本文摘要： 通过简单Python技术，实现日出10000个可过视频号去重的视频，从而获得视频号流量。 假设一个视频100个曝光，10000个视频，就是100w 个曝光，以数量取胜，让你不再愁流量。 本文中出现的代码，都会在文末完整地提供给大家，方便你通过【复制 粘贴】大法开启赚钱项目。
关注网赚的朋友对视频号带货应该有所了解，与其他平台带货类似，发布视频，介绍某个产品，挂上推荐购买链接，当用户通过你的推广链接购买产品时，你就可以赚到money了，很直观，是吧。
我从网上其他大V博主里，摘取了一些做视频号带货的收益图片。
为啥现在大家都开始卷视频号？主要原因是视频号开始释放流量了，微信流量那么大，所以有明显的红利，对于普通人来说，是个好机会。
嗯，鼓吹视频号多么牛逼、多么值得去做的话就到这里，我个人是比较看好的。
了解了背景，我们聊回技术。
我们是否可以利用技术优势在视频号上抢得先机呢？
当然可以，而且通过我书籍里（《Python自动化办公》）的内容便可以搞到一些流量，下面，我就结合《Python自动化办公》中提到的一些知识点来实战一个可以搞到流量的项目，流量约等于现金嘛。
流量在哪？
简单总结前辈、高人讨论的内容，我们可以得到一些有价值的结论：
- 1.其他平台火过的内容，在视频号上必然会再火一次。
- 2.我们可以用数量去对抗平台流量推荐算法的不确定。
- 3.短视频平台对内容会去重，但对声音不会去重。
那么利用技术手动，批量生成过平台重复度校验的视频就是一个很好的解法，整合前面的3个结论，我们可以得到如下的具体步骤：
- 观察其他平台上火爆过的视频，比如抖音上的搞笑段子、美女跳舞等，拆分整理这些视频的生产步骤。
- 利用程序，依据生产步骤批量生成无声的视频，多账户发布，以数量对抗平台算法的不确定性，让获取流量成为确定性的事情。
- 获取同类视频中声音，因为平台不会对声音去重，所以直接拿来就用，配合到自己的视频上，因为是同类视频，不会有强烈的违和感。
我从多种火过的视频中，找一个比较难搞的例子来作为演示，基于这个例子来编写代码，后续大家参考我代码开发自己的项目时，会更加简单，是不是很贴心。
这里，我选择生成聊天类视频，类似下图这种：
从抖音上搜索这类视频，你会发现，点赞挺高的，那曝光肯定不得了。
嗯嗯嗯，我知道，最近还有其他比较火的，比如中医类的视频、比如起名字类的视频、比如数据展示的视频。
这几类都很火，而且中医类视频，前几周在视频号大火，周围很多朋友在上面赚到了钱。
但本文是技术文，所以还是选择生成难度高一点的聊天搞笑视频，理解生成这类视频的原理，你会体会到，生成其他视频时杀鸡用牛刀的快感。
理一下，生成聊天搞笑类视频的难点：
- 获取高质量的搞笑聊天数据，需要使用爬虫技术，而高质量的聊天数据通常是聊天图片，所以需要使用OCR（文字识别）技术获取图片中的内容
- 基于搞笑聊天数据生成微信聊天图，不只是图片的简单拼接
- 获取抖音上大量的同类视频，获得视频中的声音，以及需要爬虫技术
相比于其他类型的视频，聊天类视频生成难度大一些。比如中医类视频，不需要使用OCR技术，爬取到老中医的图片，再简单的拼接成视频就好了，其他类视频亦如此。
下面，我们就一步步实操起来吧。
获取数据
第一步，我们需要获取数据，简单百度：【搞笑对话】、【搞笑段子】之类的关键字，会搜索出一下网站，但这些网站的内容，质量较低，很多没有逻辑或数据缺少。
换个思路，搜索【搞笑聊天 对话】的图片，可以得到比较高质量的对话数据，如下图：
这些图片一般来源于真实的聊天数据，所以质量比较高，也确实比较有趣。
找到数据后，我们就可以写代码将他爬取下来了，要用Python实现这个爬虫程序，首先，你需要一点点Python基础，这些内容，可以在《Python自动化办公》书籍的第2章和第3章获得。
看完基础部分后，直接看到书籍中自动获取网站信息相关的内容（《Python自动化办公》第9章的第一小节）。
通过这一小节，你会获得爬虫的背景知识，便可以开始写代码了。
不要急，这里我已经给大家准备好爬取百度图片的代码了（完整项目代码在文末）。
有了书籍中，第2、3、9章的知识，看懂代码问题不大，虽然知识就那些，但要灵活使用，还是要多练练才行呢。
获取到的图片如下：
如果我们要生成中医类视频，也是一样的道理，在百度图片搜索【中医大师】，然后爬取图片便可。
聊天类视频相比于中医视频更难的地方在于，我们获取聊天图片只是第一步，我们还需要从图片中提取文字信息，而其他类型的视频，获取到图片后，便可直接生成视频了。
聊天图片获得后，接着就要从图片中提取信息了，我们可以在网上找一下OCR相关的接口，这里我使用一个我开发的OCR项目：imgocr。
基于imgocr项目，不需要你去找第三方的OCR API，因为项目中内置的OCR模型：
imgocr项目里涉及到图片文件的读取保存等操作，看《Python自动化办公》的第8章，可以比较好地理解这些代码。
运行这个项目后，你就可以得到这样的效果。
至此，高质量的聊天数据就准备好了。
生成聊天视频
视频都是由一张张图片构成的，只要生成一批图片，然后将图片拼接在一起，就变成视频了。
那我们怎么将聊天数据转成聊天图片呢？而且聊天是个动态的过程，即你说一句，我回复一句，所以不能直接生成完整的图片，而需要生成一张张聊天中的图片，然后将其拼接在一起。
首先，我们需要找到生产微信聊天图片的工具，百度搜索【微信聊天图片生成 】，便可以找到很多生成微信聊天图片的工具，很多微商会使用这类工具来生成客户成交的聊天截图：
基于《Python自动化办公》第9章的内容，可以自动化控制浏览器，然后获取生成的微信截图。
假设一张图片里有10句对话，那么就需要生成10张图片，再用这10张图片生成视频，现在我们要生成1w个视频，那么就需要请求10w次这个网站，因为网站是别人的，通常会有限制，让我们无法大量请求。那怎么办呢？
把别人的网站扒下来，抄一个一模一样的好了，如果你读过书籍的第9章，你会清楚，网站主要是HTML、CSS、JS构建而成的，将这些文件下载到本地，你也可以获得类似的网站。
你可以手动一个个保存网站使用的文件，也可以利用程序来一键保存，这里推荐使用名为Save All Resources的浏览器插件，让你一键保存网站的所有元素，“参考”别人网站时，非常好用的工具。
我找了一个微信聊天生成的工具网站，利用Save All Resources将网站资料全部扒了下来，然后利用Python将网站搭建起来，代码如下：
运行一下代码，便可以在本地得到一个微信聊天生成工具的网站了。
自己的网站，怎么用，就是自己的事情了。
还是利用《Python自动化办公》第9章的内容，控制我们自己的网站，然后将OCR识别的数据，再以图片的形式生成出来。
以书籍中的内容为基础，简单写写自动化代码，便可生成相应的图片：
然后基于这些图片，便可以合成视频了。
下一步就将声音合成上去吧。
获取音频
合适的音频是提高视频感官很重要的一步，那怎么找合适的音频呢？
回顾一开始说的结论：短视频平台对内容会去重，但对声音不会去重。
所以，我们可以直接去短视频平台上，下载同类视频他们的音频。
这里同样，给大家准备好了下载抖音视频的代码，运行代码，将抖音主播个人首页中的链接复制到程序中，便可以批量下载了：
下载的素材如下：
其实，下载程序可以直接下载视频的音频，但考虑到大家日后还是有从视频中提取音频的需求，所以还是自己来实现。
对Python而言，使用moviepy库提取音频，三行代码就搞定了：
代码语言：javascript复制from moviepy.editor import AudioFileClip
my_audio_clip = AudioFileClip("my_video.mp4")
my_audio_clip.write_audiofile("my_audio.wav")我们要处理多个视频，套个循环，便可以解决问题了。
生成最终的视频
最后，便是将生成的视频和抽取出的音频整合在一起。我随机选择一个音频来搭配视频，从而获得一个完整的视频
下图中，带有sound便是生成后，带有声音的完整视频。
其实，还有一些可以做的，比如，用剪映做一下开头和结尾的视频，比如引导关注或引导点击购物车等，我们生成的视频，可以在首尾都加上这些视频。
结尾
这就是本文的所有内容了，这里简单总结一下。
- 我们发现视频号最近很火热，很多人在上面赚到了钱。
- 通过前人总结的3个结论，确认了使用程序批量生成视频获取流量，从而变现的大体思路。
- 选择了搞笑聊天视频，这种技术上相对复杂的视频类型作为案例，方便大家日后“抄”代码。
- 一步步介绍了生成视频的全流程。
这里无套路的将上面提到的代码都分享给大家，在使用上遇到问题，可以加我交流，项目地址：https://github.com/ayuLiao/short-video-generate
上文中提到的书籍，如果你或身边的朋友想学Python或Python自动化相关的内容，可以购买，有配套社群和视频教程哟。
▊《Python自动化办公：3分钟完成一天工作》
廖茂文 著
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本书是一本全面介绍如何利用Python自动化处理各类案头工作的实战教程。全书共11章，第1～3章介绍自动化办公的优势及需要掌握的Python必备基础知识；第4～7章介绍如何自动化操作Excel表格、Word文档、PPT文件和PDF文件等，读者可将所学知识直接应用于日常工作；第8～11章介绍如何实现其他软件的自动化操作，如自动组织文件、浏览器自动化、邮件自动化、图形用户界面软件自动化等，进一步拓宽办公自动化的应用范围。
本书理论知识精练、代码简单、思路清晰、学习资源齐备，适合有一定办公软件使用基础又想进一步提高工作效率的办公人员，如从事行政、人事、营销、财务等职业的人士阅读，也可供Python编程爱好者参考。
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