窗外下着小雨,作为单身程序员的我逛着逛着发现一篇好东西,来自知乎 你都用 Python 来做什么?的第一个高亮答案。

到上面去看了看,地址都是明文的,得,赶紧开始吧。

下载流式文件,requests库中请求的stream设为True就可以啦,文档在此

先找一个视频地址试验一下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests def download_file(url, path):
with requests.get(url, stream=True) as r:
chunk_size = 1024
content_size = int(r.headers['content-length'])
print '下载开始'
with open(path, "wb") as f:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size):
f.write(chunk) if __name__ == '__main__':
url = '就在原帖...'
path = '想存哪都行'
download_file(url, path)

遭遇当头一棒:

AttributeError: __exit__

这文档也会骗人的么!

看样子是没有实现上下文需要的__exit__方法。既然只是为了保证要让r最后close以释放连接池,那就使用contextlib的closing特性好了:

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from contextlib import closing def download_file(url, path):
with closing(requests.get(url, stream=True)) as r:
chunk_size = 1024
content_size = int(r.headers['content-length'])
print '下载开始'
with open(path, "wb") as f:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size):
f.write(chunk)

程序正常运行了,不过我盯着这文件,怎么大小不见变啊,到底是完成了多少了呢?还是要让下好的内容及时存进硬盘,还能省点内存是不是:

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from contextlib import closing
import os def download_file(url, path):
with closing(requests.get(url, stream=True)) as r:
chunk_size = 1024
content_size = int(r.headers['content-length'])
print '下载开始'
with open(path, "wb") as f:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size):
f.write(chunk)
f.flush()
os.fsync(f.fileno())

文件以肉眼可见的速度在增大,真心疼我的硬盘,还是最后一次写入硬盘吧,程序中记个数就好了:

def download_file(url, path):
with closing(requests.get(url, stream=True)) as r:
chunk_size = 1024
content_size = int(r.headers['content-length'])
print '下载开始'
with open(path, "wb") as f:
n = 1
for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size):
loaded = n*1024.0/content_size
f.write(chunk)
print '已下载{0:%}'.format(loaded)
n += 1

结果就很直观了:

已下载2.579129%
已下载2.581255%
已下载2.583382%
已下载2.585508%

心怀远大理想的我怎么会只满足于这一个呢,写个类一起使用吧:

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from contextlib import closing
import time def download_file(url, path):
with closing(requests.get(url, stream=True)) as r:
chunk_size = 1024*10
content_size = int(r.headers['content-length'])
print '下载开始'
with open(path, "wb") as f:
p = ProgressData(size = content_size, unit='Kb', block=chunk_size)
for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size):
f.write(chunk)
p.output() class ProgressData(object): def __init__(self, block,size, unit, file_name='', ):
self.file_name = file_name
self.block = block/1000.0
self.size = size/1000.0
self.unit = unit
self.count = 0
self.start = time.time()
def output(self):
self.end = time.time()
self.count += 1
speed = self.block/(self.end-self.start) if (self.end-self.start)>0 else 0
self.start = time.time()
loaded = self.count*self.block
progress = round(loaded/self.size, 4)
if loaded >= self.size:
print u'%s下载完成\r\n'%self.file_name
else:
print u'{0}下载进度{1:.2f}{2}/{3:.2f}{4} 下载速度{5:.2%} {6:.2f}{7}/s'.\
format(self.file_name, loaded, self.unit,\
self.size, self.unit, progress, speed, self.unit)
print '%50s'%('/'*int((1-progress)*50))

运行:

下载开始
下载进度10.24Kb/120174.05Kb 0.01% 下载速度4.75Kb/s
/////////////////////////////////////////////////
下载进度20.48Kb/120174.05Kb 0.02% 下载速度32.93Kb/s
/////////////////////////////////////////////////

看上去舒服多了。

下面要做的就是多线程同时下载了,主线程生产url放入队列,下载线程获取url:

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from contextlib import closing
import time
import Queue
import hashlib
import threading
import os def download_file(url, path):
with closing(requests.get(url, stream=True)) as r:
chunk_size = 1024*10
content_size = int(r.headers['content-length'])
if os.path.exists(path) and os.path.getsize(path)>=content_size:
print '已下载'
return
print '下载开始'
with open(path, "wb") as f:
p = ProgressData(size = content_size, unit='Kb', block=chunk_size, file_name=path)
for chunk in r.iter_content(chunk_size=chunk_size):
f.write(chunk)
p.output() class ProgressData(object): def __init__(self, block,size, unit, file_name='', ):
self.file_name = file_name
self.block = block/1000.0
self.size = size/1000.0
self.unit = unit
self.count = 0
self.start = time.time()
def output(self):
self.end = time.time()
self.count += 1
speed = self.block/(self.end-self.start) if (self.end-self.start)>0 else 0
self.start = time.time()
loaded = self.count*self.block
progress = round(loaded/self.size, 4)
if loaded >= self.size:
print u'%s下载完成\r\n'%self.file_name
else:
print u'{0}下载进度{1:.2f}{2}/{3:.2f}{4} {5:.2%} 下载速度{6:.2f}{7}/s'.\
format(self.file_name, loaded, self.unit,\
self.size, self.unit, progress, speed, self.unit)
print '%50s'%('/'*int((1-progress)*50)) queue = Queue.Queue() def run():
while True:
url = queue.get(timeout=100)
if url is None:
print u'全下完啦'
break
h = hashlib.md5()
h.update(url)
name = h.hexdigest()
path = 'e:/download/' + name + '.mp4'
download_file(url, path) def get_url():
queue.put(None) if __name__ == '__main__':
get_url()
for i in xrange(4):
t = threading.Thread(target=run)
t.daemon = True
t.start()

加了重复下载的判断,至于怎么源源不断的生产url,诸位摸索吧,保重身体!

  

Python爬取视频(其实是一篇福利)的更多相关文章

  1. Python爬取视频指南

    摘自:https://www.jianshu.com/p/9ca86becd86d 前言 前两天尔羽说让我爬一下菜鸟窝的教程视频,这次就跟大家来说说Python爬取视频的经验 正文 https://w ...

  2. 以“有匪”为实战案例,用python爬取视频弹幕

    最近腾讯独播热剧"有匪"特别火,我也一直在追剧,每次看剧的时候都是把弹幕开启的,这样子看剧才有灵魂呀.借助手中的技术,想爬取弹幕分析下这部电视剧的具体情况和网友们的评论!对于弹幕的 ...

  3. python爬取视频网站m3u8视频,下载.ts后缀文件,合并成整视频

    最近发现一些网站,可以解析各大视频网站的vip.仔细想了想,这也算是爬虫呀,爬的是视频数据. 首先选取一个视频网站,我选的是 影视大全 ,然后选择上映不久的电影 “一出好戏” . 分析页面 我用的是c ...

  4. 没有内涵段子可以刷了,利用Python爬取段友之家贴吧图片和小视频(含源码)

    由于最新的视频整顿风波,内涵段子APP被迫关闭,广大段友无家可归,但是最近发现了一个"段友"的app,版本更新也挺快,正在号召广大段友回家,如下图,有兴趣的可以下载看看(ps:我不 ...

  5. python爬取快手视频 多线程下载

    就是为了兴趣才搞的这个,ok 废话不多说 直接开始. 环境: python 2.7 + win10 工具:fiddler postman 安卓模拟器 首先,打开fiddler,fiddler作为htt ...

  6. 用Python爬取B站、腾讯视频、爱奇艺和芒果TV视频弹幕!

    众所周知,弹幕,即在网络上观看视频时弹出的评论性字幕.不知道大家看视频的时候会不会点开弹幕,于我而言,弹幕是视频内容的良好补充,是一个组织良好的评论序列.通过分析弹幕,我们可以快速洞察广大观众对于视频 ...

  7. 教你用python爬取抖音app视频

    记录一下如何用python爬取app数据,本文以爬取抖音视频app为例. 编程工具:pycharm app抓包工具:mitmproxy app自动化工具:appium 运行环境:windows10 思 ...

  8. python爬取微信小程序(实战篇)

    python爬取微信小程序(实战篇) 本文链接:https://blog.csdn.net/HeyShHeyou/article/details/90452656 展开 一.背景介绍 近期有需求需要抓 ...

  9. 【Python爬虫案例】用Python爬取李子柒B站视频数据

    一.视频数据结果 今天是2021.12.7号,前几天用python爬取了李子柒的油管评论并做了数据分析,可移步至: https://www.cnblogs.com/mashukui/p/1622025 ...

随机推荐

  1. node.js之express框架入门篇

    一.express框架简介 express框架是后台的Node框架,在后台的受欢迎的程度,和jQuery一样 英语官网:http://expressjs.com/ 中文官网:http://www.ex ...

  2. Java爬虫——人人网模拟登录

    人人网登录地址:http://www.renren.com/ 此处登录没有考虑验证码验证码. 首先对登录方法进行分析 有两种方法. 一)在Elements中分析源码 发现登录点击后的事件是http:/ ...

  3. Principle of Computing (Python)学习笔记(7) DFS Search + Tic Tac Toe use MiniMax Stratedy

    1. Trees Tree is a recursive structure. 1.1 math nodes https://class.coursera.org/principlescomputin ...

  4. UVA 10465 Homer Simpson(全然背包: 二维目标条件)

    UVA 10465 Homer Simpson(全然背包: 二维目标条件) http://uva.onlinejudge.org/index.php? option=com_onlinejudge&a ...

  5. 秦俊:开放 DevOps 敏捷开发套件,助力开发者驰骋云端

    欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ DevOps可以让人工智能(AI).大数据(Bigdata).云计算(Cloud)更加高效地落地,越来越多的企业和团队在践行DevOps. ...

  6. Effective Java 第三版——6. 避免创建不必要的对象

    Tips <Effective Java, Third Edition>一书英文版已经出版,这本书的第二版想必很多人都读过,号称Java四大名著之一,不过第二版2009年出版,到现在已经将 ...

  7. java泛型学习(一)

    泛型也叫做参数化类型,顾名思义的去理解,就是把类型作为一个参数.类比方法的传参,我们举个例子. class A{ public void getX(int x){ System.out.println ...

  8. RESTful 的通俗解释

    转载自知乎,通俗易懂的讲解了RESTful链接:https://www.zhihu.com/question/28557115/answer/48094438 REST -- REpresentati ...

  9. Epplus:导出Excel

    看到其它大神的Epplus导出Excel,结合写出符合自己需求的将导出数据到Excel,给其它人参考一下,也可以学习http://www.cnblogs.com/caofangsheng/p/6149 ...

  10. python字典的操作

    思维导图如下 1.字典的增加 dic1={'name':'wujie','age':18,'gender':'男'} dic1['profession']='python全栈' dic1.setdef ...