Python implementiert das Video-Crawling
Wofür kann Python verwendet werden? Das Unternehmen crawlt hauptsächlich Daten und analysiert und durchsucht die gecrawlten Daten. Wir können es jedoch verwenden, um einige Ressourcen selbst zu crawlen, beispielsweise die Dramen, die wir sehen möchten. In diesem Artikel teilt der Herausgeber den Code zum Crawlen von Videos. Speichern Sie ihn und probieren Sie ihn aus!
Laden Sie die Streaming-Datei herunter. Setzen Sie einfach den angeforderten Stream in der Anforderungsbibliothek auf „True“. Das Dokument ist hier.
Suchen Sie zunächst eine Videoadresse zum Ausprobieren:
# -*- coding: utf-8 -*- import requests def download_file(url, path): with requests.get(url, stream=True) as r: chunk_size = 1024 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk) if __name__ == '__main__': url = '就在原帖...' path = '想存哪都行' download_file(url, path)
Einen Schlag erlitten:
AttributeError: __exit__
Können Dokumente auch lügen?
Es scheint, dass die vom Kontext geforderte __exit__-Methode nicht implementiert ist. Da es nur darum geht, sicherzustellen, dass r endgültig geschlossen wird, um den Verbindungspool freizugeben, verwenden Sie die Schließfunktion von contextlib:
# -*- coding: utf-8 -*- import requests from contextlib import closing def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk)
Das Programm läuft normal, aber ich starre darauf Warum ändert sich die Größe der Datei nicht? Wie vollständig ist sie? Ich möchte den heruntergeladenen Inhalt trotzdem rechtzeitig auf der Festplatte speichern und etwas Speicherplatz sparen, richtig:
# -*- coding: utf-8 -*- import requests from contextlib import closing import os def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk) f.flush() os.fsync(f.fileno())
Die Datei wächst mit einer Geschwindigkeit, die mit bloßem Auge sichtbar ist , es tut mir wirklich leid. Die Festplatte sollte zum letzten Mal auf die Festplatte geschrieben werden. Notieren Sie einfach die Nummer im Programm:
def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: n = 1 for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): loaded = n*1024.0/content_size f.write(chunk) print '已下载{0:%}'.format(loaded) n += 1
Das Ergebnis ist sehr intuitiv:
已下载2.579129% 已下载2.581255% 已下载2.583382% 已下载2.585508%
Wie könnte ich, der ich hohe Ideale habe, nur mit dieser zufrieden sein? Lasst uns eine Klasse schreiben und sie gemeinsam nutzen:
# -*- coding: utf-8 -*- import requests from contextlib import closing import time def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024*10 content_size = int(r.headers['content-length']) print '下载开始' with open(path, "wb") as f: p = ProgressData(size = content_size, unit='Kb', block=chunk_size) for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk) p.output() class ProgressData(object): def __init__(self, block,size, unit, file_name='', ): self.file_name = file_name self.block = block/1000.0 self.size = size/1000.0 self.unit = unit self.count = 0 self.start = time.time() def output(self): self.end = time.time() self.count += 1 speed = self.block/(self.end-self.start) if (self.end-self.start)>0 else 0 self.start = time.time() loaded = self.count*self.block progress = round(loaded/self.size, 4) if loaded >= self.size: print u'%s下载完成\r\n'%self.file_name else: print u'{0}下载进度{1:.2f}{2}/{3:.2f}{4} 下载速度{5:.2%} {6:.2f}{7}/s'.\ format(self.file_name, loaded, self.unit,\ self.size, self.unit, progress, speed, self.unit) print '%50s'%('/'*int((1-progress)*50))
Lauf:
下载开始 下载进度10.24Kb/120174.05Kb 0.01% 下载速度4.75Kb/s ///////////////////////////////////////////////// 下载进度20.48Kb/120174.05Kb 0.02% 下载速度32.93Kb/s /////////////////////////////////////////////////
Sieht viel bequemer aus.
Als nächstes müssen Sie mehrere Threads gleichzeitig herunterladen. Der Hauptthread erzeugt die URL und stellt sie in die Warteschlange, und der Download-Thread erhält die URL:
# -*- coding: utf-8 -*- import requests from contextlib import closing import time import Queue import hashlib import threading import os def download_file(url, path): with closing(requests.get(url, stream=True)) as r: chunk_size = 1024*10 content_size = int(r.headers['content-length']) if os.path.exists(path) and os.path.getsize(path)>=content_size: print '已下载' return print '下载开始' with open(path, "wb") as f: p = ProgressData(size = content_size, unit='Kb', block=chunk_size, file_name=path) for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size): f.write(chunk) p.output() class ProgressData(object): def __init__(self, block,size, unit, file_name='', ): self.file_name = file_name self.block = block/1000.0 self.size = size/1000.0 self.unit = unit self.count = 0 self.start = time.time() def output(self): self.end = time.time() self.count += 1 speed = self.block/(self.end-self.start) if (self.end-self.start)>0 else 0 self.start = time.time() loaded = self.count*self.block progress = round(loaded/self.size, 4) if loaded >= self.size: print u'%s下载完成\r\n'%self.file_name else: print u'{0}下载进度{1:.2f}{2}/{3:.2f}{4} {5:.2%} 下载速度{6:.2f}{7}/s'.\ format(self.file_name, loaded, self.unit,\ self.size, self.unit, progress, speed, self.unit) print '%50s'%('/'*int((1-progress)*50)) queue = Queue.Queue() def run(): while True: url = queue.get(timeout=100) if url is None: print u'全下完啦' break h = hashlib.md5() h.update(url) name = h.hexdigest() path = 'e:/download/' + name + '.mp4' download_file(url, path) def get_url(): queue.put(None) if __name__ == '__main__': get_url() for i in xrange(4): t = threading.Thread(target=run) t.daemon = True t.start()
Wiederholte Downloads hinzugefügt. Urteilen Sie, wie Sie kontinuierlich URLs erstellen, können Sie selbst erkunden und für sich selbst sorgen!
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython implementiert das Video-Crawling. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die XML -Verschönerung verbessert im Wesentlichen seine Lesbarkeit, einschließlich angemessener Einkerbung, Zeilenpausen und Tag -Organisation. Das Prinzip besteht darin, den XML -Baum zu durchqueren, die Eindrücke entsprechend der Ebene hinzuzufügen und leere Tags und Tags, die Text enthalten, zu verarbeiten. Pythons xml.etree.elementtree -Bibliothek bietet eine bequeme Funktion hübsch_xml (), die den oben genannten Verschönerungsprozess implementieren kann.

Verwenden Sie die meisten Texteditoren, um XML -Dateien zu öffnen. Wenn Sie eine intuitivere Baumanzeige benötigen, können Sie einen XML -Editor verwenden, z. B. Sauerstoff XML -Editor oder XMLSPY. Wenn Sie XML -Daten in einem Programm verarbeiten, müssen Sie eine Programmiersprache (wie Python) und XML -Bibliotheken (z. B. XML.etree.elementtree) verwenden, um zu analysieren.

Das Ändern des XML -Inhalts erfordert die Programmierung, da die Zielknoten genau aufgefasst werden müssen, um hinzuzufügen, zu löschen, zu ändern und zu überprüfen. Die Programmiersprache verfügt über entsprechende Bibliotheken, um XML zu verarbeiten, und bietet APIs zur Durchführung sicherer, effizienter und steuerbarer Vorgänge wie Betriebsdatenbanken.

Eine Anwendung, die XML direkt in PDF konvertiert, kann nicht gefunden werden, da es sich um zwei grundlegend unterschiedliche Formate handelt. XML wird zum Speichern von Daten verwendet, während PDF zur Anzeige von Dokumenten verwendet wird. Um die Transformation abzuschließen, können Sie Programmiersprachen und Bibliotheken wie Python und ReportLab verwenden, um XML -Daten zu analysieren und PDF -Dokumente zu generieren.

Es gibt kein einfaches und direktes kostenloses XML -zu -PDF -Tool auf Mobilgeräten. Der erforderliche Datenvisualisierungsprozess beinhaltet komplexes Datenverständnis und Rendering, und die meisten sogenannten "freien" Tools auf dem Markt haben schlechte Erfahrung. Es wird empfohlen, Computer-Seiten-Tools zu verwenden oder Cloud-Dienste zu verwenden oder Apps selbst zu entwickeln, um zuverlässigere Conversion-Effekte zu erhalten.

Die Geschwindigkeit der mobilen XML zu PDF hängt von den folgenden Faktoren ab: der Komplexität der XML -Struktur. Konvertierungsmethode für mobile Hardware-Konfiguration (Bibliothek, Algorithmus) -Codierungsoptimierungsmethoden (effiziente Bibliotheken, Optimierung von Algorithmen, Cache-Daten und Nutzung von Multi-Threading). Insgesamt gibt es keine absolute Antwort und es muss gemäß der spezifischen Situation optimiert werden.

Es ist nicht einfach, XML direkt auf Ihr Telefon in PDF umzuwandeln, kann jedoch mit Hilfe von Cloud -Diensten erreicht werden. Es wird empfohlen, eine leichte mobile App zu verwenden, um XML -Dateien hochzuladen und generierte PDFs zu empfangen und sie mit Cloud -APIs zu konvertieren. Cloud -APIs verwenden serverlose Computerdienste, und die Auswahl der richtigen Plattform ist entscheidend. Bei der Behandlung von XML -Parsen und PDF -Generation müssen Komplexität, Fehlerbehebung, Sicherheit und Optimierungsstrategien berücksichtigt werden. Der gesamte Prozess erfordert, dass die Front-End-App und die Back-End-API zusammenarbeiten, und es erfordert ein gewisses Verständnis einer Vielzahl von Technologien.

Um XML -Bilder zu konvertieren, müssen Sie zuerst die XML -Datenstruktur ermitteln, dann eine geeignete grafische Bibliothek (z. B. Pythons Matplotlib) und eine Methode auswählen, eine Visualisierungsstrategie basierend auf der Datenstruktur auswählen, das Datenvolumen und das Bildformat, die Batch -Verarbeitung ausführen oder effiziente Bibliotheken verwenden und schließlich als PNG, JPEG oder SVG nach den Bedürfnissen speichern.
