크롤러|파이썬은 B 스테이션의 소녀들의 사진을 크롤링하여 학습 동기를 부여합니다!
다이렉트 오픈 B역(빌리빌리)에서 '여동생'을 검색하세요. ':


다음과 같이 헤더를 확인하세요.
get 요청
이며 요청의 항목 수는
그리고 keywordtwo 항목은 각각 요청한 페이지 번호와 키워드에 해당합니다. 패턴을 찾으려면 몇 페이지를 더 확인하세요. # 第一页
'https://api.bilibili.com/x/web-interface/search/all/v2?context=&page=1&order=totalrank&keyword=%E5%B0%8F%E5%A7%90%E5%A7%90&duration=0&tids_2=&from_source=&from_spmid=333.337&platform=pc&__refresh__=true&_extra=&tids=0&highlight=1&single_column=0'
# 第二页
'https://api.bilibili.com/x/web-interface/search/type?context=&page=2&order=totalrank&keyword=%E5%B0%8F%E5%A7%90%E5%A7%90&duration=0&tids_2=&from_source=&from_spmid=333.337&platform=pc&__refresh__=true&_extra=&search_type=video&tids=0&highlight=1&single_column=0'
# 第三页
'https://api.bilibili.com/x/web-interface/search/type?context=&page=3&order=totalrank&keyword=%E5%B0%8F%E5%A7%90%E5%A7%90&duration=0&tids_2=&from_source=&from_spmid=333.337&platform=pc&__refresh__=true&_extra=&search_type=video&tids=0&highlight=1&single_column=0'
첫 번째 페이지를 제외하고 다른 페이지의 URL에서는 페이지 매개변수만 다른 것을 볼 수 있습니다 그럼 한번 시도해 보겠습니다페이지 1도 다른 페이지의 URL을 사용하여 요청한 결과입니다. 원하는 결과를 얻을 수 있습니다(직접 시도해 보세요).
결론: 모든 페이지 URL에 대해 페이지 매개변수만 다르고 나머지는 동일합니다.
# 导包 import re import time import json import random import requests from fake_useragent import UserAgent
2.2 获取页面信息
# 获取页面信息 def get_datas(url,headers): r = requests.get(url, headers=headers) r.raise_for_status() r.encoding = chardet.detect(r.content)['encoding'] datas = json.loads(r.text) return datas
# 获取图片链接信息 def get_hrefs(datas): titles,hrefs = [],[] for data in datas['data']['result']: # 标题 title = data['title'] # 时长 duration = data['duration'] # 播放量 video_review =data['video_review'] # 发布时间 date_rls = data['pubdate'] pubdate = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M', time.localtime(date_rls)) # 作者 author = data['author'] # 图片链接 link_pic = data['pic'] href_pic = 'https:' + link_pic titles.append(title) hrefs.append(href_pic) return titles, hrefs
代码解析了视频标题,时长,播放量,发布时间,作者,图片链接等参数,这里我们只取标题和图片链接,其他参数可根据需要自行增,删。
# 保存图片 def download_jpg(titles, hrefs): path = "D:/B站小姐姐/" if not os.path.exists(path): os.mkdir(path) for i in range(len(hrefs)): title_t = titles[i].replace('/','').replace(',','').replace('?','') title_t = title_t.replace(' ','').replace('|','').replace('。','') filename = '{}{}.jpg'.format(path,title_t) with open(filename, 'wb') as f: req = requests.get(url=hrefs[i], headers=headers) f.write(req.content) time.sleep(random.uniform(1.5,3.4))
위 내용은 크롤러|파이썬은 B 스테이션의 소녀들의 사진을 크롤링하여 학습 동기를 부여합니다!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.

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.

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.

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 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

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.
