在这篇教程中,我们将介绍如何利用Python脚本自动化收集和处理视频资源。这篇文章将帮助您掌握基本的网络自动化技术,并使用相关库进行视频资源的获取和保存。以下是具体的实现步骤和代码示例。
在开始之前,请确保您的工作环境中已经安装了以下Python库:
retqdmrequestsos如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装:
pip install tqdm requests
我们将分步骤介绍如何实现这个脚本,包括以下几个部分:设置保存路径、提取视频链接、保存视频文件。
- import os
-
- save_path = r'D:\视频资源'
- if not os.path.exists(save_path):
- os.makedirs(save_path)
首先,我们需要设置视频资源的保存路径,并确保该路径存在。如果路径不存在,将自动创建。
- import re
- import bag
-
- def get_video_links(web, url):
- links = []
- video_link_pattern = re.compile(r'data-src="(.*?)"', re.S)
- web.get(url)
- source = web.page_source
- for match in re.findall(video_link_pattern, source):
- links.append(match)
- return links, web.get_cookies()
在这部分代码中,我们使用正则表达式从网页源码中提取视频的链接。bag.Bag.web_gpu()是一个自定义的Web驱动实例,用于获取网页内容。
- import requests
- from tqdm import tqdm
-
- def save_video_files(links, path, cookies_list):
- session = requests.Session()
- cookies_dict = {cookie['name']: cookie['value'] for cookie in cookies_list}
- session.cookies.update(cookies_dict)
-
- for link in tqdm(links[:2]): # 限制处理数量
- headers = {
- 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36',
- 'Referer': link
- }
-
- response = session.get(link, headers=headers)
- with open(os.path.join(path, '视频_' + link.split('/')[-1]), 'wb') as file:
- file.write(response.content)
这部分代码实现了视频文件的保存功能。我们使用requests库发送HTTP请求,并将视频资源保存到本地。为了避免一次性处理过多视频,这里限制了处理数量。
- def main():
- save_path = r'D:\视频资源'
- if not os.path.exists(save_path):
- os.makedirs(save_path)
- base_url = r'https://stock.xinpianchang.com/footages/297979?from=searchtop'
- web = bag.Bag.web_gpu()
- links, cookies = get_video_links(web, base_url)
- save_video_files(links, save_path, cookies)
- web.close()
-
- if __name__ == '__main__':
- main()
在主函数中,我们调用了之前定义的各个函数,完成视频资源的提取和保存。
通过这篇教程,您学会了如何使用Python脚本自动化收集和处理视频资源。在实际应用中,可以根据需要调整处理数量和保存路径等参数。希望这篇文章对您有所帮助!
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