python讀取抖音彈幕

『壹』 python爬蟲抖音數據時能篩選視頻內容嗎

python爬蟲抖音數據時能篩選視頻內容嗎，假設已經配置好我們所需要的工具

1、使用mitmproxy對手機app抓包獲取我們想要的內容

2、利用appium自動化測試工具，驅動app模擬人的動作（滑動、點擊等）

3、將1和2相結合達到自動化爬蟲的效果

# mitmproxy/mitmmp抓包

確保已經安裝好了mitmproxy，並且手機和PC處於同一個區域網下，同時也配置好了mitmproxy的CA證書，網上有很多相關的配置教程，這里我就略過了。

因為mitmproxy不支持windows系統，所以這里用的是它的組件之一mitmmp，它是mitmproxy的命令行介面，可以利用它對接我們的Python腳本，用Python實現監聽後的處理。

『貳』 安裝了Python怎麼運行不了抖音裡面很火的那個畫畫的小程序

1. 第三行沒有冒號
   

2. 不知道你下面for循環有沒有縮進

import turtle as t

t.goto(100, 0)
for i in range(10):
t.left(80)
t.fd(100)
t.left(135)
t.fd(120)

『叄』 實現抖音視頻抖動效果---OpenCV-Python開發指南（53）

感興趣的不妨隨便弄一個視頻使用抖音抖動效果觀察。這里，博主建議讀者使用國際象棋的視頻圖像，這種方塊的格式更能看清細微的抖動變化。

我們觀察抖音抖動視頻會發現，抖動效果的原理是對視頻中的一些態喊幀進行剪切和放大到原圖，出現視頻中的人或者物體放大顫動的效果，並因為視覺殘留出現閃影效果。

換到OpenCV中進行處理，就可以分為以下幾個步驟：

按照原理，我們先讀取視頻，或者直接使用攝像頭。然後獲取圖像的幀數FPS，同時獲取橘源圖像的中心Center，將圖像按比例剪圓閉態裁20%之後，在放大至原圖。

下面，我們來實現視頻抖動效果：

運行之後，效果如下：

『肆』 怎麼用Python爬取抖音高點贊高收藏的短視頻

用scrapy框架，但是你這樣做侵犯了知識版權，如果用於商用，會面臨起訴。

記者從北京市海淀區人民法院獲悉，因認為刷寶APP採用技術手段或人工方式獲取抖音APP短視頻及評論並向公眾提供的行為構成不正當競爭，北京微播視界科技有限公司（下稱微播公司）將北京創銳文化傳媒有限公司（下稱創銳公司）、成都力奧文化傳播有限公司（下稱力奧公司）訴至法院。在案件審理過程中，微播公司提出行為保全申請，要求創銳公司、力奧公司立即停止採用技術手段或人工方式獲取來源於抖音APP中的視頻文件、評論內容並通過刷寶APP向公眾提供的行為。北京海淀法院於6月28日依法做出行為保全裁定，支持了微播公司的行為保全申請。

微播公司稱，其為抖音APP的開發者和運營者，通過投入高額的運營成本、提供優質的原創內容在同類產品中形成競爭優勢，微播公司對抖音APP中的短視頻及評論享有合法權益。二被申請人作為同業競爭者，在其共同運營的刷寶APP中向公眾提供非法抓取自抖音APP的短視頻及用戶評論，已取證的短視頻數量達5萬余條。二被申請人的上述行為削弱了微播公司的競爭優勢，違反了反不正當競爭法第二條的規定，構成不正當競爭。

『伍』 學python最想要提升的是哪些地方

1.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。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。
2.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。
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
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Python爬蟲工程師的思維了。
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
Python客棧送紅包、紙質書
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。
5.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。
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率
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。
只要按照以上的Python爬蟲學習路線，一步步完成，即使是新手小白也能成為老司機，而且學下來會非常輕松順暢。所以新手在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目，直接開始操作。
其實學Python編程和練武功其實很相似，入門大致這樣幾步:找本靠譜的書,找個靠譜的師傅，找一個地方開始練習。
學語言也是這樣的：選一本通俗易懂的書，找一個好的視頻資料，然後自己裝一個IDE工具開始邊學邊寫。
7.給初學Python編程者的建議：
①信心。可能你看了視頻也沒在屏幕上做出點啥，都沒能把程序運行起來。但是要有自信，所有人都是這樣過來的。
②選擇適合自己的教程。有很早的書籍很經典，但是不是很適合你，很多書籍是我們學過一遍Python之後才會發揮很大作用。
③寫代碼，就是不斷地寫，練。這不用多說，學習什麼語言都是這樣。總看視頻，編不出東西。可以從書上的小案例開始寫，之後再寫完整的項目。
④除了學Python，計算機的基礎也要懂得很多，補一些英語知識也行。
⑤不但會寫，而且會看，看源碼是一個本領，調試代碼更是一個本領，就是解決問題的能力，挑錯。理解你自己的報錯信息，自己去解決。
⑥當你到達了一個水平，就多去看官方的文檔，在CSDN上面找下有關Python的博文或者群多去交流。
希望想學習Python的利用好現在的時間，管理好自己的學習時間，有效率地學習Python，Python這門語言可以做很多事情。

『陸』 python獲取B站視頻信息（HTML實現）

# code at 2021-10-1

# 根據html標簽獲取數據

# 需要安裝包pip lxml

import requests

import bs4

import ctypes

import tkinter

import tkinter.ttk

import tkinter.scrolledtext

import pyperclip

import lxml

headers = {

# 'authority': 'developer.mozilla.org',

# 'pragma': 'no-cache',

# 'cache-control': 'no-cache',

# 'upgrade-insecure-requests': '1',

    'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 '

                  'YaBrowser/19.7.0.1635 Yowser/2.5 Safari/537.36',

    # 'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,

# application/signed-exchange;v=b3', 'accept-encoding': 'gzip, deflate, br', 'accept-language': 'zh-CN,

    # zh-TW;q=0.9,zh;q=0.8,en-US;q=0.7,en;q=0.6', 'cookie': 你的cookie,

}

global view

global dm

global time

global like

global coin

global collect

global share

def get_video_info():

global view

global dm

global time

global like

global coin

global collect

global share

half_url = GetBVString.get()

if 'http' in half_url:

bv_string = half_url.strip().split('?')[0].split('/')[4]

GetBVString.delete(0, '')

GetBVString.insert(0, bv_string)

else:

bv_string = half_url

response = requests.get(f'https://www.bilibili.com/video/{bv_string}', headers=headers)

soup = bs4.BeautifulSoup(response.text, "lxml")

view = soup.select('#viewbox_report > div > span.view')[0].text.replace('播放 · ', '')

dm = soup.select('#viewbox_report > div > span.dm')[0].text.replace('彈幕', '')

like = soup.select('#arc_toolbar_report > div.ops > span.like'汪悉高)[0].text.replace('\n    ', ''困尺)

coin = soup.select('#arc_toolbar_report > div.ops > span.coin')[0].text.replace('\n      ', '').replace('\n    ',

                                                                                 陸局                           '')

collect = soup.select('#arc_toolbar_report > div.ops > span.collect')[0].text.replace('\n    ', '')

share = soup.select('#arc_toolbar_report > div.ops > span.share')[0].text.replace('\n      ', '')

time = soup.select('#viewbox_report > div > span:nth-child(3)')[0].text

viewLabel.configure(text=view)

dmLabel.configure(text=dm)

likeLabel.configure(text=like)

coinLabel.configure(text=coin)

collectLabel.configure(text=collect)

shareLabel.configure(text=share)

timeLabel.configure(text=time)

def paste():

GetBVString.delete(0, '')

GetBVString.insert(0, pyperclip.paste())

def clear():

GetBVString.delete(0, '')

window = tkinter.Tk()

ctypes.windll.shcore.SetProcessDpiAwareness(1)

ScaleFactor = ctypes.windll.shcore.GetScaleFactorForDevice(0)

window.tk.call('tk', 'scaling', ScaleFactor /72)

window.title('視頻數據監控')

GetBVString = tkinter.ttk.Entry(window)# , width=50

confirm = tkinter.ttk.Button(window, text="獲取", command=get_video_info)

paste = tkinter.ttk.Button(window, text="粘貼", command=paste)

clear = tkinter.ttk.Button(window, text="清空", command=clear)

tkinter.ttk.Label()

viewLabelHint = tkinter.ttk.Label(window, text='播放：')

dmLabelHint = tkinter.ttk.Label(window, text='彈幕：')

timeLabelHint = tkinter.ttk.Label(window, text='時間：')

likeLabelHint = tkinter.ttk.Label(window, text='點贊：')

coinLabelHint = tkinter.ttk.Label(window, text='投幣：')

collectLabelHint = tkinter.ttk.Label(window, text='收藏：')

shareLabelHint = tkinter.ttk.Label(window, text='分享：')

viewLabel = tkinter.ttk.Label(window, text='')

dmLabel = tkinter.ttk.Label(window, text='')

likeLabel = tkinter.ttk.Label(window, text='')

coinLabel = tkinter.ttk.Label(window, text='')

collectLabel = tkinter.ttk.Label(window, text='')

shareLabel = tkinter.ttk.Label(window, text='')

timeLabel = tkinter.ttk.Label(window, text='')

GetBVString.grid(column=0, row=0, columnspan=2)

confirm.grid(column=2, row=0)

paste.grid(column=3, row=0)

clear.grid(column=4, row=0)

viewLabelHint.grid(column=0, row=1, sticky='E')

dmLabelHint.grid(column=0, row=2, sticky='E')

likeLabelHint.grid(column=0, row=3, sticky='E')

coinLabelHint.grid(column=0, row=4, sticky='E')

collectLabelHint.grid(column=0, row=5, sticky='E')

shareLabelHint.grid(column=0, row=6, sticky='E')

timeLabelHint.grid(column=0, row=7, sticky='E')

viewLabel.grid(column=1, row=1, sticky='W')

dmLabel.grid(column=1, row=2, sticky='W')

likeLabel.grid(column=1, row=3, sticky='W')

coinLabel.grid(column=1, row=4, sticky='W')

collectLabel.grid(column=1, row=5, sticky='W')

shareLabel.grid(column=1, row=6, sticky='W')

timeLabel.grid(column=1, row=7, sticky='W')

window.mainloop()

『柒』 python爬取抖音評論違法嗎

不違法。python是指網路爬蟲，是獲液讓得各種罩埋跡信息的一種方式，物並並且由於抖音評論是處於公開信息的一種，所以是不違法的，但是若私自使用該方式爬取其他的私密信息，那麼就是違法的了。

『捌』 python3 uiautomator2 (二) 、操作app

1、連接手機
2、啟動 python -m weditor
3、以抖音為例，手機打開抖音

4、current: 獲取當前包名和activity

控制台輸入： uiautomator2 current

5、通過包名打開抖音app

如果我們想打開一個干凈的app，可以使用app_clear 先清除app數據再打開

如上圖，如果我們要定點陣圖中2的元素時，再上幾層級都有相同的元素，我們就可通過父級元素進行定位子級元素

或者

取第二個元素：

通過兄弟定位

如圖想關注某個抖音號為 aaaa，的用戶，可現通過定位抖音號，再去查找它的兄弟「關注」按鈕

『玖』 爆肝！用Python製作抖音爆款視頻！

前幾天我在抖音上刷到一個慢慢變老的視頻，播放量居然有 30W+，當時就在想這視頻 Python 可不可以做？經過一番搜索，我找到了騰訊雲的人臉年齡變化 API，上面介紹說只要用戶上傳一張人臉圖片，基於人臉編輯與生成演算法，就可以輸出一張人臉變老或變年輕的圖片，並支持實現人臉不同年齡的變化。

第一步，在注冊賬號之後，打開 API 密鑰管理頁面( https://console.cloud.tencent.com/cam/capi )獲取到 SecretId 和 SecretKey。

第二步，安裝騰訊雲的 SDK

在人臉年齡變化 API 中有一個 AgeInfo 參數，它包含了 Age 和 FaceRect 兩個屬性，其中 FaceRect 屬性必須填人臉在照片中基於左上角的 X、Y 坐標和人臉的高度與寬度。所以先要調用人臉檢測與分析 API 得到這些數據。

下面的示例圖是在網路圖片中截取的。

示例結果

在上面已經得到了各個人臉的 X、Y、Width、Height 屬性，加上變老的年齡 Age，就可以請求年齡變化 API 了。

這里需要注意的是 models 模塊，人臉檢測 models 模塊是在 tencentcloud.iai.v20200303 包下，人臉年齡變化的 models 是在 tencentcloud.ft.v20200304 下，兩個 models 模塊並不兼容。

示例結果

最後的視頻可以將圖片一張一張插入 PPT 幻燈片，點擊保存為視頻。

用 Python 製作抖音素材，下一個 30W+ 播放量等著你。

『拾』 python抖音解析失效

如果python抖音解析失效，可能是因為抖音更新了解析機制缺絕，導致原來的解析代碼失效。也有可能是因為抖音伺服器進行了升級，導致解析代碼無法正常工作。對於這種情況，你可以嘗試使用最新的解析代碼，或者聯系抖音官方，了解最新物族的解析伏螞姿方式。如果你使用的是第三方解析工具，那麼也可能是解析工具的原因，你可以嘗試更換其他解析工具。