使用Python爬取指定视频网站（或各类API）

2023-07-15 23:34:54 浏览数 (1)

一、背景介绍

随着互联网的发展,视频类网站也越来越多,其中不乏一些提供盗版视频资源的网站。虽然这些网站提供的资源可能涉及法律风险,但我们可以从技术层面来分析这些网站,以满足个人学习研究的目的。

本文将以一个典型的盗版视频网站为例,使用Python的爬虫技术获取网站上从1.mp4到5652.mp4的所有视频资源,来实践Python网络爬虫的相关技能。

二、需求分析

目标网站视频地址格式为:https://api.qqsuu.cn/xjj/{id}.mp4,其中{id}为视频编号,从1开始递增。

我们需要编写一个Python程序,自动爬取从1到5652的所有视频,并将视频保存到本地。整个流程包括:

  1. 构造视频编号列表
  2. 发送请求获取视频数据
  3. 将视频数据写入文件

三、实现步骤

1. 构造视频编号列表

使用Python的range()函数可以轻松构造1到5652的编号列表:

代码语言：javascript复制
python
video_ids = range(1, 5653)

2. 发送请求获取视频数据

使用requests模块可以方便地发送HTTP请求获取视频数据:

代码语言：javascript复制
python
import requests
for video_id in video_ids:
url = f'https://api.qqsuu.cn/xjj/{video_id}.mp4'
resp = requests.get(url)
video_data = resp.content

3. 将视频数据写入文件

构造文件名,使用open()函数以二进制写入模式打开,然后写入视频数据:

代码语言：javascript复制
python 
file_name = f'{video_id}.mp4'
with open(file_name, 'wb') as f:
f.write(video_data) 
4. 加入异常处理
在爬虫代码中,经常需要加入异常处理,以防程序中断:
python
try:
# 发送请求和获取视频数据

except Exception as e:
print(f'Error fetching video {video_id}: {e}')
continue

如果请求失败,将错误打印输出,然后继续处理下一个视频编号。

四、完整代码

结合上述实现步骤,我们可以写出完整的爬虫代码:

代码语言：javascript复制
python
import requests
video_ids = range(1, 5653)
for video_id in video_ids:
url = f'https://api.qqsuu.cn/xjj/{video_id}.mp4'
try:
    resp = requests.get(url)
    resp.raise_for_status()
except Exception as e:
    print(f'Error fetching video {video_id}: {e}')
    continue
video_data = resp.content
file_name = f'{video_id}.mp4'
try:
    with open(file_name, 'wb') as f:
        f.write(video_data)
except Exception as e:
    print(f'Error writing video {video_id} to file: {e}')
print('Done!')

程序首先构造了1到5652的编号列表,然后进入循环,请求视频数据,并写入到对应的文件名中。加入了异常处理,如果请求或写入失败,会打印错误继续处理下一个视频。

五、爬取结果

运行上述程序后,当前目录下将下载有从1.mp4到5652.mp4共5652个视频文件。

打开几个视频文件来检验,确实可以播放出视频内容,表明爬虫程序达到了我们的目标要求。

当然视频质量参差不齐,和目标网站本身提供的质量相关。

六、优化爬虫程序

我们的爬虫程序实现了基本功能,但可以进一步优化:

1. 添加重试机制

有时候网络临时出现问题导致请求失败,我们可以添加重试机制:

代码语言：javascript复制
python
max_retries = 3 
for i in range(max_retries):
try:
    resp = requests.get(url)
    break
except:
    print(f'Error fetching video {video_id}, retry {i 1}')

最多重试3次,如果还失败就跳过该视频继续下一个。

2. 多线程爬取

使用多线程可以加快爬取速度,修改为线程池架构:

代码语言：javascript复制
python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
pool = ThreadPoolExecutor(10) 
def fetch_video(video_id):
# 爬取逻辑
for id in video_ids:
pool.submit(fetch_video, id)
pool.shutdown()

设置最大10个线程并发 Crawle,会明显提高效率。

3. 加快网络请求

可以使用一些工具来加速请求,比如设置代理,或者使用一些优化网络的库等。

4. 故障恢复

如果程序异常退出,可以记录已爬取的视频ID,下次可以接着这个ID继续 Crawle,避免重复爬取。

总结

通过编写该爬虫程序,我们不仅实现了爬取指定视频网站的功能,也练习了Python网络爬虫相关的技术,如请求模块的使用、文件操作、异常处理、多线程等,以及一些优化的思路,如重试机制、多线程、缓存等。这些经验都可应用到后续更复杂的爬虫项目中。

pythonPython 爬虫 API

0 人点赞