python爬取視頻

⑴ 如何用python爬取視頻網站的數據

1.模擬客戶端數據採集，分析http返回結果，清洗需要的數據，入庫。
2.根據已有數據進行計算，實現增長率之類的數據計算。
3.實時性很難做，你當然可以不停的采數據回來，做個偽實時系統，但需要考慮這些網站是否做了客戶端訪問次數的限制，你需要考慮在採集器達到訪問次數上限之前所採集的數據能否滿足你的要求，否則就要被封IP了。

⑵ [求助] python 如何爬取 網頁上調用JS函數打開的視頻鏈接

1. selenium + phantomjs 模擬點擊按鈕，或者另寫代碼實現js函數openVideo()；

2. 順著第一步再去解析新頁面，看看能否找到視頻的原始地址；

3. 假設視頻的原始地址第二步找到了，在通過視頻的原始地址下載視頻就OK啦。

   

⑶ Python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

四

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.

六

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。

分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。

⑷ python怎麼爬取頭條的付費專欄視頻

去今日頭條自媒體官網申請賬號，選擇發布信息的分類，等待今日頭條審核通過，就可以發布視頻了。

⑸ 有沒有比較好的Python爬蟲視頻教程

Python是現在比較流行的編程語言，未來發展前景廣闊，就業方向多，薪資待遇也是非常非常可觀的，因此不少人想要學習Python；而爬蟲是Python的應用領域之一，現在各大網站都有Python的教學視頻，比如說老男孩教育網站上有很多Python的學習教程，從入門到精通，還有項目實戰教學視頻可以觀看，知識點非常全面，可以去看看。

⑹ python爬蟲可以爬視頻嗎

當然可以，網上的一切資源皆為數據，爬蟲都可以爬取，包括文件、視頻、音頻、圖片等。

⑺ python能爬取收費視頻嗎

你想多了，收費的邏輯是運行在伺服器上的。
爬蟲只是處理前端接收到的數據。
BS的應用，都是前端（網頁瀏覽器、APP、小程序等）發送請求給伺服器，伺服器返回一些數據給你，爬蟲只是模擬這個發送的過程，然後對接收到的數據分析保存。

⑻ 如何用python爬取js渲染載入的視頻文件

可以使用selenium+ phantomjs
PhantomJS是一個基於webkit的JavaScript API。它使用QtWebKit作為它核心瀏覽器的功能，使用webkit來編譯解釋執行JavaScript代碼。任何你可以在基於webkit瀏覽器做的事情，它都能做到。它不僅是個隱形的瀏覽器，提供了諸如CSS選擇器、支持Web標准、DOM操作、JSON、HTML5、Canvas、SVG等，同時也提供了處理文件I/O的操作，從而使你可以向操作系統讀寫文件等。PhantomJS的用處可謂非常廣泛，諸如前端無界面自動化測試（需要結合Jasmin）、網路監測、網頁截屏等。

⑼ 怎麼樣python爬蟲進行此網站爬取

• 是加密的，解密方法在JS裡面可以弄出來。

• 首先要AES解密，可以【Python：import Crypto.Cipher.AES】包，解密mode是CFB，seed是"userId:"+uid+":seed"的SHA256值，解密的key是seed[0:24]，iv是seed[len(seed)-16:]。

• 如果沒有登錄，uid就是用的"anyone"，這時候的seed是""，也就是key為"61581AF471B166682A37EFE6"，iv為"C8F203FCA312AAAB"。

• 解密後文件是壓縮過的，解壓即可得到一個JSON。這部分解壓我沒仔細看他的演算法，好像是gzip，直接用【Python：import gzip】解壓有點出錯，可能沒用對或者不是這個演算法，你在研究一下。第二種投機的方法就是，可以通過【Python：import execjs】直接調用他的pako.js文件的JS的inflate()函數來解壓這塊。JS代碼混淆後看起來是非常難懂的，使用這種做法可以不用太看懂加密的演算法，效率當然寫Python實現這個解密演算法低1點咯。

• 最後的JSON再用【Python：import demjson】解析，text的value就是文檔。