Python은 비디오 크롤링을 구현합니다.
Python은 어떤 용도로 사용할 수 있나요? 회사에서는 주로 데이터를 크롤링하고 크롤링된 데이터를 분석하고 마이닝하지만, 보고 싶은 드라마 등 일부 리소스를 자체적으로 크롤링하는 데 사용할 수도 있습니다. 이번 글에서는 편집자가 영상 크롤링을 위한 코드를 공유해보겠습니다.
스트리밍 파일을 다운로드하려면 요청 라이브러리에서 요청한 스트림을 True로 설정하세요. 문서가 여기에 있습니다.
먼저 시도해 볼 동영상 주소 찾기:
# -*- 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)
폭격에 직면함:
# 🎜 🎜#
AttributeError: __exit__
# -*- 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)
# -*- 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())
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
已下载2.579129% 已下载2.581255% 已下载2.583382% 已下载2.585508%
#🎜🎜 #
# -*- 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))
실행:
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 /////////////////////////////////////////////////
훨씬 편해 보이네요.
다음으로 할 일은 여러 스레드를 동시에 다운로드하는 것입니다. 메인 스레드는 URL을 생성하여 대기열에 넣고 다운로드 스레드는 URL을 가져옵니다.
#🎜 🎜## -*- 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()
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위 내용은 Python은 비디오 크롤링을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.
