。
整个parse_index使用soup解析索引页，生成上述数据结构。
更多的
以上是最基本的食谱。如果想详细了解如何使用，可以参考 API 文档。
生成手机
菜谱写好后，可以在命令行通过以下命令生成电子书：
电子书转换 Git_Pocket_Guide.recipe Git_Pocket_Guide.mobi
您可以生成 mobi 格式的电子书。ebook-convert 将抓取相关内容并根据食谱代码组织结构。
最终效果
下面是在kindle上看到的效果。
内容
内容一
内容二
有图片的页面
实际效果
我的食谱库
我在github上建了一个kindle-open-books，里面放了一些菜谱，这些菜谱是我自己写的，其他同学贡献的。欢迎任何人提供食谱。
网页视频抓取脚本(基于行块分布函数的通用网页抽取算法（二）-最初)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 27 次浏览 • 2022-03-26 04:17
网页视频抓取脚本(基于行块分布函数的通用网页抽取算法（二）-最初)
此方法基于文本密度。最初的想法来自哈工大的《基于行块分布函数的通用网页文本提取算法》，本文在此基础上做了一些小修改。
约定：
本文根据网页的不同行进行统计。因此，假设网页内容没有被压缩，则说明网页有正常的换行符。
在某些新闻页面上，新闻的文本内容可能比较短，但其中嵌入了一个视频文件。所以，我会给视频更高的权重；这同样适用于图片。这里有一个缺点。大小来确定权重，但是本文的方法无法做到这一点。
导航这些非文字内容经常会因为广告出现超链接，所以文字会给超链接零文字权重。
这里假设文本的内容是连续的，中间不收录非文本内容。所以，其实提取文本内容就是找到文本内容的起止位置。
步骤：
先清除网页中CSS、Javascript、评论、Meta、Ins标签的内容，并清除空白行。
计算每一行的处理值（1）
计算上面得到的每行文本数的最大正子串的起止位置
第二步需要说明：
对于每一行，我们需要计算一个值，计算如下：
一个图片标签img，相当于长度为50个字符（给定权重）的文本，x1，
一个视频标签embed，相当于文本长度为1000个字符，x2
一行中所有链接的标签a的文本长度x3，
其他标签的文本长度 x4
每行数 = 50 * x1 出现次数 + 1000 * x2 出现次数 + x4 – 8
//说明，-8 因为我们要计算一个最大的正子串，所以需要减去一个正数。至于这个数字应该有多大，我觉得还是靠经验吧。
完整代码
复制代码代码如下：
#coding:utf-8
重新导入
def remove_js_css（内容）：
""" 删除 javascript 和样式表以及评论内容（和）"""
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',内容)
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('', s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
返回
def remove_empty_line（内容）：
"""去掉多个空格"""
r = 桩(r'''^\s+$''', re.M|re.S)
s = r.sub('', 内容)
r = 桩(r'''\n+''',re.M|re.S)
s = r.sub('\n',s)
返回
def remove_any_tag(s)：
s = re.sub(r''']+>''','',s)
返回 s.strip()
def remove_any_tag_but_a(s)：
text = re.findall (r''']*>(.*?)''',s,re.I|re.S|re.S)
text_b = remove_any_tag (s)
return len(''.join(text)),len(text_b)
def remove_image (s,n=50):
图像 = 'a' * n
r = 桩（r'''
''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(图像,s)
返回
def remove_video (s,n=1000):
视频 = 'a' * n
r =桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(视频,s)
返回
定义总和最大值（值）：
cur_max = 值[0]
glo_max = -999999
左，右 = 0,0
对于索引，枚举中的值（值）：
cur_max += 值
如果（cur_max > glo_max）：
glo_max = cur_max
右 = 索引
elif (cur_max
cur_max = 0
for i in range(right, -1, -1):
glo_max -= 值[i]
如果 abs(glo_max
左 = 我
休息
返回左，右+1
def 方法_1（内容，k=1)：
如果不满足：
返回无，无，无，无
tmp = content.split('\n')
group_value = []
对于范围内的 i(0,len(tmp),k)：
group = '\n'.join(tmp[i:i+k])
group = remove_image（组）
group = remove_video（组）
text_a,text_b= remove_any_tag_but_a（组）
temp = (text_b - text_a) - 8
group_value.append (temp)
left,right = sum_max (group_value)
返回左，右，len('\n'.join(tmp[:left]))，len('\n'.join(tmp[:right]))
def 提取（内容）：
content = remove_empty_line(remove_js_css(content))
左、右、x、y = 方法_1（内容）
return '\n'.join(content.split('\n')[left:right])
从最后一个函数调用的代码。 查看全部
此方法基于文本密度。最初的想法来自哈工大的《基于行块分布函数的通用网页文本提取算法》，本文在此基础上做了一些小修改。
约定：
本文根据网页的不同行进行统计。因此，假设网页内容没有被压缩，则说明网页有正常的换行符。
在某些新闻页面上，新闻的文本内容可能比较短，但其中嵌入了一个视频文件。所以，我会给视频更高的权重；这同样适用于图片。这里有一个缺点。大小来确定权重，但是本文的方法无法做到这一点。
导航这些非文字内容经常会因为广告出现超链接，所以文字会给超链接零文字权重。
这里假设文本的内容是连续的，中间不收录非文本内容。所以，其实提取文本内容就是找到文本内容的起止位置。
步骤：
先清除网页中CSS、Javascript、评论、Meta、Ins标签的内容，并清除空白行。
计算每一行的处理值（1）
计算上面得到的每行文本数的最大正子串的起止位置
第二步需要说明：
对于每一行，我们需要计算一个值，计算如下：
一个图片标签img，相当于长度为50个字符（给定权重）的文本，x1，
一个视频标签embed，相当于文本长度为1000个字符，x2
一行中所有链接的标签a的文本长度x3，
其他标签的文本长度 x4
每行数 = 50 * x1 出现次数 + 1000 * x2 出现次数 + x4 – 8
//说明，-8 因为我们要计算一个最大的正子串，所以需要减去一个正数。至于这个数字应该有多大，我觉得还是靠经验吧。
完整代码
复制代码代码如下：
#coding:utf-8
重新导入
def remove_js_css（内容）：
""" 删除 javascript 和样式表以及评论内容（和）"""
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',内容)
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('', s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
返回
def remove_empty_line（内容）：
"""去掉多个空格"""
r = 桩(r'''^\s+$''', re.M|re.S)
s = r.sub('', 内容)
r = 桩(r'''\n+''',re.M|re.S)
s = r.sub('\n',s)
返回
def remove_any_tag(s)：
s = re.sub(r''']+>''','',s)
返回 s.strip()
def remove_any_tag_but_a(s)：
text = re.findall (r''']*>(.*?)''',s,re.I|re.S|re.S)
text_b = remove_any_tag (s)
return len(''.join(text)),len(text_b)
def remove_image (s,n=50):
图像 = 'a' * n
r = 桩（r'''
''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(图像,s)
返回
def remove_video (s,n=1000):
视频 = 'a' * n
r =桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(视频,s)
返回
定义总和最大值（值）：
cur_max = 值[0]
glo_max = -999999
左，右 = 0,0
对于索引，枚举中的值（值）：
cur_max += 值
如果（cur_max > glo_max）：
glo_max = cur_max
右 = 索引
elif (cur_max
cur_max = 0
for i in range(right, -1, -1):
glo_max -= 值[i]
如果 abs(glo_max
左 = 我
休息
返回左，右+1
def 方法_1（内容，k=1)：
如果不满足：
返回无，无，无，无
tmp = content.split('\n')
group_value = []
对于范围内的 i(0,len(tmp),k)：
group = '\n'.join(tmp[i:i+k])
group = remove_image（组）
group = remove_video（组）
text_a,text_b= remove_any_tag_but_a（组）
temp = (text_b - text_a) - 8
group_value.append (temp)
left,right = sum_max (group_value)
返回左，右，len('\n'.join(tmp[:left]))，len('\n'.join(tmp[:right]))
def 提取（内容）：
content = remove_empty_line(remove_js_css(content))
左、右、x、y = 方法_1（内容）
return '\n'.join(content.split('\n')[left:right])
从最后一个函数调用的代码。 查看全部
网页视频抓取脚本(基于行块分布函数的通用网页抽取算法（二）-最初)
此方法基于文本密度。最初的想法来自哈工大的《基于行块分布函数的通用网页文本提取算法》，本文在此基础上做了一些小修改。
约定：
本文根据网页的不同行进行统计。因此，假设网页内容没有被压缩，则说明网页有正常的换行符。
在某些新闻页面上，新闻的文本内容可能比较短，但其中嵌入了一个视频文件。所以，我会给视频更高的权重；这同样适用于图片。这里有一个缺点。大小来确定权重，但是本文的方法无法做到这一点。
导航这些非文字内容经常会因为广告出现超链接，所以文字会给超链接零文字权重。
这里假设文本的内容是连续的，中间不收录非文本内容。所以，其实提取文本内容就是找到文本内容的起止位置。
步骤：
先清除网页中CSS、Javascript、评论、Meta、Ins标签的内容，并清除空白行。
计算每一行的处理值（1）
计算上面得到的每行文本数的最大正子串的起止位置
第二步需要说明：
对于每一行，我们需要计算一个值，计算如下：
一个图片标签img，相当于长度为50个字符（给定权重）的文本，x1，
一个视频标签embed，相当于文本长度为1000个字符，x2
一行中所有链接的标签a的文本长度x3，
其他标签的文本长度 x4
每行数 = 50 * x1 出现次数 + 1000 * x2 出现次数 + x4 – 8
//说明，-8 因为我们要计算一个最大的正子串，所以需要减去一个正数。至于这个数字应该有多大，我觉得还是靠经验吧。
完整代码
复制代码代码如下：
#coding:utf-8
重新导入
def remove_js_css（内容）：
""" 删除 javascript 和样式表以及评论内容（和）"""
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',内容)
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('', s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
返回
def remove_empty_line（内容）：
"""去掉多个空格"""
r = 桩(r'''^\s+$''', re.M|re.S)
s = r.sub('', 内容)
r = 桩(r'''\n+''',re.M|re.S)
s = r.sub('\n',s)
返回
def remove_any_tag(s)：
s = re.sub(r''']+>''','',s)
返回 s.strip()
def remove_any_tag_but_a(s)：
text = re.findall (r''']*>(.*?)''',s,re.I|re.S|re.S)
text_b = remove_any_tag (s)
return len(''.join(text)),len(text_b)
def remove_image (s,n=50):
图像 = 'a' * n
r = 桩（r'''
''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(图像,s)
返回
def remove_video (s,n=1000):
视频 = 'a' * n
r =桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(视频,s)
返回
定义总和最大值（值）：
cur_max = 值[0]
glo_max = -999999
左，右 = 0,0
对于索引，枚举中的值（值）：
cur_max += 值
如果（cur_max > glo_max）：
glo_max = cur_max
右 = 索引
elif (cur_max
cur_max = 0
for i in range(right, -1, -1):
glo_max -= 值[i]
如果 abs(glo_max
左 = 我
休息
返回左，右+1
def 方法_1（内容，k=1)：
如果不满足：
返回无，无，无，无
tmp = content.split('\n')
group_value = []
对于范围内的 i(0,len(tmp),k)：
group = '\n'.join(tmp[i:i+k])
group = remove_image（组）
group = remove_video（组）
text_a,text_b= remove_any_tag_but_a（组）
temp = (text_b - text_a) - 8
group_value.append (temp)
left,right = sum_max (group_value)
返回左，右，len('\n'.join(tmp[:left]))，len('\n'.join(tmp[:right]))
def 提取（内容）：
content = remove_empty_line(remove_js_css(content))
左、右、x、y = 方法_1（内容）
return '\n'.join(content.split('\n')[left:right])
从最后一个函数调用的代码。
网页视频抓取脚本( 本文仅供参考学习,禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 224 次浏览 • 2022-03-20 09:11
网页视频抓取脚本(
本文仅供参考学习,禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任
)
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1）手机（Android和ios）/Android模拟器，今天主要以Android模拟器为主，操作流程是一样的。
(2)抓包工具：fiddel下载地址：
(3）编程工具：pycharm
(4）在安卓模拟器上安装抖音 (MEMO 安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
import os,json,requests
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音数据爬取/抖音爬取资料/raw_data/') #获取文件夹内所有json包名
count = 1 #计数，用来作为视频名字
for videos in videos_list: #循环json列表，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取资料/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #取出json包中所有视频
for video in content: #循环视频列表，选取每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选的第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制代码
with open('./抖音爬取资料/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记住要先创建路径
f.write(videoMp4) #写入
print('视频{}下载完成'.format(count)) #下载提示
count += 1 #计数+1
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)
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1）手机（Android和ios）/Android模拟器，今天主要以Android模拟器为主，操作流程是一样的。
(2)抓包工具：fiddel下载地址：
(3）编程工具：pycharm
(4）在安卓模拟器上安装抖音 (MEMO 安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
import os,json,requests
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音数据爬取/抖音爬取资料/raw_data/') #获取文件夹内所有json包名
count = 1 #计数，用来作为视频名字
for videos in videos_list: #循环json列表，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取资料/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #取出json包中所有视频
for video in content: #循环视频列表，选取每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选的第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制代码
with open('./抖音爬取资料/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记住要先创建路径
f.write(videoMp4) #写入
print('视频{}下载完成'.format(count)) #下载提示
count += 1 #计数+1
本文来自精品栏目《履带案合集》
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网页视频抓取脚本(
本文仅供参考学习,禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任
)
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1）手机（Android和ios）/Android模拟器，今天主要以Android模拟器为主，操作流程是一样的。
(2)抓包工具：fiddel下载地址：
(3）编程工具：pycharm
(4）在安卓模拟器上安装抖音 (MEMO 安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
import os,json,requests
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音数据爬取/抖音爬取资料/raw_data/') #获取文件夹内所有json包名
count = 1 #计数，用来作为视频名字
for videos in videos_list: #循环json列表，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取资料/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #取出json包中所有视频
for video in content: #循环视频列表，选取每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选的第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制代码
with open('./抖音爬取资料/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记住要先创建路径
f.write(videoMp4) #写入
print('视频{}下载完成'.format(count)) #下载提示
count += 1 #计数+1
本文来自精品栏目《履带案合集》
网页视频抓取脚本(怎么去抓取HTTP的请求包?(一)_)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 248 次浏览 • 2022-03-17 00:15
网页视频抓取脚本(怎么去抓取HTTP的请求包?(一)_)
介绍
前两篇文章介绍了如何抓包HTTP请求包，包括代理服务器的使用和抓包方法。因为当前视频网站的视频地址不是直接在html页面上获取的，所以是通过浏览器动态解释js脚本获取视频，然后向视频服务器发送视频请求。所以我们通过获取浏览器生成的HTTP请求来获取视频的下载地址。
思路是直接用firefox
我们想到了可以动态渲染 js 脚本的程序，最常见的是浏览器。我们运行命令
firefox http://the.video.url
您可以使用 Firefox 打开 URL。但是没有显示我们是不能用的，不过后面我们有办法解决这个问题。
python+硒+Phantomjs
因为我们需要渲染JS脚本而不显示界面，所以我们也想到了python+selenium+Phantomjs来动态渲染页面。Phantomjs 是一个无头浏览器（无头浏览器是没有界面的浏览器）。
但是，在 Phantomjs 1.5 版本之后，不再支持 flash 插件。也就是说，虽然 Phantomjs 可以动态加载 JS 脚本，但不能渲染视频。因此，不会发出获取视频的 HTTP 请求。
我通过截图得到渲染后的页面，如下图：
视频播放窗口为黑色，抓包程序无法捕获带有flv字符串的HTTP请求。
我也试了1.4.1版本的Phantomjs，上面说可以通过这个命令加载Flash插件
./bin/phantomjs --load-plugins=yes 示例/snap.js
通过渲染JS脚本，截图得到如下图：
虽然得到的截图和上面的不一样，视频中有加载状态，但是我还是抓不到视频的HTTP请求。最后，在 python 中调用 webdriver.Phantomjs() 时出现错误。
WebDriverException: Message: Can not connect to the Service phantomjs
最后不得不放弃使用 Phantomjs
纤细的
当我在网上搜索headless browser时，我也发现了slimerjs。
PhantomJS 和 SlimerJS 的异同：来自这个文章
PhantomJS 基于 Webkit 内核，不支持 Flash 播放 SlimerJS 基于 Firefox 的 Gecko 内核，支持 Flash 播放，执行过程中会有页面显示
正是我们需要支持Flash播放。但是问题又来了！SlimerJS 不是纯粹的无头浏览器，它需要 DISPLAY！！. 那么我们能做些什么来解决这个问题呢？有！
xvfb
xvfb 通过提供类似于 X 服务器守护进程的环境变量 DISPLAY 并设置程序运行来为程序运行提供环境
通过这个，也可以解决前面提到的第一个火狐遇到的问题。我感觉我一直在一个圈子里= =！
方案实施
最后我们决定使用 slimerjs 来获取页面。因为没有办法通过python的selenium方法调用slimerjs，那么我们只能通过python调用命令行程序的方法来动态渲染页面。slimerjs 脚本如下。当我们调用这个脚本时，我们传入一个网页地址参数。slimerjs 负责打开这个页面并渲染页面的内容。
该脚本的文件名为 getPage.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
我们python调用os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + videoURL) 来渲染视频URL的视频。
我们最终的 Python 程序是 slimerjs_crawl_video.py
import os
import time
open163url = 'http://open.163.com/movie/2016 ... 39%3B
startTime = time.time()
os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + open163url)
print "use time: " + str(time.time() - startTime)
➜ capture_traffic sudo python pypcap_test.py
[sudo] password for honkee:
starting capture
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv?start=107570066
获取视频地址！！
未解决的问题
调用 python slimerjs_crawl_video.py 时
➜ capture_traffic python slimerjs_craw_video.py
Vector smash protection is enabled.
use time: 94.3547639847
我仍然不知道如何控制这个时间。我尝试修改getPage.js的window.setTimeout函数的时间，但还是需要90多秒。我猜python的 os.system() 的限制是阻塞一段时间（90多秒）然后返回。接下来我会查一些相关的。
更新：
今天为了解决这个返回的问题，开始找这个问题的原因，直接找了os.system()函数的文档，说这个函数是阻塞的，等待执行命令在返回之前完成。那么问题应该出在 slimerjs 脚本中。不小心在运行脚本的时候忘记添加视频网页路径参数，很快就返回了。因为我的window.setTimeout()函数设置为10毫秒，那为什么我添加视频网页路径后还要等待90多秒，我打开firefox的firebug并打开了那个网页。在加载所有请求后计算发现此功能的时间。下图是萤火虫的截图。
直到两个红色请求后 90 秒后才指示超时。这是计时器开始计时的时间，加上程序加载所需的时间，超过 90 秒。
那么我们自然会想到在打开页面之外写window.setTimeout()函数，设置返回时间。
获取页面.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10000);
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
最后发现这个标题不太适合这个文章。但是还是没变，因为我原来是按照headless browser的思路解决这个问题的 查看全部
介绍
前两篇文章介绍了如何抓包HTTP请求包，包括代理服务器的使用和抓包方法。因为当前视频网站的视频地址不是直接在html页面上获取的，所以是通过浏览器动态解释js脚本获取视频，然后向视频服务器发送视频请求。所以我们通过获取浏览器生成的HTTP请求来获取视频的下载地址。
思路是直接用firefox
我们想到了可以动态渲染 js 脚本的程序，最常见的是浏览器。我们运行命令
firefox http://the.video.url
您可以使用 Firefox 打开 URL。但是没有显示我们是不能用的，不过后面我们有办法解决这个问题。
python+硒+Phantomjs
因为我们需要渲染JS脚本而不显示界面，所以我们也想到了python+selenium+Phantomjs来动态渲染页面。Phantomjs 是一个无头浏览器（无头浏览器是没有界面的浏览器）。
但是，在 Phantomjs 1.5 版本之后，不再支持 flash 插件。也就是说，虽然 Phantomjs 可以动态加载 JS 脚本，但不能渲染视频。因此，不会发出获取视频的 HTTP 请求。
我通过截图得到渲染后的页面，如下图：
视频播放窗口为黑色，抓包程序无法捕获带有flv字符串的HTTP请求。
我也试了1.4.1版本的Phantomjs，上面说可以通过这个命令加载Flash插件
./bin/phantomjs --load-plugins=yes 示例/snap.js
通过渲染JS脚本，截图得到如下图：
虽然得到的截图和上面的不一样，视频中有加载状态，但是我还是抓不到视频的HTTP请求。最后，在 python 中调用 webdriver.Phantomjs() 时出现错误。
WebDriverException: Message: Can not connect to the Service phantomjs
最后不得不放弃使用 Phantomjs
纤细的
当我在网上搜索headless browser时，我也发现了slimerjs。
PhantomJS 和 SlimerJS 的异同：来自这个文章
PhantomJS 基于 Webkit 内核，不支持 Flash 播放 SlimerJS 基于 Firefox 的 Gecko 内核，支持 Flash 播放，执行过程中会有页面显示
正是我们需要支持Flash播放。但是问题又来了！SlimerJS 不是纯粹的无头浏览器，它需要 DISPLAY！！. 那么我们能做些什么来解决这个问题呢？有！
xvfb
xvfb 通过提供类似于 X 服务器守护进程的环境变量 DISPLAY 并设置程序运行来为程序运行提供环境
通过这个，也可以解决前面提到的第一个火狐遇到的问题。我感觉我一直在一个圈子里= =！
方案实施
最后我们决定使用 slimerjs 来获取页面。因为没有办法通过python的selenium方法调用slimerjs，那么我们只能通过python调用命令行程序的方法来动态渲染页面。slimerjs 脚本如下。当我们调用这个脚本时，我们传入一个网页地址参数。slimerjs 负责打开这个页面并渲染页面的内容。
该脚本的文件名为 getPage.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
我们python调用os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + videoURL) 来渲染视频URL的视频。
我们最终的 Python 程序是 slimerjs_crawl_video.py
import os
import time
open163url = 'http://open.163.com/movie/2016 ... 39%3B
startTime = time.time()
os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + open163url)
print "use time: " + str(time.time() - startTime)
➜ capture_traffic sudo python pypcap_test.py
[sudo] password for honkee:
starting capture
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv?start=107570066
获取视频地址！！
未解决的问题
调用 python slimerjs_crawl_video.py 时
➜ capture_traffic python slimerjs_craw_video.py
Vector smash protection is enabled.
use time: 94.3547639847
我仍然不知道如何控制这个时间。我尝试修改getPage.js的window.setTimeout函数的时间，但还是需要90多秒。我猜python的 os.system() 的限制是阻塞一段时间（90多秒）然后返回。接下来我会查一些相关的。
更新：
今天为了解决这个返回的问题，开始找这个问题的原因，直接找了os.system()函数的文档，说这个函数是阻塞的，等待执行命令在返回之前完成。那么问题应该出在 slimerjs 脚本中。不小心在运行脚本的时候忘记添加视频网页路径参数，很快就返回了。因为我的window.setTimeout()函数设置为10毫秒，那为什么我添加视频网页路径后还要等待90多秒，我打开firefox的firebug并打开了那个网页。在加载所有请求后计算发现此功能的时间。下图是萤火虫的截图。
直到两个红色请求后 90 秒后才指示超时。这是计时器开始计时的时间，加上程序加载所需的时间，超过 90 秒。
那么我们自然会想到在打开页面之外写window.setTimeout()函数，设置返回时间。
获取页面.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10000);
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
最后发现这个标题不太适合这个文章。但是还是没变，因为我原来是按照headless browser的思路解决这个问题的 查看全部
网页视频抓取脚本(怎么去抓取HTTP的请求包?(一)_)
介绍
前两篇文章介绍了如何抓包HTTP请求包，包括代理服务器的使用和抓包方法。因为当前视频网站的视频地址不是直接在html页面上获取的，所以是通过浏览器动态解释js脚本获取视频，然后向视频服务器发送视频请求。所以我们通过获取浏览器生成的HTTP请求来获取视频的下载地址。
思路是直接用firefox
我们想到了可以动态渲染 js 脚本的程序，最常见的是浏览器。我们运行命令
firefox http://the.video.url
您可以使用 Firefox 打开 URL。但是没有显示我们是不能用的，不过后面我们有办法解决这个问题。
python+硒+Phantomjs
因为我们需要渲染JS脚本而不显示界面，所以我们也想到了python+selenium+Phantomjs来动态渲染页面。Phantomjs 是一个无头浏览器（无头浏览器是没有界面的浏览器）。
但是，在 Phantomjs 1.5 版本之后，不再支持 flash 插件。也就是说，虽然 Phantomjs 可以动态加载 JS 脚本，但不能渲染视频。因此，不会发出获取视频的 HTTP 请求。
我通过截图得到渲染后的页面，如下图：
视频播放窗口为黑色，抓包程序无法捕获带有flv字符串的HTTP请求。
我也试了1.4.1版本的Phantomjs，上面说可以通过这个命令加载Flash插件
./bin/phantomjs --load-plugins=yes 示例/snap.js
通过渲染JS脚本，截图得到如下图：
虽然得到的截图和上面的不一样，视频中有加载状态，但是我还是抓不到视频的HTTP请求。最后，在 python 中调用 webdriver.Phantomjs() 时出现错误。
WebDriverException: Message: Can not connect to the Service phantomjs
最后不得不放弃使用 Phantomjs
纤细的
当我在网上搜索headless browser时，我也发现了slimerjs。
PhantomJS 和 SlimerJS 的异同：来自这个文章
PhantomJS 基于 Webkit 内核，不支持 Flash 播放 SlimerJS 基于 Firefox 的 Gecko 内核，支持 Flash 播放，执行过程中会有页面显示
正是我们需要支持Flash播放。但是问题又来了！SlimerJS 不是纯粹的无头浏览器，它需要 DISPLAY！！. 那么我们能做些什么来解决这个问题呢？有！
xvfb
xvfb 通过提供类似于 X 服务器守护进程的环境变量 DISPLAY 并设置程序运行来为程序运行提供环境
通过这个，也可以解决前面提到的第一个火狐遇到的问题。我感觉我一直在一个圈子里= =！
方案实施
最后我们决定使用 slimerjs 来获取页面。因为没有办法通过python的selenium方法调用slimerjs，那么我们只能通过python调用命令行程序的方法来动态渲染页面。slimerjs 脚本如下。当我们调用这个脚本时，我们传入一个网页地址参数。slimerjs 负责打开这个页面并渲染页面的内容。
该脚本的文件名为 getPage.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
我们python调用os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + videoURL) 来渲染视频URL的视频。
我们最终的 Python 程序是 slimerjs_crawl_video.py
import os
import time
open163url = 'http://open.163.com/movie/2016 ... 39%3B
startTime = time.time()
os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + open163url)
print "use time: " + str(time.time() - startTime)
➜ capture_traffic sudo python pypcap_test.py
[sudo] password for honkee:
starting capture
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv?start=107570066
获取视频地址！！
未解决的问题
调用 python slimerjs_crawl_video.py 时
➜ capture_traffic python slimerjs_craw_video.py
Vector smash protection is enabled.
use time: 94.3547639847
我仍然不知道如何控制这个时间。我尝试修改getPage.js的window.setTimeout函数的时间，但还是需要90多秒。我猜python的 os.system() 的限制是阻塞一段时间（90多秒）然后返回。接下来我会查一些相关的。
更新：
今天为了解决这个返回的问题，开始找这个问题的原因，直接找了os.system()函数的文档，说这个函数是阻塞的，等待执行命令在返回之前完成。那么问题应该出在 slimerjs 脚本中。不小心在运行脚本的时候忘记添加视频网页路径参数，很快就返回了。因为我的window.setTimeout()函数设置为10毫秒，那为什么我添加视频网页路径后还要等待90多秒，我打开firefox的firebug并打开了那个网页。在加载所有请求后计算发现此功能的时间。下图是萤火虫的截图。
直到两个红色请求后 90 秒后才指示超时。这是计时器开始计时的时间，加上程序加载所需的时间，超过 90 秒。
那么我们自然会想到在打开页面之外写window.setTimeout()函数，设置返回时间。
获取页面.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10000);
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
最后发现这个标题不太适合这个文章。但是还是没变，因为我原来是按照headless browser的思路解决这个问题的
网页视频抓取脚本(技术就是力量，可以用技术吃一次冠冕堂皇的“霸王餐”)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 33 次浏览 • 2022-03-15 15:14
网页视频抓取脚本(技术就是力量，可以用技术吃一次冠冕堂皇的“霸王餐”)
你有没有想过，“霸王餐”可以公开吃，甚至合法合理？或者很多人会说不可能，但是作者向我们证明了技术就是力量，技术可以用来吃一顿冠冕堂皇的“霸王餐”。
在家做饭可以省钱，这是一个公开的秘密。但作为美食天堂的市民，不去餐厅几乎是不可能的。
随处可见的火锅店、烧烤店，或者美食披萨店，仅仅一眼就足以摧毁大家省钱的意志力。如果你不想损害你的钱包，也不想放弃一个很棒的用餐体验，你必须“赚”自己的钱来支付你的餐费。
来吧，跟随作者的脚步，让你走上吃各种中餐、西餐、中西餐的路。
首先，我们的目标是去最好的餐厅吃霸王餐。这是一项技术工作，有两种方法可以实现：要么让代码来做，要么有很多空闲时间。
本文将简要介绍所使用的技术和编程语言，但不会给出代码或相关内容。将解释如何使用逻辑回归、随机森林、AWS 和自动化脚本，但不会深入。这篇文章更多的是理论而不是实践。
如果你是一个非技术人员，这个 文章 仍然适合你，只是需要更多的时间和精力。文章 中的这些方法大部分都很无聊，这就是我使用自动化脚本来实现它们的原因。
首先，我将从结果开始，然后解释我是如何做到的。
一、我做了什么
在当今的数字时代，Instagram 用户数量是一种资产。有传言说要从大量的粉丝那里赚钱，或者为了我，粉丝来支付我的饭钱，我就是这样做的。
我创建了一个 Instagram 个人资料，其中收录纽约剪影、标志性景点、优雅摩天大楼的照片等。这让我在纽约地区积累了超过 25,000 名粉丝，并且还在快速增长。
我通过 Instagram 消息或电子邮件联系当地餐馆，并在主页上向粉丝发表评论，以换取免费餐点或至少餐点折扣。
我联系的几乎每家餐厅都给了我免费品尝或折扣卡。大多数餐厅都有营销预算，因此他们很乐意为我提供免费用餐体验以进行促销。有时有很多优惠，我不得不把一些送给朋友和家人。
这并不是什么新鲜事，关键是我自动化了整个过程，我的意思是 100% 手动。我编写的代码可以自动查找图片或视频、制作标题、添加主题标签、图片或视频的来源标签、过滤垃圾邮件、帖子、关注和取消关注用户、喜欢、监控我的收件箱等等 自动发送消息和向可能需要促销的餐厅发送电子邮件。
由于我有这个代码，我什至不需要实际登录帐户，我什至不需要花时间在上面。它本质上是一个机器人，但普通人无法分辨，因为它的行为与人类相似。作为它的开发者，我可以坐下来欣赏它（和我的）的工作。
二、我是怎么做到的
我会带你了解我一路上所做的一切。其中一些事情似乎是常识，但是当您使用自动化系统来执行它们时，细节很重要。该过程可以分为三个阶段：内容共享、增长黑客以及销售和推广。
1. 内容分享
事实上，我帐户上发布的内容都不是 原创 的，但我重新分享了其他人的内容，并注明出处。如果有人说我侵权并要求我删除他们的照片，我会立即采取行动。但是因为我在我的分享中收录了他们主页的链接，他们从来没有只是感谢我。
每天多次发布内容是必须的。这是 Instagram 算法确定您的曝光率的主要因素之一（通过“探索页面”）。每天发帖，尤其是在每天的“高峰时段”，可能会非常乏味。大多数人在几周后就放弃了，有时甚至一两天错过一个帖子也会导致曝光率下降。因此，有必要使内容采集和共享的过程自动化。
(1）获取图片和视频
我最初考虑使用爬虫从 Google 图片或社交新闻网站 Reddit 中抓取图片。我遇到的最大困难之一是Instagram对发布的图片大小有特殊要求，最好是“方形”图片，即宽度等于高度，因此发布非方形图片会被拒绝。这使得检索图片非常令人生畏。
我最终决定直接从其他 Instagram 帖子中搜索，因为图像大小符合要求，并且还确切地知道它来自哪里，这在自动化脚本中非常有用。
我采集了 50 个 Instagram 帐户，其中发布了许多纽约的精彩照片。我使用开源软件编写了一个爬虫来下载这些帐户上传的帖子。除了下载的文本内容外，还有图像和一堆元数据，如标题、喜欢和位置。我将爬虫设置为每天凌晨 3 点或我的图片库为空时运行。
这样，我将所有内容都集中在一个地方，并以正确的格式提供各种内容。
(2）自动判断什么是“好”或“坏”的内容
并非 Instagram 上发布的所有内容都值得重新分享。有很多帖子在卖东西、脏话或与我想要的东西无关的东西。以以下两个帖子为例：
这两个帖子来自同一个纽约 Instagram 帐户。左边的帖子是关于自然的，我很想在我的主页上重新分享。右边的广告没有上下文，有两行标题，实际上是在为纽约的移动应用做广告。
如果我把它放在我的主页上，它会很烦人而且不合适。您可以看到喜欢数量的差异 - 8200 与 1000。我需要脚本自动过滤掉右侧的帖子并重新分享左侧的帖子。
所以我不能盲目地重新分享我提取的所有内容。但我再次希望这是一个自动化的过程。所以我需要创建一个算法，可以采取最好的和最坏的。
1）算法的第一部分由一些硬编码的规则组成，第二部分是机器学习模型。
A. 算法的第一部分——硬编码规则
我要做的第一件事是根据元数据中的特定规则优化我的库存。在这个过程中，我必须严谨。如果出现警告，则图片无用。
理论上我可以爬很多内容，但是如果算法在我的页面上发布了不合适的内容，可能在我发现之前就被很多人看到了。
接下来我想做的是看看评论是否可用。我的经验是，不可用的评论大多与有争议的帖子有关，不值得冒险。
我要做的最后一件事是查看图片中是否标记了多个人。很多时候，图片中的标签是为了标记它的来源，这实际上很有用。但是如果图像有多个标签，那么就会出现混乱。
使用这些规则，我可以排除大多数垃圾邮件和不需要的帖子。但是，您无法仅通过帖子是否宣传某些内容来判断帖子是否具有高质量的内容。此外，我的硬编码规则可能仍然会遗漏一些类似销售的广告帖子，所以我想在第一部分完成后通过辅助模型。
B.算法的第二部分——机器学习模型
经过第一部分的算法过滤——硬编码规则，我发现还是有一些垃圾帖子。我不打算手动剔除它们，我打算完全自动化这个过程。
每个帖子都有大量的元数据，包括喜欢、标题、发布时间等等。我最初的目的是尝试预测哪些图像会得到最多的喜欢。不过很明显，网红博主自然会得到更多的点赞，所以这不能作为准确的判断依据。
然后我的想法是使响应变量等于喜欢率（即喜欢/关注者）并尝试做出预测。但是看了每张图片和它的点赞率之后，我认为点赞率和图像质量没有太大的相关性。我不认为那些高赞的照片是高质量的照片。
一些不知名的摄影师发布的图片内容不一定比网红博主差，即使网红的点赞率更高。我决定用分类模型替换回归模型，以评估图像内容的质量并决定是否可以发布——一个简单的是或否的问题。
在查看其他元数据之前，我抓起一堆照片并手动将每张照片标记为 0（坏）或 1（好）。这是一个非常主观的判断，可以说是我根据自己的主观判断做出模型的。但我想我的判断应该和大多数人一样。
我已经生成了数据集。响应变量为 0 或 1（即坏或好）并具有许多特征。每个帖子的元数据可以给我以下信息：
从这七个解释变量中，我更改了一些我认为有用的特性。例如，我更改了评论和喜欢的数量。我从标题中提取了带有“#”号的标签数量作为一列，并对标题中提到的用户数量进行了同样的操作。
我对剩余的标题进行矢量化处理以进行后续自然语言处理。矢量化正在删除外部单词（如“the”、“and”）并将剩余的单词转换为可用于数学分析的数字字段。我得到以下数据：
我使用了许多分类算法，例如支持向量机和随机森林，但最终使用了简单的逻辑回归。
我认为有时最简单的答案就是正确的答案。无论我以哪种方式处理数据，逻辑回归算法在我的测试集上表现最好。
与其他分类算法不同，我可以在进行预测时设置阈值分数。分类算法通常输出二进制类（在我的算法中为 0 或 1），但逻辑回归实际上输出 0 到 1 之间的小数。
例如，它可能会将帖子评分为 0.83 或 0.12。人们通常将阈值设置为 0.5，并将大于 0.5 的所有值设置为 1，其余设置为 0，但这取决于具体的用例。这个过程很关键，所以我将阈值设置为 0.9，并将低于该基准的内容视为无用。
在部署我的模型后，首先通过一套严格的规则对图片和视频进行清理，然后通过 Logistic Regression 过滤掉优秀的素材。现在我可以继续为每个帖子添加描述和评分。
2)自动指令和评分
我现在有一个自动采集相关内容并删除垃圾图像的系统——但我还没有完成。
如果您以前使用过 Instagram，那么您应该知道每个帖子在图片或视频下方都有一个标题。但由于我实际上看不到这些图像，也没有时间为它们加上标题，所以我需要制作一个通用标题。
我做的第一件事是制作最终模板。然后我必须填写代码。让我们一一看看如何填写。
标题
我创建了一个文本文件，其中收录许多可以匹配任何图像的预定义通用标题。这些标题可以是关于纽约的引述、一般性问题或简单的赞美。
对于每个帖子，标题是随机选择的。我有这么多备用标题，我不必担心经常出现的标题。对于我们的示例，我们可以选择“谁能命名这个地点？”。
B. 原产地标记
自动标记图像资源的来源并非易事。通常，Instagram 帐户页面上的图像并不意味着该帐户拥有该图像的版权。此类帐户也可能是重新共享的内容，在页面标题或图像标签中标记图像的来源。
对此，我还是决定先标注图片来源；如果我能根据其他信息找出图片的原创来源，那我以后会继续补充。这样，我基本上可以标记所有的图像资产。
首先我们看一下@likenewyorkcity的这篇帖子，虽然是这个账号分享了图片，但是图片中的tag和页面标题上的@geoffrey.parry才是图片的真正版权拥有者。
理论上，我希望我的代码在识别出这个图像后输出这样的输出：
第一步很简单，我只需要直接标记出现的账号，但是第二步就没那么容易了。
我用REGEX（正则表达式工具）来匹配一些类似于“by”或“photo”的关键词，然后在关键词后面直接找到“@”符号，通过这个方法抓取用户名被我标记为图像源的第二部分。
如果这些 关键词 没有出现在标题中，我会检查是否有人标记了图像，并且这些标记的帐户被“默认”为我应该标记的帐户。这种简单粗暴的方法虽然不是那么完美，但至少比没有那么“默认”好几倍，是值得一试的方法。
我总能查明图像的正确来源。事实上，人们评论说“感谢分享！” 在我的图像下多次（下图是一个很好的例子）
C. 标签
Instagram 允许用户为图片添加 30 个标签，图片将显示在相应的主题下。所以我创建了一个收录 100 多个相关主题的文件：
一开始我每次随机选择30个主题，一段时间后，我可以根据实际结果比较哪些主题标签获得更多“喜欢”。
D. 模板填充
在这三个步骤之后，我能够将信息 采集 填充到最终模板中，并为每个帖子提供“量身定制”的标题。
这是最终输出：
最终成功如下：
我使用了适用于纽约市任何图片的通用标题，标记了图片的 Instagram 帐户和原创来源，并添加了 30 个主题标签以提高帖子的曝光率。如果你继续查看帖子评论，你甚至可以看到原作者感谢我。
E. 邮政
现在我有一个集中管理的图像存储库，并且可以为每篇文章自动生成标题，最后一步就是发布。
我在 AWS 上启动了一个 EC2 实例来托管我的代码，我选择这种方式是因为它比我的个人电脑更可靠——它始终在线，并且项目的工作量在条件下完全由 AWS 免费服务覆盖。
我编写了一个 Python 脚本来随机抓取其中一张图像，并在抓取和清理过程完成后自动生成标题。我设置了一个定时任务：每天早上 8 点、下午 2 点和晚上 7:30 调用我的 API 来完成所有的发布操作。
至此，我已经完全自动化了内容查找和发布过程，我不再需要每天查找资源和发布来运行我的帐户 - 该程序为我完成了一切。
2. 黑客增长
升粉
仅仅发帖是不够的——我需要设计一些方法来不断吸引关注者。由于我不手动执行任何操作，因此我还需要找到一种方法来自动执行此步骤。我的想法是通过直接与观众感兴趣的用户互动来增加帐户的曝光率。
我编写的交互脚本从美国东部标准时间上午 10 点到晚上 7 点运行，在我看来，这是 Instagram 最活跃的时间段。一整天，我的帐户有条不紊地关注、取消关注和喜欢相关用户和照片，以便他们以相同的方式与我互动。
关注（更多数据科学方式）
如果您是 Instagram 用户，无论您是否意识到，我相信您已经被这种方法“碾压”了，这对于试图增加关注者的用户特别有用。如果你有一天在健身板块关注了一个有趣的 Instagram 页面，那么第二天你就会被一群健美运动员和健身模特关注。这种方法虽然看起来很琐碎，但非常有效。
请注意，您不能在 Instagram 上滥用此方法来关注其他帐户。Instagram 的算法非常严格，如果你一天做的太多或关注太多用户，他们会阻止你甚至封禁你的帐户。
此外，您每天最多只能在 Instagram 上获得 7,500 名关注者；并且经过大量测试，我发现你一天可以关注400人，取消关注400人。毕竟运营条件有限，每一次关注都非常宝贵，不能浪费在不太可能关注你的人身上。所以，我决定采集每个动作的元数据，并基于它建立一个模型来预测有人会关注你的可能性，确保我关注的每一个动作都是有意义的。
我花了几分钟手动采集与我一起在该部分下的 20 多个帐户。我没有初始数据，所以我在前几周随机进行了这些操作以增加我的追随者，但更重要的是我需要 采集 尽可能多的元数据，以便我可以构建我的预测模型。
我浏览了 20 多个相关帐户，关注了他们的追随者，喜欢了他们的照片或评论了他们的帖子。在每次关注操作中，我都会尽可能多地获取用户的元数据，以形成一个 CSV 文件，其中收录他们的关注者和关注者的比例，无论他们是公开的还是私人的，或者他们是否有个人资料图片等。
每天，该脚本都会自动扫描 CSV 文件并标记他们的响应，并按 0、1、2 顺序排列它们。如果用户在两天内没有任何回应，则标记为0。如果用户在最近十张图片中没有任何交互，则将其标记为1。2是最理想的结果。在帖子中互动。这样，我的数据集如下所示：
在将数据“输入”到 ML 模型之前，我通过探索性数据分析得出以下结论：
根据上述见解，我优化了最初针对搜索用户的方式。我将设置调整为只在早上关注，主要是寻找女性用户。现在，我终于能够建立一个机器学习模型，在与用户交互之前根据用户的元数据预测是否关注我，这样我就不会浪费我每天可以关注的用户配额来关注某人谁不跟着我。人们。
接下来，我选择使用随机森林算法对后续结果进行分类。最初，我没有设置结构或结果变量，而是使用了许多不同的决策树，因为我想获得它们的可视化流程图。随机森林是对决策树的增强，可纠正单个树中存在的不一致性。在对我的训练数据建模后，测试数据的准确率始终超过 80%，所以这对我来说是一个非常有效的模型。进一步，我将模型应用于爬取用户的代码，优化了关注算法，我的关注者数量开始上升。
脱掉
两天后，我不再关注我关注的人，两天时间足以让我知道他们是否会回来。这样我可以关注更多的人，采集更多的数据，并继续获得追随者。
我为什么要关闭它们？有两个原因：第一，我的粉丝数上限是7500；其次，大家肯定都想提高follow/following比，这样才能体现出自己特别受欢迎，特别有吸引力。
这是一项简单的任务，因为您不需要做出任何决定。您在一天内关注了 400 人，两天后您可以取消阻止这些人。
喜欢
点赞也可以增加追随者。但是我并没有花太多力气去选择一些大家喜欢和喜欢的图片发到我的账号里，因为和上面的其他方法相比，效果不是那么明显。所以，我只是提供了一组预定义的hashtags，通过话题关联，用户的连锁点击，获得一些关注。
3. 自动提升
在这一点上，我有一个特别聪明的 Instagram 机器人。我的纽约主页查找与其相关的内容，剔除不良的潜在帖子，吸引用户群，并全天发布帖子。此外，从早上 7:00 到晚上 10:00，它通过分析喜欢、关注和取消关注的受众来修改其设置，并使用一些算法来优化受众的定义。最重要的是，它的分析和操作更加用户友好，类似于真正的 Instagram 用户。
一两个月，我可以看到追随者的数量明显增加。每天我都会在我的帐户中添加 100 到 500 名新关注者，欣赏我喜爱的城市的美丽画面。
我可以开始享受我的生活，努力工作，和朋友出去吃饭，看电影，而不必花时间手动发布。当我忙于自己的业务时，它可以完全托管我的帐户。
当我有 20,000 名粉丝时，我决定是时候吃喝玩乐了，所以我需要它来自动推广我的产品。
我制作了一个适用于餐馆、剧院、博物馆或商店的通用消息模板。以下是我绞尽脑汁的：
现在，我只需要在发送消息时跟踪帐户名称和我拥有的关注者数量。
我的目标是找到商业用户并像他们一样推销我的产品。商业用户配置文件与常规用户配置文件略有不同 - 商业用户可以将电子邮件、电话号码、地址和其他详细信息添加到他们的网页。但最重要的是，他们的个人资料中都有一个类别标签。
上图是业务用户的示例。在左上角的名字下方，显示是一家韩国餐厅，顶部有电话、邮件、地址等提醒。
我编写了一个 Python 脚本来查找这些类型的页面，并让我的帐户自动向它们发送消息。该脚本采用两个参数，一个初始主题标签和一个要在类别标签中查找的字符串。在这里，我使用标签“Manhattan”和字符串“restaurant”作为示例。
该脚本的作用是提取主题标签并加载照片，然后遍历帖子，直到找到在照片中标记用户的帖子。如果找到它，它会检查它的标签以查看它是否是商业用户。
如果是这样，请查看该用户类别。如果类别中收录“餐厅”一词，他们将收到我的消息。商业用户通常将他们的电子邮件留在他们的页面上，因此会自动发送电子邮件并在后台跟进我的 Instagram 消息。在搜索过程中的任何时候，我都可以将标签更改为#TimesSquare，将目标字符串更改为“博物馆”等。我可以搜索任何我想要的东西。
当我登录我的帐户时，我会看到它自动生成和发送的消息。
如果我转到我的 Gmail 发件箱，我会看到以下邮件：
我还有一个脚本可以监视我的收件箱是否有任何回复并提醒我。如果我收到回复电子邮件，我会联系我的潜在客户。
以上所有操作均由脚本自动运行，无需任何手动操作。
终于明白吃喝了~
最终的结果比我想象的要好，我利用我的 Instagram 推广获得了很多餐厅礼品卡和免费餐点。
借助人工智能、自动化脚本和数据科学的力量，当我的代码脚本自动运行时，我可以高枕无忧。他是一个特别尽责的推销员，让我在自己的时间享受生活。
作者 Chris Buetti，NBCUniversal 的数据工程师，2017 年毕业于维克森林大学。
本文由@CDAData Analyst 翻译发布 每个人都是产品经理。未经许可禁止复制
题图来自Unsplash，基于CC0协议 查看全部
你有没有想过，“霸王餐”可以公开吃，甚至合法合理？或者很多人会说不可能，但是作者向我们证明了技术就是力量，技术可以用来吃一顿冠冕堂皇的“霸王餐”。
在家做饭可以省钱，这是一个公开的秘密。但作为美食天堂的市民，不去餐厅几乎是不可能的。
随处可见的火锅店、烧烤店，或者美食披萨店，仅仅一眼就足以摧毁大家省钱的意志力。如果你不想损害你的钱包，也不想放弃一个很棒的用餐体验，你必须“赚”自己的钱来支付你的餐费。
来吧，跟随作者的脚步，让你走上吃各种中餐、西餐、中西餐的路。
首先，我们的目标是去最好的餐厅吃霸王餐。这是一项技术工作，有两种方法可以实现：要么让代码来做，要么有很多空闲时间。
本文将简要介绍所使用的技术和编程语言，但不会给出代码或相关内容。将解释如何使用逻辑回归、随机森林、AWS 和自动化脚本，但不会深入。这篇文章更多的是理论而不是实践。
如果你是一个非技术人员，这个 文章 仍然适合你，只是需要更多的时间和精力。文章 中的这些方法大部分都很无聊，这就是我使用自动化脚本来实现它们的原因。
首先，我将从结果开始，然后解释我是如何做到的。
一、我做了什么
在当今的数字时代，Instagram 用户数量是一种资产。有传言说要从大量的粉丝那里赚钱，或者为了我，粉丝来支付我的饭钱，我就是这样做的。
我创建了一个 Instagram 个人资料，其中收录纽约剪影、标志性景点、优雅摩天大楼的照片等。这让我在纽约地区积累了超过 25,000 名粉丝，并且还在快速增长。
我通过 Instagram 消息或电子邮件联系当地餐馆，并在主页上向粉丝发表评论，以换取免费餐点或至少餐点折扣。
我联系的几乎每家餐厅都给了我免费品尝或折扣卡。大多数餐厅都有营销预算，因此他们很乐意为我提供免费用餐体验以进行促销。有时有很多优惠，我不得不把一些送给朋友和家人。
这并不是什么新鲜事，关键是我自动化了整个过程，我的意思是 100% 手动。我编写的代码可以自动查找图片或视频、制作标题、添加主题标签、图片或视频的来源标签、过滤垃圾邮件、帖子、关注和取消关注用户、喜欢、监控我的收件箱等等 自动发送消息和向可能需要促销的餐厅发送电子邮件。
由于我有这个代码，我什至不需要实际登录帐户，我什至不需要花时间在上面。它本质上是一个机器人，但普通人无法分辨，因为它的行为与人类相似。作为它的开发者，我可以坐下来欣赏它（和我的）的工作。
二、我是怎么做到的
我会带你了解我一路上所做的一切。其中一些事情似乎是常识，但是当您使用自动化系统来执行它们时，细节很重要。该过程可以分为三个阶段：内容共享、增长黑客以及销售和推广。
1. 内容分享
事实上，我帐户上发布的内容都不是 原创 的，但我重新分享了其他人的内容，并注明出处。如果有人说我侵权并要求我删除他们的照片，我会立即采取行动。但是因为我在我的分享中收录了他们主页的链接，他们从来没有只是感谢我。
每天多次发布内容是必须的。这是 Instagram 算法确定您的曝光率的主要因素之一（通过“探索页面”）。每天发帖，尤其是在每天的“高峰时段”，可能会非常乏味。大多数人在几周后就放弃了，有时甚至一两天错过一个帖子也会导致曝光率下降。因此，有必要使内容采集和共享的过程自动化。
(1）获取图片和视频
我最初考虑使用爬虫从 Google 图片或社交新闻网站 Reddit 中抓取图片。我遇到的最大困难之一是Instagram对发布的图片大小有特殊要求，最好是“方形”图片，即宽度等于高度，因此发布非方形图片会被拒绝。这使得检索图片非常令人生畏。
我最终决定直接从其他 Instagram 帖子中搜索，因为图像大小符合要求，并且还确切地知道它来自哪里，这在自动化脚本中非常有用。
我采集了 50 个 Instagram 帐户，其中发布了许多纽约的精彩照片。我使用开源软件编写了一个爬虫来下载这些帐户上传的帖子。除了下载的文本内容外，还有图像和一堆元数据，如标题、喜欢和位置。我将爬虫设置为每天凌晨 3 点或我的图片库为空时运行。
这样，我将所有内容都集中在一个地方，并以正确的格式提供各种内容。
(2）自动判断什么是“好”或“坏”的内容
并非 Instagram 上发布的所有内容都值得重新分享。有很多帖子在卖东西、脏话或与我想要的东西无关的东西。以以下两个帖子为例：
这两个帖子来自同一个纽约 Instagram 帐户。左边的帖子是关于自然的，我很想在我的主页上重新分享。右边的广告没有上下文，有两行标题，实际上是在为纽约的移动应用做广告。
如果我把它放在我的主页上，它会很烦人而且不合适。您可以看到喜欢数量的差异 - 8200 与 1000。我需要脚本自动过滤掉右侧的帖子并重新分享左侧的帖子。
所以我不能盲目地重新分享我提取的所有内容。但我再次希望这是一个自动化的过程。所以我需要创建一个算法，可以采取最好的和最坏的。
1）算法的第一部分由一些硬编码的规则组成，第二部分是机器学习模型。
A. 算法的第一部分——硬编码规则
我要做的第一件事是根据元数据中的特定规则优化我的库存。在这个过程中，我必须严谨。如果出现警告，则图片无用。
理论上我可以爬很多内容，但是如果算法在我的页面上发布了不合适的内容，可能在我发现之前就被很多人看到了。
接下来我想做的是看看评论是否可用。我的经验是，不可用的评论大多与有争议的帖子有关，不值得冒险。
我要做的最后一件事是查看图片中是否标记了多个人。很多时候，图片中的标签是为了标记它的来源，这实际上很有用。但是如果图像有多个标签，那么就会出现混乱。
使用这些规则，我可以排除大多数垃圾邮件和不需要的帖子。但是，您无法仅通过帖子是否宣传某些内容来判断帖子是否具有高质量的内容。此外，我的硬编码规则可能仍然会遗漏一些类似销售的广告帖子，所以我想在第一部分完成后通过辅助模型。
B.算法的第二部分——机器学习模型
经过第一部分的算法过滤——硬编码规则，我发现还是有一些垃圾帖子。我不打算手动剔除它们，我打算完全自动化这个过程。
每个帖子都有大量的元数据，包括喜欢、标题、发布时间等等。我最初的目的是尝试预测哪些图像会得到最多的喜欢。不过很明显，网红博主自然会得到更多的点赞，所以这不能作为准确的判断依据。
然后我的想法是使响应变量等于喜欢率（即喜欢/关注者）并尝试做出预测。但是看了每张图片和它的点赞率之后，我认为点赞率和图像质量没有太大的相关性。我不认为那些高赞的照片是高质量的照片。
一些不知名的摄影师发布的图片内容不一定比网红博主差，即使网红的点赞率更高。我决定用分类模型替换回归模型，以评估图像内容的质量并决定是否可以发布——一个简单的是或否的问题。
在查看其他元数据之前，我抓起一堆照片并手动将每张照片标记为 0（坏）或 1（好）。这是一个非常主观的判断，可以说是我根据自己的主观判断做出模型的。但我想我的判断应该和大多数人一样。
我已经生成了数据集。响应变量为 0 或 1（即坏或好）并具有许多特征。每个帖子的元数据可以给我以下信息：
从这七个解释变量中，我更改了一些我认为有用的特性。例如，我更改了评论和喜欢的数量。我从标题中提取了带有“#”号的标签数量作为一列，并对标题中提到的用户数量进行了同样的操作。
我对剩余的标题进行矢量化处理以进行后续自然语言处理。矢量化正在删除外部单词（如“the”、“and”）并将剩余的单词转换为可用于数学分析的数字字段。我得到以下数据：
我使用了许多分类算法，例如支持向量机和随机森林，但最终使用了简单的逻辑回归。
我认为有时最简单的答案就是正确的答案。无论我以哪种方式处理数据，逻辑回归算法在我的测试集上表现最好。
与其他分类算法不同，我可以在进行预测时设置阈值分数。分类算法通常输出二进制类（在我的算法中为 0 或 1），但逻辑回归实际上输出 0 到 1 之间的小数。
例如，它可能会将帖子评分为 0.83 或 0.12。人们通常将阈值设置为 0.5，并将大于 0.5 的所有值设置为 1，其余设置为 0，但这取决于具体的用例。这个过程很关键，所以我将阈值设置为 0.9，并将低于该基准的内容视为无用。
在部署我的模型后，首先通过一套严格的规则对图片和视频进行清理，然后通过 Logistic Regression 过滤掉优秀的素材。现在我可以继续为每个帖子添加描述和评分。
2)自动指令和评分
我现在有一个自动采集相关内容并删除垃圾图像的系统——但我还没有完成。
如果您以前使用过 Instagram，那么您应该知道每个帖子在图片或视频下方都有一个标题。但由于我实际上看不到这些图像，也没有时间为它们加上标题，所以我需要制作一个通用标题。
我做的第一件事是制作最终模板。然后我必须填写代码。让我们一一看看如何填写。
标题
我创建了一个文本文件，其中收录许多可以匹配任何图像的预定义通用标题。这些标题可以是关于纽约的引述、一般性问题或简单的赞美。
对于每个帖子，标题是随机选择的。我有这么多备用标题，我不必担心经常出现的标题。对于我们的示例，我们可以选择“谁能命名这个地点？”。
B. 原产地标记
自动标记图像资源的来源并非易事。通常，Instagram 帐户页面上的图像并不意味着该帐户拥有该图像的版权。此类帐户也可能是重新共享的内容，在页面标题或图像标签中标记图像的来源。
对此，我还是决定先标注图片来源；如果我能根据其他信息找出图片的原创来源，那我以后会继续补充。这样，我基本上可以标记所有的图像资产。
首先我们看一下@likenewyorkcity的这篇帖子，虽然是这个账号分享了图片，但是图片中的tag和页面标题上的@geoffrey.parry才是图片的真正版权拥有者。
理论上，我希望我的代码在识别出这个图像后输出这样的输出：
第一步很简单，我只需要直接标记出现的账号，但是第二步就没那么容易了。
我用REGEX（正则表达式工具）来匹配一些类似于“by”或“photo”的关键词，然后在关键词后面直接找到“@”符号，通过这个方法抓取用户名被我标记为图像源的第二部分。
如果这些 关键词 没有出现在标题中，我会检查是否有人标记了图像，并且这些标记的帐户被“默认”为我应该标记的帐户。这种简单粗暴的方法虽然不是那么完美，但至少比没有那么“默认”好几倍，是值得一试的方法。
我总能查明图像的正确来源。事实上，人们评论说“感谢分享！” 在我的图像下多次（下图是一个很好的例子）
C. 标签
Instagram 允许用户为图片添加 30 个标签，图片将显示在相应的主题下。所以我创建了一个收录 100 多个相关主题的文件：
一开始我每次随机选择30个主题，一段时间后，我可以根据实际结果比较哪些主题标签获得更多“喜欢”。
D. 模板填充
在这三个步骤之后，我能够将信息 采集 填充到最终模板中，并为每个帖子提供“量身定制”的标题。
这是最终输出：
最终成功如下：
我使用了适用于纽约市任何图片的通用标题，标记了图片的 Instagram 帐户和原创来源，并添加了 30 个主题标签以提高帖子的曝光率。如果你继续查看帖子评论，你甚至可以看到原作者感谢我。
E. 邮政
现在我有一个集中管理的图像存储库，并且可以为每篇文章自动生成标题，最后一步就是发布。
我在 AWS 上启动了一个 EC2 实例来托管我的代码，我选择这种方式是因为它比我的个人电脑更可靠——它始终在线，并且项目的工作量在条件下完全由 AWS 免费服务覆盖。
我编写了一个 Python 脚本来随机抓取其中一张图像，并在抓取和清理过程完成后自动生成标题。我设置了一个定时任务：每天早上 8 点、下午 2 点和晚上 7:30 调用我的 API 来完成所有的发布操作。
至此，我已经完全自动化了内容查找和发布过程，我不再需要每天查找资源和发布来运行我的帐户 - 该程序为我完成了一切。
2. 黑客增长
升粉
仅仅发帖是不够的——我需要设计一些方法来不断吸引关注者。由于我不手动执行任何操作，因此我还需要找到一种方法来自动执行此步骤。我的想法是通过直接与观众感兴趣的用户互动来增加帐户的曝光率。
我编写的交互脚本从美国东部标准时间上午 10 点到晚上 7 点运行，在我看来，这是 Instagram 最活跃的时间段。一整天，我的帐户有条不紊地关注、取消关注和喜欢相关用户和照片，以便他们以相同的方式与我互动。
关注（更多数据科学方式）
如果您是 Instagram 用户，无论您是否意识到，我相信您已经被这种方法“碾压”了，这对于试图增加关注者的用户特别有用。如果你有一天在健身板块关注了一个有趣的 Instagram 页面，那么第二天你就会被一群健美运动员和健身模特关注。这种方法虽然看起来很琐碎，但非常有效。
请注意，您不能在 Instagram 上滥用此方法来关注其他帐户。Instagram 的算法非常严格，如果你一天做的太多或关注太多用户，他们会阻止你甚至封禁你的帐户。
此外，您每天最多只能在 Instagram 上获得 7,500 名关注者；并且经过大量测试，我发现你一天可以关注400人，取消关注400人。毕竟运营条件有限，每一次关注都非常宝贵，不能浪费在不太可能关注你的人身上。所以，我决定采集每个动作的元数据，并基于它建立一个模型来预测有人会关注你的可能性，确保我关注的每一个动作都是有意义的。
我花了几分钟手动采集与我一起在该部分下的 20 多个帐户。我没有初始数据，所以我在前几周随机进行了这些操作以增加我的追随者，但更重要的是我需要 采集 尽可能多的元数据，以便我可以构建我的预测模型。
我浏览了 20 多个相关帐户，关注了他们的追随者，喜欢了他们的照片或评论了他们的帖子。在每次关注操作中，我都会尽可能多地获取用户的元数据，以形成一个 CSV 文件，其中收录他们的关注者和关注者的比例，无论他们是公开的还是私人的，或者他们是否有个人资料图片等。
每天，该脚本都会自动扫描 CSV 文件并标记他们的响应，并按 0、1、2 顺序排列它们。如果用户在两天内没有任何回应，则标记为0。如果用户在最近十张图片中没有任何交互，则将其标记为1。2是最理想的结果。在帖子中互动。这样，我的数据集如下所示：
在将数据“输入”到 ML 模型之前，我通过探索性数据分析得出以下结论：
根据上述见解，我优化了最初针对搜索用户的方式。我将设置调整为只在早上关注，主要是寻找女性用户。现在，我终于能够建立一个机器学习模型，在与用户交互之前根据用户的元数据预测是否关注我，这样我就不会浪费我每天可以关注的用户配额来关注某人谁不跟着我。人们。
接下来，我选择使用随机森林算法对后续结果进行分类。最初，我没有设置结构或结果变量，而是使用了许多不同的决策树，因为我想获得它们的可视化流程图。随机森林是对决策树的增强，可纠正单个树中存在的不一致性。在对我的训练数据建模后，测试数据的准确率始终超过 80%，所以这对我来说是一个非常有效的模型。进一步，我将模型应用于爬取用户的代码，优化了关注算法，我的关注者数量开始上升。
脱掉
两天后，我不再关注我关注的人，两天时间足以让我知道他们是否会回来。这样我可以关注更多的人，采集更多的数据，并继续获得追随者。
我为什么要关闭它们？有两个原因：第一，我的粉丝数上限是7500；其次，大家肯定都想提高follow/following比，这样才能体现出自己特别受欢迎，特别有吸引力。
这是一项简单的任务，因为您不需要做出任何决定。您在一天内关注了 400 人，两天后您可以取消阻止这些人。
喜欢
点赞也可以增加追随者。但是我并没有花太多力气去选择一些大家喜欢和喜欢的图片发到我的账号里，因为和上面的其他方法相比，效果不是那么明显。所以，我只是提供了一组预定义的hashtags，通过话题关联，用户的连锁点击，获得一些关注。
3. 自动提升
在这一点上，我有一个特别聪明的 Instagram 机器人。我的纽约主页查找与其相关的内容，剔除不良的潜在帖子，吸引用户群，并全天发布帖子。此外，从早上 7:00 到晚上 10:00，它通过分析喜欢、关注和取消关注的受众来修改其设置，并使用一些算法来优化受众的定义。最重要的是，它的分析和操作更加用户友好，类似于真正的 Instagram 用户。
一两个月，我可以看到追随者的数量明显增加。每天我都会在我的帐户中添加 100 到 500 名新关注者，欣赏我喜爱的城市的美丽画面。
我可以开始享受我的生活，努力工作，和朋友出去吃饭，看电影，而不必花时间手动发布。当我忙于自己的业务时，它可以完全托管我的帐户。
当我有 20,000 名粉丝时，我决定是时候吃喝玩乐了，所以我需要它来自动推广我的产品。
我制作了一个适用于餐馆、剧院、博物馆或商店的通用消息模板。以下是我绞尽脑汁的：
现在，我只需要在发送消息时跟踪帐户名称和我拥有的关注者数量。
我的目标是找到商业用户并像他们一样推销我的产品。商业用户配置文件与常规用户配置文件略有不同 - 商业用户可以将电子邮件、电话号码、地址和其他详细信息添加到他们的网页。但最重要的是，他们的个人资料中都有一个类别标签。
上图是业务用户的示例。在左上角的名字下方，显示是一家韩国餐厅，顶部有电话、邮件、地址等提醒。
我编写了一个 Python 脚本来查找这些类型的页面，并让我的帐户自动向它们发送消息。该脚本采用两个参数，一个初始主题标签和一个要在类别标签中查找的字符串。在这里，我使用标签“Manhattan”和字符串“restaurant”作为示例。
该脚本的作用是提取主题标签并加载照片，然后遍历帖子，直到找到在照片中标记用户的帖子。如果找到它，它会检查它的标签以查看它是否是商业用户。
如果是这样，请查看该用户类别。如果类别中收录“餐厅”一词，他们将收到我的消息。商业用户通常将他们的电子邮件留在他们的页面上，因此会自动发送电子邮件并在后台跟进我的 Instagram 消息。在搜索过程中的任何时候，我都可以将标签更改为#TimesSquare，将目标字符串更改为“博物馆”等。我可以搜索任何我想要的东西。
当我登录我的帐户时，我会看到它自动生成和发送的消息。
如果我转到我的 Gmail 发件箱，我会看到以下邮件：
我还有一个脚本可以监视我的收件箱是否有任何回复并提醒我。如果我收到回复电子邮件，我会联系我的潜在客户。
以上所有操作均由脚本自动运行，无需任何手动操作。
终于明白吃喝了~
最终的结果比我想象的要好，我利用我的 Instagram 推广获得了很多餐厅礼品卡和免费餐点。
借助人工智能、自动化脚本和数据科学的力量，当我的代码脚本自动运行时，我可以高枕无忧。他是一个特别尽责的推销员，让我在自己的时间享受生活。
作者 Chris Buetti，NBCUniversal 的数据工程师，2017 年毕业于维克森林大学。
本文由@CDAData Analyst 翻译发布 每个人都是产品经理。未经许可禁止复制
题图来自Unsplash，基于CC0协议 查看全部
网页视频抓取脚本(技术就是力量，可以用技术吃一次冠冕堂皇的“霸王餐”)
你有没有想过，“霸王餐”可以公开吃，甚至合法合理？或者很多人会说不可能，但是作者向我们证明了技术就是力量，技术可以用来吃一顿冠冕堂皇的“霸王餐”。
在家做饭可以省钱，这是一个公开的秘密。但作为美食天堂的市民，不去餐厅几乎是不可能的。
随处可见的火锅店、烧烤店，或者美食披萨店，仅仅一眼就足以摧毁大家省钱的意志力。如果你不想损害你的钱包，也不想放弃一个很棒的用餐体验，你必须“赚”自己的钱来支付你的餐费。
来吧，跟随作者的脚步，让你走上吃各种中餐、西餐、中西餐的路。
首先，我们的目标是去最好的餐厅吃霸王餐。这是一项技术工作，有两种方法可以实现：要么让代码来做，要么有很多空闲时间。
本文将简要介绍所使用的技术和编程语言，但不会给出代码或相关内容。将解释如何使用逻辑回归、随机森林、AWS 和自动化脚本，但不会深入。这篇文章更多的是理论而不是实践。
如果你是一个非技术人员，这个 文章 仍然适合你，只是需要更多的时间和精力。文章 中的这些方法大部分都很无聊，这就是我使用自动化脚本来实现它们的原因。
首先，我将从结果开始，然后解释我是如何做到的。
一、我做了什么
在当今的数字时代，Instagram 用户数量是一种资产。有传言说要从大量的粉丝那里赚钱，或者为了我，粉丝来支付我的饭钱，我就是这样做的。
我创建了一个 Instagram 个人资料，其中收录纽约剪影、标志性景点、优雅摩天大楼的照片等。这让我在纽约地区积累了超过 25,000 名粉丝，并且还在快速增长。
我通过 Instagram 消息或电子邮件联系当地餐馆，并在主页上向粉丝发表评论，以换取免费餐点或至少餐点折扣。
我联系的几乎每家餐厅都给了我免费品尝或折扣卡。大多数餐厅都有营销预算，因此他们很乐意为我提供免费用餐体验以进行促销。有时有很多优惠，我不得不把一些送给朋友和家人。
这并不是什么新鲜事，关键是我自动化了整个过程，我的意思是 100% 手动。我编写的代码可以自动查找图片或视频、制作标题、添加主题标签、图片或视频的来源标签、过滤垃圾邮件、帖子、关注和取消关注用户、喜欢、监控我的收件箱等等 自动发送消息和向可能需要促销的餐厅发送电子邮件。
由于我有这个代码，我什至不需要实际登录帐户，我什至不需要花时间在上面。它本质上是一个机器人，但普通人无法分辨，因为它的行为与人类相似。作为它的开发者，我可以坐下来欣赏它（和我的）的工作。
二、我是怎么做到的
我会带你了解我一路上所做的一切。其中一些事情似乎是常识，但是当您使用自动化系统来执行它们时，细节很重要。该过程可以分为三个阶段：内容共享、增长黑客以及销售和推广。
1. 内容分享
事实上，我帐户上发布的内容都不是 原创 的，但我重新分享了其他人的内容，并注明出处。如果有人说我侵权并要求我删除他们的照片，我会立即采取行动。但是因为我在我的分享中收录了他们主页的链接，他们从来没有只是感谢我。
每天多次发布内容是必须的。这是 Instagram 算法确定您的曝光率的主要因素之一（通过“探索页面”）。每天发帖，尤其是在每天的“高峰时段”，可能会非常乏味。大多数人在几周后就放弃了，有时甚至一两天错过一个帖子也会导致曝光率下降。因此，有必要使内容采集和共享的过程自动化。
(1）获取图片和视频
我最初考虑使用爬虫从 Google 图片或社交新闻网站 Reddit 中抓取图片。我遇到的最大困难之一是Instagram对发布的图片大小有特殊要求，最好是“方形”图片，即宽度等于高度，因此发布非方形图片会被拒绝。这使得检索图片非常令人生畏。
我最终决定直接从其他 Instagram 帖子中搜索，因为图像大小符合要求，并且还确切地知道它来自哪里，这在自动化脚本中非常有用。
我采集了 50 个 Instagram 帐户，其中发布了许多纽约的精彩照片。我使用开源软件编写了一个爬虫来下载这些帐户上传的帖子。除了下载的文本内容外，还有图像和一堆元数据，如标题、喜欢和位置。我将爬虫设置为每天凌晨 3 点或我的图片库为空时运行。
这样，我将所有内容都集中在一个地方，并以正确的格式提供各种内容。
(2）自动判断什么是“好”或“坏”的内容
并非 Instagram 上发布的所有内容都值得重新分享。有很多帖子在卖东西、脏话或与我想要的东西无关的东西。以以下两个帖子为例：
这两个帖子来自同一个纽约 Instagram 帐户。左边的帖子是关于自然的，我很想在我的主页上重新分享。右边的广告没有上下文，有两行标题，实际上是在为纽约的移动应用做广告。
如果我把它放在我的主页上，它会很烦人而且不合适。您可以看到喜欢数量的差异 - 8200 与 1000。我需要脚本自动过滤掉右侧的帖子并重新分享左侧的帖子。
所以我不能盲目地重新分享我提取的所有内容。但我再次希望这是一个自动化的过程。所以我需要创建一个算法，可以采取最好的和最坏的。
1）算法的第一部分由一些硬编码的规则组成，第二部分是机器学习模型。
A. 算法的第一部分——硬编码规则
我要做的第一件事是根据元数据中的特定规则优化我的库存。在这个过程中，我必须严谨。如果出现警告，则图片无用。
理论上我可以爬很多内容，但是如果算法在我的页面上发布了不合适的内容，可能在我发现之前就被很多人看到了。
接下来我想做的是看看评论是否可用。我的经验是，不可用的评论大多与有争议的帖子有关，不值得冒险。
我要做的最后一件事是查看图片中是否标记了多个人。很多时候，图片中的标签是为了标记它的来源，这实际上很有用。但是如果图像有多个标签，那么就会出现混乱。
使用这些规则，我可以排除大多数垃圾邮件和不需要的帖子。但是，您无法仅通过帖子是否宣传某些内容来判断帖子是否具有高质量的内容。此外，我的硬编码规则可能仍然会遗漏一些类似销售的广告帖子，所以我想在第一部分完成后通过辅助模型。
B.算法的第二部分——机器学习模型
经过第一部分的算法过滤——硬编码规则，我发现还是有一些垃圾帖子。我不打算手动剔除它们，我打算完全自动化这个过程。
每个帖子都有大量的元数据，包括喜欢、标题、发布时间等等。我最初的目的是尝试预测哪些图像会得到最多的喜欢。不过很明显，网红博主自然会得到更多的点赞，所以这不能作为准确的判断依据。
然后我的想法是使响应变量等于喜欢率（即喜欢/关注者）并尝试做出预测。但是看了每张图片和它的点赞率之后，我认为点赞率和图像质量没有太大的相关性。我不认为那些高赞的照片是高质量的照片。
一些不知名的摄影师发布的图片内容不一定比网红博主差，即使网红的点赞率更高。我决定用分类模型替换回归模型，以评估图像内容的质量并决定是否可以发布——一个简单的是或否的问题。
在查看其他元数据之前，我抓起一堆照片并手动将每张照片标记为 0（坏）或 1（好）。这是一个非常主观的判断，可以说是我根据自己的主观判断做出模型的。但我想我的判断应该和大多数人一样。
我已经生成了数据集。响应变量为 0 或 1（即坏或好）并具有许多特征。每个帖子的元数据可以给我以下信息：
从这七个解释变量中，我更改了一些我认为有用的特性。例如，我更改了评论和喜欢的数量。我从标题中提取了带有“#”号的标签数量作为一列，并对标题中提到的用户数量进行了同样的操作。
我对剩余的标题进行矢量化处理以进行后续自然语言处理。矢量化正在删除外部单词（如“the”、“and”）并将剩余的单词转换为可用于数学分析的数字字段。我得到以下数据：
我使用了许多分类算法，例如支持向量机和随机森林，但最终使用了简单的逻辑回归。
我认为有时最简单的答案就是正确的答案。无论我以哪种方式处理数据，逻辑回归算法在我的测试集上表现最好。
与其他分类算法不同，我可以在进行预测时设置阈值分数。分类算法通常输出二进制类（在我的算法中为 0 或 1），但逻辑回归实际上输出 0 到 1 之间的小数。
例如，它可能会将帖子评分为 0.83 或 0.12。人们通常将阈值设置为 0.5，并将大于 0.5 的所有值设置为 1，其余设置为 0，但这取决于具体的用例。这个过程很关键，所以我将阈值设置为 0.9，并将低于该基准的内容视为无用。
在部署我的模型后，首先通过一套严格的规则对图片和视频进行清理，然后通过 Logistic Regression 过滤掉优秀的素材。现在我可以继续为每个帖子添加描述和评分。
2)自动指令和评分
我现在有一个自动采集相关内容并删除垃圾图像的系统——但我还没有完成。
如果您以前使用过 Instagram，那么您应该知道每个帖子在图片或视频下方都有一个标题。但由于我实际上看不到这些图像，也没有时间为它们加上标题，所以我需要制作一个通用标题。
我做的第一件事是制作最终模板。然后我必须填写代码。让我们一一看看如何填写。
标题
我创建了一个文本文件，其中收录许多可以匹配任何图像的预定义通用标题。这些标题可以是关于纽约的引述、一般性问题或简单的赞美。
对于每个帖子，标题是随机选择的。我有这么多备用标题，我不必担心经常出现的标题。对于我们的示例，我们可以选择“谁能命名这个地点？”。
B. 原产地标记
自动标记图像资源的来源并非易事。通常，Instagram 帐户页面上的图像并不意味着该帐户拥有该图像的版权。此类帐户也可能是重新共享的内容，在页面标题或图像标签中标记图像的来源。
对此，我还是决定先标注图片来源；如果我能根据其他信息找出图片的原创来源，那我以后会继续补充。这样，我基本上可以标记所有的图像资产。
首先我们看一下@likenewyorkcity的这篇帖子，虽然是这个账号分享了图片，但是图片中的tag和页面标题上的@geoffrey.parry才是图片的真正版权拥有者。
理论上，我希望我的代码在识别出这个图像后输出这样的输出：
第一步很简单，我只需要直接标记出现的账号，但是第二步就没那么容易了。
我用REGEX（正则表达式工具）来匹配一些类似于“by”或“photo”的关键词，然后在关键词后面直接找到“@”符号，通过这个方法抓取用户名被我标记为图像源的第二部分。
如果这些 关键词 没有出现在标题中，我会检查是否有人标记了图像，并且这些标记的帐户被“默认”为我应该标记的帐户。这种简单粗暴的方法虽然不是那么完美，但至少比没有那么“默认”好几倍，是值得一试的方法。
我总能查明图像的正确来源。事实上，人们评论说“感谢分享！” 在我的图像下多次（下图是一个很好的例子）
C. 标签
Instagram 允许用户为图片添加 30 个标签，图片将显示在相应的主题下。所以我创建了一个收录 100 多个相关主题的文件：
一开始我每次随机选择30个主题，一段时间后，我可以根据实际结果比较哪些主题标签获得更多“喜欢”。
D. 模板填充
在这三个步骤之后，我能够将信息 采集 填充到最终模板中，并为每个帖子提供“量身定制”的标题。
这是最终输出：
最终成功如下：
我使用了适用于纽约市任何图片的通用标题，标记了图片的 Instagram 帐户和原创来源，并添加了 30 个主题标签以提高帖子的曝光率。如果你继续查看帖子评论，你甚至可以看到原作者感谢我。
E. 邮政
现在我有一个集中管理的图像存储库，并且可以为每篇文章自动生成标题，最后一步就是发布。
我在 AWS 上启动了一个 EC2 实例来托管我的代码，我选择这种方式是因为它比我的个人电脑更可靠——它始终在线，并且项目的工作量在条件下完全由 AWS 免费服务覆盖。
我编写了一个 Python 脚本来随机抓取其中一张图像，并在抓取和清理过程完成后自动生成标题。我设置了一个定时任务：每天早上 8 点、下午 2 点和晚上 7:30 调用我的 API 来完成所有的发布操作。
至此，我已经完全自动化了内容查找和发布过程，我不再需要每天查找资源和发布来运行我的帐户 - 该程序为我完成了一切。
2. 黑客增长
升粉
仅仅发帖是不够的——我需要设计一些方法来不断吸引关注者。由于我不手动执行任何操作，因此我还需要找到一种方法来自动执行此步骤。我的想法是通过直接与观众感兴趣的用户互动来增加帐户的曝光率。
我编写的交互脚本从美国东部标准时间上午 10 点到晚上 7 点运行，在我看来，这是 Instagram 最活跃的时间段。一整天，我的帐户有条不紊地关注、取消关注和喜欢相关用户和照片，以便他们以相同的方式与我互动。
关注（更多数据科学方式）
如果您是 Instagram 用户，无论您是否意识到，我相信您已经被这种方法“碾压”了，这对于试图增加关注者的用户特别有用。如果你有一天在健身板块关注了一个有趣的 Instagram 页面，那么第二天你就会被一群健美运动员和健身模特关注。这种方法虽然看起来很琐碎，但非常有效。
请注意，您不能在 Instagram 上滥用此方法来关注其他帐户。Instagram 的算法非常严格，如果你一天做的太多或关注太多用户，他们会阻止你甚至封禁你的帐户。
此外，您每天最多只能在 Instagram 上获得 7,500 名关注者；并且经过大量测试，我发现你一天可以关注400人，取消关注400人。毕竟运营条件有限，每一次关注都非常宝贵，不能浪费在不太可能关注你的人身上。所以，我决定采集每个动作的元数据，并基于它建立一个模型来预测有人会关注你的可能性，确保我关注的每一个动作都是有意义的。
我花了几分钟手动采集与我一起在该部分下的 20 多个帐户。我没有初始数据，所以我在前几周随机进行了这些操作以增加我的追随者，但更重要的是我需要 采集 尽可能多的元数据，以便我可以构建我的预测模型。
我浏览了 20 多个相关帐户，关注了他们的追随者，喜欢了他们的照片或评论了他们的帖子。在每次关注操作中，我都会尽可能多地获取用户的元数据，以形成一个 CSV 文件，其中收录他们的关注者和关注者的比例，无论他们是公开的还是私人的，或者他们是否有个人资料图片等。
每天，该脚本都会自动扫描 CSV 文件并标记他们的响应，并按 0、1、2 顺序排列它们。如果用户在两天内没有任何回应，则标记为0。如果用户在最近十张图片中没有任何交互，则将其标记为1。2是最理想的结果。在帖子中互动。这样，我的数据集如下所示：
在将数据“输入”到 ML 模型之前，我通过探索性数据分析得出以下结论：
根据上述见解，我优化了最初针对搜索用户的方式。我将设置调整为只在早上关注，主要是寻找女性用户。现在，我终于能够建立一个机器学习模型，在与用户交互之前根据用户的元数据预测是否关注我，这样我就不会浪费我每天可以关注的用户配额来关注某人谁不跟着我。人们。
接下来，我选择使用随机森林算法对后续结果进行分类。最初，我没有设置结构或结果变量，而是使用了许多不同的决策树，因为我想获得它们的可视化流程图。随机森林是对决策树的增强，可纠正单个树中存在的不一致性。在对我的训练数据建模后，测试数据的准确率始终超过 80%，所以这对我来说是一个非常有效的模型。进一步，我将模型应用于爬取用户的代码，优化了关注算法，我的关注者数量开始上升。
脱掉
两天后，我不再关注我关注的人，两天时间足以让我知道他们是否会回来。这样我可以关注更多的人，采集更多的数据，并继续获得追随者。
我为什么要关闭它们？有两个原因：第一，我的粉丝数上限是7500；其次，大家肯定都想提高follow/following比，这样才能体现出自己特别受欢迎，特别有吸引力。
这是一项简单的任务，因为您不需要做出任何决定。您在一天内关注了 400 人，两天后您可以取消阻止这些人。
喜欢
点赞也可以增加追随者。但是我并没有花太多力气去选择一些大家喜欢和喜欢的图片发到我的账号里，因为和上面的其他方法相比，效果不是那么明显。所以，我只是提供了一组预定义的hashtags，通过话题关联，用户的连锁点击，获得一些关注。
3. 自动提升
在这一点上，我有一个特别聪明的 Instagram 机器人。我的纽约主页查找与其相关的内容，剔除不良的潜在帖子，吸引用户群，并全天发布帖子。此外，从早上 7:00 到晚上 10:00，它通过分析喜欢、关注和取消关注的受众来修改其设置，并使用一些算法来优化受众的定义。最重要的是，它的分析和操作更加用户友好，类似于真正的 Instagram 用户。
一两个月，我可以看到追随者的数量明显增加。每天我都会在我的帐户中添加 100 到 500 名新关注者，欣赏我喜爱的城市的美丽画面。
我可以开始享受我的生活，努力工作，和朋友出去吃饭，看电影，而不必花时间手动发布。当我忙于自己的业务时，它可以完全托管我的帐户。
当我有 20,000 名粉丝时，我决定是时候吃喝玩乐了，所以我需要它来自动推广我的产品。
我制作了一个适用于餐馆、剧院、博物馆或商店的通用消息模板。以下是我绞尽脑汁的：
现在，我只需要在发送消息时跟踪帐户名称和我拥有的关注者数量。
我的目标是找到商业用户并像他们一样推销我的产品。商业用户配置文件与常规用户配置文件略有不同 - 商业用户可以将电子邮件、电话号码、地址和其他详细信息添加到他们的网页。但最重要的是，他们的个人资料中都有一个类别标签。
上图是业务用户的示例。在左上角的名字下方，显示是一家韩国餐厅，顶部有电话、邮件、地址等提醒。
我编写了一个 Python 脚本来查找这些类型的页面，并让我的帐户自动向它们发送消息。该脚本采用两个参数，一个初始主题标签和一个要在类别标签中查找的字符串。在这里，我使用标签“Manhattan”和字符串“restaurant”作为示例。
该脚本的作用是提取主题标签并加载照片，然后遍历帖子，直到找到在照片中标记用户的帖子。如果找到它，它会检查它的标签以查看它是否是商业用户。
如果是这样，请查看该用户类别。如果类别中收录“餐厅”一词，他们将收到我的消息。商业用户通常将他们的电子邮件留在他们的页面上，因此会自动发送电子邮件并在后台跟进我的 Instagram 消息。在搜索过程中的任何时候，我都可以将标签更改为#TimesSquare，将目标字符串更改为“博物馆”等。我可以搜索任何我想要的东西。
当我登录我的帐户时，我会看到它自动生成和发送的消息。
如果我转到我的 Gmail 发件箱，我会看到以下邮件：
我还有一个脚本可以监视我的收件箱是否有任何回复并提醒我。如果我收到回复电子邮件，我会联系我的潜在客户。
以上所有操作均由脚本自动运行，无需任何手动操作。
终于明白吃喝了~
最终的结果比我想象的要好，我利用我的 Instagram 推广获得了很多餐厅礼品卡和免费餐点。
借助人工智能、自动化脚本和数据科学的力量，当我的代码脚本自动运行时，我可以高枕无忧。他是一个特别尽责的推销员，让我在自己的时间享受生活。
作者 Chris Buetti，NBCUniversal 的数据工程师，2017 年毕业于维克森林大学。
本文由@CDAData Analyst 翻译发布 每个人都是产品经理。未经许可禁止复制
题图来自Unsplash，基于CC0协议
网页视频抓取脚本(DS打数机操作界面“配置”菜单：打数机有智能判断能力 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 28 次浏览 • 2022-03-15 01:03
网页视频抓取脚本(DS打数机操作界面“配置”菜单：打数机有智能判断能力
)
DS 打印机操作界面 DS 打印机由菜单栏、操作窗口、浏览器窗口、状态面板和日志五个部分组成，如图 1 所示。下面将详细介绍各个部分的功能。
图 1：DS 计数器操作界面
菜单栏
菜单栏：包括文件、配置、高级和帮助四个部分，如图2所示，通过这些菜单可以更好的控制和优化DS机器的运行，下面将分别进行说明。
图 2：DS 计数器的菜单栏
文档
第一次运行最好设置好爬虫名称和存储路径，以便以后检查爬虫的运行情况和查找数据文件。
Tips：如果使用采集功能，同时运行多个窗口一起爬取，几天后会生成多个子目录。Windows下，文件名加上目录名不能超过250个字母（大约），否则爬取结果不会被保存。随着子目录数量的增加，这个限制会逐渐接近。然后定期修改存储路径，使爬取结果文件存在于新目录中。
配置
为了提高捕获效率和可靠性，可以根据网络环境、计算机配置级别和目标网站的速度来配置DS计数器的运行参数，如图3所示。
图 3：DS 乘数“配置”菜单
温馨提示：电脑具有智能判断能力。它在超时期限到期之前不会开始抓取网页内容，而是使用一系列智能判断标志。一旦找到条件，爬取过程将立即开始。因此，没有必要设置超时时间。顾虑太多，等到网络异常或者爬取规则不合适的时候超时。
滚动速度（scrollWindowRatio）：正整数或负整数，-1与1相同，表示没有速度变化。1 表示速度增加。假设N>1，那么每个滚动屏幕会延迟1/N秒；假设 Ncrontab 调度器控制 采集 任务，一个更好的参数组合是 scrollMorePages = 5scrollWindowRatio = -2 滚动次数 (scrollMorePages )：额外的滚动次数，默认值为 0，表示不滚动。滚动功能用于抓取 AJAX 网页上的数据，最初不会从服务器下载，直到用户滚动浏览器屏幕并将数据显示在窗口中。请注意，这个数字并不代表确切的滚动次数，因为程序会根据网页长度的变化自动调整滚动次数。这个数字可以看成是额外滚动的次数，也就是为了保证抓取到最完整的数据，滚动的次数就足够了。次数之上的附加次数。常用值：3 到 5。详细用法见如何自动滚动捕获 AJAX网站 数据
提示：勾选“Timer Triggered”后，有时网页未完全显示时会被抓取。这时候可能会漏掉内容。那么，一般的使用原则是：先不要设置这个选项，只有觉得有必要才设置。
先进的
这些高级功能只在一些特殊场景下使用，通常保持默认设置。
帮助
在使用Jisouke网络爬虫时，遇到不懂的问题，点击帮助菜单，总能找到你想要的答案。
操作窗口
操作窗口由搜索窗口和快捷菜单组成。在这里，您可以搜索主题名称、启动主题的爬取任务、管理主题的线程以及添加爬取 URL。总之，这是管理抓取任务的主窗口，如图 4 所示。
图 4：DS 计数器操作窗口
搜索窗口
搜索窗口用于搜索主题。通过搜索框输入主题名称。如果忘记了主题名称，可以使用通配符*进行模糊搜索，搜索结果将显示在列表中，包括主题名称、示例页面、单项搜索、集体搜索4项信息。在，
温馨提示：DS电脑只有一个窗口，带有菜单栏和操作窗口，称为管理窗口；而简化版的DS电脑窗口可以有多个窗口，但没有菜单栏和操作窗口，仅用于采集数据。例如，采集窗口是简单抓取数据的窗口的简化版本。
提示：DS 计数器最多允许 20 个采集窗口。这是因为主题列表最多可以显示20个主题名称，所以总共可以激活20个采集窗口，每个主题的采集窗口都有一个固定的数量。，与列表中的主题编号一一对应。如果已经运行了 20 个采集窗口，还需要重新运行新主题的采集窗口，那么 DS 计数器会根据主题列表中新主题的序号，使用对应编号的采集窗口，以便使用先前运行的。话题被强行停止。因此，在运行采集窗口时，要注意主题号和采集窗口号的对应关系，以减少强制停止。请使用“窗口类型”和“
快捷菜单
在搜索窗口上单击鼠标右键，会弹出一个快捷菜单，其中包括“抓取网页”、“浏览主题”、“统计潜在客户”、“管理潜在客户”和“调度”五个快捷操作。
提示：激活所有线索是有限制的。一批只能激活10000条线索。如果您需要激活的线索数量超过此数量，请联系我们。或者使用计数器重新抓取这些 URL 并生成潜在客户。
浏览器窗口
这是所见即所得的重要特征。在爬取过程中，该窗口显示原创网页内容。通过观察这个窗口，很容易判断爬取过程是否正常，例如是否被目标网站阻塞。需要验证码。在很多情况下，人机交互也可以用于半自动捕捉。比如输入验证码后，抓包过程可以再次自动运行；又如，手动输入查询条件后，计数器会自动执行内容抓取。
温馨提示：DS打印机支持自动输入验证码功能，连接打码平台即可处理各类验证码。请参阅“自动登录验证码识别”。
状态面板
用于描述采集任务运行状态的接口，包括任务的主题名、开始时间、线程数、剩余线程数、服务器连接数。服务器连接正常时，状态栏显示为
，显示为连接错误
，如果您遇到连接错误，您可以联系我们。
图 5：DS 乘数的状态面板
提示：线索数右边的字母表示具体的运行状态，在采集数据的过程中会快速闪烁。当您怀疑运行状态异常时，请告诉我们计数器停止状态的字母（企业QQ：），我们帮您诊断问题。
日志
在爬取过程中，如果遇到一些特殊事件，会显示在窗口下方的日志窗口中。每个事件中收录的信息包括时间、级别、线程号、处理器名称和消息内容。所有事件分为4个级别，分别代表：调试、提示、警告和错误。数字范围从 1 到 4。数字越大，严重性越高。
如果爬取失败，可以记下线索编号，进入MS柜台，使用菜单“工具”->“加载规则”->“按线索编号”将目标页面和爬取规则加载到同时工作。在舞台上，使用爬取规则检查目标页面是否合适，如果不合适，可以修改爬取规则。
如有疑问，您可以或
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)
DS 打印机操作界面 DS 打印机由菜单栏、操作窗口、浏览器窗口、状态面板和日志五个部分组成，如图 1 所示。下面将详细介绍各个部分的功能。
图 1：DS 计数器操作界面
菜单栏
菜单栏：包括文件、配置、高级和帮助四个部分，如图2所示，通过这些菜单可以更好的控制和优化DS机器的运行，下面将分别进行说明。
图 2：DS 计数器的菜单栏
文档
第一次运行最好设置好爬虫名称和存储路径，以便以后检查爬虫的运行情况和查找数据文件。
Tips：如果使用采集功能，同时运行多个窗口一起爬取，几天后会生成多个子目录。Windows下，文件名加上目录名不能超过250个字母（大约），否则爬取结果不会被保存。随着子目录数量的增加，这个限制会逐渐接近。然后定期修改存储路径，使爬取结果文件存在于新目录中。
配置
为了提高捕获效率和可靠性，可以根据网络环境、计算机配置级别和目标网站的速度来配置DS计数器的运行参数，如图3所示。
图 3：DS 乘数“配置”菜单
温馨提示：电脑具有智能判断能力。它在超时期限到期之前不会开始抓取网页内容，而是使用一系列智能判断标志。一旦找到条件，爬取过程将立即开始。因此，没有必要设置超时时间。顾虑太多，等到网络异常或者爬取规则不合适的时候超时。
滚动速度（scrollWindowRatio）：正整数或负整数，-1与1相同，表示没有速度变化。1 表示速度增加。假设N>1，那么每个滚动屏幕会延迟1/N秒；假设 Ncrontab 调度器控制 采集 任务，一个更好的参数组合是 scrollMorePages = 5scrollWindowRatio = -2 滚动次数 (scrollMorePages )：额外的滚动次数，默认值为 0，表示不滚动。滚动功能用于抓取 AJAX 网页上的数据，最初不会从服务器下载，直到用户滚动浏览器屏幕并将数据显示在窗口中。请注意，这个数字并不代表确切的滚动次数，因为程序会根据网页长度的变化自动调整滚动次数。这个数字可以看成是额外滚动的次数，也就是为了保证抓取到最完整的数据，滚动的次数就足够了。次数之上的附加次数。常用值：3 到 5。详细用法见如何自动滚动捕获 AJAX网站 数据
提示：勾选“Timer Triggered”后，有时网页未完全显示时会被抓取。这时候可能会漏掉内容。那么，一般的使用原则是：先不要设置这个选项，只有觉得有必要才设置。
先进的
这些高级功能只在一些特殊场景下使用，通常保持默认设置。
帮助
在使用Jisouke网络爬虫时，遇到不懂的问题，点击帮助菜单，总能找到你想要的答案。
操作窗口
操作窗口由搜索窗口和快捷菜单组成。在这里，您可以搜索主题名称、启动主题的爬取任务、管理主题的线程以及添加爬取 URL。总之，这是管理抓取任务的主窗口，如图 4 所示。
图 4：DS 计数器操作窗口
搜索窗口
搜索窗口用于搜索主题。通过搜索框输入主题名称。如果忘记了主题名称，可以使用通配符*进行模糊搜索，搜索结果将显示在列表中，包括主题名称、示例页面、单项搜索、集体搜索4项信息。在，
温馨提示：DS电脑只有一个窗口，带有菜单栏和操作窗口，称为管理窗口；而简化版的DS电脑窗口可以有多个窗口，但没有菜单栏和操作窗口，仅用于采集数据。例如，采集窗口是简单抓取数据的窗口的简化版本。
提示：DS 计数器最多允许 20 个采集窗口。这是因为主题列表最多可以显示20个主题名称，所以总共可以激活20个采集窗口，每个主题的采集窗口都有一个固定的数量。，与列表中的主题编号一一对应。如果已经运行了 20 个采集窗口，还需要重新运行新主题的采集窗口，那么 DS 计数器会根据主题列表中新主题的序号，使用对应编号的采集窗口，以便使用先前运行的。话题被强行停止。因此，在运行采集窗口时，要注意主题号和采集窗口号的对应关系，以减少强制停止。请使用“窗口类型”和“
快捷菜单
在搜索窗口上单击鼠标右键，会弹出一个快捷菜单，其中包括“抓取网页”、“浏览主题”、“统计潜在客户”、“管理潜在客户”和“调度”五个快捷操作。
提示：激活所有线索是有限制的。一批只能激活10000条线索。如果您需要激活的线索数量超过此数量，请联系我们。或者使用计数器重新抓取这些 URL 并生成潜在客户。
浏览器窗口
这是所见即所得的重要特征。在爬取过程中，该窗口显示原创网页内容。通过观察这个窗口，很容易判断爬取过程是否正常，例如是否被目标网站阻塞。需要验证码。在很多情况下，人机交互也可以用于半自动捕捉。比如输入验证码后，抓包过程可以再次自动运行；又如，手动输入查询条件后，计数器会自动执行内容抓取。
温馨提示：DS打印机支持自动输入验证码功能，连接打码平台即可处理各类验证码。请参阅“自动登录验证码识别”。
状态面板
用于描述采集任务运行状态的接口，包括任务的主题名、开始时间、线程数、剩余线程数、服务器连接数。服务器连接正常时，状态栏显示为
，显示为连接错误
，如果您遇到连接错误，您可以联系我们。
图 5：DS 乘数的状态面板
提示：线索数右边的字母表示具体的运行状态，在采集数据的过程中会快速闪烁。当您怀疑运行状态异常时，请告诉我们计数器停止状态的字母（企业QQ：），我们帮您诊断问题。
日志
在爬取过程中，如果遇到一些特殊事件，会显示在窗口下方的日志窗口中。每个事件中收录的信息包括时间、级别、线程号、处理器名称和消息内容。所有事件分为4个级别，分别代表：调试、提示、警告和错误。数字范围从 1 到 4。数字越大，严重性越高。
如果爬取失败，可以记下线索编号，进入MS柜台，使用菜单“工具”->“加载规则”->“按线索编号”将目标页面和爬取规则加载到同时工作。在舞台上，使用爬取规则检查目标页面是否合适，如果不合适，可以修改爬取规则。
如有疑问，您可以或
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网页视频抓取脚本(DS打数机操作界面“配置”菜单：打数机有智能判断能力
)
DS 打印机操作界面 DS 打印机由菜单栏、操作窗口、浏览器窗口、状态面板和日志五个部分组成，如图 1 所示。下面将详细介绍各个部分的功能。
图 1：DS 计数器操作界面
菜单栏
菜单栏：包括文件、配置、高级和帮助四个部分，如图2所示，通过这些菜单可以更好的控制和优化DS机器的运行，下面将分别进行说明。
图 2：DS 计数器的菜单栏
文档
第一次运行最好设置好爬虫名称和存储路径，以便以后检查爬虫的运行情况和查找数据文件。
Tips：如果使用采集功能，同时运行多个窗口一起爬取，几天后会生成多个子目录。Windows下，文件名加上目录名不能超过250个字母（大约），否则爬取结果不会被保存。随着子目录数量的增加，这个限制会逐渐接近。然后定期修改存储路径，使爬取结果文件存在于新目录中。
配置
为了提高捕获效率和可靠性，可以根据网络环境、计算机配置级别和目标网站的速度来配置DS计数器的运行参数，如图3所示。
图 3：DS 乘数“配置”菜单
温馨提示：电脑具有智能判断能力。它在超时期限到期之前不会开始抓取网页内容，而是使用一系列智能判断标志。一旦找到条件，爬取过程将立即开始。因此，没有必要设置超时时间。顾虑太多，等到网络异常或者爬取规则不合适的时候超时。
滚动速度（scrollWindowRatio）：正整数或负整数，-1与1相同，表示没有速度变化。1 表示速度增加。假设N>1，那么每个滚动屏幕会延迟1/N秒；假设 Ncrontab 调度器控制 采集 任务，一个更好的参数组合是 scrollMorePages = 5scrollWindowRatio = -2 滚动次数 (scrollMorePages )：额外的滚动次数，默认值为 0，表示不滚动。滚动功能用于抓取 AJAX 网页上的数据，最初不会从服务器下载，直到用户滚动浏览器屏幕并将数据显示在窗口中。请注意，这个数字并不代表确切的滚动次数，因为程序会根据网页长度的变化自动调整滚动次数。这个数字可以看成是额外滚动的次数，也就是为了保证抓取到最完整的数据，滚动的次数就足够了。次数之上的附加次数。常用值：3 到 5。详细用法见如何自动滚动捕获 AJAX网站 数据
提示：勾选“Timer Triggered”后，有时网页未完全显示时会被抓取。这时候可能会漏掉内容。那么，一般的使用原则是：先不要设置这个选项，只有觉得有必要才设置。
先进的
这些高级功能只在一些特殊场景下使用，通常保持默认设置。
帮助
在使用Jisouke网络爬虫时，遇到不懂的问题，点击帮助菜单，总能找到你想要的答案。
操作窗口
操作窗口由搜索窗口和快捷菜单组成。在这里，您可以搜索主题名称、启动主题的爬取任务、管理主题的线程以及添加爬取 URL。总之，这是管理抓取任务的主窗口，如图 4 所示。
图 4：DS 计数器操作窗口
搜索窗口
搜索窗口用于搜索主题。通过搜索框输入主题名称。如果忘记了主题名称，可以使用通配符*进行模糊搜索，搜索结果将显示在列表中，包括主题名称、示例页面、单项搜索、集体搜索4项信息。在，
温馨提示：DS电脑只有一个窗口，带有菜单栏和操作窗口，称为管理窗口；而简化版的DS电脑窗口可以有多个窗口，但没有菜单栏和操作窗口，仅用于采集数据。例如，采集窗口是简单抓取数据的窗口的简化版本。
提示：DS 计数器最多允许 20 个采集窗口。这是因为主题列表最多可以显示20个主题名称，所以总共可以激活20个采集窗口，每个主题的采集窗口都有一个固定的数量。，与列表中的主题编号一一对应。如果已经运行了 20 个采集窗口，还需要重新运行新主题的采集窗口，那么 DS 计数器会根据主题列表中新主题的序号，使用对应编号的采集窗口，以便使用先前运行的。话题被强行停止。因此，在运行采集窗口时，要注意主题号和采集窗口号的对应关系，以减少强制停止。请使用“窗口类型”和“
快捷菜单
在搜索窗口上单击鼠标右键，会弹出一个快捷菜单，其中包括“抓取网页”、“浏览主题”、“统计潜在客户”、“管理潜在客户”和“调度”五个快捷操作。
提示：激活所有线索是有限制的。一批只能激活10000条线索。如果您需要激活的线索数量超过此数量，请联系我们。或者使用计数器重新抓取这些 URL 并生成潜在客户。
浏览器窗口
这是所见即所得的重要特征。在爬取过程中，该窗口显示原创网页内容。通过观察这个窗口，很容易判断爬取过程是否正常，例如是否被目标网站阻塞。需要验证码。在很多情况下，人机交互也可以用于半自动捕捉。比如输入验证码后，抓包过程可以再次自动运行；又如，手动输入查询条件后，计数器会自动执行内容抓取。
温馨提示：DS打印机支持自动输入验证码功能，连接打码平台即可处理各类验证码。请参阅“自动登录验证码识别”。
状态面板
用于描述采集任务运行状态的接口，包括任务的主题名、开始时间、线程数、剩余线程数、服务器连接数。服务器连接正常时，状态栏显示为
，显示为连接错误
，如果您遇到连接错误，您可以联系我们。
图 5：DS 乘数的状态面板
提示：线索数右边的字母表示具体的运行状态，在采集数据的过程中会快速闪烁。当您怀疑运行状态异常时，请告诉我们计数器停止状态的字母（企业QQ：），我们帮您诊断问题。
日志
在爬取过程中，如果遇到一些特殊事件，会显示在窗口下方的日志窗口中。每个事件中收录的信息包括时间、级别、线程号、处理器名称和消息内容。所有事件分为4个级别，分别代表：调试、提示、警告和错误。数字范围从 1 到 4。数字越大，严重性越高。
如果爬取失败，可以记下线索编号，进入MS柜台，使用菜单“工具”->“加载规则”->“按线索编号”将目标页面和爬取规则加载到同时工作。在舞台上，使用爬取规则检查目标页面是否合适，如果不合适，可以修改爬取规则。
如有疑问，您可以或
网页视频抓取脚本(室内设计师的网页视频构图图片工具-图片构图工具)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 36 次浏览 • 2022-03-13 19:00
网页视频抓取脚本(室内设计师的网页视频构图图片工具-图片构图工具)
网页视频抓取脚本，一般是将视频的flv格式的文件作为媒体文件存储到服务器，通过自己编写的脚本进行图片抓取，利用python对请求的数据进行分析，可以得到抓取的图片具体位置，为什么要抓取图片？比如我想抓取一个室内设计师的房间构图图片。然后利用python来进行图片的图片存储，之后对室内设计师的房间进行构图标注，通过将坐标提取出来，并转换成长方形坐标，就可以获取室内设计师房间构图的位置，通过坐标点在图片中的位置得到房间的3d位置，完整的抓取房间的构图图片。
图片构图抓取工具安装pipinstallscrapycurlflv-spiderpythonwgettwitterwikibook.gif文件之前使用图片构图的工具很多，包括python人像、google、微软的tineye、百度等，但是通过安装开源图片构图工具的工具-twitterwikibook.gif进行抓取数据，这个工具是googleflickr中的无版权图片抓取工具，从而实现图片构图，从而使得抓取的图片可以得到原图。
twitterwikibookgithub：twitterwikibookinitwikibook/twitterwikibook：图片抓取的开始，通过init初始化twitterwikibook，从而获取到twitterwikibook文件夹和名称，或者通过pipinstalltwitterwikibook安装twitterwikibook。
在这里也安装下python人像的开源库，通过安装python中的人像抓取库faceu人像库。initpythonimporttwitterwikibookfromfaceuimportfaceu_wikiface=twitterwikipath("")face_wiki=faceu_wiki(wikibooks_wikibook)face_wiki=faceu_wiki(face=face=twitterwikibook.get_twitterwrike.gif(),stop=true)importpygamefrompilimportimagefromimageioimportimageiofromfaceuimportfaceu_wikiface.set_url("")face.set_url("")face.twitter_exec_from_timeout=10face.set_url("")plt.imshow("alert")。 查看全部
网页视频抓取脚本，一般是将视频的flv格式的文件作为媒体文件存储到服务器，通过自己编写的脚本进行图片抓取，利用python对请求的数据进行分析，可以得到抓取的图片具体位置，为什么要抓取图片？比如我想抓取一个室内设计师的房间构图图片。然后利用python来进行图片的图片存储，之后对室内设计师的房间进行构图标注，通过将坐标提取出来，并转换成长方形坐标，就可以获取室内设计师房间构图的位置，通过坐标点在图片中的位置得到房间的3d位置，完整的抓取房间的构图图片。
图片构图抓取工具安装pipinstallscrapycurlflv-spiderpythonwgettwitterwikibook.gif文件之前使用图片构图的工具很多，包括python人像、google、微软的tineye、百度等，但是通过安装开源图片构图工具的工具-twitterwikibook.gif进行抓取数据，这个工具是googleflickr中的无版权图片抓取工具，从而实现图片构图，从而使得抓取的图片可以得到原图。
twitterwikibookgithub：twitterwikibookinitwikibook/twitterwikibook：图片抓取的开始，通过init初始化twitterwikibook，从而获取到twitterwikibook文件夹和名称，或者通过pipinstalltwitterwikibook安装twitterwikibook。
在这里也安装下python人像的开源库，通过安装python中的人像抓取库faceu人像库。initpythonimporttwitterwikibookfromfaceuimportfaceu_wikiface=twitterwikipath("")face_wiki=faceu_wiki(wikibooks_wikibook)face_wiki=faceu_wiki(face=face=twitterwikibook.get_twitterwrike.gif(),stop=true)importpygamefrompilimportimagefromimageioimportimageiofromfaceuimportfaceu_wikiface.set_url("")face.set_url("")face.twitter_exec_from_timeout=10face.set_url("")plt.imshow("alert")。 查看全部
网页视频抓取脚本(室内设计师的网页视频构图图片工具-图片构图工具)
网页视频抓取脚本，一般是将视频的flv格式的文件作为媒体文件存储到服务器，通过自己编写的脚本进行图片抓取，利用python对请求的数据进行分析，可以得到抓取的图片具体位置，为什么要抓取图片？比如我想抓取一个室内设计师的房间构图图片。然后利用python来进行图片的图片存储，之后对室内设计师的房间进行构图标注，通过将坐标提取出来，并转换成长方形坐标，就可以获取室内设计师房间构图的位置，通过坐标点在图片中的位置得到房间的3d位置，完整的抓取房间的构图图片。
图片构图抓取工具安装pipinstallscrapycurlflv-spiderpythonwgettwitterwikibook.gif文件之前使用图片构图的工具很多，包括python人像、google、微软的tineye、百度等，但是通过安装开源图片构图工具的工具-twitterwikibook.gif进行抓取数据，这个工具是googleflickr中的无版权图片抓取工具，从而实现图片构图，从而使得抓取的图片可以得到原图。
twitterwikibookgithub：twitterwikibookinitwikibook/twitterwikibook：图片抓取的开始，通过init初始化twitterwikibook，从而获取到twitterwikibook文件夹和名称，或者通过pipinstalltwitterwikibook安装twitterwikibook。
在这里也安装下python人像的开源库，通过安装python中的人像抓取库faceu人像库。initpythonimporttwitterwikibookfromfaceuimportfaceu_wikiface=twitterwikipath("")face_wiki=faceu_wiki(wikibooks_wikibook)face_wiki=faceu_wiki(face=face=twitterwikibook.get_twitterwrike.gif(),stop=true)importpygamefrompilimportimagefromimageioimportimageiofromfaceuimportfaceu_wikiface.set_url("")face.set_url("")face.twitter_exec_from_timeout=10face.set_url("")plt.imshow("alert")。
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本+带边框的文本要求(图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 44 次浏览 • 2022-03-13 04:02
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本+带边框的文本要求(图))
网页视频抓取脚本+带边框的文本要求1不能过多采用变量（lib包）要么就需要一个循环,那么实际上需要更多的空间2不想有明显click的地方就用js,还要把js的页面从浏览器启动开始到爬虫结束运行1遍,把这些用对的js放到对应的时间周期2遍3遍并且把时间循环好几遍4用正则提取你想要抓取的部分,网站正则是re。sub()5。用循环抓取后,记得添加变量或者用框架,比如flask,pyspider等。
我觉得最适合的还是上述说的scrapy.selector
一个最简单的python爬虫爬取优酷所有视频
谢谢邀请。最简单的就是判断视频是否发布时间比较早。后面的话可以用，采集下载速度快。或者还有一种方式是用httpclient库，这个我用的是easyreload库。
谢邀：爬虫视频我觉得可以用flask来完成，这是一个很容易上手的开发框架，好处就是它采用了封装好的mvc设计模式，flask框架很容易能写出一个项目了，而且很小巧。
谢邀其实，上一本书（boost数据库)开始看吧，原理其实很好理解，比较通俗易懂如果觉得太厚了，可以先用以下方法按视频id收集下来：请注意id后面的code，对新学python，有兴趣的可以多推荐一些地方学习：python源码计划三个月就能读一本书，这两个一定要看看， 查看全部
网页视频抓取脚本+带边框的文本要求1不能过多采用变量（lib包）要么就需要一个循环,那么实际上需要更多的空间2不想有明显click的地方就用js,还要把js的页面从浏览器启动开始到爬虫结束运行1遍,把这些用对的js放到对应的时间周期2遍3遍并且把时间循环好几遍4用正则提取你想要抓取的部分,网站正则是re。sub()5。用循环抓取后,记得添加变量或者用框架,比如flask,pyspider等。
我觉得最适合的还是上述说的scrapy.selector
一个最简单的python爬虫爬取优酷所有视频
谢谢邀请。最简单的就是判断视频是否发布时间比较早。后面的话可以用，采集下载速度快。或者还有一种方式是用httpclient库，这个我用的是easyreload库。
谢邀：爬虫视频我觉得可以用flask来完成，这是一个很容易上手的开发框架，好处就是它采用了封装好的mvc设计模式，flask框架很容易能写出一个项目了，而且很小巧。
谢邀其实，上一本书（boost数据库)开始看吧，原理其实很好理解，比较通俗易懂如果觉得太厚了，可以先用以下方法按视频id收集下来：请注意id后面的code，对新学python，有兴趣的可以多推荐一些地方学习：python源码计划三个月就能读一本书，这两个一定要看看， 查看全部
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本+带边框的文本要求(图))
网页视频抓取脚本+带边框的文本要求1不能过多采用变量（lib包）要么就需要一个循环,那么实际上需要更多的空间2不想有明显click的地方就用js,还要把js的页面从浏览器启动开始到爬虫结束运行1遍,把这些用对的js放到对应的时间周期2遍3遍并且把时间循环好几遍4用正则提取你想要抓取的部分,网站正则是re。sub()5。用循环抓取后,记得添加变量或者用框架,比如flask,pyspider等。
我觉得最适合的还是上述说的scrapy.selector
一个最简单的python爬虫爬取优酷所有视频
谢谢邀请。最简单的就是判断视频是否发布时间比较早。后面的话可以用，采集下载速度快。或者还有一种方式是用httpclient库，这个我用的是easyreload库。
谢邀：爬虫视频我觉得可以用flask来完成，这是一个很容易上手的开发框架，好处就是它采用了封装好的mvc设计模式，flask框架很容易能写出一个项目了，而且很小巧。
谢邀其实，上一本书（boost数据库)开始看吧，原理其实很好理解，比较通俗易懂如果觉得太厚了，可以先用以下方法按视频id收集下来：请注意id后面的code，对新学python，有兴趣的可以多推荐一些地方学习：python源码计划三个月就能读一本书，这两个一定要看看，
网络爬虫之Selenium详解（含实战案例）
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 32 次浏览 • 2022-04-23 08:09
网络爬虫之Selenium详解（含实战案例）
在实际的网络数据抓取过程中，经常会发现一些网页内容在网页源代码中查找不到的情况，因为这些内容都是通过JavaScript动态生成的，此时，使用普通的requests库无法直接获取相关内容。这时候就需要借助于Selenium模拟人操作浏览器，从而获取动态生成的内容。Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具，Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。Selenium支持大多数常用浏览器，例如IE、Mozilla Firefox、Safari、Google Chrome等等。下面我们以谷歌浏览器为例，给大家简单介绍Python中如何使用Selenium访问和抓取网页内容。
1、工具下载与测试
首先，在Python中并没有内置selenium库，因此需要自己主动下载安装，过程非常简单，只需通过 pip install selenium即可。
其次，需要安装相应的浏览器驱动，对于谷歌浏览器而言，需要安装ChromeDriver。需要注意的是：Chromedriver的版本一定要与本地电脑上的Chrome版本一致，否则不起作用。如何查看本地浏览器的版本呢？可通过在浏览器中输入chrome://version/ 查看，效果如下。此时，浏览器的版本为99.0.4844.51。
接着去下载对应版本的Chromedriver。通常从以下两个网址下载。
打开网址，找到对应的版本，如果没有完全一样的版本，相近的版本也可以。进入文件夹，下载与本地电脑系统相同的安装文件，在此选择windows，然后将其下载到本地。
准备好相关工具后，接下来就可以进行测了。首先导入相关模块，然后创建浏览器对象，指定驱动所在路径，接着打开任意网址，让浏览器停留一段时间。代码如下：
运行上方代码，将会得到下图所示效果，浏览器显示百度首页，并有提示消息：Chrome正受到自动测试软件的控制。说明一切准备工作就绪。
2、核心对象及其方法介绍
通过browser = webdriver.Chrome()方法获取浏览器对象brower后，即可调用浏览器对象的方法实现网页跳转、网页源码获取、网页节点查找、浏览器关闭等等。
浏览器对象brower的主要方法及其含义如下：
节点对象WebElement的主要方法及其含义如下：
3、简单应用案例-抓取博主的博客列表
下面通过一个简单的例子，演示使用Selenium抓取网页数据的流程，这个例子是获取CSDN中某位博主的文章标题及其链接，该博主的文章列表页面为：，文章列表采取动态加载策略，每次加载20条，滚动条滑到最后时会继续加载20条，直到所有文章都显示为止。因此，需要模拟滚动条滑动操作，判断加载的数据是否为20的倍数，如果不是20的倍数说明加载完毕，如果是20的倍数则继续滑动加载，判断前后两次获取的数据数量是否一致，如果一致，表明所有的数据都已加载完毕。关键代码如下：
程序执行后，控制台打印结果如下：
文章数为：40手把手教你学Python之绘图库Turtle（一文掌握Python中Turtle库的使用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 13735网络爬虫之BeautifulSoup详解（含多个案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 63664网络爬虫之Requests库详解（含多个案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 39669详解Python正则表达式（含丰富案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... otlib绘制箱线图 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... otlib绘制动态图效果 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython数据分析与可视化案例解析 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 06797使用selenium抓取网易云音乐数据 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... enium + Chrome 网络爬虫学习笔记（从环境搭建开始，适合新手） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython 基础测试题（含答案） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 90217手把手教你学Python之语法基础 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 59461新书推荐之《Python数据分析实战》（手把手教你学Python系列视频配套教材） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 44702手把手教你学Python之手写数字识别（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08484手把手教你学Python之波士顿房价预测（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 22089手把手教你学Python之鸢尾花分类（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 16785手把手教你学Python之机器学习基础 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 69303手把手教你学Python之操作数据库（掌握Python操作SQLite数据库） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 19372手把手教你学Python之面向对象 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 65358手把手教你学Python之文件操作（一文掌握文件操作） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 13119手把手教你学Python之常见标准库（数学库、随机数库、日期库、集合扩展库） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 95307手把手教你学Python之异常处理（一文掌握异常处理） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 30308手把手教你学Python之函数（一文掌握Python中的函数） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 18650手把手教你学Python之字典 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 60548手把手教你学Python之集合set https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 59590手把手教你学Python之字符串 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 24029手把手教你学Python之元组 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08996手把手教你学Python之列表list https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08664手把手教你学Python之流程控制 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 92029手把手教你学Python之循环结构 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 70830手把手教你学Python之分支结构 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 70667手把手教你学Python之常见运算符 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 37855手把手教你学Python之基本数据类型 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 81784手把手教你学Python之环境搭建 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 11160手把手教你学Python系列视频——通俗易懂，简单易学上手快 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 09980手把手教你学Python之Matplotlib绘图（一文掌握数据可视化库-Matplotlib） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08132手把手教你学Python之Pandas（一文掌握数据分析与处理库-Pandas） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 47579手把手教你学Python之Numpy学习（一文掌握科学计算库-Numpy） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython爬虫实战之研招专业目录抓取（共享源码） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 07412几行Python代码帮你生成精美词云图 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython爬虫与数据可视化案例（共享源码） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 17147
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在实际的网络数据抓取过程中，经常会发现一些网页内容在网页源代码中查找不到的情况，因为这些内容都是通过JavaScript动态生成的，此时，使用普通的requests库无法直接获取相关内容。这时候就需要借助于Selenium模拟人操作浏览器，从而获取动态生成的内容。Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具，Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。Selenium支持大多数常用浏览器，例如IE、Mozilla Firefox、Safari、Google Chrome等等。下面我们以谷歌浏览器为例，给大家简单介绍Python中如何使用Selenium访问和抓取网页内容。
1、工具下载与测试
首先，在Python中并没有内置selenium库，因此需要自己主动下载安装，过程非常简单，只需通过 pip install selenium即可。
其次，需要安装相应的浏览器驱动，对于谷歌浏览器而言，需要安装ChromeDriver。需要注意的是：Chromedriver的版本一定要与本地电脑上的Chrome版本一致，否则不起作用。如何查看本地浏览器的版本呢？可通过在浏览器中输入chrome://version/ 查看，效果如下。此时，浏览器的版本为99.0.4844.51。
接着去下载对应版本的Chromedriver。通常从以下两个网址下载。
打开网址，找到对应的版本，如果没有完全一样的版本，相近的版本也可以。进入文件夹，下载与本地电脑系统相同的安装文件，在此选择windows，然后将其下载到本地。
准备好相关工具后，接下来就可以进行测了。首先导入相关模块，然后创建浏览器对象，指定驱动所在路径，接着打开任意网址，让浏览器停留一段时间。代码如下：
运行上方代码，将会得到下图所示效果，浏览器显示百度首页，并有提示消息：Chrome正受到自动测试软件的控制。说明一切准备工作就绪。
2、核心对象及其方法介绍
通过browser = webdriver.Chrome()方法获取浏览器对象brower后，即可调用浏览器对象的方法实现网页跳转、网页源码获取、网页节点查找、浏览器关闭等等。
浏览器对象brower的主要方法及其含义如下：
节点对象WebElement的主要方法及其含义如下：
3、简单应用案例-抓取博主的博客列表
下面通过一个简单的例子，演示使用Selenium抓取网页数据的流程，这个例子是获取CSDN中某位博主的文章标题及其链接，该博主的文章列表页面为：，文章列表采取动态加载策略，每次加载20条，滚动条滑到最后时会继续加载20条，直到所有文章都显示为止。因此，需要模拟滚动条滑动操作，判断加载的数据是否为20的倍数，如果不是20的倍数说明加载完毕，如果是20的倍数则继续滑动加载，判断前后两次获取的数据数量是否一致，如果一致，表明所有的数据都已加载完毕。关键代码如下：
程序执行后，控制台打印结果如下：
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网络爬虫之Selenium详解（含实战案例）
在实际的网络数据抓取过程中，经常会发现一些网页内容在网页源代码中查找不到的情况，因为这些内容都是通过JavaScript动态生成的，此时，使用普通的requests库无法直接获取相关内容。这时候就需要借助于Selenium模拟人操作浏览器，从而获取动态生成的内容。Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具，Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。Selenium支持大多数常用浏览器，例如IE、Mozilla Firefox、Safari、Google Chrome等等。下面我们以谷歌浏览器为例，给大家简单介绍Python中如何使用Selenium访问和抓取网页内容。
1、工具下载与测试
首先，在Python中并没有内置selenium库，因此需要自己主动下载安装，过程非常简单，只需通过 pip install selenium即可。
其次，需要安装相应的浏览器驱动，对于谷歌浏览器而言，需要安装ChromeDriver。需要注意的是：Chromedriver的版本一定要与本地电脑上的Chrome版本一致，否则不起作用。如何查看本地浏览器的版本呢？可通过在浏览器中输入chrome://version/ 查看，效果如下。此时，浏览器的版本为99.0.4844.51。
接着去下载对应版本的Chromedriver。通常从以下两个网址下载。
打开网址，找到对应的版本，如果没有完全一样的版本，相近的版本也可以。进入文件夹，下载与本地电脑系统相同的安装文件，在此选择windows，然后将其下载到本地。
准备好相关工具后，接下来就可以进行测了。首先导入相关模块，然后创建浏览器对象，指定驱动所在路径，接着打开任意网址，让浏览器停留一段时间。代码如下：
运行上方代码，将会得到下图所示效果，浏览器显示百度首页，并有提示消息：Chrome正受到自动测试软件的控制。说明一切准备工作就绪。
2、核心对象及其方法介绍
通过browser = webdriver.Chrome()方法获取浏览器对象brower后，即可调用浏览器对象的方法实现网页跳转、网页源码获取、网页节点查找、浏览器关闭等等。
浏览器对象brower的主要方法及其含义如下：
节点对象WebElement的主要方法及其含义如下：
3、简单应用案例-抓取博主的博客列表
下面通过一个简单的例子，演示使用Selenium抓取网页数据的流程，这个例子是获取CSDN中某位博主的文章标题及其链接，该博主的文章列表页面为：，文章列表采取动态加载策略，每次加载20条，滚动条滑到最后时会继续加载20条，直到所有文章都显示为止。因此，需要模拟滚动条滑动操作，判断加载的数据是否为20的倍数，如果不是20的倍数说明加载完毕，如果是20的倍数则继续滑动加载，判断前后两次获取的数据数量是否一致，如果一致，表明所有的数据都已加载完毕。关键代码如下：
程序执行后，控制台打印结果如下：
文章数为：40手把手教你学Python之绘图库Turtle（一文掌握Python中Turtle库的使用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 13735网络爬虫之BeautifulSoup详解（含多个案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 63664网络爬虫之Requests库详解（含多个案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 39669详解Python正则表达式（含丰富案例） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... otlib绘制箱线图 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... otlib绘制动态图效果 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython数据分析与可视化案例解析 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 06797使用selenium抓取网易云音乐数据 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... enium + Chrome 网络爬虫学习笔记（从环境搭建开始，适合新手） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython 基础测试题（含答案） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 90217手把手教你学Python之语法基础 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 59461新书推荐之《Python数据分析实战》（手把手教你学Python系列视频配套教材） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 44702手把手教你学Python之手写数字识别（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08484手把手教你学Python之波士顿房价预测（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 22089手把手教你学Python之鸢尾花分类（scikit-learn的应用） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 16785手把手教你学Python之机器学习基础 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 69303手把手教你学Python之操作数据库（掌握Python操作SQLite数据库） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 19372手把手教你学Python之面向对象 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 65358手把手教你学Python之文件操作（一文掌握文件操作） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 13119手把手教你学Python之常见标准库（数学库、随机数库、日期库、集合扩展库） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 95307手把手教你学Python之异常处理（一文掌握异常处理） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 30308手把手教你学Python之函数（一文掌握Python中的函数） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 18650手把手教你学Python之字典 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 60548手把手教你学Python之集合set https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 59590手把手教你学Python之字符串 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 24029手把手教你学Python之元组 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08996手把手教你学Python之列表list https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08664手把手教你学Python之流程控制 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 92029手把手教你学Python之循环结构 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 70830手把手教你学Python之分支结构 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 70667手把手教你学Python之常见运算符 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 37855手把手教你学Python之基本数据类型 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 81784手把手教你学Python之环境搭建 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 11160手把手教你学Python系列视频——通俗易懂，简单易学上手快 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 09980手把手教你学Python之Matplotlib绘图（一文掌握数据可视化库-Matplotlib） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 08132手把手教你学Python之Pandas（一文掌握数据分析与处理库-Pandas） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 47579手把手教你学Python之Numpy学习（一文掌握科学计算库-Numpy） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython爬虫实战之研招专业目录抓取（共享源码） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 07412几行Python代码帮你生成精美词云图 https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... ython爬虫与数据可视化案例（共享源码） https://blog.csdn.net/Dream_Ga ... 17147
网页视频抓取脚本( 爬虫入门之后，我们有两条路可以走吗？-八维教育)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-04-19 08:13
网页视频抓取脚本(
爬虫入门之后，我们有两条路可以走吗？-八维教育)
. . .
在开始使用爬行动物之后，我们有两条路可以走。
一是继续深入学习，以及一些设计模式方面的知识，加强Python相关知识，自己造轮子，继续给自己的爬虫添加分布式、多线程等功能扩展。另一种方法是学习一些优秀的框架。先熟悉这些框架，保证自己能应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识进一步加强。
就个人而言，前一种方法实际上是自己造轮子。前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接使用，但是为了能够更深入的学习，对爬虫有更全面的了解，还是自己动手吧。后一种方法是直接使用前人写过的比较优秀的框架，好好利用。首先，确保你能完成你想要完成的任务，然后深入研究它们。对于第一个，你越是探索自己，你对爬行动物的了解就会越透彻。二是用别人的，方便你，但你可能没有心情去深入研究框架，你的思维可能会受到束缚。
. . .
接触过几个爬虫框架，其中Scrapy和PySpider比较好用。个人觉得pyspider更容易上手，更容易操作，因为它增加了WEB界面，写爬虫快，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy 定制化程度高，比 PySpider 低。它适合学习和研究。有很多相关的知识要学，但是非常适合自学分布式和多线程。
从爬虫的基本需求来看：
1.抢
py 的 urllib 不一定是要使用的，而是要学习的，如果你还没用过的话。
更好的替代方案是第三方、更用户友好和成熟的库，例如 requests。如果pyer不理解各种库，学习是没用的。
抓取基本上是拉回网页。
再深入一点，你会发现你要面对不同的网页需求，比如认证、不同的文件格式、编码处理、各种奇怪的URL合规处理、重复爬取问题、cookie跟随问题、多线程和多进程爬取、多节点爬取、爬取调度、资源压缩等一系列问题。
所以第一步就是把网页拉回来，慢慢的你会发现各种问题需要优化。
2.存储
如果你捕获它，你通常会使用某种策略来保存它，而不是直接分析它。个人认为更好的架构应该是分析和捕获分离，更加松散。如果每个环节都有问题，它可以隔离另一个环节可能出现的问题。检查或更新和发布。
那么，如何保存文件系统、SQLorNOSQL数据库、内存数据库是本环节的重点。
你可以选择保存文件系统启动，然后用一定的规则命名。
3.分析
对网页进行文本分析，是提取链接还是提取文本，总之看需求，但必须要做的是分析链接。
您可以使用最快和最优化的方法，例如正则表达式。
然后将分析结果应用到其他链接:)
4.显示
如果一堆事情都做完了，根本没有输出，怎么体现价值。
所以找到好的展示元件，展示肌肉也是关键。
如果你想写爬虫是为了做一个站，或者是分析某个东西的数据，别忘了这个链接，这样可以更好的把结果展示给别人。
. . .
PySpider 是由 binux 制作的爬虫架构的开源实现。主要的功能要求是：
抓取、更新和安排多个站点的特定页面
需要从页面中提取结构化信息
灵活可扩展，稳定可监控
而这也是大部分python爬虫的需求——定向爬取，结构化分析。但是，面对各种不同结构的网站，单一的抓取方式可能还不够，需要灵活的抓取控制。为了达到这个目的，简单的配置文件往往不够灵活，所以通过脚本控制爬取是最后的选择。
并且提供去重调度、排队、抓取、异常处理、监控等功能作为抓取脚本的框架，保证灵活性。最后，web的编辑调试环境和web任务的监控成为框架。
pyspider的设计基础是：一个python脚本驱动的抓环模型爬虫
通过python脚本提取结构化信息，遵循链接调度和抓取控制，实现最大的灵活性
基于 Web 的脚本和调试环境。网页显示调度状态
抓环模型成熟稳定，模块相互独立。它们通过消息队列连接，可以灵活地从单进程扩展到多机分布式分布。
pyspider 拱门
pyspider的架构主要分为scheduler（调度器）、fetcher（抓取器）、processor（脚本执行）：
各种组件由消息队列连接。除了调度器是单点外，获取器和处理器都可以多实例分布式部署。scheduler负责整体调度控制
任务由调度器调度，抓取器抓取网页内容，处理器执行预先编写的python脚本，并输出结果或生成新的上链任务（发送给调度器），形成闭环。
每个脚本都可以灵活的使用各种python库来解析页面，使用框架API来控制接下来的抓取动作，通过设置回调来控制解析动作。
Python爬虫入门。现在，Python可以成为大数据的基础、人工智能的编程语言等，是一种比较流行的语言。我还写了很多其他非常简单详细的教程，欢迎大家分享。
. . .
以上就是全部代码，只是善于分享，请多多包涵！爬虫的基本原理是获取源代码，然后获取网页内容。一般来说，只要你给出一个条目，通过分析，你可以找到无数其他你需要的相关资源，然后爬取。
我还写了很多其他非常简单的入门级爬虫详细教程。关注后，点击我的头像查看。
——————————————————————————————————————————
欢迎留言讨论交流，谢谢！ 查看全部
爬虫入门之后，我们有两条路可以走吗？-八维教育)
. . .
在开始使用爬行动物之后，我们有两条路可以走。
一是继续深入学习，以及一些设计模式方面的知识，加强Python相关知识，自己造轮子，继续给自己的爬虫添加分布式、多线程等功能扩展。另一种方法是学习一些优秀的框架。先熟悉这些框架，保证自己能应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识进一步加强。
就个人而言，前一种方法实际上是自己造轮子。前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接使用，但是为了能够更深入的学习，对爬虫有更全面的了解，还是自己动手吧。后一种方法是直接使用前人写过的比较优秀的框架，好好利用。首先，确保你能完成你想要完成的任务，然后深入研究它们。对于第一个，你越是探索自己，你对爬行动物的了解就会越透彻。二是用别人的，方便你，但你可能没有心情去深入研究框架，你的思维可能会受到束缚。
. . .
接触过几个爬虫框架，其中Scrapy和PySpider比较好用。个人觉得pyspider更容易上手，更容易操作，因为它增加了WEB界面，写爬虫快，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy 定制化程度高，比 PySpider 低。它适合学习和研究。有很多相关的知识要学，但是非常适合自学分布式和多线程。
从爬虫的基本需求来看：
1.抢
py 的 urllib 不一定是要使用的，而是要学习的，如果你还没用过的话。
更好的替代方案是第三方、更用户友好和成熟的库，例如 requests。如果pyer不理解各种库，学习是没用的。
抓取基本上是拉回网页。
再深入一点，你会发现你要面对不同的网页需求，比如认证、不同的文件格式、编码处理、各种奇怪的URL合规处理、重复爬取问题、cookie跟随问题、多线程和多进程爬取、多节点爬取、爬取调度、资源压缩等一系列问题。
所以第一步就是把网页拉回来，慢慢的你会发现各种问题需要优化。
2.存储
如果你捕获它，你通常会使用某种策略来保存它，而不是直接分析它。个人认为更好的架构应该是分析和捕获分离，更加松散。如果每个环节都有问题，它可以隔离另一个环节可能出现的问题。检查或更新和发布。
那么，如何保存文件系统、SQLorNOSQL数据库、内存数据库是本环节的重点。
你可以选择保存文件系统启动，然后用一定的规则命名。
3.分析
对网页进行文本分析，是提取链接还是提取文本，总之看需求，但必须要做的是分析链接。
您可以使用最快和最优化的方法，例如正则表达式。
然后将分析结果应用到其他链接:)
4.显示
如果一堆事情都做完了，根本没有输出，怎么体现价值。
所以找到好的展示元件，展示肌肉也是关键。
如果你想写爬虫是为了做一个站，或者是分析某个东西的数据，别忘了这个链接，这样可以更好的把结果展示给别人。
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PySpider 是由 binux 制作的爬虫架构的开源实现。主要的功能要求是：
抓取、更新和安排多个站点的特定页面
需要从页面中提取结构化信息
灵活可扩展，稳定可监控
而这也是大部分python爬虫的需求——定向爬取，结构化分析。但是，面对各种不同结构的网站，单一的抓取方式可能还不够，需要灵活的抓取控制。为了达到这个目的，简单的配置文件往往不够灵活，所以通过脚本控制爬取是最后的选择。
并且提供去重调度、排队、抓取、异常处理、监控等功能作为抓取脚本的框架，保证灵活性。最后，web的编辑调试环境和web任务的监控成为框架。
pyspider的设计基础是：一个python脚本驱动的抓环模型爬虫
通过python脚本提取结构化信息，遵循链接调度和抓取控制，实现最大的灵活性
基于 Web 的脚本和调试环境。网页显示调度状态
抓环模型成熟稳定，模块相互独立。它们通过消息队列连接，可以灵活地从单进程扩展到多机分布式分布。
pyspider 拱门
pyspider的架构主要分为scheduler（调度器）、fetcher（抓取器）、processor（脚本执行）：
各种组件由消息队列连接。除了调度器是单点外，获取器和处理器都可以多实例分布式部署。scheduler负责整体调度控制
任务由调度器调度，抓取器抓取网页内容，处理器执行预先编写的python脚本，并输出结果或生成新的上链任务（发送给调度器），形成闭环。
每个脚本都可以灵活的使用各种python库来解析页面，使用框架API来控制接下来的抓取动作，通过设置回调来控制解析动作。
Python爬虫入门。现在，Python可以成为大数据的基础、人工智能的编程语言等，是一种比较流行的语言。我还写了很多其他非常简单详细的教程，欢迎大家分享。
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以上就是全部代码，只是善于分享，请多多包涵！爬虫的基本原理是获取源代码，然后获取网页内容。一般来说，只要你给出一个条目，通过分析，你可以找到无数其他你需要的相关资源，然后爬取。
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网页视频抓取脚本(
爬虫入门之后，我们有两条路可以走吗？-八维教育)
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在开始使用爬行动物之后，我们有两条路可以走。
一是继续深入学习，以及一些设计模式方面的知识，加强Python相关知识，自己造轮子，继续给自己的爬虫添加分布式、多线程等功能扩展。另一种方法是学习一些优秀的框架。先熟悉这些框架，保证自己能应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识进一步加强。
就个人而言，前一种方法实际上是自己造轮子。前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接使用，但是为了能够更深入的学习，对爬虫有更全面的了解，还是自己动手吧。后一种方法是直接使用前人写过的比较优秀的框架，好好利用。首先，确保你能完成你想要完成的任务，然后深入研究它们。对于第一个，你越是探索自己，你对爬行动物的了解就会越透彻。二是用别人的，方便你，但你可能没有心情去深入研究框架，你的思维可能会受到束缚。
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接触过几个爬虫框架，其中Scrapy和PySpider比较好用。个人觉得pyspider更容易上手，更容易操作，因为它增加了WEB界面，写爬虫快，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy 定制化程度高，比 PySpider 低。它适合学习和研究。有很多相关的知识要学，但是非常适合自学分布式和多线程。
从爬虫的基本需求来看：
1.抢
py 的 urllib 不一定是要使用的，而是要学习的，如果你还没用过的话。
更好的替代方案是第三方、更用户友好和成熟的库，例如 requests。如果pyer不理解各种库，学习是没用的。
抓取基本上是拉回网页。
再深入一点，你会发现你要面对不同的网页需求，比如认证、不同的文件格式、编码处理、各种奇怪的URL合规处理、重复爬取问题、cookie跟随问题、多线程和多进程爬取、多节点爬取、爬取调度、资源压缩等一系列问题。
所以第一步就是把网页拉回来，慢慢的你会发现各种问题需要优化。
2.存储
如果你捕获它，你通常会使用某种策略来保存它，而不是直接分析它。个人认为更好的架构应该是分析和捕获分离，更加松散。如果每个环节都有问题，它可以隔离另一个环节可能出现的问题。检查或更新和发布。
那么，如何保存文件系统、SQLorNOSQL数据库、内存数据库是本环节的重点。
你可以选择保存文件系统启动，然后用一定的规则命名。
3.分析
对网页进行文本分析，是提取链接还是提取文本，总之看需求，但必须要做的是分析链接。
您可以使用最快和最优化的方法，例如正则表达式。
然后将分析结果应用到其他链接:)
4.显示
如果一堆事情都做完了，根本没有输出，怎么体现价值。
所以找到好的展示元件，展示肌肉也是关键。
如果你想写爬虫是为了做一个站，或者是分析某个东西的数据，别忘了这个链接，这样可以更好的把结果展示给别人。
. . .
PySpider 是由 binux 制作的爬虫架构的开源实现。主要的功能要求是：
抓取、更新和安排多个站点的特定页面
需要从页面中提取结构化信息
灵活可扩展，稳定可监控
而这也是大部分python爬虫的需求——定向爬取，结构化分析。但是，面对各种不同结构的网站，单一的抓取方式可能还不够，需要灵活的抓取控制。为了达到这个目的，简单的配置文件往往不够灵活，所以通过脚本控制爬取是最后的选择。
并且提供去重调度、排队、抓取、异常处理、监控等功能作为抓取脚本的框架，保证灵活性。最后，web的编辑调试环境和web任务的监控成为框架。
pyspider的设计基础是：一个python脚本驱动的抓环模型爬虫
通过python脚本提取结构化信息，遵循链接调度和抓取控制，实现最大的灵活性
基于 Web 的脚本和调试环境。网页显示调度状态
抓环模型成熟稳定，模块相互独立。它们通过消息队列连接，可以灵活地从单进程扩展到多机分布式分布。
pyspider 拱门
pyspider的架构主要分为scheduler（调度器）、fetcher（抓取器）、processor（脚本执行）：
各种组件由消息队列连接。除了调度器是单点外，获取器和处理器都可以多实例分布式部署。scheduler负责整体调度控制
任务由调度器调度，抓取器抓取网页内容，处理器执行预先编写的python脚本，并输出结果或生成新的上链任务（发送给调度器），形成闭环。
每个脚本都可以灵活的使用各种python库来解析页面，使用框架API来控制接下来的抓取动作，通过设置回调来控制解析动作。
Python爬虫入门。现在，Python可以成为大数据的基础、人工智能的编程语言等，是一种比较流行的语言。我还写了很多其他非常简单详细的教程，欢迎大家分享。
. . .
以上就是全部代码，只是善于分享，请多多包涵！爬虫的基本原理是获取源代码，然后获取网页内容。一般来说，只要你给出一个条目，通过分析，你可以找到无数其他你需要的相关资源，然后爬取。
我还写了很多其他非常简单的入门级爬虫详细教程。关注后，点击我的头像查看。
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网页视频抓取脚本( ,实例分析了java爬虫的两种实现技巧具有一定参考借鉴价值)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 42 次浏览 • 2022-04-17 10:05
网页视频抓取脚本(
,实例分析了java爬虫的两种实现技巧具有一定参考借鉴价值)
JAVA使用爬虫爬取网站网页内容
更新时间：2015 年 7 月 24 日 09:36:05 作者：fzhlee
本文文章主要介绍JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法，并结合实例分析java爬虫的两种实现技术，具有一定的参考价值，有需要的朋友需要的可以参考下一个
本文的例子描述了JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法。分享给大家，供大家参考。详情如下：
最近在用JAVA研究爬网，呵呵，进门了，和大家分享一下我的经验
提供了以下两种方法，一种是使用apache提供的包。另一种是使用JAVA自带的。
代码如下：
<p>
// 第一种方法
//这种方法是用apache提供的包,简单方便
//但是要用到以下包:commons-codec-1.4.jar
// commons-httpclient-3.1.jar
// commons-logging-1.0.4.jar
public static String createhttpClient(String url, String param) {
HttpClient client = new HttpClient();
String response = null;
String keyword = null;
PostMethod postMethod = new PostMethod(url);
// try {
// if (param != null)
// keyword = new String(param.getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1");
// } catch (UnsupportedEncodingException e1) {
// // TODO Auto-generated catch block
// e1.printStackTrace();
// }
// NameValuePair[] data = { new NameValuePair("keyword", keyword) };
// // 将表单的值放入postMethod中
// postMethod.setRequestBody(data);
// 以上部分是带参数抓取,我自己把它注销了．大家可以把注销消掉研究下
try {
int statusCode = client.executeMethod(postMethod);
response = new String(postMethod.getResponseBodyAsString()
.getBytes("ISO-8859-1"), "gb2312");
//这里要注意下 gb2312要和你抓取网页的编码要一样
String p = response.replaceAll("//&[a-zA-Z]{1,10};", "")
.replaceAll("]*>", "");//去掉网页中带有html语言的标签
System.out.println(p);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return response;
}
// 第二种方法
// 这种方法是JAVA自带的URL来抓取网站内容
public String getPageContent(String strUrl, String strPostRequest,
int maxLength) {
// 读取结果网页
StringBuffer buffer = new StringBuffer();
System.setProperty("sun.net.client.defaultConnectTimeout", "5000");
System.setProperty("sun.net.client.defaultReadTimeout", "5000");
try {
URL newUrl = new URL(strUrl);
HttpURLConnection hConnect = (HttpURLConnection) newUrl
.openConnection();
// POST方式的额外数据
if (strPostRequest.length() > 0) {
hConnect.setDoOutput(true);
OutputStreamWriter out = new OutputStreamWriter(hConnect
.getOutputStream());
out.write(strPostRequest);
out.flush();
out.close();
}
// 读取内容
BufferedReader rd = new BufferedReader(new InputStreamReader(
hConnect.getInputStream()));
int ch;
for (int length = 0; (ch = rd.read()) > -1
&& (maxLength 查看全部
,实例分析了java爬虫的两种实现技巧具有一定参考借鉴价值)
JAVA使用爬虫爬取网站网页内容
更新时间：2015 年 7 月 24 日 09:36:05 作者：fzhlee
本文文章主要介绍JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法，并结合实例分析java爬虫的两种实现技术，具有一定的参考价值，有需要的朋友需要的可以参考下一个
本文的例子描述了JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法。分享给大家，供大家参考。详情如下：
最近在用JAVA研究爬网，呵呵，进门了，和大家分享一下我的经验
提供了以下两种方法，一种是使用apache提供的包。另一种是使用JAVA自带的。
代码如下：
<p>
// 第一种方法
//这种方法是用apache提供的包,简单方便
//但是要用到以下包:commons-codec-1.4.jar
// commons-httpclient-3.1.jar
// commons-logging-1.0.4.jar
public static String createhttpClient(String url, String param) {
HttpClient client = new HttpClient();
String response = null;
String keyword = null;
PostMethod postMethod = new PostMethod(url);
// try {
// if (param != null)
// keyword = new String(param.getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1");
// } catch (UnsupportedEncodingException e1) {
// // TODO Auto-generated catch block
// e1.printStackTrace();
// }
// NameValuePair[] data = { new NameValuePair("keyword", keyword) };
// // 将表单的值放入postMethod中
// postMethod.setRequestBody(data);
// 以上部分是带参数抓取,我自己把它注销了．大家可以把注销消掉研究下
try {
int statusCode = client.executeMethod(postMethod);
response = new String(postMethod.getResponseBodyAsString()
.getBytes("ISO-8859-1"), "gb2312");
//这里要注意下 gb2312要和你抓取网页的编码要一样
String p = response.replaceAll("//&[a-zA-Z]{1,10};", "")
.replaceAll("]*>", "");//去掉网页中带有html语言的标签
System.out.println(p);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return response;
}
// 第二种方法
// 这种方法是JAVA自带的URL来抓取网站内容
public String getPageContent(String strUrl, String strPostRequest,
int maxLength) {
// 读取结果网页
StringBuffer buffer = new StringBuffer();
System.setProperty("sun.net.client.defaultConnectTimeout", "5000");
System.setProperty("sun.net.client.defaultReadTimeout", "5000");
try {
URL newUrl = new URL(strUrl);
HttpURLConnection hConnect = (HttpURLConnection) newUrl
.openConnection();
// POST方式的额外数据
if (strPostRequest.length() > 0) {
hConnect.setDoOutput(true);
OutputStreamWriter out = new OutputStreamWriter(hConnect
.getOutputStream());
out.write(strPostRequest);
out.flush();
out.close();
}
// 读取内容
BufferedReader rd = new BufferedReader(new InputStreamReader(
hConnect.getInputStream()));
int ch;
for (int length = 0; (ch = rd.read()) > -1
&& (maxLength 查看全部
网页视频抓取脚本(
,实例分析了java爬虫的两种实现技巧具有一定参考借鉴价值)
JAVA使用爬虫爬取网站网页内容
更新时间：2015 年 7 月 24 日 09:36:05 作者：fzhlee
本文文章主要介绍JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法，并结合实例分析java爬虫的两种实现技术，具有一定的参考价值，有需要的朋友需要的可以参考下一个
本文的例子描述了JAVA使用爬虫爬取网站网页内容的方法。分享给大家，供大家参考。详情如下：
最近在用JAVA研究爬网，呵呵，进门了，和大家分享一下我的经验
提供了以下两种方法，一种是使用apache提供的包。另一种是使用JAVA自带的。
代码如下：
<p>
// 第一种方法
//这种方法是用apache提供的包,简单方便
//但是要用到以下包:commons-codec-1.4.jar
// commons-httpclient-3.1.jar
// commons-logging-1.0.4.jar
public static String createhttpClient(String url, String param) {
HttpClient client = new HttpClient();
String response = null;
String keyword = null;
PostMethod postMethod = new PostMethod(url);
// try {
// if (param != null)
// keyword = new String(param.getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1");
// } catch (UnsupportedEncodingException e1) {
// // TODO Auto-generated catch block
// e1.printStackTrace();
// }
// NameValuePair[] data = { new NameValuePair("keyword", keyword) };
// // 将表单的值放入postMethod中
// postMethod.setRequestBody(data);
// 以上部分是带参数抓取,我自己把它注销了．大家可以把注销消掉研究下
try {
int statusCode = client.executeMethod(postMethod);
response = new String(postMethod.getResponseBodyAsString()
.getBytes("ISO-8859-1"), "gb2312");
//这里要注意下 gb2312要和你抓取网页的编码要一样
String p = response.replaceAll("//&[a-zA-Z]{1,10};", "")
.replaceAll("]*>", "");//去掉网页中带有html语言的标签
System.out.println(p);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return response;
}
// 第二种方法
// 这种方法是JAVA自带的URL来抓取网站内容
public String getPageContent(String strUrl, String strPostRequest,
int maxLength) {
// 读取结果网页
StringBuffer buffer = new StringBuffer();
System.setProperty("sun.net.client.defaultConnectTimeout", "5000");
System.setProperty("sun.net.client.defaultReadTimeout", "5000");
try {
URL newUrl = new URL(strUrl);
HttpURLConnection hConnect = (HttpURLConnection) newUrl
.openConnection();
// POST方式的额外数据
if (strPostRequest.length() > 0) {
hConnect.setDoOutput(true);
OutputStreamWriter out = new OutputStreamWriter(hConnect
.getOutputStream());
out.write(strPostRequest);
out.flush();
out.close();
}
// 读取内容
BufferedReader rd = new BufferedReader(new InputStreamReader(
hConnect.getInputStream()));
int ch;
for (int length = 0; (ch = rd.read()) > -1
&& (maxLength
网页视频抓取脚本(第一次尝试爬取—[Python爬虫]爬虫实例:三种方式爬取PEXELS)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 18 次浏览 • 2022-04-16 12:05
网页视频抓取脚本(第一次尝试爬取—[Python爬虫]爬虫实例:三种方式爬取PEXELS)
第一次尝试爬取—>【Python爬虫】爬虫示例：爬取PEXELS图片的三种方式
在爬PEXELS的时候，遇到了这样一个问题：
页面使用Ajax的异步加载技术来实现分页，因此无法通过request.text获取动态加载的内容。如果要正确获取数据，则需要使用称为逆向工程（“数据包捕获”）的过程。PS：如果你对上面的文字感到困惑，那么你可以阅读下面的例子和解释来做一个基本的了解。
例如：在PEXELS上看猫电影，虽然我们在浏览器中看到很多图片，如图：
但是使用响应中可以爬取的下载链接只有这个：
意思是网站的每一页只刷新15张图片，每次向下拖动滚动条，又刷新15张图片。
异步加载说明
传统网页如果需要更新内容，必须重新加载整个网页，网页加载速度慢，用户体验差，数据传输少，会造成带宽浪费。异步加载技术 (AJAX) 是指一种创建交互式 Web 应用程序的方法。网络开发技术。通过在后台与服务器交换少量数据，AJAX 可以使网页异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下更新部分网页。
逆向工程说明
因为使用异步加载技术后，不再需要立即加载所有网页内容然后返回响应，因此显示的新内容不再在 HTML 源代码中，无法捕获这些新数据。所以我们需要通过网页数据的异步加载方式来捕捉这些，就需要了解网页是如何加载数据的。这个过程称为逆过程。
逆向工程实践
通过逆向工程，可以找到网页新加载的数据和对应的新页面，用于设计新的爬虫代码。
打开网页，按F12打开开发者工具，选择Network选项卡，找到并点击XHR，然后向下拖动滚动条，可以发现右侧刷新了一些新文件，如图：
点击第一个文件可以看到Headers请求的URL，03:21:06 +0000
然后点击响应
将内容复制到文本
这不是我要抓取的图片地址吗？
03:21:06 +0000
猜想上面的URL会由?page=2改为page=x来获取第x页的信息，删除以下内容后直接访问是没有问题的：
这样，我们就得到了需要爬取的网页。
印证了之前的结论，每页刷新15张图片。
既然知道了网页的地址，爬虫修改它就很方便了。
爬虫代码
<p>import requests
import re
import time
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36'
}
def pic_scratch(url):
res = requests.get(url, headers)
links = re.findall('<a href=\"(.*)\" download>', res.text)
for link in links:
pic = requests.get(link, headers)
pic_name = re.search('(? 查看全部
第一次尝试爬取—>【Python爬虫】爬虫示例：爬取PEXELS图片的三种方式
在爬PEXELS的时候，遇到了这样一个问题：
页面使用Ajax的异步加载技术来实现分页，因此无法通过request.text获取动态加载的内容。如果要正确获取数据，则需要使用称为逆向工程（“数据包捕获”）的过程。PS：如果你对上面的文字感到困惑，那么你可以阅读下面的例子和解释来做一个基本的了解。
例如：在PEXELS上看猫电影，虽然我们在浏览器中看到很多图片，如图：
但是使用响应中可以爬取的下载链接只有这个：
意思是网站的每一页只刷新15张图片，每次向下拖动滚动条，又刷新15张图片。
异步加载说明
传统网页如果需要更新内容，必须重新加载整个网页，网页加载速度慢，用户体验差，数据传输少，会造成带宽浪费。异步加载技术 (AJAX) 是指一种创建交互式 Web 应用程序的方法。网络开发技术。通过在后台与服务器交换少量数据，AJAX 可以使网页异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下更新部分网页。
逆向工程说明
因为使用异步加载技术后，不再需要立即加载所有网页内容然后返回响应，因此显示的新内容不再在 HTML 源代码中，无法捕获这些新数据。所以我们需要通过网页数据的异步加载方式来捕捉这些，就需要了解网页是如何加载数据的。这个过程称为逆过程。
逆向工程实践
通过逆向工程，可以找到网页新加载的数据和对应的新页面，用于设计新的爬虫代码。
打开网页，按F12打开开发者工具，选择Network选项卡，找到并点击XHR，然后向下拖动滚动条，可以发现右侧刷新了一些新文件，如图：
点击第一个文件可以看到Headers请求的URL，03:21:06 +0000
然后点击响应
将内容复制到文本
这不是我要抓取的图片地址吗？
03:21:06 +0000
猜想上面的URL会由?page=2改为page=x来获取第x页的信息，删除以下内容后直接访问是没有问题的：
这样，我们就得到了需要爬取的网页。
印证了之前的结论，每页刷新15张图片。
既然知道了网页的地址，爬虫修改它就很方便了。
爬虫代码
<p>import requests
import re
import time
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36'
}
def pic_scratch(url):
res = requests.get(url, headers)
links = re.findall('<a href=\"(.*)\" download>', res.text)
for link in links:
pic = requests.get(link, headers)
pic_name = re.search('(? 查看全部
网页视频抓取脚本(第一次尝试爬取—[Python爬虫]爬虫实例:三种方式爬取PEXELS)
第一次尝试爬取—>【Python爬虫】爬虫示例：爬取PEXELS图片的三种方式
在爬PEXELS的时候，遇到了这样一个问题：
页面使用Ajax的异步加载技术来实现分页，因此无法通过request.text获取动态加载的内容。如果要正确获取数据，则需要使用称为逆向工程（“数据包捕获”）的过程。PS：如果你对上面的文字感到困惑，那么你可以阅读下面的例子和解释来做一个基本的了解。
例如：在PEXELS上看猫电影，虽然我们在浏览器中看到很多图片，如图：
但是使用响应中可以爬取的下载链接只有这个：
意思是网站的每一页只刷新15张图片，每次向下拖动滚动条，又刷新15张图片。
异步加载说明
传统网页如果需要更新内容，必须重新加载整个网页，网页加载速度慢，用户体验差，数据传输少，会造成带宽浪费。异步加载技术 (AJAX) 是指一种创建交互式 Web 应用程序的方法。网络开发技术。通过在后台与服务器交换少量数据，AJAX 可以使网页异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下更新部分网页。
逆向工程说明
因为使用异步加载技术后，不再需要立即加载所有网页内容然后返回响应，因此显示的新内容不再在 HTML 源代码中，无法捕获这些新数据。所以我们需要通过网页数据的异步加载方式来捕捉这些，就需要了解网页是如何加载数据的。这个过程称为逆过程。
逆向工程实践
通过逆向工程，可以找到网页新加载的数据和对应的新页面，用于设计新的爬虫代码。
打开网页，按F12打开开发者工具，选择Network选项卡，找到并点击XHR，然后向下拖动滚动条，可以发现右侧刷新了一些新文件，如图：
点击第一个文件可以看到Headers请求的URL，03:21:06 +0000
然后点击响应
将内容复制到文本
这不是我要抓取的图片地址吗？
03:21:06 +0000
猜想上面的URL会由?page=2改为page=x来获取第x页的信息，删除以下内容后直接访问是没有问题的：
这样，我们就得到了需要爬取的网页。
印证了之前的结论，每页刷新15张图片。
既然知道了网页的地址，爬虫修改它就很方便了。
爬虫代码
<p>import requests
import re
import time
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36'
}
def pic_scratch(url):
res = requests.get(url, headers)
links = re.findall('<a href=\"(.*)\" download>', res.text)
for link in links:
pic = requests.get(link, headers)
pic_name = re.search('(?
网页视频抓取脚本(之前写《使用Python抓取m3u8加密视频》笔记的原因)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 219 次浏览 • 2022-04-14 19:38
网页视频抓取脚本(之前写《使用Python抓取m3u8加密视频》笔记的原因)
之所以写笔记“使用Python捕获m3u8加密视频”是因为我有几个视频想要保存，但是对m3u8、.ts文件拼接不熟悉，所以尝试写一个练习脚本。
看了今天的回复，有同学想知道如何从视频网站中获取主文件index.m3u8的链接。正好有空，就找了一个网站看了一下，分享笔记如下
使用包
import requests, re
from lxml import etree # 最近爱上xpath，速度比BeautifulSoup快一点，而且xpath的语法通用
示例网址
每个网站的HTML结构都不一样。这个是随机找到的，使用动态JS和BLOB。我不知道blob，所以我不知道如何解析它。但是这个网站还有另一种方法来解析index.m3u8地址。
分析搜索链接获取视频首页
http://www.dy2046.net/search.a ... %25D0
与神同行_TV全集-电影123主演的电影
使用网站顶部的站内搜索功能，随便输入电影名，观察返回的结果页面，就可以看到
1、使用普通的get请求进行搜索（注意url已经转为gbk编码，必须相应转码，否则会失败）
2、分析结果网页，搜索结果保存在标签中
测试代码如下
def get_videourl(name):
# 拼接搜索链接并转码
searchurl = requests.utils.quote(f'http://www.dy2046.net/search.asp?searchword={name}',safe=':/.?=&', encoding='gbk')
print(searchurl)
page = requests.get(searchurl)
page = etree.HTML(page.content)
videourl = page.xpath('//ul[@class="piclist"]/li/a')[0].get('href')
return f'{siteurl}{videourl}'
分析视频首页，获取播放链接
打开视频首页，找到播放链接。
def get_index(videourl):
page = requests.get(videourl)
page = etree.HTML(page)
page = page.xpath('/html/body/div//div[@id="jishu"]/div//ul/li/a')
playlist = [f'{siteurl}{i.get("href")}' for i in page]
return playlist
分析播放页面
打开播放链接
我觉得有点麻烦。在播放期间使用 iframe 加载。在这种情况下，请求通常很难在 iframe 内获取链接。需要使用 selenium 包来模拟浏览器，但是 selenium 加载速度较慢，所以不是及时的选择。
再看，发现图中标签前加载了一个.js脚本，打开看看
var VideoListJson=[
['云播放',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 75a0b$kuyun',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 41f0a$kuyun'
]
],
['云点播',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8'
]
]
],urlinfo='http://%26amp%3B%2339%3B%2Bdoc ... 3B%3B
对比浏览器中找到的index.m3u8地址，发现非常相似
在.js脚本中打开index.m3u8，内容如下
'#EXTM3Un#EXT-X-STREAM-INF:PROGRAM-ID=1,BANDWIDTH=800000,RESOLUTION=1080x608n1000k/hls/index.m3u8'
至此，已经确认index.m3u8的地址保存在.js脚本中，通过简单的拼接就可以得到index.m3u8的真实地址。
def get_index(playurl):
# 获得.js脚本 的链接
page = requests.get(playurl)
page = etree.HTML(page.content)
indexurl = page.xpath('//div[@id="bofang-box"]/script')[0].values()[1]
# 拼接.js脚本的链接, 并删除?后面的参数
indexurl = f'{siteurl}{indexurl[:indexurl.find("?")]}'
# 获得.js脚本内容，并提取中 index.m3u8 的链接
page = requests.get(indexurl)
indexurl = re.findall(r"https://[w-.$/]+.m3u8",page.text)[0]
tmp = requests.get(indexurl)
tmp = tmp.text[tmp.text.rfind('n')+1:]
indexurl = indexurl.replace('index.m3u8', tmp)
return indexurl
好了，剩下的就是下载解析index.m3u8文件的内容了，不多写了。 查看全部
之所以写笔记“使用Python捕获m3u8加密视频”是因为我有几个视频想要保存，但是对m3u8、.ts文件拼接不熟悉，所以尝试写一个练习脚本。
看了今天的回复，有同学想知道如何从视频网站中获取主文件index.m3u8的链接。正好有空，就找了一个网站看了一下，分享笔记如下
使用包
import requests, re
from lxml import etree # 最近爱上xpath，速度比BeautifulSoup快一点，而且xpath的语法通用
示例网址
每个网站的HTML结构都不一样。这个是随机找到的，使用动态JS和BLOB。我不知道blob，所以我不知道如何解析它。但是这个网站还有另一种方法来解析index.m3u8地址。
分析搜索链接获取视频首页
http://www.dy2046.net/search.a ... %25D0
与神同行_TV全集-电影123主演的电影
使用网站顶部的站内搜索功能，随便输入电影名，观察返回的结果页面，就可以看到
1、使用普通的get请求进行搜索（注意url已经转为gbk编码，必须相应转码，否则会失败）
2、分析结果网页，搜索结果保存在标签中
测试代码如下
def get_videourl(name):
# 拼接搜索链接并转码
searchurl = requests.utils.quote(f'http://www.dy2046.net/search.asp?searchword={name}',safe=':/.?=&', encoding='gbk')
print(searchurl)
page = requests.get(searchurl)
page = etree.HTML(page.content)
videourl = page.xpath('//ul[@class="piclist"]/li/a')[0].get('href')
return f'{siteurl}{videourl}'
分析视频首页，获取播放链接
打开视频首页，找到播放链接。
def get_index(videourl):
page = requests.get(videourl)
page = etree.HTML(page)
page = page.xpath('/html/body/div//div[@id="jishu"]/div//ul/li/a')
playlist = [f'{siteurl}{i.get("href")}' for i in page]
return playlist
分析播放页面
打开播放链接
我觉得有点麻烦。在播放期间使用 iframe 加载。在这种情况下，请求通常很难在 iframe 内获取链接。需要使用 selenium 包来模拟浏览器，但是 selenium 加载速度较慢，所以不是及时的选择。
再看，发现图中标签前加载了一个.js脚本，打开看看
var VideoListJson=[
['云播放',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 75a0b$kuyun',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 41f0a$kuyun'
]
],
['云点播',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8'
]
]
],urlinfo='http://%26amp%3B%2339%3B%2Bdoc ... 3B%3B
对比浏览器中找到的index.m3u8地址，发现非常相似
在.js脚本中打开index.m3u8，内容如下
'#EXTM3Un#EXT-X-STREAM-INF:PROGRAM-ID=1,BANDWIDTH=800000,RESOLUTION=1080x608n1000k/hls/index.m3u8'
至此，已经确认index.m3u8的地址保存在.js脚本中，通过简单的拼接就可以得到index.m3u8的真实地址。
def get_index(playurl):
# 获得.js脚本 的链接
page = requests.get(playurl)
page = etree.HTML(page.content)
indexurl = page.xpath('//div[@id="bofang-box"]/script')[0].values()[1]
# 拼接.js脚本的链接, 并删除?后面的参数
indexurl = f'{siteurl}{indexurl[:indexurl.find("?")]}'
# 获得.js脚本内容，并提取中 index.m3u8 的链接
page = requests.get(indexurl)
indexurl = re.findall(r"https://[w-.$/]+.m3u8",page.text)[0]
tmp = requests.get(indexurl)
tmp = tmp.text[tmp.text.rfind('n')+1:]
indexurl = indexurl.replace('index.m3u8', tmp)
return indexurl
好了，剩下的就是下载解析index.m3u8文件的内容了，不多写了。 查看全部
网页视频抓取脚本(之前写《使用Python抓取m3u8加密视频》笔记的原因)
之所以写笔记“使用Python捕获m3u8加密视频”是因为我有几个视频想要保存，但是对m3u8、.ts文件拼接不熟悉，所以尝试写一个练习脚本。
看了今天的回复，有同学想知道如何从视频网站中获取主文件index.m3u8的链接。正好有空，就找了一个网站看了一下，分享笔记如下
使用包
import requests, re
from lxml import etree # 最近爱上xpath，速度比BeautifulSoup快一点，而且xpath的语法通用
示例网址
每个网站的HTML结构都不一样。这个是随机找到的，使用动态JS和BLOB。我不知道blob，所以我不知道如何解析它。但是这个网站还有另一种方法来解析index.m3u8地址。
分析搜索链接获取视频首页
http://www.dy2046.net/search.a ... %25D0
与神同行_TV全集-电影123主演的电影
使用网站顶部的站内搜索功能，随便输入电影名，观察返回的结果页面，就可以看到
1、使用普通的get请求进行搜索（注意url已经转为gbk编码，必须相应转码，否则会失败）
2、分析结果网页，搜索结果保存在标签中
测试代码如下
def get_videourl(name):
# 拼接搜索链接并转码
searchurl = requests.utils.quote(f'http://www.dy2046.net/search.asp?searchword={name}',safe=':/.?=&', encoding='gbk')
print(searchurl)
page = requests.get(searchurl)
page = etree.HTML(page.content)
videourl = page.xpath('//ul[@class="piclist"]/li/a')[0].get('href')
return f'{siteurl}{videourl}'
分析视频首页，获取播放链接
打开视频首页，找到播放链接。
def get_index(videourl):
page = requests.get(videourl)
page = etree.HTML(page)
page = page.xpath('/html/body/div//div[@id="jishu"]/div//ul/li/a')
playlist = [f'{siteurl}{i.get("href")}' for i in page]
return playlist
分析播放页面
打开播放链接
我觉得有点麻烦。在播放期间使用 iframe 加载。在这种情况下，请求通常很难在 iframe 内获取链接。需要使用 selenium 包来模拟浏览器，但是 selenium 加载速度较慢，所以不是及时的选择。
再看，发现图中标签前加载了一个.js脚本，打开看看
var VideoListJson=[
['云播放',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 75a0b$kuyun',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/sh ... 41f0a$kuyun'
]
],
['云点播',
[
'BDu97E9u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8',
'BDu7CA4u8BEDu9AD8u6E05$https://youku.cdn1-letv.com/20 ... .m3u8$m3u8'
]
]
],urlinfo='http://%26amp%3B%2339%3B%2Bdoc ... 3B%3B
对比浏览器中找到的index.m3u8地址，发现非常相似
在.js脚本中打开index.m3u8，内容如下
'#EXTM3Un#EXT-X-STREAM-INF:PROGRAM-ID=1,BANDWIDTH=800000,RESOLUTION=1080x608n1000k/hls/index.m3u8'
至此，已经确认index.m3u8的地址保存在.js脚本中，通过简单的拼接就可以得到index.m3u8的真实地址。
def get_index(playurl):
# 获得.js脚本 的链接
page = requests.get(playurl)
page = etree.HTML(page.content)
indexurl = page.xpath('//div[@id="bofang-box"]/script')[0].values()[1]
# 拼接.js脚本的链接, 并删除?后面的参数
indexurl = f'{siteurl}{indexurl[:indexurl.find("?")]}'
# 获得.js脚本内容，并提取中 index.m3u8 的链接
page = requests.get(indexurl)
indexurl = re.findall(r"https://[w-.$/]+.m3u8",page.text)[0]
tmp = requests.get(indexurl)
tmp = tmp.text[tmp.text.rfind('n')+1:]
indexurl = indexurl.replace('index.m3u8', tmp)
return indexurl
好了，剩下的就是下载解析index.m3u8文件的内容了，不多写了。
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本刚看到同样的问题所以顺便来答了)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 37 次浏览 • 2022-04-11 09:15
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本刚看到同样的问题所以顺便来答了)
网页视频抓取脚本，
刚看到同样的问题所以顺便来答了。用chromeweb开发者工具看页面元素，找到含有html5内容的元素如，<a>等，然后鼠标左键单击看看页面响应就知道从哪里读取出的数据了。当然不止是书，网页的任何元素都可以。就先回答到这里，后续有时间再补充。
就算chrome看到了，extension还是只能用chrome看。
是在手机上，
比起用google的元素，我觉得楼主应该用docx，google的能力是可以搞定的。
我在第一次看这篇文章的时候真是醉了，scraping这个单词看的我头疼，后来再看几遍就好了。
试试scrapingview把，
在中国能找到这篇文章很幸运。
顺便说一下怎么抓取很多ie6之后的图片呢？extension怎么抓取ie6之后的图片？
让我想到文章作者问苹果怎么查看数据。scrapingview就可以给出提示。我要抓取某个标题有文章中说scraping在本地抓取ie6。
解决了吗？刚看完，总感觉把脚本写上去了，
刚看到这篇文章，打算这个时候也这么做。 查看全部
网页视频抓取脚本，
刚看到同样的问题所以顺便来答了。用chromeweb开发者工具看页面元素，找到含有html5内容的元素如，<a>等，然后鼠标左键单击看看页面响应就知道从哪里读取出的数据了。当然不止是书，网页的任何元素都可以。就先回答到这里，后续有时间再补充。
就算chrome看到了，extension还是只能用chrome看。
是在手机上，
比起用google的元素，我觉得楼主应该用docx，google的能力是可以搞定的。
我在第一次看这篇文章的时候真是醉了，scraping这个单词看的我头疼，后来再看几遍就好了。
试试scrapingview把，
在中国能找到这篇文章很幸运。
顺便说一下怎么抓取很多ie6之后的图片呢？extension怎么抓取ie6之后的图片？
让我想到文章作者问苹果怎么查看数据。scrapingview就可以给出提示。我要抓取某个标题有文章中说scraping在本地抓取ie6。
解决了吗？刚看完，总感觉把脚本写上去了，
刚看到这篇文章，打算这个时候也这么做。 查看全部
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本刚看到同样的问题所以顺便来答了)
网页视频抓取脚本，
刚看到同样的问题所以顺便来答了。用chromeweb开发者工具看页面元素，找到含有html5内容的元素如，<a>等，然后鼠标左键单击看看页面响应就知道从哪里读取出的数据了。当然不止是书，网页的任何元素都可以。就先回答到这里，后续有时间再补充。
就算chrome看到了，extension还是只能用chrome看。
是在手机上，
比起用google的元素，我觉得楼主应该用docx，google的能力是可以搞定的。
我在第一次看这篇文章的时候真是醉了，scraping这个单词看的我头疼，后来再看几遍就好了。
试试scrapingview把，
在中国能找到这篇文章很幸运。
顺便说一下怎么抓取很多ie6之后的图片呢？extension怎么抓取ie6之后的图片？
让我想到文章作者问苹果怎么查看数据。scrapingview就可以给出提示。我要抓取某个标题有文章中说scraping在本地抓取ie6。
解决了吗？刚看完，总感觉把脚本写上去了，
刚看到这篇文章，打算这个时候也这么做。
网页视频抓取脚本(自学很多东西不是很懂，里面有解释错误的地方)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 43 次浏览 • 2022-04-10 02:14
网页视频抓取脚本(自学很多东西不是很懂，里面有解释错误的地方)
节点的属性值“src”的文本值就是我们要下载的视频。那么怎么写呢，看下面的代码：
list_title = html.xpath('(//span[@class="video-title"]/text())')
src_list = html.xpath('(//div[@class="video-play"]/video/@src)')
for tit, src in zip(list_title, src_list):
self.down_mp4(tit, src)
如果不知道xpath参数的格式怎么写，请看前面的解释。前两行代码可以下载标题和视频连接，但是发现没有一一对应，所以这里我们使用zip函数让下载的标题和连接一一对应一，那我们应该下载视频，所以我们重新打包了一个函数，主要是用来写文件的，即down_mp4
步骤 6 保存文件
我们要下载的视频格式是“title.MP4”，但是我们知道目前互联网上使用的最多的是http协议。在上面的步骤中，我们发现src属性的文本值没有直接携带http: ///17/86 /09/744888piCPpU.mp4_10s.mp4 所以这里需要处理一下，
#下载视频
def down_mp4(self, tit, src):
file_name=tit+".mp4"
print("正在抓取的视频:"+file_name)
content = requests.get("http:" + src).content
# 保存数据
try:
with open(file_name, "wb") as f:
f.write(content)
except:
print("抓取错误")
这里写入数据时使用异常处理机制。这样我们就实现了对整个数据的爬取，在项目目录下可以看到爬取的小视频，因为我们目前只爬取了一页数据，当需要爬取多页时，需要修改第一页。多翻几页就可以看到三步中的url。这里要说一点，视频总页数只有223页，但是python的处理是左闭右开的，所以需要在循环的时候写入224，这样最后一页的数据可以爬取。
好了，以上就是我第一次爬虫的结果。因为我在自学中很多东西看不懂，所以解释的地方有一些错误。我希望你能给我一些建议。 查看全部
节点的属性值“src”的文本值就是我们要下载的视频。那么怎么写呢，看下面的代码：
list_title = html.xpath('(//span[@class="video-title"]/text())')
src_list = html.xpath('(//div[@class="video-play"]/video/@src)')
for tit, src in zip(list_title, src_list):
self.down_mp4(tit, src)
如果不知道xpath参数的格式怎么写，请看前面的解释。前两行代码可以下载标题和视频连接，但是发现没有一一对应，所以这里我们使用zip函数让下载的标题和连接一一对应一，那我们应该下载视频，所以我们重新打包了一个函数，主要是用来写文件的，即down_mp4
步骤 6 保存文件
我们要下载的视频格式是“title.MP4”，但是我们知道目前互联网上使用的最多的是http协议。在上面的步骤中，我们发现src属性的文本值没有直接携带http: ///17/86 /09/744888piCPpU.mp4_10s.mp4 所以这里需要处理一下，
#下载视频
def down_mp4(self, tit, src):
file_name=tit+".mp4"
print("正在抓取的视频:"+file_name)
content = requests.get("http:" + src).content
# 保存数据
try:
with open(file_name, "wb") as f:
f.write(content)
except:
print("抓取错误")
这里写入数据时使用异常处理机制。这样我们就实现了对整个数据的爬取，在项目目录下可以看到爬取的小视频，因为我们目前只爬取了一页数据，当需要爬取多页时，需要修改第一页。多翻几页就可以看到三步中的url。这里要说一点，视频总页数只有223页，但是python的处理是左闭右开的，所以需要在循环的时候写入224，这样最后一页的数据可以爬取。
好了，以上就是我第一次爬虫的结果。因为我在自学中很多东西看不懂，所以解释的地方有一些错误。我希望你能给我一些建议。 查看全部
网页视频抓取脚本(自学很多东西不是很懂，里面有解释错误的地方)
节点的属性值“src”的文本值就是我们要下载的视频。那么怎么写呢，看下面的代码：
list_title = html.xpath('(//span[@class="video-title"]/text())')
src_list = html.xpath('(//div[@class="video-play"]/video/@src)')
for tit, src in zip(list_title, src_list):
self.down_mp4(tit, src)
如果不知道xpath参数的格式怎么写，请看前面的解释。前两行代码可以下载标题和视频连接，但是发现没有一一对应，所以这里我们使用zip函数让下载的标题和连接一一对应一，那我们应该下载视频，所以我们重新打包了一个函数，主要是用来写文件的，即down_mp4
步骤 6 保存文件
我们要下载的视频格式是“title.MP4”，但是我们知道目前互联网上使用的最多的是http协议。在上面的步骤中，我们发现src属性的文本值没有直接携带http: ///17/86 /09/744888piCPpU.mp4_10s.mp4 所以这里需要处理一下，
#下载视频
def down_mp4(self, tit, src):
file_name=tit+".mp4"
print("正在抓取的视频:"+file_name)
content = requests.get("http:" + src).content
# 保存数据
try:
with open(file_name, "wb") as f:
f.write(content)
except:
print("抓取错误")
这里写入数据时使用异常处理机制。这样我们就实现了对整个数据的爬取，在项目目录下可以看到爬取的小视频，因为我们目前只爬取了一页数据，当需要爬取多页时，需要修改第一页。多翻几页就可以看到三步中的url。这里要说一点，视频总页数只有223页，但是python的处理是左闭右开的，所以需要在循环的时候写入224，这样最后一页的数据可以爬取。
好了，以上就是我第一次爬虫的结果。因为我在自学中很多东西看不懂，所以解释的地方有一些错误。我希望你能给我一些建议。
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-03-30 10:03
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf)
网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf，去重，去自动化转码，去格式化，去重和去多看，去水印，去掉静态网址，去掉图片截取，对齐和复制。一般模块会对js，pdf，ai和eps自动解析，ai识别http头部字段，eps可以识别文本段落和字体，excel保存为word。mp4保存为视频文件。具体的可以参看我之前发布的专栏文章。
下载器，迅雷网页下载神器，等有脚本神器。
下载器+自己一手动多看（尽量不要有图片文字一类的需要去水印去开头加分段的文件，
迅雷网页下载神器，的scdn下载，
很多网站都有。
我记得有个迅雷浏览器助手，其中的脚本地址可以下载很多网站的网页资源。
我一直以为是迅雷下载的地址里面，有个迅雷下载加速器，不知道你们下载的是不是这个。补充一下。如果把迅雷浏览器当成老子他妈的快播，那么你懂的。
不要图片视频图片文字文字内容(ai各种识别图片封面对应特效等等）
永乐app
ks狸猫猫
平台软件一般都能下载。迅雷，app迅雷，网页快车等。一般安卓手机比较多。ios手机多，我说的很少，或许不准确。另，下载器又方便又快捷的话，找个老牌网站吧。可以选择国内一般的，成熟网站。 查看全部
网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf，去重，去自动化转码，去格式化，去重和去多看，去水印，去掉静态网址，去掉图片截取，对齐和复制。一般模块会对js，pdf，ai和eps自动解析，ai识别http头部字段，eps可以识别文本段落和字体，excel保存为word。mp4保存为视频文件。具体的可以参看我之前发布的专栏文章。
下载器，迅雷网页下载神器，等有脚本神器。
下载器+自己一手动多看（尽量不要有图片文字一类的需要去水印去开头加分段的文件，
迅雷网页下载神器，的scdn下载，
很多网站都有。
我记得有个迅雷浏览器助手，其中的脚本地址可以下载很多网站的网页资源。
我一直以为是迅雷下载的地址里面，有个迅雷下载加速器，不知道你们下载的是不是这个。补充一下。如果把迅雷浏览器当成老子他妈的快播，那么你懂的。
不要图片视频图片文字文字内容(ai各种识别图片封面对应特效等等）
永乐app
ks狸猫猫
平台软件一般都能下载。迅雷，app迅雷，网页快车等。一般安卓手机比较多。ios手机多，我说的很少，或许不准确。另，下载器又方便又快捷的话，找个老牌网站吧。可以选择国内一般的，成熟网站。 查看全部
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf)
网页视频抓取脚本有一套自动化的解析js和pdf，去重，去自动化转码，去格式化，去重和去多看，去水印，去掉静态网址，去掉图片截取，对齐和复制。一般模块会对js，pdf，ai和eps自动解析，ai识别http头部字段，eps可以识别文本段落和字体，excel保存为word。mp4保存为视频文件。具体的可以参看我之前发布的专栏文章。
下载器，迅雷网页下载神器，等有脚本神器。
下载器+自己一手动多看（尽量不要有图片文字一类的需要去水印去开头加分段的文件，
迅雷网页下载神器，的scdn下载，
很多网站都有。
我记得有个迅雷浏览器助手，其中的脚本地址可以下载很多网站的网页资源。
我一直以为是迅雷下载的地址里面，有个迅雷下载加速器，不知道你们下载的是不是这个。补充一下。如果把迅雷浏览器当成老子他妈的快播，那么你懂的。
不要图片视频图片文字文字内容(ai各种识别图片封面对应特效等等）
永乐app
ks狸猫猫
平台软件一般都能下载。迅雷，app迅雷，网页快车等。一般安卓手机比较多。ios手机多，我说的很少，或许不准确。另，下载器又方便又快捷的话，找个老牌网站吧。可以选择国内一般的，成熟网站。
网页视频抓取脚本(【无水印视频下载方法】简单粗暴，很好用)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-03-30 04:05
网页视频抓取脚本(【无水印视频下载方法】简单粗暴，很好用)
无水印视频下载
方法一：
下载无水印视频很简单，有一个通用的方法，那就是使用去水印平台。
我使用的去水印平台是：
在输入框中输入视频链接，点击视频分析，即可得到无水印的视频链接。
这 网站 在我编写代码时非常有用。我用这个网站下载了一些没有水印的视频，但是当我写这个文章的时候，我发现水印平台不能正常工作。解析它，等待它修复后再使用这个函数。
本平台不仅收录抖音视频去水印，还支持火山、快手、陌陌、美拍等无水印视频。所以很适合做这个网站的接口。
经过简单的测试，这个网站的API需要付费解析。如果难以模拟请求，我决定使用浏览器模拟器 Splinter。
用法在这里就不一一列举了，但是可以说一说，我们可以通过配置headless参数来将Splinter配置为无头浏览器。什么是无头浏览器？运行 Splinter 非常方便，无需调出浏览器界面，直接在后台模拟各种请求。
这部分的代码很简单，无非就是填充元素，确定解析按钮的位置，点击按钮，获取视频下载链接。这个小问题，我们自己分析一下。
整体代码：
方法二：
该方法是从网友的反馈中学习的，直接修改下载链接即可获得无水印的下载链接。
download_url = video_html['video']['play_addr']['url_list'][0].replace('playwm','play')
方法简单粗暴，效果很好。优点是处理速度快，缺点是这种方法不是很通用，而且不同视频发布平台的编码方式可能不同，需要自己分析。
总结
玩爬虫还是很有趣的，请勿将其用于学习以外的目的，希望大家有所收获。
原文链接： 查看全部
无水印视频下载
方法一：
下载无水印视频很简单，有一个通用的方法，那就是使用去水印平台。
我使用的去水印平台是：
在输入框中输入视频链接，点击视频分析，即可得到无水印的视频链接。
这 网站 在我编写代码时非常有用。我用这个网站下载了一些没有水印的视频，但是当我写这个文章的时候，我发现水印平台不能正常工作。解析它，等待它修复后再使用这个函数。
本平台不仅收录抖音视频去水印，还支持火山、快手、陌陌、美拍等无水印视频。所以很适合做这个网站的接口。
经过简单的测试，这个网站的API需要付费解析。如果难以模拟请求，我决定使用浏览器模拟器 Splinter。
用法在这里就不一一列举了，但是可以说一说，我们可以通过配置headless参数来将Splinter配置为无头浏览器。什么是无头浏览器？运行 Splinter 非常方便，无需调出浏览器界面，直接在后台模拟各种请求。
这部分的代码很简单，无非就是填充元素，确定解析按钮的位置，点击按钮，获取视频下载链接。这个小问题，我们自己分析一下。
整体代码：
方法二：
该方法是从网友的反馈中学习的，直接修改下载链接即可获得无水印的下载链接。
download_url = video_html['video']['play_addr']['url_list'][0].replace('playwm','play')
方法简单粗暴，效果很好。优点是处理速度快，缺点是这种方法不是很通用，而且不同视频发布平台的编码方式可能不同，需要自己分析。
总结
玩爬虫还是很有趣的，请勿将其用于学习以外的目的，希望大家有所收获。
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网页视频抓取脚本(【无水印视频下载方法】简单粗暴，很好用)
无水印视频下载
方法一：
下载无水印视频很简单，有一个通用的方法，那就是使用去水印平台。
我使用的去水印平台是：
在输入框中输入视频链接，点击视频分析，即可得到无水印的视频链接。
这 网站 在我编写代码时非常有用。我用这个网站下载了一些没有水印的视频，但是当我写这个文章的时候，我发现水印平台不能正常工作。解析它，等待它修复后再使用这个函数。
本平台不仅收录抖音视频去水印，还支持火山、快手、陌陌、美拍等无水印视频。所以很适合做这个网站的接口。
经过简单的测试，这个网站的API需要付费解析。如果难以模拟请求，我决定使用浏览器模拟器 Splinter。
用法在这里就不一一列举了，但是可以说一说，我们可以通过配置headless参数来将Splinter配置为无头浏览器。什么是无头浏览器？运行 Splinter 非常方便，无需调出浏览器界面，直接在后台模拟各种请求。
这部分的代码很简单，无非就是填充元素，确定解析按钮的位置，点击按钮，获取视频下载链接。这个小问题，我们自己分析一下。
整体代码：
方法二：
该方法是从网友的反馈中学习的，直接修改下载链接即可获得无水印的下载链接。
download_url = video_html['video']['play_addr']['url_list'][0].replace('playwm','play')
方法简单粗暴，效果很好。优点是处理速度快，缺点是这种方法不是很通用，而且不同视频发布平台的编码方式可能不同，需要自己分析。
总结
玩爬虫还是很有趣的，请勿将其用于学习以外的目的，希望大家有所收获。
原文链接：
网页视频抓取脚本(破解版的暴风影音破解方法直接看我个人的博客)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-03-28 02:05
网页视频抓取脚本(破解版的暴风影音破解方法直接看我个人的博客)
网页视频抓取脚本可以以很快的速度抓取所有网页，比如看油管...加油，我有vx群：296464149（纯干货，
googledrive
爱奇艺？
youtube
暴风影音
soul
googlechrome有视频嗅探插件，按照下面教程安装即可。
三星应该可以
知乎
美剧就基本没啥可以，不过英剧倒是可以看下。有一个外国游戏引擎的视频嗅探器，可以嗅探网络上大部分游戏视频的画面，脚本下载不太好，
emjoy，
人人影视爱奇艺优酷腾讯游戏的原理也差不多，
暴风影音，是可以完全免费看美剧的，因为他是按视频的点击收费的，这种方式可以延长电脑的运行时间，保证运行速度，网页视频连接有两种，一种是直接复制链接，另一种是使用破解版，并自带控制台，如果需要最新最全的美剧，可以使用原版的暴风影音，破解版的暴风影音破解方法直接看我个人的博客暴风影音v5破解版下载及用户使用感受分享，这个链接可以下载需要的一些视频，不喜勿喷，下载之后不要乱用（不是所有视频都可以下载）。
天天动听里面就有youtube的音乐音乐可以选择免费或者付费~蛮好用的，可以自己免费下载，如果不想用免费， 查看全部
网页视频抓取脚本可以以很快的速度抓取所有网页，比如看油管...加油，我有vx群：296464149（纯干货，
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暴风影音，是可以完全免费看美剧的，因为他是按视频的点击收费的，这种方式可以延长电脑的运行时间，保证运行速度，网页视频连接有两种，一种是直接复制链接，另一种是使用破解版，并自带控制台，如果需要最新最全的美剧，可以使用原版的暴风影音，破解版的暴风影音破解方法直接看我个人的博客暴风影音v5破解版下载及用户使用感受分享，这个链接可以下载需要的一些视频，不喜勿喷，下载之后不要乱用（不是所有视频都可以下载）。
天天动听里面就有youtube的音乐音乐可以选择免费或者付费~蛮好用的，可以自己免费下载，如果不想用免费，
网页视频抓取脚本(网络爬虫是什么的基本架构的爬取策略)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 30 次浏览 • 2022-03-27 20:12
网页视频抓取脚本(网络爬虫是什么的基本架构的爬取策略)
创业初期的公司很多，他们的公司可以给用户提供的内容比较少，现在是消费内容的时代，所以需要通过网络爬虫爬取外部资源数据，补充公司的内容库。为了满足用户消费内容的需求。
下面结合我自己的工作经验来描述一下网络爬虫的实战。系列文章分为网络爬虫实战（一）和网络爬虫实战（二）），第一部文章主要介绍：
什么是网络爬虫
网络爬虫的基本架构
网络爬虫抓取策略
一、什么是网络爬虫？
网络爬虫，也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种程序或脚本，可以根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。通俗的说，就是获取网页中特定信息的程序。每个页面就像一个节点，两个蜘蛛丝在蜘蛛网上相交，而爬虫就像一只蜘蛛，可以通过蜘蛛丝爬到任意一个节点，并在该节点上获取。相应的信息。
二、网络爬虫的基本架构
网络爬虫的基本架构如下图所示：
调度模块是核心模块，负责所有爬虫任务分配、结果存储等功能。下载模块主要是根据调度模块提供的URL链接下载URL页面上的内容，而分析模块主要是按照规定的规则对下载模块中下载的数据进行解析，分析该页面中是否有URL需要进一步分析的数据。并存储当前页面的有用信息，这些数据将再次发送给调度模块。如果页面需要进一步解析，调度模块会再次将其发送给下载模块进行遍历获取，如果是有用的数据，调度模块会将其发送给存储模块进行存储。
三、网络爬虫的爬取策略
广度优先搜索
广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级搜索后，再进行下一级搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前为了覆盖尽可能多的页面，一般采用广度优先搜索方式
最好的第一次搜索
最佳优先级搜索策略是根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。
深度优先搜索
深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个进入。这样的链接被逐个链接地获取，直到在处理下一个路由之前处理了一个路由。深度优先策略设计相对简单。然而，门户网站网站提供的链接往往是最有价值的，并且具有较高的PageRank，但随着级别的深入，页面价值和PageRank会相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面价值较低。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。 查看全部
创业初期的公司很多，他们的公司可以给用户提供的内容比较少，现在是消费内容的时代，所以需要通过网络爬虫爬取外部资源数据，补充公司的内容库。为了满足用户消费内容的需求。
下面结合我自己的工作经验来描述一下网络爬虫的实战。系列文章分为网络爬虫实战（一）和网络爬虫实战（二）），第一部文章主要介绍：
什么是网络爬虫
网络爬虫的基本架构
网络爬虫抓取策略
一、什么是网络爬虫？
网络爬虫，也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种程序或脚本，可以根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。通俗的说，就是获取网页中特定信息的程序。每个页面就像一个节点，两个蜘蛛丝在蜘蛛网上相交，而爬虫就像一只蜘蛛，可以通过蜘蛛丝爬到任意一个节点，并在该节点上获取。相应的信息。
二、网络爬虫的基本架构
网络爬虫的基本架构如下图所示：
调度模块是核心模块，负责所有爬虫任务分配、结果存储等功能。下载模块主要是根据调度模块提供的URL链接下载URL页面上的内容，而分析模块主要是按照规定的规则对下载模块中下载的数据进行解析，分析该页面中是否有URL需要进一步分析的数据。并存储当前页面的有用信息，这些数据将再次发送给调度模块。如果页面需要进一步解析，调度模块会再次将其发送给下载模块进行遍历获取，如果是有用的数据，调度模块会将其发送给存储模块进行存储。
三、网络爬虫的爬取策略
广度优先搜索
广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级搜索后，再进行下一级搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前为了覆盖尽可能多的页面，一般采用广度优先搜索方式
最好的第一次搜索
最佳优先级搜索策略是根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。
深度优先搜索
深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个进入。这样的链接被逐个链接地获取，直到在处理下一个路由之前处理了一个路由。深度优先策略设计相对简单。然而，门户网站网站提供的链接往往是最有价值的，并且具有较高的PageRank，但随着级别的深入，页面价值和PageRank会相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面价值较低。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。 查看全部
网页视频抓取脚本(网络爬虫是什么的基本架构的爬取策略)
创业初期的公司很多，他们的公司可以给用户提供的内容比较少，现在是消费内容的时代，所以需要通过网络爬虫爬取外部资源数据，补充公司的内容库。为了满足用户消费内容的需求。
下面结合我自己的工作经验来描述一下网络爬虫的实战。系列文章分为网络爬虫实战（一）和网络爬虫实战（二）），第一部文章主要介绍：
什么是网络爬虫
网络爬虫的基本架构
网络爬虫抓取策略
一、什么是网络爬虫？
网络爬虫，也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种程序或脚本，可以根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。通俗的说，就是获取网页中特定信息的程序。每个页面就像一个节点，两个蜘蛛丝在蜘蛛网上相交，而爬虫就像一只蜘蛛，可以通过蜘蛛丝爬到任意一个节点，并在该节点上获取。相应的信息。
二、网络爬虫的基本架构
网络爬虫的基本架构如下图所示：
调度模块是核心模块，负责所有爬虫任务分配、结果存储等功能。下载模块主要是根据调度模块提供的URL链接下载URL页面上的内容，而分析模块主要是按照规定的规则对下载模块中下载的数据进行解析，分析该页面中是否有URL需要进一步分析的数据。并存储当前页面的有用信息，这些数据将再次发送给调度模块。如果页面需要进一步解析，调度模块会再次将其发送给下载模块进行遍历获取，如果是有用的数据，调度模块会将其发送给存储模块进行存储。
三、网络爬虫的爬取策略
广度优先搜索
广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级搜索后，再进行下一级搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前为了覆盖尽可能多的页面，一般采用广度优先搜索方式
最好的第一次搜索
最佳优先级搜索策略是根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。
深度优先搜索
深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个进入。这样的链接被逐个链接地获取，直到在处理下一个路由之前处理了一个路由。深度优先策略设计相对简单。然而，门户网站网站提供的链接往往是最有价值的，并且具有较高的PageRank，但随着级别的深入，页面价值和PageRank会相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面价值较低。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。
网页视频抓取脚本( 安卓模拟器禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 54 次浏览 • 2022-03-27 12:16
网页视频抓取脚本(
安卓模拟器禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任)
来源：Fiddler 抓取抖音 视频数据_lx-CSDN blog_fiddler 抖音
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1），手机（安卓和ios）/安卓模拟器，今天主要是安卓模拟器，操作流程是一样的。
(2），抓包工具：Fiddel 下载地址：()
(3），编程工具：pycharm
(4）,在安卓模拟器上安装抖音(逍遥安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，就会打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
源代码：
导入操作系统，json，请求
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音Data crawling/抖音Crawling data/raw_data/') #获取文件夹下所有json包名
count = 1 #count，用作视频名称
对于videos_list中的视频：#loop json list，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取数据/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #移除json包中的所有视频
对于内容中的视频：#循环视频列表，选择每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选择了第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制码
with open('./抖音Crawling data/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记得先创建路径
f.write(videoMp4) #Write
print('video{} 下载完成'.format(count)) #下载提示
计数 += 1 #计数+1
———————————————
版权声明：本文为CSDN博主“考古学家lx”的原创文章，遵循CC4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明.
原文链接： 查看全部
安卓模拟器禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任)
来源：Fiddler 抓取抖音 视频数据_lx-CSDN blog_fiddler 抖音
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1），手机（安卓和ios）/安卓模拟器，今天主要是安卓模拟器，操作流程是一样的。
(2），抓包工具：Fiddel 下载地址：()
(3），编程工具：pycharm
(4）,在安卓模拟器上安装抖音(逍遥安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，就会打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
源代码：
导入操作系统，json，请求
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音Data crawling/抖音Crawling data/raw_data/') #获取文件夹下所有json包名
count = 1 #count，用作视频名称
对于videos_list中的视频：#loop json list，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取数据/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #移除json包中的所有视频
对于内容中的视频：#循环视频列表，选择每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选择了第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制码
with open('./抖音Crawling data/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记得先创建路径
f.write(videoMp4) #Write
print('video{} 下载完成'.format(count)) #下载提示
计数 += 1 #计数+1
———————————————
版权声明：本文为CSDN博主“考古学家lx”的原创文章，遵循CC4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明.
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网页视频抓取脚本(
安卓模拟器禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任)
来源：Fiddler 抓取抖音 视频数据_lx-CSDN blog_fiddler 抖音
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1），手机（安卓和ios）/安卓模拟器，今天主要是安卓模拟器，操作流程是一样的。
(2），抓包工具：Fiddel 下载地址：()
(3），编程工具：pycharm
(4）,在安卓模拟器上安装抖音(逍遥安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，就会打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
源代码：
导入操作系统，json，请求
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音Data crawling/抖音Crawling data/raw_data/') #获取文件夹下所有json包名
count = 1 #count，用作视频名称
对于videos_list中的视频：#loop json list，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取数据/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #移除json包中的所有视频
对于内容中的视频：#循环视频列表，选择每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选择了第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制码
with open('./抖音Crawling data/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记得先创建路径
f.write(videoMp4) #Write
print('video{} 下载完成'.format(count)) #下载提示
计数 += 1 #计数+1
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版权声明：本文为CSDN博主“考古学家lx”的原创文章，遵循CC4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明.
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网页视频抓取脚本(Windows,OSX及Linux在线资料转为epub或mobi格式)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 26 次浏览 • 2022-03-27 12:14
网页视频抓取脚本(Windows,OSX及Linux在线资料转为epub或mobi格式)
自从我买了kindle之后，我就一直在思考如何充分利用它。虽然可以从多多购买很多书籍，网上也有很多免费的电子书，但还是有很多网页形式的有趣内容。比如O'Reilly Atlas提供了很多电子书，但只提供免费在线阅读；此外，许多材料或文件只是网页形式。所以我希望通过某种方式把这些网上资料转换成epub或者mobi格式，这样就可以在kindle上阅读了。这篇 文章 文章描述了如何使用 calibre 和少量代码来做到这一点。
口径
Calibre 是一款免费的电子书管理工具，兼容 Windows、OS X 和 Linux。幸运的是，除了 GUI 之外，calibre 还提供了很多命令行工具，其中 ebook-convert 命令可以根据用户编写的食谱进行。文件（其实是python代码）抓取指定页面的内容，生成mobi等格式的电子书。通过编写食谱，可以自定义爬取行为以适应不同的网页结构。
安装口径
Calibre的下载地址是，你可以根据自己的操作系统下载对应的安装程序。
如果是 Linux 操作系统，也可以从软件仓库安装：
Archlinux：
pacman -S 机芯
Debian/Ubuntu：
apt-get 安装口径
红帽/Fedora/CentOS：
yum -y 安装口径
请注意，如果您使用 OSX，则需要单独安装命令行工具。
抓取网页以生成电子书
下面以Git Pocket Guide为例，说明如何通过calibre从网页生成电子书。
找到索引页面
爬取整本书，首先要找到索引页，通常是Table of Contents，也就是目录，其中每个目录都链接到对应的内容页。索引页面将指导生成电子书时要抓取的页面以及内容的组织顺序。在此示例中，索引页为 .
写食谱
Recipes 是一个带有recipe 扩展名的脚本。内容其实是一段python代码，用来定义calibre爬取页面的范围和行为。以下是用于爬取 Git 袖珍指南的食谱：
从 calibre.web.feeds.recipes 导入 BasicNewsRecipe
类 Git_Pocket_Guide(BasicNewsRecipe):
title = 'Git Pocket Guide'
description = ''
cover\_url = 'http://akamaicovers.oreilly.com/images/0636920024972/lrg.jpg'
url\_prefix = 'http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000561/'
no\_stylesheets = True
keep\_only\_tags = \[{ 'class': 'chapter' }\]
def get\_title(self, link):
return link.contents\[0\].strip()
def parse\_index(self):
soup = self.index\_to\_soup(self.url\_prefix + 'index.html')
div = soup.find('div', { 'class': 'toc' })
articles = \[\]
for link in div.findAll('a'):
if '#' in link\['href'\]:
continue
if not 'ch' in link\['href'\]:
continue
til = self.get\_title(link)
url = self.url\_prefix + link\['href'\]
a = { 'title': til, 'url': url }
articles.append(a)
ans = \[('Git\_Pocket\_Guide', articles)\]
return ans
下面解释代码的不同部分。
整体结构
一般来说，recipe是一个python类，但是这个类必须继承calibre.web.feeds.recipes.BasicNewsRecipe。
解析索引
整个recipe的核心方法是parse_index，这也是recipe必须实现的唯一方法。该方法的目标是分析索引页的内容并返回一个稍微复杂的数据结构（稍后描述），该结构定义了整个电子书的内容以及内容的组织顺序。
整体属性设置
在类的开头，定义了一些全局属性：
标题 = 'Git 袖珍指南' 描述 = ''cover_url = ''
url_prefix = ''no_stylesheets = Truekeep_only_tags = [{ 'class': 'chapter' }]
parse_index 返回值
下面通过分析索引页来描述parse_index需要返回的数据结构。
整体返回数据结构是一个列表，其中每个元素是一个元组，一个元组代表一个卷。在这个例子中只有一个卷，所以列表中只有一个元组。
每个元组有两个元素，第一个元素是卷名，第二个元素是一个列表，列表中的每个元素都是一个map，代表一个章节（chapter），map中有两个元素：title和url，title是章节标题，url是章节所在内容页面的url。
Calibre 会根据 parse_index 的返回结果对整本书进行爬取和整理，并会自行对内容中的外部链接的图片进行爬取和处理。
整个parse_index使用soup解析索引页，生成上述数据结构。
更多的
以上是最基本的食谱。如果想详细了解如何使用，可以参考 API 文档。
生成手机
菜谱写好后，可以在命令行通过以下命令生成电子书：
电子书转换 Git_Pocket_Guide.recipe Git_Pocket_Guide.mobi
您可以生成 mobi 格式的电子书。ebook-convert 将抓取相关内容并根据食谱代码组织结构。
最终效果
下面是在kindle上看到的效果。
内容
内容一
内容二
有图片的页面
实际效果
我的食谱库
我在github上建了一个kindle-open-books，里面放了一些菜谱，这些菜谱是我自己写的，其他同学贡献的。欢迎任何人提供食谱。 查看全部
自从我买了kindle之后，我就一直在思考如何充分利用它。虽然可以从多多购买很多书籍，网上也有很多免费的电子书，但还是有很多网页形式的有趣内容。比如O'Reilly Atlas提供了很多电子书，但只提供免费在线阅读；此外，许多材料或文件只是网页形式。所以我希望通过某种方式把这些网上资料转换成epub或者mobi格式，这样就可以在kindle上阅读了。这篇 文章 文章描述了如何使用 calibre 和少量代码来做到这一点。
口径
Calibre 是一款免费的电子书管理工具，兼容 Windows、OS X 和 Linux。幸运的是，除了 GUI 之外，calibre 还提供了很多命令行工具，其中 ebook-convert 命令可以根据用户编写的食谱进行。文件（其实是python代码）抓取指定页面的内容，生成mobi等格式的电子书。通过编写食谱，可以自定义爬取行为以适应不同的网页结构。
安装口径
Calibre的下载地址是，你可以根据自己的操作系统下载对应的安装程序。
如果是 Linux 操作系统，也可以从软件仓库安装：
Archlinux：
pacman -S 机芯
Debian/Ubuntu：
apt-get 安装口径
红帽/Fedora/CentOS：
yum -y 安装口径
请注意，如果您使用 OSX，则需要单独安装命令行工具。
抓取网页以生成电子书
下面以Git Pocket Guide为例，说明如何通过calibre从网页生成电子书。
找到索引页面
爬取整本书，首先要找到索引页，通常是Table of Contents，也就是目录，其中每个目录都链接到对应的内容页。索引页面将指导生成电子书时要抓取的页面以及内容的组织顺序。在此示例中，索引页为 .
写食谱
Recipes 是一个带有recipe 扩展名的脚本。内容其实是一段python代码，用来定义calibre爬取页面的范围和行为。以下是用于爬取 Git 袖珍指南的食谱：
从 calibre.web.feeds.recipes 导入 BasicNewsRecipe
类 Git_Pocket_Guide(BasicNewsRecipe):
title = 'Git Pocket Guide'
description = ''
cover\_url = 'http://akamaicovers.oreilly.com/images/0636920024972/lrg.jpg'
url\_prefix = 'http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000561/'
no\_stylesheets = True
keep\_only\_tags = \[{ 'class': 'chapter' }\]
def get\_title(self, link):
return link.contents\[0\].strip()
def parse\_index(self):
soup = self.index\_to\_soup(self.url\_prefix + 'index.html')
div = soup.find('div', { 'class': 'toc' })
articles = \[\]
for link in div.findAll('a'):
if '#' in link\['href'\]:
continue
if not 'ch' in link\['href'\]:
continue
til = self.get\_title(link)
url = self.url\_prefix + link\['href'\]
a = { 'title': til, 'url': url }
articles.append(a)
ans = \[('Git\_Pocket\_Guide', articles)\]
return ans
下面解释代码的不同部分。
整体结构
一般来说，recipe是一个python类，但是这个类必须继承calibre.web.feeds.recipes.BasicNewsRecipe。
解析索引
整个recipe的核心方法是parse_index，这也是recipe必须实现的唯一方法。该方法的目标是分析索引页的内容并返回一个稍微复杂的数据结构（稍后描述），该结构定义了整个电子书的内容以及内容的组织顺序。
整体属性设置
在类的开头，定义了一些全局属性：
标题 = 'Git 袖珍指南' 描述 = ''cover_url = ''
url_prefix = ''no_stylesheets = Truekeep_only_tags = [{ 'class': 'chapter' }]
parse_index 返回值
下面通过分析索引页来描述parse_index需要返回的数据结构。
整体返回数据结构是一个列表，其中每个元素是一个元组，一个元组代表一个卷。在这个例子中只有一个卷，所以列表中只有一个元组。
每个元组有两个元素，第一个元素是卷名，第二个元素是一个列表，列表中的每个元素都是一个map，代表一个章节（chapter），map中有两个元素：title和url，title是章节标题，url是章节所在内容页面的url。
Calibre 会根据 parse_index 的返回结果对整本书进行爬取和整理，并会自行对内容中的外部链接的图片进行爬取和处理。
整个parse_index使用soup解析索引页，生成上述数据结构。
更多的
以上是最基本的食谱。如果想详细了解如何使用，可以参考 API 文档。
生成手机
菜谱写好后，可以在命令行通过以下命令生成电子书：
电子书转换 Git_Pocket_Guide.recipe Git_Pocket_Guide.mobi
您可以生成 mobi 格式的电子书。ebook-convert 将抓取相关内容并根据食谱代码组织结构。
最终效果
下面是在kindle上看到的效果。
内容
内容一
内容二
有图片的页面
实际效果
我的食谱库
我在github上建了一个kindle-open-books，里面放了一些菜谱，这些菜谱是我自己写的，其他同学贡献的。欢迎任何人提供食谱。 查看全部
网页视频抓取脚本(Windows,OSX及Linux在线资料转为epub或mobi格式)
自从我买了kindle之后，我就一直在思考如何充分利用它。虽然可以从多多购买很多书籍，网上也有很多免费的电子书，但还是有很多网页形式的有趣内容。比如O'Reilly Atlas提供了很多电子书，但只提供免费在线阅读；此外，许多材料或文件只是网页形式。所以我希望通过某种方式把这些网上资料转换成epub或者mobi格式，这样就可以在kindle上阅读了。这篇 文章 文章描述了如何使用 calibre 和少量代码来做到这一点。
口径
Calibre 是一款免费的电子书管理工具，兼容 Windows、OS X 和 Linux。幸运的是，除了 GUI 之外，calibre 还提供了很多命令行工具，其中 ebook-convert 命令可以根据用户编写的食谱进行。文件（其实是python代码）抓取指定页面的内容，生成mobi等格式的电子书。通过编写食谱，可以自定义爬取行为以适应不同的网页结构。
安装口径
Calibre的下载地址是，你可以根据自己的操作系统下载对应的安装程序。
如果是 Linux 操作系统，也可以从软件仓库安装：
Archlinux：
pacman -S 机芯
Debian/Ubuntu：
apt-get 安装口径
红帽/Fedora/CentOS：
yum -y 安装口径
请注意，如果您使用 OSX，则需要单独安装命令行工具。
抓取网页以生成电子书
下面以Git Pocket Guide为例，说明如何通过calibre从网页生成电子书。
找到索引页面
爬取整本书，首先要找到索引页，通常是Table of Contents，也就是目录，其中每个目录都链接到对应的内容页。索引页面将指导生成电子书时要抓取的页面以及内容的组织顺序。在此示例中，索引页为 .
写食谱
Recipes 是一个带有recipe 扩展名的脚本。内容其实是一段python代码，用来定义calibre爬取页面的范围和行为。以下是用于爬取 Git 袖珍指南的食谱：
从 calibre.web.feeds.recipes 导入 BasicNewsRecipe
类 Git_Pocket_Guide(BasicNewsRecipe):
title = 'Git Pocket Guide'
description = ''
cover\_url = 'http://akamaicovers.oreilly.com/images/0636920024972/lrg.jpg'
url\_prefix = 'http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000561/'
no\_stylesheets = True
keep\_only\_tags = \[{ 'class': 'chapter' }\]
def get\_title(self, link):
return link.contents\[0\].strip()
def parse\_index(self):
soup = self.index\_to\_soup(self.url\_prefix + 'index.html')
div = soup.find('div', { 'class': 'toc' })
articles = \[\]
for link in div.findAll('a'):
if '#' in link\['href'\]:
continue
if not 'ch' in link\['href'\]:
continue
til = self.get\_title(link)
url = self.url\_prefix + link\['href'\]
a = { 'title': til, 'url': url }
articles.append(a)
ans = \[('Git\_Pocket\_Guide', articles)\]
return ans
下面解释代码的不同部分。
整体结构
一般来说，recipe是一个python类，但是这个类必须继承calibre.web.feeds.recipes.BasicNewsRecipe。
解析索引
整个recipe的核心方法是parse_index，这也是recipe必须实现的唯一方法。该方法的目标是分析索引页的内容并返回一个稍微复杂的数据结构（稍后描述），该结构定义了整个电子书的内容以及内容的组织顺序。
整体属性设置
在类的开头，定义了一些全局属性：
标题 = 'Git 袖珍指南' 描述 = ''cover_url = ''
url_prefix = ''no_stylesheets = Truekeep_only_tags = [{ 'class': 'chapter' }]
parse_index 返回值
下面通过分析索引页来描述parse_index需要返回的数据结构。
整体返回数据结构是一个列表，其中每个元素是一个元组，一个元组代表一个卷。在这个例子中只有一个卷，所以列表中只有一个元组。
每个元组有两个元素，第一个元素是卷名，第二个元素是一个列表，列表中的每个元素都是一个map，代表一个章节（chapter），map中有两个元素：title和url，title是章节标题，url是章节所在内容页面的url。
Calibre 会根据 parse_index 的返回结果对整本书进行爬取和整理，并会自行对内容中的外部链接的图片进行爬取和处理。
整个parse_index使用soup解析索引页，生成上述数据结构。
更多的
以上是最基本的食谱。如果想详细了解如何使用，可以参考 API 文档。
生成手机
菜谱写好后，可以在命令行通过以下命令生成电子书：
电子书转换 Git_Pocket_Guide.recipe Git_Pocket_Guide.mobi
您可以生成 mobi 格式的电子书。ebook-convert 将抓取相关内容并根据食谱代码组织结构。
最终效果
下面是在kindle上看到的效果。
内容
内容一
内容二
有图片的页面
实际效果
我的食谱库
我在github上建了一个kindle-open-books，里面放了一些菜谱，这些菜谱是我自己写的，其他同学贡献的。欢迎任何人提供食谱。
网页视频抓取脚本(基于行块分布函数的通用网页抽取算法（二）-最初)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 27 次浏览 • 2022-03-26 04:17
网页视频抓取脚本(基于行块分布函数的通用网页抽取算法（二）-最初)
此方法基于文本密度。最初的想法来自哈工大的《基于行块分布函数的通用网页文本提取算法》，本文在此基础上做了一些小修改。
约定：
本文根据网页的不同行进行统计。因此，假设网页内容没有被压缩，则说明网页有正常的换行符。
在某些新闻页面上，新闻的文本内容可能比较短，但其中嵌入了一个视频文件。所以，我会给视频更高的权重；这同样适用于图片。这里有一个缺点。大小来确定权重，但是本文的方法无法做到这一点。
导航这些非文字内容经常会因为广告出现超链接，所以文字会给超链接零文字权重。
这里假设文本的内容是连续的，中间不收录非文本内容。所以，其实提取文本内容就是找到文本内容的起止位置。
步骤：
先清除网页中CSS、Javascript、评论、Meta、Ins标签的内容，并清除空白行。
计算每一行的处理值（1）
计算上面得到的每行文本数的最大正子串的起止位置
第二步需要说明：
对于每一行，我们需要计算一个值，计算如下：
一个图片标签img，相当于长度为50个字符（给定权重）的文本，x1，
一个视频标签embed，相当于文本长度为1000个字符，x2
一行中所有链接的标签a的文本长度x3，
其他标签的文本长度 x4
每行数 = 50 * x1 出现次数 + 1000 * x2 出现次数 + x4 – 8
//说明，-8 因为我们要计算一个最大的正子串，所以需要减去一个正数。至于这个数字应该有多大，我觉得还是靠经验吧。
完整代码
复制代码代码如下：
#coding:utf-8
重新导入
def remove_js_css（内容）：
""" 删除 javascript 和样式表以及评论内容（和）"""
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',内容)
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('', s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
返回
def remove_empty_line（内容）：
"""去掉多个空格"""
r = 桩(r'''^\s+$''', re.M|re.S)
s = r.sub('', 内容)
r = 桩(r'''\n+''',re.M|re.S)
s = r.sub('\n',s)
返回
def remove_any_tag(s)：
s = re.sub(r''']+>''','',s)
返回 s.strip()
def remove_any_tag_but_a(s)：
text = re.findall (r''']*>(.*?)''',s,re.I|re.S|re.S)
text_b = remove_any_tag (s)
return len(''.join(text)),len(text_b)
def remove_image (s,n=50):
图像 = 'a' * n
r = 桩（r'''
''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(图像,s)
返回
def remove_video (s,n=1000):
视频 = 'a' * n
r =桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(视频,s)
返回
定义总和最大值（值）：
cur_max = 值[0]
glo_max = -999999
左，右 = 0,0
对于索引，枚举中的值（值）：
cur_max += 值
如果（cur_max > glo_max）：
glo_max = cur_max
右 = 索引
elif (cur_max
cur_max = 0
for i in range(right, -1, -1):
glo_max -= 值[i]
如果 abs(glo_max
左 = 我
休息
返回左，右+1
def 方法_1（内容，k=1)：
如果不满足：
返回无，无，无，无
tmp = content.split('\n')
group_value = []
对于范围内的 i(0,len(tmp),k)：
group = '\n'.join(tmp[i:i+k])
group = remove_image（组）
group = remove_video（组）
text_a,text_b= remove_any_tag_but_a（组）
temp = (text_b - text_a) - 8
group_value.append (temp)
left,right = sum_max (group_value)
返回左，右，len('\n'.join(tmp[:left]))，len('\n'.join(tmp[:right]))
def 提取（内容）：
content = remove_empty_line(remove_js_css(content))
左、右、x、y = 方法_1（内容）
return '\n'.join(content.split('\n')[left:right])
从最后一个函数调用的代码。 查看全部
此方法基于文本密度。最初的想法来自哈工大的《基于行块分布函数的通用网页文本提取算法》，本文在此基础上做了一些小修改。
约定：
本文根据网页的不同行进行统计。因此，假设网页内容没有被压缩，则说明网页有正常的换行符。
在某些新闻页面上，新闻的文本内容可能比较短，但其中嵌入了一个视频文件。所以，我会给视频更高的权重；这同样适用于图片。这里有一个缺点。大小来确定权重，但是本文的方法无法做到这一点。
导航这些非文字内容经常会因为广告出现超链接，所以文字会给超链接零文字权重。
这里假设文本的内容是连续的，中间不收录非文本内容。所以，其实提取文本内容就是找到文本内容的起止位置。
步骤：
先清除网页中CSS、Javascript、评论、Meta、Ins标签的内容，并清除空白行。
计算每一行的处理值（1）
计算上面得到的每行文本数的最大正子串的起止位置
第二步需要说明：
对于每一行，我们需要计算一个值，计算如下：
一个图片标签img，相当于长度为50个字符（给定权重）的文本，x1，
一个视频标签embed，相当于文本长度为1000个字符，x2
一行中所有链接的标签a的文本长度x3，
其他标签的文本长度 x4
每行数 = 50 * x1 出现次数 + 1000 * x2 出现次数 + x4 – 8
//说明，-8 因为我们要计算一个最大的正子串，所以需要减去一个正数。至于这个数字应该有多大，我觉得还是靠经验吧。
完整代码
复制代码代码如下：
#coding:utf-8
重新导入
def remove_js_css（内容）：
""" 删除 javascript 和样式表以及评论内容（和）"""
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',内容)
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('', s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
返回
def remove_empty_line（内容）：
"""去掉多个空格"""
r = 桩(r'''^\s+$''', re.M|re.S)
s = r.sub('', 内容)
r = 桩(r'''\n+''',re.M|re.S)
s = r.sub('\n',s)
返回
def remove_any_tag(s)：
s = re.sub(r''']+>''','',s)
返回 s.strip()
def remove_any_tag_but_a(s)：
text = re.findall (r''']*>(.*?)''',s,re.I|re.S|re.S)
text_b = remove_any_tag (s)
return len(''.join(text)),len(text_b)
def remove_image (s,n=50):
图像 = 'a' * n
r = 桩（r'''
''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(图像,s)
返回
def remove_video (s,n=1000):
视频 = 'a' * n
r =桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(视频,s)
返回
定义总和最大值（值）：
cur_max = 值[0]
glo_max = -999999
左，右 = 0,0
对于索引，枚举中的值（值）：
cur_max += 值
如果（cur_max > glo_max）：
glo_max = cur_max
右 = 索引
elif (cur_max
cur_max = 0
for i in range(right, -1, -1):
glo_max -= 值[i]
如果 abs(glo_max
左 = 我
休息
返回左，右+1
def 方法_1（内容，k=1)：
如果不满足：
返回无，无，无，无
tmp = content.split('\n')
group_value = []
对于范围内的 i(0,len(tmp),k)：
group = '\n'.join(tmp[i:i+k])
group = remove_image（组）
group = remove_video（组）
text_a,text_b= remove_any_tag_but_a（组）
temp = (text_b - text_a) - 8
group_value.append (temp)
left,right = sum_max (group_value)
返回左，右，len('\n'.join(tmp[:left]))，len('\n'.join(tmp[:right]))
def 提取（内容）：
content = remove_empty_line(remove_js_css(content))
左、右、x、y = 方法_1（内容）
return '\n'.join(content.split('\n')[left:right])
从最后一个函数调用的代码。 查看全部
网页视频抓取脚本(基于行块分布函数的通用网页抽取算法（二）-最初)
此方法基于文本密度。最初的想法来自哈工大的《基于行块分布函数的通用网页文本提取算法》，本文在此基础上做了一些小修改。
约定：
本文根据网页的不同行进行统计。因此，假设网页内容没有被压缩，则说明网页有正常的换行符。
在某些新闻页面上，新闻的文本内容可能比较短，但其中嵌入了一个视频文件。所以，我会给视频更高的权重；这同样适用于图片。这里有一个缺点。大小来确定权重，但是本文的方法无法做到这一点。
导航这些非文字内容经常会因为广告出现超链接，所以文字会给超链接零文字权重。
这里假设文本的内容是连续的，中间不收录非文本内容。所以，其实提取文本内容就是找到文本内容的起止位置。
步骤：
先清除网页中CSS、Javascript、评论、Meta、Ins标签的内容，并清除空白行。
计算每一行的处理值（1）
计算上面得到的每行文本数的最大正子串的起止位置
第二步需要说明：
对于每一行，我们需要计算一个值，计算如下：
一个图片标签img，相当于长度为50个字符（给定权重）的文本，x1，
一个视频标签embed，相当于文本长度为1000个字符，x2
一行中所有链接的标签a的文本长度x3，
其他标签的文本长度 x4
每行数 = 50 * x1 出现次数 + 1000 * x2 出现次数 + x4 – 8
//说明，-8 因为我们要计算一个最大的正子串，所以需要减去一个正数。至于这个数字应该有多大，我觉得还是靠经验吧。
完整代码
复制代码代码如下：
#coding:utf-8
重新导入
def remove_js_css（内容）：
""" 删除 javascript 和样式表以及评论内容（和）"""
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',内容)
r = 桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('', s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
r = pile(r'''''', re.I|re.M|re.S)
s = r.sub('',s)
返回
def remove_empty_line（内容）：
"""去掉多个空格"""
r = 桩(r'''^\s+$''', re.M|re.S)
s = r.sub('', 内容)
r = 桩(r'''\n+''',re.M|re.S)
s = r.sub('\n',s)
返回
def remove_any_tag(s)：
s = re.sub(r''']+>''','',s)
返回 s.strip()
def remove_any_tag_but_a(s)：
text = re.findall (r''']*>(.*?)''',s,re.I|re.S|re.S)
text_b = remove_any_tag (s)
return len(''.join(text)),len(text_b)
def remove_image (s,n=50):
图像 = 'a' * n
r = 桩（r'''
''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(图像,s)
返回
def remove_video (s,n=1000):
视频 = 'a' * n
r =桩(r'''''',re.I|re.M|re.S)
s = r.sub(视频,s)
返回
定义总和最大值（值）：
cur_max = 值[0]
glo_max = -999999
左，右 = 0,0
对于索引，枚举中的值（值）：
cur_max += 值
如果（cur_max > glo_max）：
glo_max = cur_max
右 = 索引
elif (cur_max
cur_max = 0
for i in range(right, -1, -1):
glo_max -= 值[i]
如果 abs(glo_max
左 = 我
休息
返回左，右+1
def 方法_1（内容，k=1)：
如果不满足：
返回无，无，无，无
tmp = content.split('\n')
group_value = []
对于范围内的 i(0,len(tmp),k)：
group = '\n'.join(tmp[i:i+k])
group = remove_image（组）
group = remove_video（组）
text_a,text_b= remove_any_tag_but_a（组）
temp = (text_b - text_a) - 8
group_value.append (temp)
left,right = sum_max (group_value)
返回左，右，len('\n'.join(tmp[:left]))，len('\n'.join(tmp[:right]))
def 提取（内容）：
content = remove_empty_line(remove_js_css(content))
左、右、x、y = 方法_1（内容）
return '\n'.join(content.split('\n')[left:right])
从最后一个函数调用的代码。
网页视频抓取脚本( 本文仅供参考学习,禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 224 次浏览 • 2022-03-20 09:11
网页视频抓取脚本(
本文仅供参考学习,禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任
)
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1）手机（Android和ios）/Android模拟器，今天主要以Android模拟器为主，操作流程是一样的。
(2)抓包工具：fiddel下载地址：
(3）编程工具：pycharm
(4）在安卓模拟器上安装抖音 (MEMO 安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
import os,json,requests
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音数据爬取/抖音爬取资料/raw_data/') #获取文件夹内所有json包名
count = 1 #计数，用来作为视频名字
for videos in videos_list: #循环json列表，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取资料/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #取出json包中所有视频
for video in content: #循环视频列表，选取每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选的第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制代码
with open('./抖音爬取资料/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记住要先创建路径
f.write(videoMp4) #写入
print('视频{}下载完成'.format(count)) #下载提示
count += 1 #计数+1
本文来自精品栏目《履带案合集》
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)
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1）手机（Android和ios）/Android模拟器，今天主要以Android模拟器为主，操作流程是一样的。
(2)抓包工具：fiddel下载地址：
(3）编程工具：pycharm
(4）在安卓模拟器上安装抖音 (MEMO 安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
import os,json,requests
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音数据爬取/抖音爬取资料/raw_data/') #获取文件夹内所有json包名
count = 1 #计数，用来作为视频名字
for videos in videos_list: #循环json列表，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取资料/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #取出json包中所有视频
for video in content: #循环视频列表，选取每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选的第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制代码
with open('./抖音爬取资料/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记住要先创建路径
f.write(videoMp4) #写入
print('视频{}下载完成'.format(count)) #下载提示
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网页视频抓取脚本(
本文仅供参考学习,禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任
)
本文仅供参考和学习，禁止以任何形式用于商业目的。
准备好工作了：
（1）手机（Android和ios）/Android模拟器，今天主要以Android模拟器为主，操作流程是一样的。
(2)抓包工具：fiddel下载地址：
(3）编程工具：pycharm
(4）在安卓模拟器上安装抖音 (MEMO 安装模拟器)
一、提琴手配置
在tools中的options中，勾选如图所示的框，点击Actions
配置远程链接：
选择允许监控远程链接，端口可以随意设置，只要不重复，默认8888
然后：重启提琴手！！！此配置将生效。
二、安卓模拟器/手机配置
首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
确保手机和电脑在同一个局域网中。
手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，然后如上图输入ip端口号为8888
模拟器配置：在设置中长按连接的wifi，选择manual作为代理，然后输入ip端口号如上图为8888
设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:port，例如10.10.16.194:8888，打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，否则手机会认为环境不安全。
证书名称可以任意设置，可能还需要设置锁屏密码。
接下来，您可以在 fiddler 中抓取手机/模拟器软件的软件包。
三、抖音捕获数据包
打开 抖音 并观察 fiddler 中的所有包
有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体是百度），主机地址如图，包大小一般不小，这个是视频包。
点击这个json包，在fidder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
解码后：点击awesome_list，其中每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，读完预加载的再加载一些。
Json是一个字典，我们的视频链接在：aweme_list，在每个视频下video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可能是为了应对不同的环境，但一般都是第一个3个或4个链接的视频不容易出问题，复制链接，粘贴到浏览器中就可以看到视频了。
接下来解决几个问题，
1、视频数量，每个包就这么多视频，怎么抢更多？
这时候需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器不停的翻页，这样json包才会不断出现。
2、如何在本地保存json以供使用
一种方法是手动复制粘贴，但这非常低。
所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
自定义规则包：
提取码：7z0l
单击规则脚本并放置自定义规则，如图所示：
这个脚本有两点需要修改：
(1）第一行的网址：
这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就必须更新：
比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
(2）路径，也就是我设置json包保存的地址，必须自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
四、爬虫脚本
接下来在pycharm中编写脚本获取json包中的视频链接：
指导包：
导入操作系统，json，请求
迷彩头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像壁虎）Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
逻辑代码：
运行代码：
影响：
import os,json,requests
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音数据爬取/抖音爬取资料/raw_data/') #获取文件夹内所有json包名
count = 1 #计数，用来作为视频名字
for videos in videos_list: #循环json列表，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取资料/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #取出json包中所有视频
for video in content: #循环视频列表，选取每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选的第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制代码
with open('./抖音爬取资料/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记住要先创建路径
f.write(videoMp4) #写入
print('视频{}下载完成'.format(count)) #下载提示
count += 1 #计数+1
本文来自精品栏目《履带案合集》
网页视频抓取脚本(怎么去抓取HTTP的请求包?(一)_)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 248 次浏览 • 2022-03-17 00:15
网页视频抓取脚本(怎么去抓取HTTP的请求包?(一)_)
介绍
前两篇文章介绍了如何抓包HTTP请求包，包括代理服务器的使用和抓包方法。因为当前视频网站的视频地址不是直接在html页面上获取的，所以是通过浏览器动态解释js脚本获取视频，然后向视频服务器发送视频请求。所以我们通过获取浏览器生成的HTTP请求来获取视频的下载地址。
思路是直接用firefox
我们想到了可以动态渲染 js 脚本的程序，最常见的是浏览器。我们运行命令
firefox http://the.video.url
您可以使用 Firefox 打开 URL。但是没有显示我们是不能用的，不过后面我们有办法解决这个问题。
python+硒+Phantomjs
因为我们需要渲染JS脚本而不显示界面，所以我们也想到了python+selenium+Phantomjs来动态渲染页面。Phantomjs 是一个无头浏览器（无头浏览器是没有界面的浏览器）。
但是，在 Phantomjs 1.5 版本之后，不再支持 flash 插件。也就是说，虽然 Phantomjs 可以动态加载 JS 脚本，但不能渲染视频。因此，不会发出获取视频的 HTTP 请求。
我通过截图得到渲染后的页面，如下图：
视频播放窗口为黑色，抓包程序无法捕获带有flv字符串的HTTP请求。
我也试了1.4.1版本的Phantomjs，上面说可以通过这个命令加载Flash插件
./bin/phantomjs --load-plugins=yes 示例/snap.js
通过渲染JS脚本，截图得到如下图：
虽然得到的截图和上面的不一样，视频中有加载状态，但是我还是抓不到视频的HTTP请求。最后，在 python 中调用 webdriver.Phantomjs() 时出现错误。
WebDriverException: Message: Can not connect to the Service phantomjs
最后不得不放弃使用 Phantomjs
纤细的
当我在网上搜索headless browser时，我也发现了slimerjs。
PhantomJS 和 SlimerJS 的异同：来自这个文章
PhantomJS 基于 Webkit 内核，不支持 Flash 播放 SlimerJS 基于 Firefox 的 Gecko 内核，支持 Flash 播放，执行过程中会有页面显示
正是我们需要支持Flash播放。但是问题又来了！SlimerJS 不是纯粹的无头浏览器，它需要 DISPLAY！！. 那么我们能做些什么来解决这个问题呢？有！
xvfb
xvfb 通过提供类似于 X 服务器守护进程的环境变量 DISPLAY 并设置程序运行来为程序运行提供环境
通过这个，也可以解决前面提到的第一个火狐遇到的问题。我感觉我一直在一个圈子里= =！
方案实施
最后我们决定使用 slimerjs 来获取页面。因为没有办法通过python的selenium方法调用slimerjs，那么我们只能通过python调用命令行程序的方法来动态渲染页面。slimerjs 脚本如下。当我们调用这个脚本时，我们传入一个网页地址参数。slimerjs 负责打开这个页面并渲染页面的内容。
该脚本的文件名为 getPage.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
我们python调用os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + videoURL) 来渲染视频URL的视频。
我们最终的 Python 程序是 slimerjs_crawl_video.py
import os
import time
open163url = 'http://open.163.com/movie/2016 ... 39%3B
startTime = time.time()
os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + open163url)
print "use time: " + str(time.time() - startTime)
➜ capture_traffic sudo python pypcap_test.py
[sudo] password for honkee:
starting capture
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv?start=107570066
获取视频地址！！
未解决的问题
调用 python slimerjs_crawl_video.py 时
➜ capture_traffic python slimerjs_craw_video.py
Vector smash protection is enabled.
use time: 94.3547639847
我仍然不知道如何控制这个时间。我尝试修改getPage.js的window.setTimeout函数的时间，但还是需要90多秒。我猜python的 os.system() 的限制是阻塞一段时间（90多秒）然后返回。接下来我会查一些相关的。
更新：
今天为了解决这个返回的问题，开始找这个问题的原因，直接找了os.system()函数的文档，说这个函数是阻塞的，等待执行命令在返回之前完成。那么问题应该出在 slimerjs 脚本中。不小心在运行脚本的时候忘记添加视频网页路径参数，很快就返回了。因为我的window.setTimeout()函数设置为10毫秒，那为什么我添加视频网页路径后还要等待90多秒，我打开firefox的firebug并打开了那个网页。在加载所有请求后计算发现此功能的时间。下图是萤火虫的截图。
直到两个红色请求后 90 秒后才指示超时。这是计时器开始计时的时间，加上程序加载所需的时间，超过 90 秒。
那么我们自然会想到在打开页面之外写window.setTimeout()函数，设置返回时间。
获取页面.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10000);
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
最后发现这个标题不太适合这个文章。但是还是没变，因为我原来是按照headless browser的思路解决这个问题的 查看全部
介绍
前两篇文章介绍了如何抓包HTTP请求包，包括代理服务器的使用和抓包方法。因为当前视频网站的视频地址不是直接在html页面上获取的，所以是通过浏览器动态解释js脚本获取视频，然后向视频服务器发送视频请求。所以我们通过获取浏览器生成的HTTP请求来获取视频的下载地址。
思路是直接用firefox
我们想到了可以动态渲染 js 脚本的程序，最常见的是浏览器。我们运行命令
firefox http://the.video.url
您可以使用 Firefox 打开 URL。但是没有显示我们是不能用的，不过后面我们有办法解决这个问题。
python+硒+Phantomjs
因为我们需要渲染JS脚本而不显示界面，所以我们也想到了python+selenium+Phantomjs来动态渲染页面。Phantomjs 是一个无头浏览器（无头浏览器是没有界面的浏览器）。
但是，在 Phantomjs 1.5 版本之后，不再支持 flash 插件。也就是说，虽然 Phantomjs 可以动态加载 JS 脚本，但不能渲染视频。因此，不会发出获取视频的 HTTP 请求。
我通过截图得到渲染后的页面，如下图：
视频播放窗口为黑色，抓包程序无法捕获带有flv字符串的HTTP请求。
我也试了1.4.1版本的Phantomjs，上面说可以通过这个命令加载Flash插件
./bin/phantomjs --load-plugins=yes 示例/snap.js
通过渲染JS脚本，截图得到如下图：
虽然得到的截图和上面的不一样，视频中有加载状态，但是我还是抓不到视频的HTTP请求。最后，在 python 中调用 webdriver.Phantomjs() 时出现错误。
WebDriverException: Message: Can not connect to the Service phantomjs
最后不得不放弃使用 Phantomjs
纤细的
当我在网上搜索headless browser时，我也发现了slimerjs。
PhantomJS 和 SlimerJS 的异同：来自这个文章
PhantomJS 基于 Webkit 内核，不支持 Flash 播放 SlimerJS 基于 Firefox 的 Gecko 内核，支持 Flash 播放，执行过程中会有页面显示
正是我们需要支持Flash播放。但是问题又来了！SlimerJS 不是纯粹的无头浏览器，它需要 DISPLAY！！. 那么我们能做些什么来解决这个问题呢？有！
xvfb
xvfb 通过提供类似于 X 服务器守护进程的环境变量 DISPLAY 并设置程序运行来为程序运行提供环境
通过这个，也可以解决前面提到的第一个火狐遇到的问题。我感觉我一直在一个圈子里= =！
方案实施
最后我们决定使用 slimerjs 来获取页面。因为没有办法通过python的selenium方法调用slimerjs，那么我们只能通过python调用命令行程序的方法来动态渲染页面。slimerjs 脚本如下。当我们调用这个脚本时，我们传入一个网页地址参数。slimerjs 负责打开这个页面并渲染页面的内容。
该脚本的文件名为 getPage.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
我们python调用os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + videoURL) 来渲染视频URL的视频。
我们最终的 Python 程序是 slimerjs_crawl_video.py
import os
import time
open163url = 'http://open.163.com/movie/2016 ... 39%3B
startTime = time.time()
os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + open163url)
print "use time: " + str(time.time() - startTime)
➜ capture_traffic sudo python pypcap_test.py
[sudo] password for honkee:
starting capture
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv?start=107570066
获取视频地址！！
未解决的问题
调用 python slimerjs_crawl_video.py 时
➜ capture_traffic python slimerjs_craw_video.py
Vector smash protection is enabled.
use time: 94.3547639847
我仍然不知道如何控制这个时间。我尝试修改getPage.js的window.setTimeout函数的时间，但还是需要90多秒。我猜python的 os.system() 的限制是阻塞一段时间（90多秒）然后返回。接下来我会查一些相关的。
更新：
今天为了解决这个返回的问题，开始找这个问题的原因，直接找了os.system()函数的文档，说这个函数是阻塞的，等待执行命令在返回之前完成。那么问题应该出在 slimerjs 脚本中。不小心在运行脚本的时候忘记添加视频网页路径参数，很快就返回了。因为我的window.setTimeout()函数设置为10毫秒，那为什么我添加视频网页路径后还要等待90多秒，我打开firefox的firebug并打开了那个网页。在加载所有请求后计算发现此功能的时间。下图是萤火虫的截图。
直到两个红色请求后 90 秒后才指示超时。这是计时器开始计时的时间，加上程序加载所需的时间，超过 90 秒。
那么我们自然会想到在打开页面之外写window.setTimeout()函数，设置返回时间。
获取页面.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10000);
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
最后发现这个标题不太适合这个文章。但是还是没变，因为我原来是按照headless browser的思路解决这个问题的 查看全部
网页视频抓取脚本(怎么去抓取HTTP的请求包?(一)_)
介绍
前两篇文章介绍了如何抓包HTTP请求包，包括代理服务器的使用和抓包方法。因为当前视频网站的视频地址不是直接在html页面上获取的，所以是通过浏览器动态解释js脚本获取视频，然后向视频服务器发送视频请求。所以我们通过获取浏览器生成的HTTP请求来获取视频的下载地址。
思路是直接用firefox
我们想到了可以动态渲染 js 脚本的程序，最常见的是浏览器。我们运行命令
firefox http://the.video.url
您可以使用 Firefox 打开 URL。但是没有显示我们是不能用的，不过后面我们有办法解决这个问题。
python+硒+Phantomjs
因为我们需要渲染JS脚本而不显示界面，所以我们也想到了python+selenium+Phantomjs来动态渲染页面。Phantomjs 是一个无头浏览器（无头浏览器是没有界面的浏览器）。
但是，在 Phantomjs 1.5 版本之后，不再支持 flash 插件。也就是说，虽然 Phantomjs 可以动态加载 JS 脚本，但不能渲染视频。因此，不会发出获取视频的 HTTP 请求。
我通过截图得到渲染后的页面，如下图：
视频播放窗口为黑色，抓包程序无法捕获带有flv字符串的HTTP请求。
我也试了1.4.1版本的Phantomjs，上面说可以通过这个命令加载Flash插件
./bin/phantomjs --load-plugins=yes 示例/snap.js
通过渲染JS脚本，截图得到如下图：
虽然得到的截图和上面的不一样，视频中有加载状态，但是我还是抓不到视频的HTTP请求。最后，在 python 中调用 webdriver.Phantomjs() 时出现错误。
WebDriverException: Message: Can not connect to the Service phantomjs
最后不得不放弃使用 Phantomjs
纤细的
当我在网上搜索headless browser时，我也发现了slimerjs。
PhantomJS 和 SlimerJS 的异同：来自这个文章
PhantomJS 基于 Webkit 内核，不支持 Flash 播放 SlimerJS 基于 Firefox 的 Gecko 内核，支持 Flash 播放，执行过程中会有页面显示
正是我们需要支持Flash播放。但是问题又来了！SlimerJS 不是纯粹的无头浏览器，它需要 DISPLAY！！. 那么我们能做些什么来解决这个问题呢？有！
xvfb
xvfb 通过提供类似于 X 服务器守护进程的环境变量 DISPLAY 并设置程序运行来为程序运行提供环境
通过这个，也可以解决前面提到的第一个火狐遇到的问题。我感觉我一直在一个圈子里= =！
方案实施
最后我们决定使用 slimerjs 来获取页面。因为没有办法通过python的selenium方法调用slimerjs，那么我们只能通过python调用命令行程序的方法来动态渲染页面。slimerjs 脚本如下。当我们调用这个脚本时，我们传入一个网页地址参数。slimerjs 负责打开这个页面并渲染页面的内容。
该脚本的文件名为 getPage.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
我们python调用os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + videoURL) 来渲染视频URL的视频。
我们最终的 Python 程序是 slimerjs_crawl_video.py
import os
import time
open163url = 'http://open.163.com/movie/2016 ... 39%3B
startTime = time.time()
os.system("xvfb-run slimerjs getPage.js " + open163url)
print "use time: " + str(time.time() - startTime)
➜ capture_traffic sudo python pypcap_test.py
[sudo] password for honkee:
starting capture
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv
mov.bn.netease.com/open-movie/nos/flv/2016/01/20/SBCRM4HFN_hd.flv?start=107570066
获取视频地址！！
未解决的问题
调用 python slimerjs_crawl_video.py 时
➜ capture_traffic python slimerjs_craw_video.py
Vector smash protection is enabled.
use time: 94.3547639847
我仍然不知道如何控制这个时间。我尝试修改getPage.js的window.setTimeout函数的时间，但还是需要90多秒。我猜python的 os.system() 的限制是阻塞一段时间（90多秒）然后返回。接下来我会查一些相关的。
更新：
今天为了解决这个返回的问题，开始找这个问题的原因，直接找了os.system()函数的文档，说这个函数是阻塞的，等待执行命令在返回之前完成。那么问题应该出在 slimerjs 脚本中。不小心在运行脚本的时候忘记添加视频网页路径参数，很快就返回了。因为我的window.setTimeout()函数设置为10毫秒，那为什么我添加视频网页路径后还要等待90多秒，我打开firefox的firebug并打开了那个网页。在加载所有请求后计算发现此功能的时间。下图是萤火虫的截图。
直到两个红色请求后 90 秒后才指示超时。这是计时器开始计时的时间，加上程序加载所需的时间，超过 90 秒。
那么我们自然会想到在打开页面之外写window.setTimeout()函数，设置返回时间。
获取页面.js
var page = require('webpage').create();
var videoUrl = phantom.args[0];
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10000);
var page.open(videoUrl, function (){
window.setTimeout(function(){
phantom.exit();
},10);
});
最后发现这个标题不太适合这个文章。但是还是没变，因为我原来是按照headless browser的思路解决这个问题的
网页视频抓取脚本(技术就是力量，可以用技术吃一次冠冕堂皇的“霸王餐”)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 33 次浏览 • 2022-03-15 15:14
网页视频抓取脚本(技术就是力量，可以用技术吃一次冠冕堂皇的“霸王餐”)
你有没有想过，“霸王餐”可以公开吃，甚至合法合理？或者很多人会说不可能，但是作者向我们证明了技术就是力量，技术可以用来吃一顿冠冕堂皇的“霸王餐”。
在家做饭可以省钱，这是一个公开的秘密。但作为美食天堂的市民，不去餐厅几乎是不可能的。
随处可见的火锅店、烧烤店，或者美食披萨店，仅仅一眼就足以摧毁大家省钱的意志力。如果你不想损害你的钱包，也不想放弃一个很棒的用餐体验，你必须“赚”自己的钱来支付你的餐费。
来吧，跟随作者的脚步，让你走上吃各种中餐、西餐、中西餐的路。
首先，我们的目标是去最好的餐厅吃霸王餐。这是一项技术工作，有两种方法可以实现：要么让代码来做，要么有很多空闲时间。
本文将简要介绍所使用的技术和编程语言，但不会给出代码或相关内容。将解释如何使用逻辑回归、随机森林、AWS 和自动化脚本，但不会深入。这篇文章更多的是理论而不是实践。
如果你是一个非技术人员，这个 文章 仍然适合你，只是需要更多的时间和精力。文章 中的这些方法大部分都很无聊，这就是我使用自动化脚本来实现它们的原因。
首先，我将从结果开始，然后解释我是如何做到的。
一、我做了什么
在当今的数字时代，Instagram 用户数量是一种资产。有传言说要从大量的粉丝那里赚钱，或者为了我，粉丝来支付我的饭钱，我就是这样做的。
我创建了一个 Instagram 个人资料，其中收录纽约剪影、标志性景点、优雅摩天大楼的照片等。这让我在纽约地区积累了超过 25,000 名粉丝，并且还在快速增长。
我通过 Instagram 消息或电子邮件联系当地餐馆，并在主页上向粉丝发表评论，以换取免费餐点或至少餐点折扣。
我联系的几乎每家餐厅都给了我免费品尝或折扣卡。大多数餐厅都有营销预算，因此他们很乐意为我提供免费用餐体验以进行促销。有时有很多优惠，我不得不把一些送给朋友和家人。
这并不是什么新鲜事，关键是我自动化了整个过程，我的意思是 100% 手动。我编写的代码可以自动查找图片或视频、制作标题、添加主题标签、图片或视频的来源标签、过滤垃圾邮件、帖子、关注和取消关注用户、喜欢、监控我的收件箱等等 自动发送消息和向可能需要促销的餐厅发送电子邮件。
由于我有这个代码，我什至不需要实际登录帐户，我什至不需要花时间在上面。它本质上是一个机器人，但普通人无法分辨，因为它的行为与人类相似。作为它的开发者，我可以坐下来欣赏它（和我的）的工作。
二、我是怎么做到的
我会带你了解我一路上所做的一切。其中一些事情似乎是常识，但是当您使用自动化系统来执行它们时，细节很重要。该过程可以分为三个阶段：内容共享、增长黑客以及销售和推广。
1. 内容分享
事实上，我帐户上发布的内容都不是 原创 的，但我重新分享了其他人的内容，并注明出处。如果有人说我侵权并要求我删除他们的照片，我会立即采取行动。但是因为我在我的分享中收录了他们主页的链接，他们从来没有只是感谢我。
每天多次发布内容是必须的。这是 Instagram 算法确定您的曝光率的主要因素之一（通过“探索页面”）。每天发帖，尤其是在每天的“高峰时段”，可能会非常乏味。大多数人在几周后就放弃了，有时甚至一两天错过一个帖子也会导致曝光率下降。因此，有必要使内容采集和共享的过程自动化。
(1）获取图片和视频
我最初考虑使用爬虫从 Google 图片或社交新闻网站 Reddit 中抓取图片。我遇到的最大困难之一是Instagram对发布的图片大小有特殊要求，最好是“方形”图片，即宽度等于高度，因此发布非方形图片会被拒绝。这使得检索图片非常令人生畏。
我最终决定直接从其他 Instagram 帖子中搜索，因为图像大小符合要求，并且还确切地知道它来自哪里，这在自动化脚本中非常有用。
我采集了 50 个 Instagram 帐户，其中发布了许多纽约的精彩照片。我使用开源软件编写了一个爬虫来下载这些帐户上传的帖子。除了下载的文本内容外，还有图像和一堆元数据，如标题、喜欢和位置。我将爬虫设置为每天凌晨 3 点或我的图片库为空时运行。
这样，我将所有内容都集中在一个地方，并以正确的格式提供各种内容。
(2）自动判断什么是“好”或“坏”的内容
并非 Instagram 上发布的所有内容都值得重新分享。有很多帖子在卖东西、脏话或与我想要的东西无关的东西。以以下两个帖子为例：
这两个帖子来自同一个纽约 Instagram 帐户。左边的帖子是关于自然的，我很想在我的主页上重新分享。右边的广告没有上下文，有两行标题，实际上是在为纽约的移动应用做广告。
如果我把它放在我的主页上，它会很烦人而且不合适。您可以看到喜欢数量的差异 - 8200 与 1000。我需要脚本自动过滤掉右侧的帖子并重新分享左侧的帖子。
所以我不能盲目地重新分享我提取的所有内容。但我再次希望这是一个自动化的过程。所以我需要创建一个算法，可以采取最好的和最坏的。
1）算法的第一部分由一些硬编码的规则组成，第二部分是机器学习模型。
A. 算法的第一部分——硬编码规则
我要做的第一件事是根据元数据中的特定规则优化我的库存。在这个过程中，我必须严谨。如果出现警告，则图片无用。
理论上我可以爬很多内容，但是如果算法在我的页面上发布了不合适的内容，可能在我发现之前就被很多人看到了。
接下来我想做的是看看评论是否可用。我的经验是，不可用的评论大多与有争议的帖子有关，不值得冒险。
我要做的最后一件事是查看图片中是否标记了多个人。很多时候，图片中的标签是为了标记它的来源，这实际上很有用。但是如果图像有多个标签，那么就会出现混乱。
使用这些规则，我可以排除大多数垃圾邮件和不需要的帖子。但是，您无法仅通过帖子是否宣传某些内容来判断帖子是否具有高质量的内容。此外，我的硬编码规则可能仍然会遗漏一些类似销售的广告帖子，所以我想在第一部分完成后通过辅助模型。
B.算法的第二部分——机器学习模型
经过第一部分的算法过滤——硬编码规则，我发现还是有一些垃圾帖子。我不打算手动剔除它们，我打算完全自动化这个过程。
每个帖子都有大量的元数据，包括喜欢、标题、发布时间等等。我最初的目的是尝试预测哪些图像会得到最多的喜欢。不过很明显，网红博主自然会得到更多的点赞，所以这不能作为准确的判断依据。
然后我的想法是使响应变量等于喜欢率（即喜欢/关注者）并尝试做出预测。但是看了每张图片和它的点赞率之后，我认为点赞率和图像质量没有太大的相关性。我不认为那些高赞的照片是高质量的照片。
一些不知名的摄影师发布的图片内容不一定比网红博主差，即使网红的点赞率更高。我决定用分类模型替换回归模型，以评估图像内容的质量并决定是否可以发布——一个简单的是或否的问题。
在查看其他元数据之前，我抓起一堆照片并手动将每张照片标记为 0（坏）或 1（好）。这是一个非常主观的判断，可以说是我根据自己的主观判断做出模型的。但我想我的判断应该和大多数人一样。
我已经生成了数据集。响应变量为 0 或 1（即坏或好）并具有许多特征。每个帖子的元数据可以给我以下信息：
从这七个解释变量中，我更改了一些我认为有用的特性。例如，我更改了评论和喜欢的数量。我从标题中提取了带有“#”号的标签数量作为一列，并对标题中提到的用户数量进行了同样的操作。
我对剩余的标题进行矢量化处理以进行后续自然语言处理。矢量化正在删除外部单词（如“the”、“and”）并将剩余的单词转换为可用于数学分析的数字字段。我得到以下数据：
我使用了许多分类算法，例如支持向量机和随机森林，但最终使用了简单的逻辑回归。
我认为有时最简单的答案就是正确的答案。无论我以哪种方式处理数据，逻辑回归算法在我的测试集上表现最好。
与其他分类算法不同，我可以在进行预测时设置阈值分数。分类算法通常输出二进制类（在我的算法中为 0 或 1），但逻辑回归实际上输出 0 到 1 之间的小数。
例如，它可能会将帖子评分为 0.83 或 0.12。人们通常将阈值设置为 0.5，并将大于 0.5 的所有值设置为 1，其余设置为 0，但这取决于具体的用例。这个过程很关键，所以我将阈值设置为 0.9，并将低于该基准的内容视为无用。
在部署我的模型后，首先通过一套严格的规则对图片和视频进行清理，然后通过 Logistic Regression 过滤掉优秀的素材。现在我可以继续为每个帖子添加描述和评分。
2)自动指令和评分
我现在有一个自动采集相关内容并删除垃圾图像的系统——但我还没有完成。
如果您以前使用过 Instagram，那么您应该知道每个帖子在图片或视频下方都有一个标题。但由于我实际上看不到这些图像，也没有时间为它们加上标题，所以我需要制作一个通用标题。
我做的第一件事是制作最终模板。然后我必须填写代码。让我们一一看看如何填写。
标题
我创建了一个文本文件，其中收录许多可以匹配任何图像的预定义通用标题。这些标题可以是关于纽约的引述、一般性问题或简单的赞美。
对于每个帖子，标题是随机选择的。我有这么多备用标题，我不必担心经常出现的标题。对于我们的示例，我们可以选择“谁能命名这个地点？”。
B. 原产地标记
自动标记图像资源的来源并非易事。通常，Instagram 帐户页面上的图像并不意味着该帐户拥有该图像的版权。此类帐户也可能是重新共享的内容，在页面标题或图像标签中标记图像的来源。
对此，我还是决定先标注图片来源；如果我能根据其他信息找出图片的原创来源，那我以后会继续补充。这样，我基本上可以标记所有的图像资产。
首先我们看一下@likenewyorkcity的这篇帖子，虽然是这个账号分享了图片，但是图片中的tag和页面标题上的@geoffrey.parry才是图片的真正版权拥有者。
理论上，我希望我的代码在识别出这个图像后输出这样的输出：
第一步很简单，我只需要直接标记出现的账号，但是第二步就没那么容易了。
我用REGEX（正则表达式工具）来匹配一些类似于“by”或“photo”的关键词，然后在关键词后面直接找到“@”符号，通过这个方法抓取用户名被我标记为图像源的第二部分。
如果这些 关键词 没有出现在标题中，我会检查是否有人标记了图像，并且这些标记的帐户被“默认”为我应该标记的帐户。这种简单粗暴的方法虽然不是那么完美，但至少比没有那么“默认”好几倍，是值得一试的方法。
我总能查明图像的正确来源。事实上，人们评论说“感谢分享！” 在我的图像下多次（下图是一个很好的例子）
C. 标签
Instagram 允许用户为图片添加 30 个标签，图片将显示在相应的主题下。所以我创建了一个收录 100 多个相关主题的文件：
一开始我每次随机选择30个主题，一段时间后，我可以根据实际结果比较哪些主题标签获得更多“喜欢”。
D. 模板填充
在这三个步骤之后，我能够将信息 采集 填充到最终模板中，并为每个帖子提供“量身定制”的标题。
这是最终输出：
最终成功如下：
我使用了适用于纽约市任何图片的通用标题，标记了图片的 Instagram 帐户和原创来源，并添加了 30 个主题标签以提高帖子的曝光率。如果你继续查看帖子评论，你甚至可以看到原作者感谢我。
E. 邮政
现在我有一个集中管理的图像存储库，并且可以为每篇文章自动生成标题，最后一步就是发布。
我在 AWS 上启动了一个 EC2 实例来托管我的代码，我选择这种方式是因为它比我的个人电脑更可靠——它始终在线，并且项目的工作量在条件下完全由 AWS 免费服务覆盖。
我编写了一个 Python 脚本来随机抓取其中一张图像，并在抓取和清理过程完成后自动生成标题。我设置了一个定时任务：每天早上 8 点、下午 2 点和晚上 7:30 调用我的 API 来完成所有的发布操作。
至此，我已经完全自动化了内容查找和发布过程，我不再需要每天查找资源和发布来运行我的帐户 - 该程序为我完成了一切。
2. 黑客增长
升粉
仅仅发帖是不够的——我需要设计一些方法来不断吸引关注者。由于我不手动执行任何操作，因此我还需要找到一种方法来自动执行此步骤。我的想法是通过直接与观众感兴趣的用户互动来增加帐户的曝光率。
我编写的交互脚本从美国东部标准时间上午 10 点到晚上 7 点运行，在我看来，这是 Instagram 最活跃的时间段。一整天，我的帐户有条不紊地关注、取消关注和喜欢相关用户和照片，以便他们以相同的方式与我互动。
关注（更多数据科学方式）
如果您是 Instagram 用户，无论您是否意识到，我相信您已经被这种方法“碾压”了，这对于试图增加关注者的用户特别有用。如果你有一天在健身板块关注了一个有趣的 Instagram 页面，那么第二天你就会被一群健美运动员和健身模特关注。这种方法虽然看起来很琐碎，但非常有效。
请注意，您不能在 Instagram 上滥用此方法来关注其他帐户。Instagram 的算法非常严格，如果你一天做的太多或关注太多用户，他们会阻止你甚至封禁你的帐户。
此外，您每天最多只能在 Instagram 上获得 7,500 名关注者；并且经过大量测试，我发现你一天可以关注400人，取消关注400人。毕竟运营条件有限，每一次关注都非常宝贵，不能浪费在不太可能关注你的人身上。所以，我决定采集每个动作的元数据，并基于它建立一个模型来预测有人会关注你的可能性，确保我关注的每一个动作都是有意义的。
我花了几分钟手动采集与我一起在该部分下的 20 多个帐户。我没有初始数据，所以我在前几周随机进行了这些操作以增加我的追随者，但更重要的是我需要 采集 尽可能多的元数据，以便我可以构建我的预测模型。
我浏览了 20 多个相关帐户，关注了他们的追随者，喜欢了他们的照片或评论了他们的帖子。在每次关注操作中，我都会尽可能多地获取用户的元数据，以形成一个 CSV 文件，其中收录他们的关注者和关注者的比例，无论他们是公开的还是私人的，或者他们是否有个人资料图片等。
每天，该脚本都会自动扫描 CSV 文件并标记他们的响应，并按 0、1、2 顺序排列它们。如果用户在两天内没有任何回应，则标记为0。如果用户在最近十张图片中没有任何交互，则将其标记为1。2是最理想的结果。在帖子中互动。这样，我的数据集如下所示：
在将数据“输入”到 ML 模型之前，我通过探索性数据分析得出以下结论：
根据上述见解，我优化了最初针对搜索用户的方式。我将设置调整为只在早上关注，主要是寻找女性用户。现在，我终于能够建立一个机器学习模型，在与用户交互之前根据用户的元数据预测是否关注我，这样我就不会浪费我每天可以关注的用户配额来关注某人谁不跟着我。人们。
接下来，我选择使用随机森林算法对后续结果进行分类。最初，我没有设置结构或结果变量，而是使用了许多不同的决策树，因为我想获得它们的可视化流程图。随机森林是对决策树的增强，可纠正单个树中存在的不一致性。在对我的训练数据建模后，测试数据的准确率始终超过 80%，所以这对我来说是一个非常有效的模型。进一步，我将模型应用于爬取用户的代码，优化了关注算法，我的关注者数量开始上升。
脱掉
两天后，我不再关注我关注的人，两天时间足以让我知道他们是否会回来。这样我可以关注更多的人，采集更多的数据，并继续获得追随者。
我为什么要关闭它们？有两个原因：第一，我的粉丝数上限是7500；其次，大家肯定都想提高follow/following比，这样才能体现出自己特别受欢迎，特别有吸引力。
这是一项简单的任务，因为您不需要做出任何决定。您在一天内关注了 400 人，两天后您可以取消阻止这些人。
喜欢
点赞也可以增加追随者。但是我并没有花太多力气去选择一些大家喜欢和喜欢的图片发到我的账号里，因为和上面的其他方法相比，效果不是那么明显。所以，我只是提供了一组预定义的hashtags，通过话题关联，用户的连锁点击，获得一些关注。
3. 自动提升
在这一点上，我有一个特别聪明的 Instagram 机器人。我的纽约主页查找与其相关的内容，剔除不良的潜在帖子，吸引用户群，并全天发布帖子。此外，从早上 7:00 到晚上 10:00，它通过分析喜欢、关注和取消关注的受众来修改其设置，并使用一些算法来优化受众的定义。最重要的是，它的分析和操作更加用户友好，类似于真正的 Instagram 用户。
一两个月，我可以看到追随者的数量明显增加。每天我都会在我的帐户中添加 100 到 500 名新关注者，欣赏我喜爱的城市的美丽画面。
我可以开始享受我的生活，努力工作，和朋友出去吃饭，看电影，而不必花时间手动发布。当我忙于自己的业务时，它可以完全托管我的帐户。
当我有 20,000 名粉丝时，我决定是时候吃喝玩乐了，所以我需要它来自动推广我的产品。
我制作了一个适用于餐馆、剧院、博物馆或商店的通用消息模板。以下是我绞尽脑汁的：
现在，我只需要在发送消息时跟踪帐户名称和我拥有的关注者数量。
我的目标是找到商业用户并像他们一样推销我的产品。商业用户配置文件与常规用户配置文件略有不同 - 商业用户可以将电子邮件、电话号码、地址和其他详细信息添加到他们的网页。但最重要的是，他们的个人资料中都有一个类别标签。
上图是业务用户的示例。在左上角的名字下方，显示是一家韩国餐厅，顶部有电话、邮件、地址等提醒。
我编写了一个 Python 脚本来查找这些类型的页面，并让我的帐户自动向它们发送消息。该脚本采用两个参数，一个初始主题标签和一个要在类别标签中查找的字符串。在这里，我使用标签“Manhattan”和字符串“restaurant”作为示例。
该脚本的作用是提取主题标签并加载照片，然后遍历帖子，直到找到在照片中标记用户的帖子。如果找到它，它会检查它的标签以查看它是否是商业用户。
如果是这样，请查看该用户类别。如果类别中收录“餐厅”一词，他们将收到我的消息。商业用户通常将他们的电子邮件留在他们的页面上，因此会自动发送电子邮件并在后台跟进我的 Instagram 消息。在搜索过程中的任何时候，我都可以将标签更改为#TimesSquare，将目标字符串更改为“博物馆”等。我可以搜索任何我想要的东西。
当我登录我的帐户时，我会看到它自动生成和发送的消息。
如果我转到我的 Gmail 发件箱，我会看到以下邮件：
我还有一个脚本可以监视我的收件箱是否有任何回复并提醒我。如果我收到回复电子邮件，我会联系我的潜在客户。
以上所有操作均由脚本自动运行，无需任何手动操作。
终于明白吃喝了~
最终的结果比我想象的要好，我利用我的 Instagram 推广获得了很多餐厅礼品卡和免费餐点。
借助人工智能、自动化脚本和数据科学的力量，当我的代码脚本自动运行时，我可以高枕无忧。他是一个特别尽责的推销员，让我在自己的时间享受生活。
作者 Chris Buetti，NBCUniversal 的数据工程师，2017 年毕业于维克森林大学。
本文由@CDAData Analyst 翻译发布 每个人都是产品经理。未经许可禁止复制
题图来自Unsplash，基于CC0协议 查看全部
你有没有想过，“霸王餐”可以公开吃，甚至合法合理？或者很多人会说不可能，但是作者向我们证明了技术就是力量，技术可以用来吃一顿冠冕堂皇的“霸王餐”。
在家做饭可以省钱，这是一个公开的秘密。但作为美食天堂的市民，不去餐厅几乎是不可能的。
随处可见的火锅店、烧烤店，或者美食披萨店，仅仅一眼就足以摧毁大家省钱的意志力。如果你不想损害你的钱包，也不想放弃一个很棒的用餐体验，你必须“赚”自己的钱来支付你的餐费。
来吧，跟随作者的脚步，让你走上吃各种中餐、西餐、中西餐的路。
首先，我们的目标是去最好的餐厅吃霸王餐。这是一项技术工作，有两种方法可以实现：要么让代码来做，要么有很多空闲时间。
本文将简要介绍所使用的技术和编程语言，但不会给出代码或相关内容。将解释如何使用逻辑回归、随机森林、AWS 和自动化脚本，但不会深入。这篇文章更多的是理论而不是实践。
如果你是一个非技术人员，这个 文章 仍然适合你，只是需要更多的时间和精力。文章 中的这些方法大部分都很无聊，这就是我使用自动化脚本来实现它们的原因。
首先，我将从结果开始，然后解释我是如何做到的。
一、我做了什么
在当今的数字时代，Instagram 用户数量是一种资产。有传言说要从大量的粉丝那里赚钱，或者为了我，粉丝来支付我的饭钱，我就是这样做的。
我创建了一个 Instagram 个人资料，其中收录纽约剪影、标志性景点、优雅摩天大楼的照片等。这让我在纽约地区积累了超过 25,000 名粉丝，并且还在快速增长。
我通过 Instagram 消息或电子邮件联系当地餐馆，并在主页上向粉丝发表评论，以换取免费餐点或至少餐点折扣。
我联系的几乎每家餐厅都给了我免费品尝或折扣卡。大多数餐厅都有营销预算，因此他们很乐意为我提供免费用餐体验以进行促销。有时有很多优惠，我不得不把一些送给朋友和家人。
这并不是什么新鲜事，关键是我自动化了整个过程，我的意思是 100% 手动。我编写的代码可以自动查找图片或视频、制作标题、添加主题标签、图片或视频的来源标签、过滤垃圾邮件、帖子、关注和取消关注用户、喜欢、监控我的收件箱等等 自动发送消息和向可能需要促销的餐厅发送电子邮件。
由于我有这个代码，我什至不需要实际登录帐户，我什至不需要花时间在上面。它本质上是一个机器人，但普通人无法分辨，因为它的行为与人类相似。作为它的开发者，我可以坐下来欣赏它（和我的）的工作。
二、我是怎么做到的
我会带你了解我一路上所做的一切。其中一些事情似乎是常识，但是当您使用自动化系统来执行它们时，细节很重要。该过程可以分为三个阶段：内容共享、增长黑客以及销售和推广。
1. 内容分享
事实上，我帐户上发布的内容都不是 原创 的，但我重新分享了其他人的内容，并注明出处。如果有人说我侵权并要求我删除他们的照片，我会立即采取行动。但是因为我在我的分享中收录了他们主页的链接，他们从来没有只是感谢我。
每天多次发布内容是必须的。这是 Instagram 算法确定您的曝光率的主要因素之一（通过“探索页面”）。每天发帖，尤其是在每天的“高峰时段”，可能会非常乏味。大多数人在几周后就放弃了，有时甚至一两天错过一个帖子也会导致曝光率下降。因此，有必要使内容采集和共享的过程自动化。
(1）获取图片和视频
我最初考虑使用爬虫从 Google 图片或社交新闻网站 Reddit 中抓取图片。我遇到的最大困难之一是Instagram对发布的图片大小有特殊要求，最好是“方形”图片，即宽度等于高度，因此发布非方形图片会被拒绝。这使得检索图片非常令人生畏。
我最终决定直接从其他 Instagram 帖子中搜索，因为图像大小符合要求，并且还确切地知道它来自哪里，这在自动化脚本中非常有用。
我采集了 50 个 Instagram 帐户，其中发布了许多纽约的精彩照片。我使用开源软件编写了一个爬虫来下载这些帐户上传的帖子。除了下载的文本内容外，还有图像和一堆元数据，如标题、喜欢和位置。我将爬虫设置为每天凌晨 3 点或我的图片库为空时运行。
这样，我将所有内容都集中在一个地方，并以正确的格式提供各种内容。
(2）自动判断什么是“好”或“坏”的内容
并非 Instagram 上发布的所有内容都值得重新分享。有很多帖子在卖东西、脏话或与我想要的东西无关的东西。以以下两个帖子为例：
这两个帖子来自同一个纽约 Instagram 帐户。左边的帖子是关于自然的，我很想在我的主页上重新分享。右边的广告没有上下文，有两行标题，实际上是在为纽约的移动应用做广告。
如果我把它放在我的主页上，它会很烦人而且不合适。您可以看到喜欢数量的差异 - 8200 与 1000。我需要脚本自动过滤掉右侧的帖子并重新分享左侧的帖子。
所以我不能盲目地重新分享我提取的所有内容。但我再次希望这是一个自动化的过程。所以我需要创建一个算法，可以采取最好的和最坏的。
1）算法的第一部分由一些硬编码的规则组成，第二部分是机器学习模型。
A. 算法的第一部分——硬编码规则
我要做的第一件事是根据元数据中的特定规则优化我的库存。在这个过程中，我必须严谨。如果出现警告，则图片无用。
理论上我可以爬很多内容，但是如果算法在我的页面上发布了不合适的内容，可能在我发现之前就被很多人看到了。
接下来我想做的是看看评论是否可用。我的经验是，不可用的评论大多与有争议的帖子有关，不值得冒险。
我要做的最后一件事是查看图片中是否标记了多个人。很多时候，图片中的标签是为了标记它的来源，这实际上很有用。但是如果图像有多个标签，那么就会出现混乱。
使用这些规则，我可以排除大多数垃圾邮件和不需要的帖子。但是，您无法仅通过帖子是否宣传某些内容来判断帖子是否具有高质量的内容。此外，我的硬编码规则可能仍然会遗漏一些类似销售的广告帖子，所以我想在第一部分完成后通过辅助模型。
B.算法的第二部分——机器学习模型
经过第一部分的算法过滤——硬编码规则，我发现还是有一些垃圾帖子。我不打算手动剔除它们，我打算完全自动化这个过程。
每个帖子都有大量的元数据，包括喜欢、标题、发布时间等等。我最初的目的是尝试预测哪些图像会得到最多的喜欢。不过很明显，网红博主自然会得到更多的点赞，所以这不能作为准确的判断依据。
然后我的想法是使响应变量等于喜欢率（即喜欢/关注者）并尝试做出预测。但是看了每张图片和它的点赞率之后，我认为点赞率和图像质量没有太大的相关性。我不认为那些高赞的照片是高质量的照片。
一些不知名的摄影师发布的图片内容不一定比网红博主差，即使网红的点赞率更高。我决定用分类模型替换回归模型，以评估图像内容的质量并决定是否可以发布——一个简单的是或否的问题。
在查看其他元数据之前，我抓起一堆照片并手动将每张照片标记为 0（坏）或 1（好）。这是一个非常主观的判断，可以说是我根据自己的主观判断做出模型的。但我想我的判断应该和大多数人一样。
我已经生成了数据集。响应变量为 0 或 1（即坏或好）并具有许多特征。每个帖子的元数据可以给我以下信息：
从这七个解释变量中，我更改了一些我认为有用的特性。例如，我更改了评论和喜欢的数量。我从标题中提取了带有“#”号的标签数量作为一列，并对标题中提到的用户数量进行了同样的操作。
我对剩余的标题进行矢量化处理以进行后续自然语言处理。矢量化正在删除外部单词（如“the”、“and”）并将剩余的单词转换为可用于数学分析的数字字段。我得到以下数据：
我使用了许多分类算法，例如支持向量机和随机森林，但最终使用了简单的逻辑回归。
我认为有时最简单的答案就是正确的答案。无论我以哪种方式处理数据，逻辑回归算法在我的测试集上表现最好。
与其他分类算法不同，我可以在进行预测时设置阈值分数。分类算法通常输出二进制类（在我的算法中为 0 或 1），但逻辑回归实际上输出 0 到 1 之间的小数。
例如，它可能会将帖子评分为 0.83 或 0.12。人们通常将阈值设置为 0.5，并将大于 0.5 的所有值设置为 1，其余设置为 0，但这取决于具体的用例。这个过程很关键，所以我将阈值设置为 0.9，并将低于该基准的内容视为无用。
在部署我的模型后，首先通过一套严格的规则对图片和视频进行清理，然后通过 Logistic Regression 过滤掉优秀的素材。现在我可以继续为每个帖子添加描述和评分。
2)自动指令和评分
我现在有一个自动采集相关内容并删除垃圾图像的系统——但我还没有完成。
如果您以前使用过 Instagram，那么您应该知道每个帖子在图片或视频下方都有一个标题。但由于我实际上看不到这些图像，也没有时间为它们加上标题，所以我需要制作一个通用标题。
我做的第一件事是制作最终模板。然后我必须填写代码。让我们一一看看如何填写。
标题
我创建了一个文本文件，其中收录许多可以匹配任何图像的预定义通用标题。这些标题可以是关于纽约的引述、一般性问题或简单的赞美。
对于每个帖子，标题是随机选择的。我有这么多备用标题，我不必担心经常出现的标题。对于我们的示例，我们可以选择“谁能命名这个地点？”。
B. 原产地标记
自动标记图像资源的来源并非易事。通常，Instagram 帐户页面上的图像并不意味着该帐户拥有该图像的版权。此类帐户也可能是重新共享的内容，在页面标题或图像标签中标记图像的来源。
对此，我还是决定先标注图片来源；如果我能根据其他信息找出图片的原创来源，那我以后会继续补充。这样，我基本上可以标记所有的图像资产。
首先我们看一下@likenewyorkcity的这篇帖子，虽然是这个账号分享了图片，但是图片中的tag和页面标题上的@geoffrey.parry才是图片的真正版权拥有者。
理论上，我希望我的代码在识别出这个图像后输出这样的输出：
第一步很简单，我只需要直接标记出现的账号，但是第二步就没那么容易了。
我用REGEX（正则表达式工具）来匹配一些类似于“by”或“photo”的关键词，然后在关键词后面直接找到“@”符号，通过这个方法抓取用户名被我标记为图像源的第二部分。
如果这些 关键词 没有出现在标题中，我会检查是否有人标记了图像，并且这些标记的帐户被“默认”为我应该标记的帐户。这种简单粗暴的方法虽然不是那么完美，但至少比没有那么“默认”好几倍，是值得一试的方法。
我总能查明图像的正确来源。事实上，人们评论说“感谢分享！” 在我的图像下多次（下图是一个很好的例子）
C. 标签
Instagram 允许用户为图片添加 30 个标签，图片将显示在相应的主题下。所以我创建了一个收录 100 多个相关主题的文件：
一开始我每次随机选择30个主题，一段时间后，我可以根据实际结果比较哪些主题标签获得更多“喜欢”。
D. 模板填充
在这三个步骤之后，我能够将信息 采集 填充到最终模板中，并为每个帖子提供“量身定制”的标题。
这是最终输出：
最终成功如下：
我使用了适用于纽约市任何图片的通用标题，标记了图片的 Instagram 帐户和原创来源，并添加了 30 个主题标签以提高帖子的曝光率。如果你继续查看帖子评论，你甚至可以看到原作者感谢我。
E. 邮政
现在我有一个集中管理的图像存储库，并且可以为每篇文章自动生成标题，最后一步就是发布。
我在 AWS 上启动了一个 EC2 实例来托管我的代码，我选择这种方式是因为它比我的个人电脑更可靠——它始终在线，并且项目的工作量在条件下完全由 AWS 免费服务覆盖。
我编写了一个 Python 脚本来随机抓取其中一张图像，并在抓取和清理过程完成后自动生成标题。我设置了一个定时任务：每天早上 8 点、下午 2 点和晚上 7:30 调用我的 API 来完成所有的发布操作。
至此，我已经完全自动化了内容查找和发布过程，我不再需要每天查找资源和发布来运行我的帐户 - 该程序为我完成了一切。
2. 黑客增长
升粉
仅仅发帖是不够的——我需要设计一些方法来不断吸引关注者。由于我不手动执行任何操作，因此我还需要找到一种方法来自动执行此步骤。我的想法是通过直接与观众感兴趣的用户互动来增加帐户的曝光率。
我编写的交互脚本从美国东部标准时间上午 10 点到晚上 7 点运行，在我看来，这是 Instagram 最活跃的时间段。一整天，我的帐户有条不紊地关注、取消关注和喜欢相关用户和照片，以便他们以相同的方式与我互动。
关注（更多数据科学方式）
如果您是 Instagram 用户，无论您是否意识到，我相信您已经被这种方法“碾压”了，这对于试图增加关注者的用户特别有用。如果你有一天在健身板块关注了一个有趣的 Instagram 页面，那么第二天你就会被一群健美运动员和健身模特关注。这种方法虽然看起来很琐碎，但非常有效。
请注意，您不能在 Instagram 上滥用此方法来关注其他帐户。Instagram 的算法非常严格，如果你一天做的太多或关注太多用户，他们会阻止你甚至封禁你的帐户。
此外，您每天最多只能在 Instagram 上获得 7,500 名关注者；并且经过大量测试，我发现你一天可以关注400人，取消关注400人。毕竟运营条件有限，每一次关注都非常宝贵，不能浪费在不太可能关注你的人身上。所以，我决定采集每个动作的元数据，并基于它建立一个模型来预测有人会关注你的可能性，确保我关注的每一个动作都是有意义的。
我花了几分钟手动采集与我一起在该部分下的 20 多个帐户。我没有初始数据，所以我在前几周随机进行了这些操作以增加我的追随者，但更重要的是我需要 采集 尽可能多的元数据，以便我可以构建我的预测模型。
我浏览了 20 多个相关帐户，关注了他们的追随者，喜欢了他们的照片或评论了他们的帖子。在每次关注操作中，我都会尽可能多地获取用户的元数据，以形成一个 CSV 文件，其中收录他们的关注者和关注者的比例，无论他们是公开的还是私人的，或者他们是否有个人资料图片等。
每天，该脚本都会自动扫描 CSV 文件并标记他们的响应，并按 0、1、2 顺序排列它们。如果用户在两天内没有任何回应，则标记为0。如果用户在最近十张图片中没有任何交互，则将其标记为1。2是最理想的结果。在帖子中互动。这样，我的数据集如下所示：
在将数据“输入”到 ML 模型之前，我通过探索性数据分析得出以下结论：
根据上述见解，我优化了最初针对搜索用户的方式。我将设置调整为只在早上关注，主要是寻找女性用户。现在，我终于能够建立一个机器学习模型，在与用户交互之前根据用户的元数据预测是否关注我，这样我就不会浪费我每天可以关注的用户配额来关注某人谁不跟着我。人们。
接下来，我选择使用随机森林算法对后续结果进行分类。最初，我没有设置结构或结果变量，而是使用了许多不同的决策树，因为我想获得它们的可视化流程图。随机森林是对决策树的增强，可纠正单个树中存在的不一致性。在对我的训练数据建模后，测试数据的准确率始终超过 80%，所以这对我来说是一个非常有效的模型。进一步，我将模型应用于爬取用户的代码，优化了关注算法，我的关注者数量开始上升。
脱掉
两天后，我不再关注我关注的人，两天时间足以让我知道他们是否会回来。这样我可以关注更多的人，采集更多的数据，并继续获得追随者。
我为什么要关闭它们？有两个原因：第一，我的粉丝数上限是7500；其次，大家肯定都想提高follow/following比，这样才能体现出自己特别受欢迎，特别有吸引力。
这是一项简单的任务，因为您不需要做出任何决定。您在一天内关注了 400 人，两天后您可以取消阻止这些人。
喜欢
点赞也可以增加追随者。但是我并没有花太多力气去选择一些大家喜欢和喜欢的图片发到我的账号里，因为和上面的其他方法相比，效果不是那么明显。所以，我只是提供了一组预定义的hashtags，通过话题关联，用户的连锁点击，获得一些关注。
3. 自动提升
在这一点上，我有一个特别聪明的 Instagram 机器人。我的纽约主页查找与其相关的内容，剔除不良的潜在帖子，吸引用户群，并全天发布帖子。此外，从早上 7:00 到晚上 10:00，它通过分析喜欢、关注和取消关注的受众来修改其设置，并使用一些算法来优化受众的定义。最重要的是，它的分析和操作更加用户友好，类似于真正的 Instagram 用户。
一两个月，我可以看到追随者的数量明显增加。每天我都会在我的帐户中添加 100 到 500 名新关注者，欣赏我喜爱的城市的美丽画面。
我可以开始享受我的生活，努力工作，和朋友出去吃饭，看电影，而不必花时间手动发布。当我忙于自己的业务时，它可以完全托管我的帐户。
当我有 20,000 名粉丝时，我决定是时候吃喝玩乐了，所以我需要它来自动推广我的产品。
我制作了一个适用于餐馆、剧院、博物馆或商店的通用消息模板。以下是我绞尽脑汁的：
现在，我只需要在发送消息时跟踪帐户名称和我拥有的关注者数量。
我的目标是找到商业用户并像他们一样推销我的产品。商业用户配置文件与常规用户配置文件略有不同 - 商业用户可以将电子邮件、电话号码、地址和其他详细信息添加到他们的网页。但最重要的是，他们的个人资料中都有一个类别标签。
上图是业务用户的示例。在左上角的名字下方，显示是一家韩国餐厅，顶部有电话、邮件、地址等提醒。
我编写了一个 Python 脚本来查找这些类型的页面，并让我的帐户自动向它们发送消息。该脚本采用两个参数，一个初始主题标签和一个要在类别标签中查找的字符串。在这里，我使用标签“Manhattan”和字符串“restaurant”作为示例。
该脚本的作用是提取主题标签并加载照片，然后遍历帖子，直到找到在照片中标记用户的帖子。如果找到它，它会检查它的标签以查看它是否是商业用户。
如果是这样，请查看该用户类别。如果类别中收录“餐厅”一词，他们将收到我的消息。商业用户通常将他们的电子邮件留在他们的页面上，因此会自动发送电子邮件并在后台跟进我的 Instagram 消息。在搜索过程中的任何时候，我都可以将标签更改为#TimesSquare，将目标字符串更改为“博物馆”等。我可以搜索任何我想要的东西。
当我登录我的帐户时，我会看到它自动生成和发送的消息。
如果我转到我的 Gmail 发件箱，我会看到以下邮件：
我还有一个脚本可以监视我的收件箱是否有任何回复并提醒我。如果我收到回复电子邮件，我会联系我的潜在客户。
以上所有操作均由脚本自动运行，无需任何手动操作。
终于明白吃喝了~
最终的结果比我想象的要好，我利用我的 Instagram 推广获得了很多餐厅礼品卡和免费餐点。
借助人工智能、自动化脚本和数据科学的力量，当我的代码脚本自动运行时，我可以高枕无忧。他是一个特别尽责的推销员，让我在自己的时间享受生活。
作者 Chris Buetti，NBCUniversal 的数据工程师，2017 年毕业于维克森林大学。
本文由@CDAData Analyst 翻译发布 每个人都是产品经理。未经许可禁止复制
题图来自Unsplash，基于CC0协议 查看全部
网页视频抓取脚本(技术就是力量，可以用技术吃一次冠冕堂皇的“霸王餐”)
你有没有想过，“霸王餐”可以公开吃，甚至合法合理？或者很多人会说不可能，但是作者向我们证明了技术就是力量，技术可以用来吃一顿冠冕堂皇的“霸王餐”。
在家做饭可以省钱，这是一个公开的秘密。但作为美食天堂的市民，不去餐厅几乎是不可能的。
随处可见的火锅店、烧烤店，或者美食披萨店，仅仅一眼就足以摧毁大家省钱的意志力。如果你不想损害你的钱包，也不想放弃一个很棒的用餐体验，你必须“赚”自己的钱来支付你的餐费。
来吧，跟随作者的脚步，让你走上吃各种中餐、西餐、中西餐的路。
首先，我们的目标是去最好的餐厅吃霸王餐。这是一项技术工作，有两种方法可以实现：要么让代码来做，要么有很多空闲时间。
本文将简要介绍所使用的技术和编程语言，但不会给出代码或相关内容。将解释如何使用逻辑回归、随机森林、AWS 和自动化脚本，但不会深入。这篇文章更多的是理论而不是实践。
如果你是一个非技术人员，这个 文章 仍然适合你，只是需要更多的时间和精力。文章 中的这些方法大部分都很无聊，这就是我使用自动化脚本来实现它们的原因。
首先，我将从结果开始，然后解释我是如何做到的。
一、我做了什么
在当今的数字时代，Instagram 用户数量是一种资产。有传言说要从大量的粉丝那里赚钱，或者为了我，粉丝来支付我的饭钱，我就是这样做的。
我创建了一个 Instagram 个人资料，其中收录纽约剪影、标志性景点、优雅摩天大楼的照片等。这让我在纽约地区积累了超过 25,000 名粉丝，并且还在快速增长。
我通过 Instagram 消息或电子邮件联系当地餐馆，并在主页上向粉丝发表评论，以换取免费餐点或至少餐点折扣。
我联系的几乎每家餐厅都给了我免费品尝或折扣卡。大多数餐厅都有营销预算，因此他们很乐意为我提供免费用餐体验以进行促销。有时有很多优惠，我不得不把一些送给朋友和家人。
这并不是什么新鲜事，关键是我自动化了整个过程，我的意思是 100% 手动。我编写的代码可以自动查找图片或视频、制作标题、添加主题标签、图片或视频的来源标签、过滤垃圾邮件、帖子、关注和取消关注用户、喜欢、监控我的收件箱等等 自动发送消息和向可能需要促销的餐厅发送电子邮件。
由于我有这个代码，我什至不需要实际登录帐户，我什至不需要花时间在上面。它本质上是一个机器人，但普通人无法分辨，因为它的行为与人类相似。作为它的开发者，我可以坐下来欣赏它（和我的）的工作。
二、我是怎么做到的
我会带你了解我一路上所做的一切。其中一些事情似乎是常识，但是当您使用自动化系统来执行它们时，细节很重要。该过程可以分为三个阶段：内容共享、增长黑客以及销售和推广。
1. 内容分享
事实上，我帐户上发布的内容都不是 原创 的，但我重新分享了其他人的内容，并注明出处。如果有人说我侵权并要求我删除他们的照片，我会立即采取行动。但是因为我在我的分享中收录了他们主页的链接，他们从来没有只是感谢我。
每天多次发布内容是必须的。这是 Instagram 算法确定您的曝光率的主要因素之一（通过“探索页面”）。每天发帖，尤其是在每天的“高峰时段”，可能会非常乏味。大多数人在几周后就放弃了，有时甚至一两天错过一个帖子也会导致曝光率下降。因此，有必要使内容采集和共享的过程自动化。
(1）获取图片和视频
我最初考虑使用爬虫从 Google 图片或社交新闻网站 Reddit 中抓取图片。我遇到的最大困难之一是Instagram对发布的图片大小有特殊要求，最好是“方形”图片，即宽度等于高度，因此发布非方形图片会被拒绝。这使得检索图片非常令人生畏。
我最终决定直接从其他 Instagram 帖子中搜索，因为图像大小符合要求，并且还确切地知道它来自哪里，这在自动化脚本中非常有用。
我采集了 50 个 Instagram 帐户，其中发布了许多纽约的精彩照片。我使用开源软件编写了一个爬虫来下载这些帐户上传的帖子。除了下载的文本内容外，还有图像和一堆元数据，如标题、喜欢和位置。我将爬虫设置为每天凌晨 3 点或我的图片库为空时运行。
这样，我将所有内容都集中在一个地方，并以正确的格式提供各种内容。
(2）自动判断什么是“好”或“坏”的内容
并非 Instagram 上发布的所有内容都值得重新分享。有很多帖子在卖东西、脏话或与我想要的东西无关的东西。以以下两个帖子为例：
这两个帖子来自同一个纽约 Instagram 帐户。左边的帖子是关于自然的，我很想在我的主页上重新分享。右边的广告没有上下文，有两行标题，实际上是在为纽约的移动应用做广告。
如果我把它放在我的主页上，它会很烦人而且不合适。您可以看到喜欢数量的差异 - 8200 与 1000。我需要脚本自动过滤掉右侧的帖子并重新分享左侧的帖子。
所以我不能盲目地重新分享我提取的所有内容。但我再次希望这是一个自动化的过程。所以我需要创建一个算法，可以采取最好的和最坏的。
1）算法的第一部分由一些硬编码的规则组成，第二部分是机器学习模型。
A. 算法的第一部分——硬编码规则
我要做的第一件事是根据元数据中的特定规则优化我的库存。在这个过程中，我必须严谨。如果出现警告，则图片无用。
理论上我可以爬很多内容，但是如果算法在我的页面上发布了不合适的内容，可能在我发现之前就被很多人看到了。
接下来我想做的是看看评论是否可用。我的经验是，不可用的评论大多与有争议的帖子有关，不值得冒险。
我要做的最后一件事是查看图片中是否标记了多个人。很多时候，图片中的标签是为了标记它的来源，这实际上很有用。但是如果图像有多个标签，那么就会出现混乱。
使用这些规则，我可以排除大多数垃圾邮件和不需要的帖子。但是，您无法仅通过帖子是否宣传某些内容来判断帖子是否具有高质量的内容。此外，我的硬编码规则可能仍然会遗漏一些类似销售的广告帖子，所以我想在第一部分完成后通过辅助模型。
B.算法的第二部分——机器学习模型
经过第一部分的算法过滤——硬编码规则，我发现还是有一些垃圾帖子。我不打算手动剔除它们，我打算完全自动化这个过程。
每个帖子都有大量的元数据，包括喜欢、标题、发布时间等等。我最初的目的是尝试预测哪些图像会得到最多的喜欢。不过很明显，网红博主自然会得到更多的点赞，所以这不能作为准确的判断依据。
然后我的想法是使响应变量等于喜欢率（即喜欢/关注者）并尝试做出预测。但是看了每张图片和它的点赞率之后，我认为点赞率和图像质量没有太大的相关性。我不认为那些高赞的照片是高质量的照片。
一些不知名的摄影师发布的图片内容不一定比网红博主差，即使网红的点赞率更高。我决定用分类模型替换回归模型，以评估图像内容的质量并决定是否可以发布——一个简单的是或否的问题。
在查看其他元数据之前，我抓起一堆照片并手动将每张照片标记为 0（坏）或 1（好）。这是一个非常主观的判断，可以说是我根据自己的主观判断做出模型的。但我想我的判断应该和大多数人一样。
我已经生成了数据集。响应变量为 0 或 1（即坏或好）并具有许多特征。每个帖子的元数据可以给我以下信息：
从这七个解释变量中，我更改了一些我认为有用的特性。例如，我更改了评论和喜欢的数量。我从标题中提取了带有“#”号的标签数量作为一列，并对标题中提到的用户数量进行了同样的操作。
我对剩余的标题进行矢量化处理以进行后续自然语言处理。矢量化正在删除外部单词（如“the”、“and”）并将剩余的单词转换为可用于数学分析的数字字段。我得到以下数据：
我使用了许多分类算法，例如支持向量机和随机森林，但最终使用了简单的逻辑回归。
我认为有时最简单的答案就是正确的答案。无论我以哪种方式处理数据，逻辑回归算法在我的测试集上表现最好。
与其他分类算法不同，我可以在进行预测时设置阈值分数。分类算法通常输出二进制类（在我的算法中为 0 或 1），但逻辑回归实际上输出 0 到 1 之间的小数。
例如，它可能会将帖子评分为 0.83 或 0.12。人们通常将阈值设置为 0.5，并将大于 0.5 的所有值设置为 1，其余设置为 0，但这取决于具体的用例。这个过程很关键，所以我将阈值设置为 0.9，并将低于该基准的内容视为无用。
在部署我的模型后，首先通过一套严格的规则对图片和视频进行清理，然后通过 Logistic Regression 过滤掉优秀的素材。现在我可以继续为每个帖子添加描述和评分。
2)自动指令和评分
我现在有一个自动采集相关内容并删除垃圾图像的系统——但我还没有完成。
如果您以前使用过 Instagram，那么您应该知道每个帖子在图片或视频下方都有一个标题。但由于我实际上看不到这些图像，也没有时间为它们加上标题，所以我需要制作一个通用标题。
我做的第一件事是制作最终模板。然后我必须填写代码。让我们一一看看如何填写。
标题
我创建了一个文本文件，其中收录许多可以匹配任何图像的预定义通用标题。这些标题可以是关于纽约的引述、一般性问题或简单的赞美。
对于每个帖子，标题是随机选择的。我有这么多备用标题，我不必担心经常出现的标题。对于我们的示例，我们可以选择“谁能命名这个地点？”。
B. 原产地标记
自动标记图像资源的来源并非易事。通常，Instagram 帐户页面上的图像并不意味着该帐户拥有该图像的版权。此类帐户也可能是重新共享的内容，在页面标题或图像标签中标记图像的来源。
对此，我还是决定先标注图片来源；如果我能根据其他信息找出图片的原创来源，那我以后会继续补充。这样，我基本上可以标记所有的图像资产。
首先我们看一下@likenewyorkcity的这篇帖子，虽然是这个账号分享了图片，但是图片中的tag和页面标题上的@geoffrey.parry才是图片的真正版权拥有者。
理论上，我希望我的代码在识别出这个图像后输出这样的输出：
第一步很简单，我只需要直接标记出现的账号，但是第二步就没那么容易了。
我用REGEX（正则表达式工具）来匹配一些类似于“by”或“photo”的关键词，然后在关键词后面直接找到“@”符号，通过这个方法抓取用户名被我标记为图像源的第二部分。
如果这些 关键词 没有出现在标题中，我会检查是否有人标记了图像，并且这些标记的帐户被“默认”为我应该标记的帐户。这种简单粗暴的方法虽然不是那么完美，但至少比没有那么“默认”好几倍，是值得一试的方法。
我总能查明图像的正确来源。事实上，人们评论说“感谢分享！” 在我的图像下多次（下图是一个很好的例子）
C. 标签
Instagram 允许用户为图片添加 30 个标签，图片将显示在相应的主题下。所以我创建了一个收录 100 多个相关主题的文件：
一开始我每次随机选择30个主题，一段时间后，我可以根据实际结果比较哪些主题标签获得更多“喜欢”。
D. 模板填充
在这三个步骤之后，我能够将信息 采集 填充到最终模板中，并为每个帖子提供“量身定制”的标题。
这是最终输出：
最终成功如下：
我使用了适用于纽约市任何图片的通用标题，标记了图片的 Instagram 帐户和原创来源，并添加了 30 个主题标签以提高帖子的曝光率。如果你继续查看帖子评论，你甚至可以看到原作者感谢我。
E. 邮政
现在我有一个集中管理的图像存储库，并且可以为每篇文章自动生成标题，最后一步就是发布。
我在 AWS 上启动了一个 EC2 实例来托管我的代码，我选择这种方式是因为它比我的个人电脑更可靠——它始终在线，并且项目的工作量在条件下完全由 AWS 免费服务覆盖。
我编写了一个 Python 脚本来随机抓取其中一张图像，并在抓取和清理过程完成后自动生成标题。我设置了一个定时任务：每天早上 8 点、下午 2 点和晚上 7:30 调用我的 API 来完成所有的发布操作。
至此，我已经完全自动化了内容查找和发布过程，我不再需要每天查找资源和发布来运行我的帐户 - 该程序为我完成了一切。
2. 黑客增长
升粉
仅仅发帖是不够的——我需要设计一些方法来不断吸引关注者。由于我不手动执行任何操作，因此我还需要找到一种方法来自动执行此步骤。我的想法是通过直接与观众感兴趣的用户互动来增加帐户的曝光率。
我编写的交互脚本从美国东部标准时间上午 10 点到晚上 7 点运行，在我看来，这是 Instagram 最活跃的时间段。一整天，我的帐户有条不紊地关注、取消关注和喜欢相关用户和照片，以便他们以相同的方式与我互动。
关注（更多数据科学方式）
如果您是 Instagram 用户，无论您是否意识到，我相信您已经被这种方法“碾压”了，这对于试图增加关注者的用户特别有用。如果你有一天在健身板块关注了一个有趣的 Instagram 页面，那么第二天你就会被一群健美运动员和健身模特关注。这种方法虽然看起来很琐碎，但非常有效。
请注意，您不能在 Instagram 上滥用此方法来关注其他帐户。Instagram 的算法非常严格，如果你一天做的太多或关注太多用户，他们会阻止你甚至封禁你的帐户。
此外，您每天最多只能在 Instagram 上获得 7,500 名关注者；并且经过大量测试，我发现你一天可以关注400人，取消关注400人。毕竟运营条件有限，每一次关注都非常宝贵，不能浪费在不太可能关注你的人身上。所以，我决定采集每个动作的元数据，并基于它建立一个模型来预测有人会关注你的可能性，确保我关注的每一个动作都是有意义的。
我花了几分钟手动采集与我一起在该部分下的 20 多个帐户。我没有初始数据，所以我在前几周随机进行了这些操作以增加我的追随者，但更重要的是我需要 采集 尽可能多的元数据，以便我可以构建我的预测模型。
我浏览了 20 多个相关帐户，关注了他们的追随者，喜欢了他们的照片或评论了他们的帖子。在每次关注操作中，我都会尽可能多地获取用户的元数据，以形成一个 CSV 文件，其中收录他们的关注者和关注者的比例，无论他们是公开的还是私人的，或者他们是否有个人资料图片等。
每天，该脚本都会自动扫描 CSV 文件并标记他们的响应，并按 0、1、2 顺序排列它们。如果用户在两天内没有任何回应，则标记为0。如果用户在最近十张图片中没有任何交互，则将其标记为1。2是最理想的结果。在帖子中互动。这样，我的数据集如下所示：
在将数据“输入”到 ML 模型之前，我通过探索性数据分析得出以下结论：
根据上述见解，我优化了最初针对搜索用户的方式。我将设置调整为只在早上关注，主要是寻找女性用户。现在，我终于能够建立一个机器学习模型，在与用户交互之前根据用户的元数据预测是否关注我，这样我就不会浪费我每天可以关注的用户配额来关注某人谁不跟着我。人们。
接下来，我选择使用随机森林算法对后续结果进行分类。最初，我没有设置结构或结果变量，而是使用了许多不同的决策树，因为我想获得它们的可视化流程图。随机森林是对决策树的增强，可纠正单个树中存在的不一致性。在对我的训练数据建模后，测试数据的准确率始终超过 80%，所以这对我来说是一个非常有效的模型。进一步，我将模型应用于爬取用户的代码，优化了关注算法，我的关注者数量开始上升。
脱掉
两天后，我不再关注我关注的人，两天时间足以让我知道他们是否会回来。这样我可以关注更多的人，采集更多的数据，并继续获得追随者。
我为什么要关闭它们？有两个原因：第一，我的粉丝数上限是7500；其次，大家肯定都想提高follow/following比，这样才能体现出自己特别受欢迎，特别有吸引力。
这是一项简单的任务，因为您不需要做出任何决定。您在一天内关注了 400 人，两天后您可以取消阻止这些人。
喜欢
点赞也可以增加追随者。但是我并没有花太多力气去选择一些大家喜欢和喜欢的图片发到我的账号里，因为和上面的其他方法相比，效果不是那么明显。所以，我只是提供了一组预定义的hashtags，通过话题关联，用户的连锁点击，获得一些关注。
3. 自动提升
在这一点上，我有一个特别聪明的 Instagram 机器人。我的纽约主页查找与其相关的内容，剔除不良的潜在帖子，吸引用户群，并全天发布帖子。此外，从早上 7:00 到晚上 10:00，它通过分析喜欢、关注和取消关注的受众来修改其设置，并使用一些算法来优化受众的定义。最重要的是，它的分析和操作更加用户友好，类似于真正的 Instagram 用户。
一两个月，我可以看到追随者的数量明显增加。每天我都会在我的帐户中添加 100 到 500 名新关注者，欣赏我喜爱的城市的美丽画面。
我可以开始享受我的生活，努力工作，和朋友出去吃饭，看电影，而不必花时间手动发布。当我忙于自己的业务时，它可以完全托管我的帐户。
当我有 20,000 名粉丝时，我决定是时候吃喝玩乐了，所以我需要它来自动推广我的产品。
我制作了一个适用于餐馆、剧院、博物馆或商店的通用消息模板。以下是我绞尽脑汁的：
现在，我只需要在发送消息时跟踪帐户名称和我拥有的关注者数量。
我的目标是找到商业用户并像他们一样推销我的产品。商业用户配置文件与常规用户配置文件略有不同 - 商业用户可以将电子邮件、电话号码、地址和其他详细信息添加到他们的网页。但最重要的是，他们的个人资料中都有一个类别标签。
上图是业务用户的示例。在左上角的名字下方，显示是一家韩国餐厅，顶部有电话、邮件、地址等提醒。
我编写了一个 Python 脚本来查找这些类型的页面，并让我的帐户自动向它们发送消息。该脚本采用两个参数，一个初始主题标签和一个要在类别标签中查找的字符串。在这里，我使用标签“Manhattan”和字符串“restaurant”作为示例。
该脚本的作用是提取主题标签并加载照片，然后遍历帖子，直到找到在照片中标记用户的帖子。如果找到它，它会检查它的标签以查看它是否是商业用户。
如果是这样，请查看该用户类别。如果类别中收录“餐厅”一词，他们将收到我的消息。商业用户通常将他们的电子邮件留在他们的页面上，因此会自动发送电子邮件并在后台跟进我的 Instagram 消息。在搜索过程中的任何时候，我都可以将标签更改为#TimesSquare，将目标字符串更改为“博物馆”等。我可以搜索任何我想要的东西。
当我登录我的帐户时，我会看到它自动生成和发送的消息。
如果我转到我的 Gmail 发件箱，我会看到以下邮件：
我还有一个脚本可以监视我的收件箱是否有任何回复并提醒我。如果我收到回复电子邮件，我会联系我的潜在客户。
以上所有操作均由脚本自动运行，无需任何手动操作。
终于明白吃喝了~
最终的结果比我想象的要好，我利用我的 Instagram 推广获得了很多餐厅礼品卡和免费餐点。
借助人工智能、自动化脚本和数据科学的力量，当我的代码脚本自动运行时，我可以高枕无忧。他是一个特别尽责的推销员，让我在自己的时间享受生活。
作者 Chris Buetti，NBCUniversal 的数据工程师，2017 年毕业于维克森林大学。
本文由@CDAData Analyst 翻译发布 每个人都是产品经理。未经许可禁止复制
题图来自Unsplash，基于CC0协议
网页视频抓取脚本(DS打数机操作界面“配置”菜单：打数机有智能判断能力 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 28 次浏览 • 2022-03-15 01:03
网页视频抓取脚本(DS打数机操作界面“配置”菜单：打数机有智能判断能力
)
DS 打印机操作界面 DS 打印机由菜单栏、操作窗口、浏览器窗口、状态面板和日志五个部分组成，如图 1 所示。下面将详细介绍各个部分的功能。
图 1：DS 计数器操作界面
菜单栏
菜单栏：包括文件、配置、高级和帮助四个部分，如图2所示，通过这些菜单可以更好的控制和优化DS机器的运行，下面将分别进行说明。
图 2：DS 计数器的菜单栏
文档
第一次运行最好设置好爬虫名称和存储路径，以便以后检查爬虫的运行情况和查找数据文件。
Tips：如果使用采集功能，同时运行多个窗口一起爬取，几天后会生成多个子目录。Windows下，文件名加上目录名不能超过250个字母（大约），否则爬取结果不会被保存。随着子目录数量的增加，这个限制会逐渐接近。然后定期修改存储路径，使爬取结果文件存在于新目录中。
配置
为了提高捕获效率和可靠性，可以根据网络环境、计算机配置级别和目标网站的速度来配置DS计数器的运行参数，如图3所示。
图 3：DS 乘数“配置”菜单
温馨提示：电脑具有智能判断能力。它在超时期限到期之前不会开始抓取网页内容，而是使用一系列智能判断标志。一旦找到条件，爬取过程将立即开始。因此，没有必要设置超时时间。顾虑太多，等到网络异常或者爬取规则不合适的时候超时。
滚动速度（scrollWindowRatio）：正整数或负整数，-1与1相同，表示没有速度变化。1 表示速度增加。假设N>1，那么每个滚动屏幕会延迟1/N秒；假设 Ncrontab 调度器控制 采集 任务，一个更好的参数组合是 scrollMorePages = 5scrollWindowRatio = -2 滚动次数 (scrollMorePages )：额外的滚动次数，默认值为 0，表示不滚动。滚动功能用于抓取 AJAX 网页上的数据，最初不会从服务器下载，直到用户滚动浏览器屏幕并将数据显示在窗口中。请注意，这个数字并不代表确切的滚动次数，因为程序会根据网页长度的变化自动调整滚动次数。这个数字可以看成是额外滚动的次数，也就是为了保证抓取到最完整的数据，滚动的次数就足够了。次数之上的附加次数。常用值：3 到 5。详细用法见如何自动滚动捕获 AJAX网站 数据
提示：勾选“Timer Triggered”后，有时网页未完全显示时会被抓取。这时候可能会漏掉内容。那么，一般的使用原则是：先不要设置这个选项，只有觉得有必要才设置。
先进的
这些高级功能只在一些特殊场景下使用，通常保持默认设置。
帮助
在使用Jisouke网络爬虫时，遇到不懂的问题，点击帮助菜单，总能找到你想要的答案。
操作窗口
操作窗口由搜索窗口和快捷菜单组成。在这里，您可以搜索主题名称、启动主题的爬取任务、管理主题的线程以及添加爬取 URL。总之，这是管理抓取任务的主窗口，如图 4 所示。
图 4：DS 计数器操作窗口
搜索窗口
搜索窗口用于搜索主题。通过搜索框输入主题名称。如果忘记了主题名称，可以使用通配符*进行模糊搜索，搜索结果将显示在列表中，包括主题名称、示例页面、单项搜索、集体搜索4项信息。在，
温馨提示：DS电脑只有一个窗口，带有菜单栏和操作窗口，称为管理窗口；而简化版的DS电脑窗口可以有多个窗口，但没有菜单栏和操作窗口，仅用于采集数据。例如，采集窗口是简单抓取数据的窗口的简化版本。
提示：DS 计数器最多允许 20 个采集窗口。这是因为主题列表最多可以显示20个主题名称，所以总共可以激活20个采集窗口，每个主题的采集窗口都有一个固定的数量。，与列表中的主题编号一一对应。如果已经运行了 20 个采集窗口，还需要重新运行新主题的采集窗口，那么 DS 计数器会根据主题列表中新主题的序号，使用对应编号的采集窗口，以便使用先前运行的。话题被强行停止。因此，在运行采集窗口时，要注意主题号和采集窗口号的对应关系，以减少强制停止。请使用“窗口类型”和“
快捷菜单
在搜索窗口上单击鼠标右键，会弹出一个快捷菜单，其中包括“抓取网页”、“浏览主题”、“统计潜在客户”、“管理潜在客户”和“调度”五个快捷操作。
提示：激活所有线索是有限制的。一批只能激活10000条线索。如果您需要激活的线索数量超过此数量，请联系我们。或者使用计数器重新抓取这些 URL 并生成潜在客户。
浏览器窗口
这是所见即所得的重要特征。在爬取过程中，该窗口显示原创网页内容。通过观察这个窗口，很容易判断爬取过程是否正常，例如是否被目标网站阻塞。需要验证码。在很多情况下，人机交互也可以用于半自动捕捉。比如输入验证码后，抓包过程可以再次自动运行；又如，手动输入查询条件后，计数器会自动执行内容抓取。
温馨提示：DS打印机支持自动输入验证码功能，连接打码平台即可处理各类验证码。请参阅“自动登录验证码识别”。
状态面板
用于描述采集任务运行状态的接口，包括任务的主题名、开始时间、线程数、剩余线程数、服务器连接数。服务器连接正常时，状态栏显示为
，显示为连接错误
，如果您遇到连接错误，您可以联系我们。
图 5：DS 乘数的状态面板
提示：线索数右边的字母表示具体的运行状态，在采集数据的过程中会快速闪烁。当您怀疑运行状态异常时，请告诉我们计数器停止状态的字母（企业QQ：），我们帮您诊断问题。
日志
在爬取过程中，如果遇到一些特殊事件，会显示在窗口下方的日志窗口中。每个事件中收录的信息包括时间、级别、线程号、处理器名称和消息内容。所有事件分为4个级别，分别代表：调试、提示、警告和错误。数字范围从 1 到 4。数字越大，严重性越高。
如果爬取失败，可以记下线索编号，进入MS柜台，使用菜单“工具”->“加载规则”->“按线索编号”将目标页面和爬取规则加载到同时工作。在舞台上，使用爬取规则检查目标页面是否合适，如果不合适，可以修改爬取规则。
如有疑问，您可以或
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)
DS 打印机操作界面 DS 打印机由菜单栏、操作窗口、浏览器窗口、状态面板和日志五个部分组成，如图 1 所示。下面将详细介绍各个部分的功能。
图 1：DS 计数器操作界面
菜单栏
菜单栏：包括文件、配置、高级和帮助四个部分，如图2所示，通过这些菜单可以更好的控制和优化DS机器的运行，下面将分别进行说明。
图 2：DS 计数器的菜单栏
文档
第一次运行最好设置好爬虫名称和存储路径，以便以后检查爬虫的运行情况和查找数据文件。
Tips：如果使用采集功能，同时运行多个窗口一起爬取，几天后会生成多个子目录。Windows下，文件名加上目录名不能超过250个字母（大约），否则爬取结果不会被保存。随着子目录数量的增加，这个限制会逐渐接近。然后定期修改存储路径，使爬取结果文件存在于新目录中。
配置
为了提高捕获效率和可靠性，可以根据网络环境、计算机配置级别和目标网站的速度来配置DS计数器的运行参数，如图3所示。
图 3：DS 乘数“配置”菜单
温馨提示：电脑具有智能判断能力。它在超时期限到期之前不会开始抓取网页内容，而是使用一系列智能判断标志。一旦找到条件，爬取过程将立即开始。因此，没有必要设置超时时间。顾虑太多，等到网络异常或者爬取规则不合适的时候超时。
滚动速度（scrollWindowRatio）：正整数或负整数，-1与1相同，表示没有速度变化。1 表示速度增加。假设N>1，那么每个滚动屏幕会延迟1/N秒；假设 Ncrontab 调度器控制 采集 任务，一个更好的参数组合是 scrollMorePages = 5scrollWindowRatio = -2 滚动次数 (scrollMorePages )：额外的滚动次数，默认值为 0，表示不滚动。滚动功能用于抓取 AJAX 网页上的数据，最初不会从服务器下载，直到用户滚动浏览器屏幕并将数据显示在窗口中。请注意，这个数字并不代表确切的滚动次数，因为程序会根据网页长度的变化自动调整滚动次数。这个数字可以看成是额外滚动的次数，也就是为了保证抓取到最完整的数据，滚动的次数就足够了。次数之上的附加次数。常用值：3 到 5。详细用法见如何自动滚动捕获 AJAX网站 数据
提示：勾选“Timer Triggered”后，有时网页未完全显示时会被抓取。这时候可能会漏掉内容。那么，一般的使用原则是：先不要设置这个选项，只有觉得有必要才设置。
先进的
这些高级功能只在一些特殊场景下使用，通常保持默认设置。
帮助
在使用Jisouke网络爬虫时，遇到不懂的问题，点击帮助菜单，总能找到你想要的答案。
操作窗口
操作窗口由搜索窗口和快捷菜单组成。在这里，您可以搜索主题名称、启动主题的爬取任务、管理主题的线程以及添加爬取 URL。总之，这是管理抓取任务的主窗口，如图 4 所示。
图 4：DS 计数器操作窗口
搜索窗口
搜索窗口用于搜索主题。通过搜索框输入主题名称。如果忘记了主题名称，可以使用通配符*进行模糊搜索，搜索结果将显示在列表中，包括主题名称、示例页面、单项搜索、集体搜索4项信息。在，
温馨提示：DS电脑只有一个窗口，带有菜单栏和操作窗口，称为管理窗口；而简化版的DS电脑窗口可以有多个窗口，但没有菜单栏和操作窗口，仅用于采集数据。例如，采集窗口是简单抓取数据的窗口的简化版本。
提示：DS 计数器最多允许 20 个采集窗口。这是因为主题列表最多可以显示20个主题名称，所以总共可以激活20个采集窗口，每个主题的采集窗口都有一个固定的数量。，与列表中的主题编号一一对应。如果已经运行了 20 个采集窗口，还需要重新运行新主题的采集窗口，那么 DS 计数器会根据主题列表中新主题的序号，使用对应编号的采集窗口，以便使用先前运行的。话题被强行停止。因此，在运行采集窗口时，要注意主题号和采集窗口号的对应关系，以减少强制停止。请使用“窗口类型”和“
快捷菜单
在搜索窗口上单击鼠标右键，会弹出一个快捷菜单，其中包括“抓取网页”、“浏览主题”、“统计潜在客户”、“管理潜在客户”和“调度”五个快捷操作。
提示：激活所有线索是有限制的。一批只能激活10000条线索。如果您需要激活的线索数量超过此数量，请联系我们。或者使用计数器重新抓取这些 URL 并生成潜在客户。
浏览器窗口
这是所见即所得的重要特征。在爬取过程中，该窗口显示原创网页内容。通过观察这个窗口，很容易判断爬取过程是否正常，例如是否被目标网站阻塞。需要验证码。在很多情况下，人机交互也可以用于半自动捕捉。比如输入验证码后，抓包过程可以再次自动运行；又如，手动输入查询条件后，计数器会自动执行内容抓取。
温馨提示：DS打印机支持自动输入验证码功能，连接打码平台即可处理各类验证码。请参阅“自动登录验证码识别”。
状态面板
用于描述采集任务运行状态的接口，包括任务的主题名、开始时间、线程数、剩余线程数、服务器连接数。服务器连接正常时，状态栏显示为
，显示为连接错误
，如果您遇到连接错误，您可以联系我们。
图 5：DS 乘数的状态面板
提示：线索数右边的字母表示具体的运行状态，在采集数据的过程中会快速闪烁。当您怀疑运行状态异常时，请告诉我们计数器停止状态的字母（企业QQ：），我们帮您诊断问题。
日志
在爬取过程中，如果遇到一些特殊事件，会显示在窗口下方的日志窗口中。每个事件中收录的信息包括时间、级别、线程号、处理器名称和消息内容。所有事件分为4个级别，分别代表：调试、提示、警告和错误。数字范围从 1 到 4。数字越大，严重性越高。
如果爬取失败，可以记下线索编号，进入MS柜台，使用菜单“工具”->“加载规则”->“按线索编号”将目标页面和爬取规则加载到同时工作。在舞台上，使用爬取规则检查目标页面是否合适，如果不合适，可以修改爬取规则。
如有疑问，您可以或
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网页视频抓取脚本(DS打数机操作界面“配置”菜单：打数机有智能判断能力
)
DS 打印机操作界面 DS 打印机由菜单栏、操作窗口、浏览器窗口、状态面板和日志五个部分组成，如图 1 所示。下面将详细介绍各个部分的功能。
图 1：DS 计数器操作界面
菜单栏
菜单栏：包括文件、配置、高级和帮助四个部分，如图2所示，通过这些菜单可以更好的控制和优化DS机器的运行，下面将分别进行说明。
图 2：DS 计数器的菜单栏
文档
第一次运行最好设置好爬虫名称和存储路径，以便以后检查爬虫的运行情况和查找数据文件。
Tips：如果使用采集功能，同时运行多个窗口一起爬取，几天后会生成多个子目录。Windows下，文件名加上目录名不能超过250个字母（大约），否则爬取结果不会被保存。随着子目录数量的增加，这个限制会逐渐接近。然后定期修改存储路径，使爬取结果文件存在于新目录中。
配置
为了提高捕获效率和可靠性，可以根据网络环境、计算机配置级别和目标网站的速度来配置DS计数器的运行参数，如图3所示。
图 3：DS 乘数“配置”菜单
温馨提示：电脑具有智能判断能力。它在超时期限到期之前不会开始抓取网页内容，而是使用一系列智能判断标志。一旦找到条件，爬取过程将立即开始。因此，没有必要设置超时时间。顾虑太多，等到网络异常或者爬取规则不合适的时候超时。
滚动速度（scrollWindowRatio）：正整数或负整数，-1与1相同，表示没有速度变化。1 表示速度增加。假设N>1，那么每个滚动屏幕会延迟1/N秒；假设 Ncrontab 调度器控制 采集 任务，一个更好的参数组合是 scrollMorePages = 5scrollWindowRatio = -2 滚动次数 (scrollMorePages )：额外的滚动次数，默认值为 0，表示不滚动。滚动功能用于抓取 AJAX 网页上的数据，最初不会从服务器下载，直到用户滚动浏览器屏幕并将数据显示在窗口中。请注意，这个数字并不代表确切的滚动次数，因为程序会根据网页长度的变化自动调整滚动次数。这个数字可以看成是额外滚动的次数，也就是为了保证抓取到最完整的数据，滚动的次数就足够了。次数之上的附加次数。常用值：3 到 5。详细用法见如何自动滚动捕获 AJAX网站 数据
提示：勾选“Timer Triggered”后，有时网页未完全显示时会被抓取。这时候可能会漏掉内容。那么，一般的使用原则是：先不要设置这个选项，只有觉得有必要才设置。
先进的
这些高级功能只在一些特殊场景下使用，通常保持默认设置。
帮助
在使用Jisouke网络爬虫时，遇到不懂的问题，点击帮助菜单，总能找到你想要的答案。
操作窗口
操作窗口由搜索窗口和快捷菜单组成。在这里，您可以搜索主题名称、启动主题的爬取任务、管理主题的线程以及添加爬取 URL。总之，这是管理抓取任务的主窗口，如图 4 所示。
图 4：DS 计数器操作窗口
搜索窗口
搜索窗口用于搜索主题。通过搜索框输入主题名称。如果忘记了主题名称，可以使用通配符*进行模糊搜索，搜索结果将显示在列表中，包括主题名称、示例页面、单项搜索、集体搜索4项信息。在，
温馨提示：DS电脑只有一个窗口，带有菜单栏和操作窗口，称为管理窗口；而简化版的DS电脑窗口可以有多个窗口，但没有菜单栏和操作窗口，仅用于采集数据。例如，采集窗口是简单抓取数据的窗口的简化版本。
提示：DS 计数器最多允许 20 个采集窗口。这是因为主题列表最多可以显示20个主题名称，所以总共可以激活20个采集窗口，每个主题的采集窗口都有一个固定的数量。，与列表中的主题编号一一对应。如果已经运行了 20 个采集窗口，还需要重新运行新主题的采集窗口，那么 DS 计数器会根据主题列表中新主题的序号，使用对应编号的采集窗口，以便使用先前运行的。话题被强行停止。因此，在运行采集窗口时，要注意主题号和采集窗口号的对应关系，以减少强制停止。请使用“窗口类型”和“
快捷菜单
在搜索窗口上单击鼠标右键，会弹出一个快捷菜单，其中包括“抓取网页”、“浏览主题”、“统计潜在客户”、“管理潜在客户”和“调度”五个快捷操作。
提示：激活所有线索是有限制的。一批只能激活10000条线索。如果您需要激活的线索数量超过此数量，请联系我们。或者使用计数器重新抓取这些 URL 并生成潜在客户。
浏览器窗口
这是所见即所得的重要特征。在爬取过程中，该窗口显示原创网页内容。通过观察这个窗口，很容易判断爬取过程是否正常，例如是否被目标网站阻塞。需要验证码。在很多情况下，人机交互也可以用于半自动捕捉。比如输入验证码后，抓包过程可以再次自动运行；又如，手动输入查询条件后，计数器会自动执行内容抓取。
温馨提示：DS打印机支持自动输入验证码功能，连接打码平台即可处理各类验证码。请参阅“自动登录验证码识别”。
状态面板
用于描述采集任务运行状态的接口，包括任务的主题名、开始时间、线程数、剩余线程数、服务器连接数。服务器连接正常时，状态栏显示为
，显示为连接错误
，如果您遇到连接错误，您可以联系我们。
图 5：DS 乘数的状态面板
提示：线索数右边的字母表示具体的运行状态，在采集数据的过程中会快速闪烁。当您怀疑运行状态异常时，请告诉我们计数器停止状态的字母（企业QQ：），我们帮您诊断问题。
日志
在爬取过程中，如果遇到一些特殊事件，会显示在窗口下方的日志窗口中。每个事件中收录的信息包括时间、级别、线程号、处理器名称和消息内容。所有事件分为4个级别，分别代表：调试、提示、警告和错误。数字范围从 1 到 4。数字越大，严重性越高。
如果爬取失败，可以记下线索编号，进入MS柜台，使用菜单“工具”->“加载规则”->“按线索编号”将目标页面和爬取规则加载到同时工作。在舞台上，使用爬取规则检查目标页面是否合适，如果不合适，可以修改爬取规则。
如有疑问，您可以或
网页视频抓取脚本(室内设计师的网页视频构图图片工具-图片构图工具)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 36 次浏览 • 2022-03-13 19:00
网页视频抓取脚本(室内设计师的网页视频构图图片工具-图片构图工具)
网页视频抓取脚本，一般是将视频的flv格式的文件作为媒体文件存储到服务器，通过自己编写的脚本进行图片抓取，利用python对请求的数据进行分析，可以得到抓取的图片具体位置，为什么要抓取图片？比如我想抓取一个室内设计师的房间构图图片。然后利用python来进行图片的图片存储，之后对室内设计师的房间进行构图标注，通过将坐标提取出来，并转换成长方形坐标，就可以获取室内设计师房间构图的位置，通过坐标点在图片中的位置得到房间的3d位置，完整的抓取房间的构图图片。
图片构图抓取工具安装pipinstallscrapycurlflv-spiderpythonwgettwitterwikibook.gif文件之前使用图片构图的工具很多，包括python人像、google、微软的tineye、百度等，但是通过安装开源图片构图工具的工具-twitterwikibook.gif进行抓取数据，这个工具是googleflickr中的无版权图片抓取工具，从而实现图片构图，从而使得抓取的图片可以得到原图。
twitterwikibookgithub：twitterwikibookinitwikibook/twitterwikibook：图片抓取的开始，通过init初始化twitterwikibook，从而获取到twitterwikibook文件夹和名称，或者通过pipinstalltwitterwikibook安装twitterwikibook。
在这里也安装下python人像的开源库，通过安装python中的人像抓取库faceu人像库。initpythonimporttwitterwikibookfromfaceuimportfaceu_wikiface=twitterwikipath("")face_wiki=faceu_wiki(wikibooks_wikibook)face_wiki=faceu_wiki(face=face=twitterwikibook.get_twitterwrike.gif(),stop=true)importpygamefrompilimportimagefromimageioimportimageiofromfaceuimportfaceu_wikiface.set_url("")face.set_url("")face.twitter_exec_from_timeout=10face.set_url("")plt.imshow("alert")。 查看全部
网页视频抓取脚本，一般是将视频的flv格式的文件作为媒体文件存储到服务器，通过自己编写的脚本进行图片抓取，利用python对请求的数据进行分析，可以得到抓取的图片具体位置，为什么要抓取图片？比如我想抓取一个室内设计师的房间构图图片。然后利用python来进行图片的图片存储，之后对室内设计师的房间进行构图标注，通过将坐标提取出来，并转换成长方形坐标，就可以获取室内设计师房间构图的位置，通过坐标点在图片中的位置得到房间的3d位置，完整的抓取房间的构图图片。
图片构图抓取工具安装pipinstallscrapycurlflv-spiderpythonwgettwitterwikibook.gif文件之前使用图片构图的工具很多，包括python人像、google、微软的tineye、百度等，但是通过安装开源图片构图工具的工具-twitterwikibook.gif进行抓取数据，这个工具是googleflickr中的无版权图片抓取工具，从而实现图片构图，从而使得抓取的图片可以得到原图。
twitterwikibookgithub：twitterwikibookinitwikibook/twitterwikibook：图片抓取的开始，通过init初始化twitterwikibook，从而获取到twitterwikibook文件夹和名称，或者通过pipinstalltwitterwikibook安装twitterwikibook。
在这里也安装下python人像的开源库，通过安装python中的人像抓取库faceu人像库。initpythonimporttwitterwikibookfromfaceuimportfaceu_wikiface=twitterwikipath("")face_wiki=faceu_wiki(wikibooks_wikibook)face_wiki=faceu_wiki(face=face=twitterwikibook.get_twitterwrike.gif(),stop=true)importpygamefrompilimportimagefromimageioimportimageiofromfaceuimportfaceu_wikiface.set_url("")face.set_url("")face.twitter_exec_from_timeout=10face.set_url("")plt.imshow("alert")。 查看全部
网页视频抓取脚本(室内设计师的网页视频构图图片工具-图片构图工具)
网页视频抓取脚本，一般是将视频的flv格式的文件作为媒体文件存储到服务器，通过自己编写的脚本进行图片抓取，利用python对请求的数据进行分析，可以得到抓取的图片具体位置，为什么要抓取图片？比如我想抓取一个室内设计师的房间构图图片。然后利用python来进行图片的图片存储，之后对室内设计师的房间进行构图标注，通过将坐标提取出来，并转换成长方形坐标，就可以获取室内设计师房间构图的位置，通过坐标点在图片中的位置得到房间的3d位置，完整的抓取房间的构图图片。
图片构图抓取工具安装pipinstallscrapycurlflv-spiderpythonwgettwitterwikibook.gif文件之前使用图片构图的工具很多，包括python人像、google、微软的tineye、百度等，但是通过安装开源图片构图工具的工具-twitterwikibook.gif进行抓取数据，这个工具是googleflickr中的无版权图片抓取工具，从而实现图片构图，从而使得抓取的图片可以得到原图。
twitterwikibookgithub：twitterwikibookinitwikibook/twitterwikibook：图片抓取的开始，通过init初始化twitterwikibook，从而获取到twitterwikibook文件夹和名称，或者通过pipinstalltwitterwikibook安装twitterwikibook。
在这里也安装下python人像的开源库，通过安装python中的人像抓取库faceu人像库。initpythonimporttwitterwikibookfromfaceuimportfaceu_wikiface=twitterwikipath("")face_wiki=faceu_wiki(wikibooks_wikibook)face_wiki=faceu_wiki(face=face=twitterwikibook.get_twitterwrike.gif(),stop=true)importpygamefrompilimportimagefromimageioimportimageiofromfaceuimportfaceu_wikiface.set_url("")face.set_url("")face.twitter_exec_from_timeout=10face.set_url("")plt.imshow("alert")。
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本+带边框的文本要求(图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 44 次浏览 • 2022-03-13 04:02
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本+带边框的文本要求(图))
网页视频抓取脚本+带边框的文本要求1不能过多采用变量（lib包）要么就需要一个循环,那么实际上需要更多的空间2不想有明显click的地方就用js,还要把js的页面从浏览器启动开始到爬虫结束运行1遍,把这些用对的js放到对应的时间周期2遍3遍并且把时间循环好几遍4用正则提取你想要抓取的部分,网站正则是re。sub()5。用循环抓取后,记得添加变量或者用框架,比如flask,pyspider等。
我觉得最适合的还是上述说的scrapy.selector
一个最简单的python爬虫爬取优酷所有视频
谢谢邀请。最简单的就是判断视频是否发布时间比较早。后面的话可以用，采集下载速度快。或者还有一种方式是用httpclient库，这个我用的是easyreload库。
谢邀：爬虫视频我觉得可以用flask来完成，这是一个很容易上手的开发框架，好处就是它采用了封装好的mvc设计模式，flask框架很容易能写出一个项目了，而且很小巧。
谢邀其实，上一本书（boost数据库)开始看吧，原理其实很好理解，比较通俗易懂如果觉得太厚了，可以先用以下方法按视频id收集下来：请注意id后面的code，对新学python，有兴趣的可以多推荐一些地方学习：python源码计划三个月就能读一本书，这两个一定要看看， 查看全部
网页视频抓取脚本+带边框的文本要求1不能过多采用变量（lib包）要么就需要一个循环,那么实际上需要更多的空间2不想有明显click的地方就用js,还要把js的页面从浏览器启动开始到爬虫结束运行1遍,把这些用对的js放到对应的时间周期2遍3遍并且把时间循环好几遍4用正则提取你想要抓取的部分,网站正则是re。sub()5。用循环抓取后,记得添加变量或者用框架,比如flask,pyspider等。
我觉得最适合的还是上述说的scrapy.selector
一个最简单的python爬虫爬取优酷所有视频
谢谢邀请。最简单的就是判断视频是否发布时间比较早。后面的话可以用，采集下载速度快。或者还有一种方式是用httpclient库，这个我用的是easyreload库。
谢邀：爬虫视频我觉得可以用flask来完成，这是一个很容易上手的开发框架，好处就是它采用了封装好的mvc设计模式，flask框架很容易能写出一个项目了，而且很小巧。
谢邀其实，上一本书（boost数据库)开始看吧，原理其实很好理解，比较通俗易懂如果觉得太厚了，可以先用以下方法按视频id收集下来：请注意id后面的code，对新学python，有兴趣的可以多推荐一些地方学习：python源码计划三个月就能读一本书，这两个一定要看看， 查看全部
网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本+带边框的文本要求(图))
网页视频抓取脚本+带边框的文本要求1不能过多采用变量（lib包）要么就需要一个循环,那么实际上需要更多的空间2不想有明显click的地方就用js,还要把js的页面从浏览器启动开始到爬虫结束运行1遍,把这些用对的js放到对应的时间周期2遍3遍并且把时间循环好几遍4用正则提取你想要抓取的部分,网站正则是re。sub()5。用循环抓取后,记得添加变量或者用框架,比如flask,pyspider等。
我觉得最适合的还是上述说的scrapy.selector
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谢谢邀请。最简单的就是判断视频是否发布时间比较早。后面的话可以用，采集下载速度快。或者还有一种方式是用httpclient库，这个我用的是easyreload库。
谢邀：爬虫视频我觉得可以用flask来完成，这是一个很容易上手的开发框架，好处就是它采用了封装好的mvc设计模式，flask框架很容易能写出一个项目了，而且很小巧。
谢邀其实，上一本书（boost数据库)开始看吧，原理其实很好理解，比较通俗易懂如果觉得太厚了，可以先用以下方法按视频id收集下来：请注意id后面的code，对新学python，有兴趣的可以多推荐一些地方学习：python源码计划三个月就能读一本书，这两个一定要看看，
