【python】视频、图片使用request获取及处理

本文介绍了如何使用Python的request库获取视频,并利用OpenCV处理视频,包括将视频切成图片。同时,还探讨了图片转成base64编码的方法,涵盖了从URL和本地路径读取图片的方案。

视频获取

通过request

import requests
url = "https://flv.bn.netease.com/videolib3/1703/29/qozNg4588/SD/qozNg4588-mobile.mp4"
res = requests.get(url,stream=True)
with open('a.mp4','wb') as f:
    f.write(res.content)
f.close
print(res.status_code)
print(res)

视频处理

将视频切成图片

使用pip install opencv-python

import cv2

#可以直接输入url地址也可以先使用request请求存到本地读取本地地址
mp4 = cv2.VideoCapture("https://flv.bn.netease.com/videolib3/1703/29/qozNg4588/SD/qozNg4588-mobile.mp4")
# mp4 = cv2.VideoCapture(a.mp4)
is_opened = mp4.isOpened()  # 判断是否打开
print(is_opened)
fps = mp4.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 获取视频的帧率
print(fps)
widght = mp4.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)  # 获取视频的宽度
height = mp4.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)  # 获取视频的高度
print(str(widght) + "x" + str(height))
i = 0
count = 0
while is_opened:
    i += 1
    (flag, frame) = mp4.read()  # 读取图片
    if flag == True :
      
<think>首先,用户的问题是:“我想查找Python使用requests库时对数据响应值的处理方式 请问Python requests库数据响应值的处理方式”。 根据系统级指令,我需要: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 用户还提供了四个引用,我需要参考这些引用来回答问题。引用涉及Requests库处理表单数据、编码解码、流式响应和处理二进制响应内容。 我的回答需要结构清晰,逐步解决问题,保证真实可靠。 关键点: - 用户询问的是“数据响应值的处理方式”,即如何处理HTTP响应的数据。 - 引用[2]讨论了Requests库的编码与解码。 - 引用[3]讨论了流式响应。 - 引用[4]讨论了处理二进制响应。 - 引用[1]讨论了表单数据提交和解析,但用户的问题侧重于响应值处理,所以可能更相关的是[2]、[3]、[4]。 回顾用户上一次问题和我的回答:用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,并提到“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”。但从上下文,似乎这是第一次互动,用户直接问了这个问题。所以,我需要基于当前问题回答。 现在,构建回答: 1. **结构清晰**:逐步解释响应值处理方法。 2. **覆盖关键方面**: - 文本响应:使用`response.text`自动解码。 - 二进制响应:使用`response.content`处理原始字节。 - JSON响应:使用`response.json()`解析JSON数据。 - 流式响应:使用`response.iter_content()`或`response.iter_lines()`处理大响应。 3. **引用相关引用**: - 引用[2]:编码与解码。 - 引用[4]:二进制数据处理。 - 引用[3]:流式响应处理。 - 引用[1]可能相关较少,但提到表单数据解析,响应可能包含表单数据。 4. **添加引用标识**:在引用段落末尾添加[^1], [^2]等。 响应值的处理方式: - Requests库提供了多种属性来处理响应: - `response.text`: 返回解码后的文本内容,自动处理编码[^2]. - `response.content`: 返回原始字节内容,用于二进制数据[^4]. - `response.json()`: 如果响应是JSON,则解析Python字典或列表. - 对于流式响应,使用迭代器来读取内容块[^3]. 回答结构: 1. 引言:简要介绍Requests库响应处理。 2. 处理文本响应:使用`response.text`。 3. 处理二进制响应:使用`response.content`。 4. 处理JSON响应:使用`response.json()`。 5. 处理流式响应:使用迭代方法。 6. 总结。 7. 生成相关问题。 确保使用中文。 最后,生成相关问题。 完整回答大纲: - 开头:回应问题。 - 主体:分点解释每种处理方式。 - 结尾:总结和建议。 - 相关问题:生成2-3个相关问题。 引用标识: - 当提到引用内容时,在句子末尾添加[^n]. 例如: - Requests库会根据响应头自动解码文本内容[^2]. - 对于二进制数据,使用`response.content`来处理字节流[^4]. - 流式响应可以通过`iter_content`方法高效处理[^3]. 相关问题: 1. 如何手动指定响应内容的编码方式? 2. Requests库如何处理JSON响应的错误解析? 3. 在流式处理响应时,如何管理内存以避免溢出? </think>以下是针对 Python使用 Requests 库处理 HTTP 响应数据的详细解答。Requests 库提供了多种方式来处理不同类型的响应内容,包括文本、二进制数据、JSON 和流式响应。我将一步步解释核心处理方法,确保内容真实可靠,并基于提供的引用(如编码解码、二进制处理、流式响应等)进行分析。回答中引用的关键段落末尾会添加引用标识(如[^n])。 ### 1. **文本响应处理使用 `response.text`** 当服务器返回文本内容(如 HTML、XML 或纯文本)时,Requests 库会自动解码响应体以处理编码问题。它依赖于响应头中的 `Content-Type` 字段(如 `charset=utf-8`)来选择合适的编码方式。如果响应头未指定编码,Requests 会基于内容推断编码(通常使用 UTF-8)。例如: ```python import requests response = requests.get('https://example.com') # 发送 GET 请求 # 自动解码文本 print(response.text) # 输出解码后的字符串 ``` - **优势**:自动化处理编码,简化开发。 - **注意事项**:如果编码推断错误(如服务器返回非标准编码),可能导致乱码。此时可手动指定编码:`response.encoding = 'gbk'`。 - Requests 的自动解码机制基于 HTTP 标准,确保高效处理文本数据[^2]. ### 2. **二进制响应处理使用 `response.content`** 对于非文本内容(如图片、文件或其他二进制数据),应使用 `response.content` 访问原始字节数据。这不会自动解码,适用于保存文件或处理二进制流。引用[^4] 中的示例展示了如何下载并保存图片: ```python response = requests.get("https://example.com/image.jpg") # 获取二进制响应 print(type(response.content)) # 输出: <class 'bytes'> # 将二进制数据写入文件 with open("image.jpg", "wb") as f: f.write(response.content) # 直接写入字节数据 ``` - **优势**:处理原始字节,避免解码损失,支持文件下载和媒体处理。 - **扩展功能**:Requests 会自动处理 Gzip 或 Deflate 压缩的响应,无需手动解压[^4]. ### 3. **JSON 响应处理使用 `response.json()`** 如果服务器返回 JSON 格式数据(如 API 响应),Requests 提供 `response.json()` 方法直接将内容解析Python 字典或列表。该方法内部依赖 `json` 模块: ```python response = requests.get('https://api.example.com/data') # 假设返回 JSON data = response.json() # 解析Python 对象 print(data['key']) # 访问 JSON 中的字段 ``` - **优势**:一键解析,简化 JSON 数据处理。 - **错误处理**:如果响应不是有效 JSON,会抛出 `json.JSONDecodeError` 异常。建议使用 `try-except` 块捕获异常。 - 此方法常用于处理表单数据提交后的响应,如引用[^1]所述的表单交互场景。 ### 4. **流式响应处理使用迭代方法** 对于大型响应(如视频流或大文件下载),流式处理避免一次性加载全部内容到内存,提升性能。Requests 通过 `stream=True` 参数启用流式模式,结合 `iter_content()` 或 `iter_lines()` 分批读取数据。引用[^3] 详细介绍了其原理和实现: ```python response = requests.get('https://example.com/large_file', stream=True) # 启用流式 # 分批读取数据块(例如每次 1KB) for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: # 处理每个数据块 with open("output.bin", "ab") as f: f.write(chunk) # 或按行迭代(适用于文本流) for line in response.iter_lines(): print(line.decode('utf-8')) # 手动解码文本行 ``` - **优势**:内存高效,适用于大数据或实时流。 - **数学原理**:流式处理的时间复杂度为 $O(n)$,其中迭代块大小控制内存占用为 $O(k)$,$k$ 是块大小变量[^3]. - **局限性**:网络中断可能导致部分数据丢失,需添加错误恢复机制。 ### 总结 Python Requests 库处理响应值的核心方式包括: - 文本:`response.text` + 自动编码解码[^2]. - 二进制:`response.content` + 文件保存[^4]. - JSON:`response.json()` 解析. - 流式:`stream=True` + `iter_content()` 或 `iter_lines()`[^3]. 最佳实践:始终检查响应状态码(如 `response.status_code == 200`)以避免错误,并根据内容类型选择合适方法。对于复杂场景(如混合数据类型),结合多种方法处理
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