学习爬虫第二天

最新推荐文章于 2025-11-24 16:46:24 发布
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#学习 #爬虫 #python

案例：获取快手短视频

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通过抓包发现这个graphql这个请求是获取视频数据的，里面的photoUrl属性是视频链接
请添加图片描述

模拟请求发送数据

# 模拟请求获取视频数据  
session = HTMLSession()  
url='https://www.kuaishou.com/graphql'  
headers={  
    # "Cookie": (  
    #     "kpf=PC_WEB; "    #     "clientid=3; "    #     "did=web_adf8f55aca9899725e4134fdae902db2; "    #     "kwpsecproductname=kuaishou-vision; "    #     "kwpsecproductname=kuaishou-vision; "    #     "userId=5037453797; "    #     "kuaishou.server.webday7_st=ChprdWFpc2hvdS5zZXJ2ZXIud2ViZGF5Ny5zdBKwAYDMPBgiZ8CL921xlkyKSru2pb2HbZI4TI7bgVmf6INfxqPEoCIxNxUM7z5U5ods05EtLNi50gxkv7C6gWCAFBICnZZWqiHPIiMqeNc5XU03EtDlStqSkNS3zacBQ2fe9FPWR_7YTso8q3nCum3OQ3sg10D1GkEC9p5lVCzrZOFh7ljPM5XSmfnoJOMqyAJfzmGC9KCvehTr5F4-5aW2YGl6NoUVQcCCwVrqjwndWXp0GhKFbZIQPBqwmm2qxNndD6tYkp4iIFu-uMGWKUHAihmngqwkaUxdb1hnx_iAWM6dVwiNP_yOKAUwAQ; "    #     "kuaishou.server.webday7_ph=312d8d68643404293bc58dada21fe3e3d134; "    #     "ktrace-context=1|MS43NjQ1ODM2OTgyODY2OTgyLjE3NTg5OTY4LjE3NTk0NTcxNTkzODEuMzMzNTc4|MS43NjQ1ODM2OTgyODY2OTgyLjY1NTU3NDg5LjE3NTk0NTcxNTkzODEuMzMzNTc5|0|graphql-server|webservice|false|NA; "    #     "kwfv1=PnGU+9+Y8008S+nH0U+0mjPf8fP08f+98f+nLlwnrIP9+Sw/ZFGfzY+eGlGf+f+e4SGfbYP0QfGnLFwBLU80mYGAcF+ePA+/mY+Abf+9HUP/cIweZAG9P78fHEPAbS+Aql8BPh+nrhP9rl80SfPAGh8fPA8fQj+/4Y+/PhG/LEPfLEweGI+0GM8/Z9+9zD+0pYP/W7G9LUG9rFP0pjG/ZUwc==; "    #     "kwssectoken=inOczKT9X8dZx0RWsSqGcz46Afq+HubvhY0WEWcpTWhCj3nqSUKnIdfWDVxHlR1LvHbWK03b+9cUVE4E8RnJhQ==; "    #     "kwscode=47ab2e018ffd9a5082f18bdb7573fdbd8685d52802237835ce948df0fea3c848; "    #     "kpn=KUAISHOU_VISION"    # ),    # "Origin": "https://www.kuaishou.com",    # "Referer": "https://www.kuaishou.com/brilliant",    "User-Agent": (  
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "  
        "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "        "Chrome/140.0.0.0 Safari/537.36 "        "Edg/140.0.0.0"    )  
}  
data={  
      "operationName": "brilliantTypeDataQuery",  
      "query": "fragment photoContent on PhotoEntity {\n  __typename\n  id\n  duration\n  caption\n  originCaption\n  likeCount\n  viewCount\n  commentCount\n  realLikeCount\n  coverUrl\n  photoUrl\n  photoH265Url\n  manifest\n  manifestH265\n  videoResource\n  coverUrls {\n    url\n    __typename\n  }\n  timestamp\n  expTag\n  animatedCoverUrl\n  distance\n  videoRatio\n  liked\n  stereoType\n  profileUserTopPhoto\n  musicBlocked\n  riskTagContent\n  riskTagUrl\n}\n\nfragment recoPhotoFragment on recoPhotoEntity {\n  __typename\n  id\n  duration\n  caption\n  originCaption\n  likeCount\n  viewCount\n  commentCount\n  realLikeCount\n  coverUrl\n  photoUrl\n  photoH265Url\n  manifest\n  manifestH265\n  videoResource\n  coverUrls {\n    url\n    __typename\n  }\n  timestamp\n  expTag\n  animatedCoverUrl\n  distance\n  videoRatio\n  liked\n  stereoType\n  profileUserTopPhoto\n  musicBlocked\n  riskTagContent\n  riskTagUrl\n}\n\nfragment feedContent on Feed {\n  type\n  author {\n    id\n    name\n    headerUrl\n    following\n    headerUrls {\n      url\n      __typename\n    }\n    __typename\n  }\n  photo {\n    ...photoContent\n    ...recoPhotoFragment\n    __typename\n  }\n  canAddComment\n  llsid\n  status\n  currentPcursor\n  tags {\n    type\n    name\n    __typename\n  }\n  __typename\n}\n\nfragment photoResult on PhotoResult {\n  result\n  llsid\n  expTag\n  serverExpTag\n  pcursor\n  feeds {\n    ...feedContent\n    __typename\n  }\n  webPageArea\n  __typename\n}\n\nquery brilliantTypeDataQuery($pcursor: String, $hotChannelId: String, $page: String, $webPageArea: String) {\n  brilliantTypeData(pcursor: $pcursor, hotChannelId: $hotChannelId, page: $page, webPageArea: $webPageArea) {\n    ...photoResult\n    __typename\n  }\n}\n",  
      "variables": {  
        "hotChannelId": "00",  
        "page": "brilliant",  
        # "pcursor": "1"  
      }  
}  
response=session.post(url,headers=headers,json=data)  
print(response.json())

根据响应数据，获取指定视频url提取出来并下载视频到指定文件夹

if response.status_code == 200:  
    if not os.path.exists(ks_path):  
        os.mkdir(ks_path)  
    # print(response.json())  
    list = response.json()['data']['brilliantTypeData']['feeds']  
    for item in list:  
        # print(item)  
        video_name = item['photo']['caption'].split('#')[0]  
        # 去掉特殊字符  
        video_name = re.sub(r'[\\/:*?"<>|\r\n]', '', video_name)  
        if video_name == '':  
            # 随机名  
            video_name = item['photo']['caption'].split('#')[1]+'_'+str(uuid.uuid4())  
            # print("视频名称为空，随机生成：", video_name,item['photo']['caption'])  
        video_url = item['photo']['photoUrl']  
        # print(video_name,video_url)  
        video_response = requests.get(url=video_url)  
        if video_response.status_code == 200:  
            # print(video_response.content)  
            video_path = os.path.join(ks_path, video_name + '.mp4')  
            try:  
                with open(video_path, 'wb') as f:  
                    f.write(video_response.content)  
                print(f"视频下载成功{tmp_num}：", video_name)  
            except OSError as e:  
                print("保存文件夹有问题：", e)  
            except Exception as e:  
                print("视频保存失败：", e)  
  
        else:  
            print("获取视频失败：", video_url)  
else:  
    print("获取请求失败", response.status_code)

请求效果
请添加图片描述

完整代码

import os.path  
import re  
import uuid  
  
import requests  
from requests_html import HTMLSession  
  
if __name__=='__main__':  
  
    # 模拟请求获取视频数据  
    session = HTMLSession()  
    url='https://www.kuaishou.com/graphql'  
    headers={  
        # "Cookie": (  
        #     "kpf=PC_WEB; "        #     "clientid=3; "        #     "did=web_adf8f55aca9899725e4134fdae902db2; "        #     "kwpsecproductname=kuaishou-vision; "        #     "kwpsecproductname=kuaishou-vision; "        #     "userId=5037453797; "        #     "kuaishou.server.webday7_st=ChprdWFpc2hvdS5zZXJ2ZXIud2ViZGF5Ny5zdBKwAYDMPBgiZ8CL921xlkyKSru2pb2HbZI4TI7bgVmf6INfxqPEoCIxNxUM7z5U5ods05EtLNi50gxkv7C6gWCAFBICnZZWqiHPIiMqeNc5XU03EtDlStqSkNS3zacBQ2fe9FPWR_7YTso8q3nCum3OQ3sg10D1GkEC9p5lVCzrZOFh7ljPM5XSmfnoJOMqyAJfzmGC9KCvehTr5F4-5aW2YGl6NoUVQcCCwVrqjwndWXp0GhKFbZIQPBqwmm2qxNndD6tYkp4iIFu-uMGWKUHAihmngqwkaUxdb1hnx_iAWM6dVwiNP_yOKAUwAQ; "        #     "kuaishou.server.webday7_ph=312d8d68643404293bc58dada21fe3e3d134; "        #     "ktrace-context=1|MS43NjQ1ODM2OTgyODY2OTgyLjE3NTg5OTY4LjE3NTk0NTcxNTkzODEuMzMzNTc4|MS43NjQ1ODM2OTgyODY2OTgyLjY1NTU3NDg5LjE3NTk0NTcxNTkzODEuMzMzNTc5|0|graphql-server|webservice|false|NA; "        #     "kwfv1=PnGU+9+Y8008S+nH0U+0mjPf8fP08f+98f+nLlwnrIP9+Sw/ZFGfzY+eGlGf+f+e4SGfbYP0QfGnLFwBLU80mYGAcF+ePA+/mY+Abf+9HUP/cIweZAG9P78fHEPAbS+Aql8BPh+nrhP9rl80SfPAGh8fPA8fQj+/4Y+/PhG/LEPfLEweGI+0GM8/Z9+9zD+0pYP/W7G9LUG9rFP0pjG/ZUwc==; "        #     "kwssectoken=inOczKT9X8dZx0RWsSqGcz46Afq+HubvhY0WEWcpTWhCj3nqSUKnIdfWDVxHlR1LvHbWK03b+9cUVE4E8RnJhQ==; "        #     "kwscode=47ab2e018ffd9a5082f18bdb7573fdbd8685d52802237835ce948df0fea3c848; "        #     "kpn=KUAISHOU_VISION"        # ),        # "Origin": "https://www.kuaishou.com",        # "Referer": "https://www.kuaishou.com/brilliant",        "User-Agent": (  
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "  
            "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "            "Chrome/140.0.0.0 Safari/537.36 "            "Edg/140.0.0.0"        )  
    }  
    data={  
          "operationName": "brilliantTypeDataQuery",  
          "query": "fragment photoContent on PhotoEntity {\n  __typename\n  id\n  duration\n  caption\n  originCaption\n  likeCount\n  viewCount\n  commentCount\n  realLikeCount\n  coverUrl\n  photoUrl\n  photoH265Url\n  manifest\n  manifestH265\n  videoResource\n  coverUrls {\n    url\n    __typename\n  }\n  timestamp\n  expTag\n  animatedCoverUrl\n  distance\n  videoRatio\n  liked\n  stereoType\n  profileUserTopPhoto\n  musicBlocked\n  riskTagContent\n  riskTagUrl\n}\n\nfragment recoPhotoFragment on recoPhotoEntity {\n  __typename\n  id\n  duration\n  caption\n  originCaption\n  likeCount\n  viewCount\n  commentCount\n  realLikeCount\n  coverUrl\n  photoUrl\n  photoH265Url\n  manifest\n  manifestH265\n  videoResource\n  coverUrls {\n    url\n    __typename\n  }\n  timestamp\n  expTag\n  animatedCoverUrl\n  distance\n  videoRatio\n  liked\n  stereoType\n  profileUserTopPhoto\n  musicBlocked\n  riskTagContent\n  riskTagUrl\n}\n\nfragment feedContent on Feed {\n  type\n  author {\n    id\n    name\n    headerUrl\n    following\n    headerUrls {\n      url\n      __typename\n    }\n    __typename\n  }\n  photo {\n    ...photoContent\n    ...recoPhotoFragment\n    __typename\n  }\n  canAddComment\n  llsid\n  status\n  currentPcursor\n  tags {\n    type\n    name\n    __typename\n  }\n  __typename\n}\n\nfragment photoResult on PhotoResult {\n  result\n  llsid\n  expTag\n  serverExpTag\n  pcursor\n  feeds {\n    ...feedContent\n    __typename\n  }\n  webPageArea\n  __typename\n}\n\nquery brilliantTypeDataQuery($pcursor: String, $hotChannelId: String, $page: String, $webPageArea: String) {\n  brilliantTypeData(pcursor: $pcursor, hotChannelId: $hotChannelId, page: $page, webPageArea: $webPageArea) {\n    ...photoResult\n    __typename\n  }\n}\n",  
          "variables": {  
            "hotChannelId": "00",  
            "page": "brilliant",  
            # "pcursor": "1"  
          }  
    }  
    response=session.post(url,headers=headers,json=data)  
    print(response.json())  
  
  
  
    ks_path='ks_vedio'  
  
    down_num=int(input("请输入下载数量："))  
    tmp_num=0  
    while down_num!=tmp_num:  
        if response.status_code == 200:  
            if not os.path.exists(ks_path):  
                os.mkdir(ks_path)  
            # print(response.json())  
            list = response.json()['data']['brilliantTypeData']['feeds']  
            for item in list:  
                # print(item)  
                video_name = item['photo']['caption'].split('#')[0]  
                # 去掉特殊字符  
                video_name = re.sub(r'[\\/:*?"<>|\r\n]', '', video_name)  
                if video_name == '':  
                    # 随机名  
                    video_name = item['photo']['caption'].split('#')[1]+'_'+str(uuid.uuid4())  
                    # print("视频名称为空，随机生成：", video_name,item['photo']['caption'])  
                video_url = item['photo']['photoUrl']  
                # print(video_name,video_url)  
                video_response = requests.get(url=video_url)  
                if video_response.status_code == 200:  
                    # print(video_response.content)  
                    video_path = os.path.join(ks_path, video_name + '.mp4')  
                    try:  
                        with open(video_path, 'wb') as f:  
                            f.write(video_response.content)  
                        if down_num == tmp_num:  
                            print("下载完成")  
                            break;  
                        tmp_num+=1  
                        print(f"视频下载成功{tmp_num}：", video_name)  
                    except OSError as e:  
                        print("保存文件夹有问题：", e)  
                    except Exception as e:  
                        print("视频保存失败：", e)  
  
                else:  
                    print("获取视频失败：", video_url)  
        else:  
            print("获取请求失败", response.status_code)

知识点

json常用方法

方法操作对象功能
dumpsPython对象 → 字符串序列化为 JSON 字符串
loads字符串 → Python对象反序列化 JSON 字符串
dumpPython对象 → 文件序列化并写入 JSON 文件
load文件 → Python对象读取文件并反序列化
  • 将字典数据转成字符串：dumps ( 添加indent参数美化输出 )
dict1={'name':'小明','age':20,'sex':'男'}  
# ensure_ascii 默认为True，将中文转换成unicode编码  
res=json.dumps(dict1,ensure_ascii=False)  
print(res,type(res))

结果

{"name": "小明", "age": 20, "sex": "男"} <class 'str'>
  • 字典字符串转成字典：loads
dict='{"name": "小明", "age": 20, "sex": "男"}'  
res=json.loads(dict)  
print(res,type(res))

结果

{'name': '小明', 'age': 20, 'sex': '男'} <class 'dict'>
  • 字典数据写到文件：dump
dict={  
    "id": 1,  
    "name": "Tom",  
    "age": 20  
  }  
with open('j.json','w',encoding='utf-8') as f :  
    json.dump(dict,f)
  • 将存储在文件中的字典读取出来：load
with open('j.json','r',encoding='utf-8') as f:  
    res=json.load(f)  
print(res,type(res))

结果

{'id': 1, 'name': 'Tom', 'age': 20} <class 'dict'>

jsonpath常用方法

提取键值(嵌套的也能提取)

dict = {  
    "k": {  
        "case1": 1,  
        "case2": 2,  
        "case3": 3  
    },  
    "user": {  
        "case1": "Tom",  
        "id2": "Alice"  
    }  
}  
  
  
name_path=jsonpath(dict,'$..case1')  
print(name_path)

结果

[1, 'Tom']

注意：当提取的键值不存在时，返回的是Boolean类型False

在页面上三个查询
请添加图片描述

第一个：查询页面显示的数据
第二个：查询请求的url上的数据
第三个：可以查询“响应”和“预览”里的数据

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大家好，我是辣条。 上次整理的爬虫教程反响不错，但是还是有小伙伴表示不够细致，今天带了升级版，全文很长，建议先收藏下来。 一、爬虫基础 爬虫概述 知识点： 了解 爬虫的概念 了解 爬虫的作用 了解 爬虫的分类 掌握 爬虫的流程 1. 爬虫的概念 模拟浏览器，发送请求，获取响应 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟客户端(主要指浏览器)发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。 原则上,只要是客户端(浏
JAVA爬虫学习 第二天
weixin_51435899的博客
07-16 131
无
爬虫学习打卡第二天——requests基础
qq_54715996的博客
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一、模块安装 !pip install requests 二、requests模块get函数的使用 百度为例： import requests r=requests.get('https://www.baidu.com/') #get请求网址 print(type(r)) print(r.status_code) print(type(r.text)) print(r.text) #获取百度源码 print(r.cookies) ..
100天精通Python（爬虫篇）——第111天：爬虫入门知识大总结
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Python星球日记 - 第16天：爬虫基础（仅学习使用）
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
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仅学习使用，《Python星球日记》第16天带你探索网络爬虫基础，通过requests和BeautifulSoup实现网页数据获取与解析，附实例教程，助你掌握数据采集必备技能。
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基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
PyTorch 入门到精通学习计划
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
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摘要：这份6-12个月的PyTorch学习计划针对具有10年中间件经验的架构师设计，分为四个阶段：基础概念（1-2个月）、模型构建（2-3个月）、高级部署（2-3个月）和项目实战（2-4个月）。计划强调将中间件技能（如分布式系统、性能优化）迁移到深度学习领域，重点学习分布式训练、模型部署和高并发处理。推荐结合官方文档、在线课程和实践项目，并注重将中间件经验应用于数据管道优化、系统稳定性设计等方面。计划建议保持实践优先，持续关注PyTorch最新发展。（149字）
WGL波形生成语言—新手入门学习（例子篇1）
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江湖小浪花的博客
11-24 57
本文解析了一个WGL波形文件实例，该文件用于芯片测试。文件头包含MD5校验码、生成工具版本等信息。波形定义了DIG_TOP模块的测试信号，包括输入、输出和双向信号，如SFC接口、QSPI总线、I²C总线和PWM测试信号。文件详细描述了每个信号在41.666ns周期内的状态变化，使用特定符号表示高低电平、稳定状态等。双向信号同时包含输入驱动和输出采样阶段，体现了边界扫描测试的特点。该文件由AutoJTAG工具生成，配合BSDL文件使用，用于验证芯片功能。
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