Python 웹 크롤러를 사용하여 Bilibili의 비디오 선택 콘텐츠를 얻는 방법을 단계별로 가르칩니다(소스 코드 첨부)
1. 배경 소개
스테이션 B의 첫인상은 저와 같은 많은 친구들이 스테이션 B의 비디오를 얻기 위해 웹 크롤러 기술을 사용하고 싶어한다고 생각합니다. 스테이션 B는 실제로 얻기가 쉽지 않습니다. off 스테이션 B에서 비디오를 가져옵니다 , 는 이전에 에 소개한 적이 있으며 you-get 라이브러리를 통해 구현했으며, 관심 있는 친구는 이 기사를 읽어보세요:You-Get은 정말 강력합니다! .经 经
물론이 선택 필드는 육안으로도 볼 수 있습니다. 그냥 프로그램을 통해 구현해 보면 생각보다 간단하지 않을 수도 있습니다. 따라서 이 기사의 목표는 Python 웹 크롤러 기술을 통해 셀레늄 라이브러리를 기반으로 비디오 선택을 얻는 것입니다.
2. 구체적인 구현
이 글에서 사용하는 라이브러리는 사용자 로그인을 시뮬레이션하는 데 사용되는 라이브러리인 Selenium입니다. 웹 크롤러 분야에서는 느리다고 느껴지지만, 이 라이브러리는 다음과 같습니다. 여전히 많이 사용되며 로그인을 시뮬레이션하고 데이터를 얻기 위해 시도되고 테스트되었습니다. 다음은 비디오 선택 컬렉션을 구현하는 모든 코드입니다. 직접 연습해 보세요.
# coding: utf-8 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait class Item: page_num = "" part = "" duration = "" def __init__(self, page_num, part, duration): self.page_num = page_num self.part = part self.duration = duration def get_second(self): str_list = self.duration.split(":") sum = 0 for i, item in enumerate(str_list): sum += pow(60, len(str_list) - i - 1) * int(item) return sum def get_bilili_page_items(url): options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--headless') # 设置无界面 options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation']) # options.add_experimental_option("prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2, # "profile.managed_default_content_settings.flash": 0}) browser = webdriver.Chrome(options=options) # browser = webdriver.PhantomJS() print("正在打开网页...") browser.get(url) print("等待网页响应...") # 需要等一下,直到页面加载完成 wait = WebDriverWait(browser, 10) wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, '//*[@class="list-box"]/li/a'))) print("正在获取网页数据...") list = browser.find_elements_by_xpath('//*[@class="list-box"]/li') # print(list) itemList = [] second_sum = 0 # 2.循环遍历出每一条搜索结果的标题 for t in list: # print("t text:",t.text) element = t.find_element_by_tag_name('a') # print("a text:",element.text) arr = element.text.split('\n') print(" ".join(arr)) item = Item(arr[0], arr[1], arr[2]) second_sum += item.get_second() itemList.append(item) print("总数量:", len(itemList)) # browser.page_source print("总时长/分钟:", round(second_sum / 60, 2)) print("总时长/小时:", round(second_sum / 3600.0, 2)) browser.close() return itemList get_bilili_page_items("https://www.bilibili.com/video/BV1Eb411u7Fw")
여기에 사용된 선택기는 xpath이고, 영상 예시는 스테이션 B의 전체 교육 영상(송하오 선생님) 영상 선택의 "고급 수학" 통지 버전입니다. 기타 동영상을 선택하려면 위 코드 마지막 줄의 URL 링크만 변경하면 됩니다.
三、常见问题
在运行过程中小伙伴们应该会经常遇到这个问题,如下图所示。
这个是因为谷歌驱动版本问题导致的,只需要根据提示,去下载对应的驱动版本即可,驱动下载链接:
https://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html
위 내용은 Python 웹 크롤러를 사용하여 Bilibili의 비디오 선택 콘텐츠를 얻는 방법을 단계별로 가르칩니다(소스 코드 첨부)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch 모델을 효율적으로 교육하려면 단계가 필요 하며이 기사는 자세한 가이드를 제공합니다. 1. 환경 준비 : 파이썬 및 종속성 설치 : CentOS 시스템은 일반적으로 파이썬을 사전 설치하지만 버전은 더 오래 될 수 있습니다. YUM 또는 DNF를 사용하여 Python 3 및 Upgrade Pip : Sudoyumupdatepython3 (또는 SudodnfupdatePython3), PIP3INSTALL-UPGRADEPIP를 설치하는 것이 좋습니다. CUDA 및 CUDNN (GPU 가속도) : NVIDIAGPU를 사용하는 경우 Cudatool을 설치해야합니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소
