爬虫案例2-爬取视频的三种方式之一:requests篇(1)

前言

本文写了一个爬取视频的案例,使用requests库爬取了好看视频的视频,并进行保存到本地。后续也会更新selenium篇和DrissionPage篇。当然,爬取图片肯定不止这三种方法,还有基于python的scrapy框架,基于node.js的express框架以及基于Java的webmagic框架等等。

导航

爬虫步骤

确定网址,发送请求

我们打开我们需要爬取的网站后,按f12进行检查,因为页面采用的懒加载,所以我们需要往下滑加载新的视频,这时候就会出现新的数据包,这个数据包大概率就是这些新视频加载出来的来源,我们也可以在下图中的①中搜索视频数据包中可能出现的内容,例如视频的后缀,如MP4,m4s,ts等,然后再从中筛选正确的数据包,这个可能就需要有一定的经验。
在这里插入图片描述
当我们往下滑刷新的时候,再②中就会加载出新的数据包,点击数据包后,就会出现右边的窗口,在③标头中会看到我们要请求的url地址,以及cookie和一些加密后参数。
代码如下

import requests # 数据请求模块
url='https://haokan.baidu.com/haokan/ui-web/video/feed?time=1723964149093&hk_nonce=915ae0476c308b550e98f6196331fd2a&hk_timestamp=1723964149&hk_sign=93837eec50add65f7ca64a95fb4eb8de&hk_token=aRYZdAVwdwNwCnwBcHNyAAkNAQA'  # 请求地址
headers={
    # UA伪装
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36 Edg/126.0.0.0'
}
html=requests.get(url,headers=headers)

获取响应数据

在响应里我们可以看到响应的json数据,里面有封面照片地址,标题,视频地址等等,我们只需要获取其中的图片名字(title)和图片地址(previewUrlHttp)即可。
在这里插入图片描述

respnose=html.json()

对响应数据进行解析

json数据是字典,所以我们只需要取其中的键就可以了。

data=html['data']['apiData']         # 取照片地址
for li in data:
    video_name=li['title']     # 照片名字
    video_url=li['previewUrlHttp']   # 照片地址

保存数据

获取到图片的url后只需要再对url进行请求,获取二进制数据,然后进行保存到本地。

video=requests.get(video_url,headers=headers).content   # 对照片地址进行发送请求,获取二进制数据
    with open('./videos/'+video_name+'.mp4','wb') as f:        # 保存视频
        f.write(video)

完整源码

import requests  # 数据解析模块
import os   # 文件管理模块

if not os.path.exists("./videos"):  # 创建文件夹
    os.mkdir("./videos")
url='https://haokan.baidu.com/haokan/ui-web/video/feed?time=1723964149093&hk_nonce=915ae0476c308b550e98f6196331fd2a&hk_timestamp=1723964149&hk_sign=93837eec50add65f7ca64a95fb4eb8de&hk_token=aRYZdAVwdwNwCnwBcHNyAAkNAQA'  # 请求地址
headers={
    # UA伪装
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36 Edg/126.0.0.0'
}
html=requests.get(url,headers=headers).json()
data=html['data']['apiData']         # 取照片地址
for li in data:
    video_name=li['title']     # 照片名字
    video_url=li['previewUrlHttp']   # 照片地址
    video=requests.get(video_url,headers=headers).content   # 对照片地址进行发送请求,获取二进制数据
    with open('./videos/'+video_name+'.mp4','wb') as f:        # 保存视频
        f.write(video)
        print(video_name+'.mp4')

多页爬取的就要多去观察数据包,有什么规律,再这个案例中,就涉及到了时间戳js加密。

共勉

少就是多 慢就是快

博客

  • 本人是一个渗透爱好者,不时会在微信公众号(laity的渗透测试之路)更新一些实战渗透的实战案例,感兴趣的同学可以关注一下,大家一起进步。
    • 之前在公众号发布了一个kali破解WiFi的文章,感兴趣的同学可以去看一下,在b站(up主:laity1717)也发布了相应的教学视频
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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