抖音视频爬取项目:Dusk库的使用示例

简介: 抖音视频爬取项目:Dusk库的使用示例

亿牛云1.png

需求场景
抖音已经成为人们分享生活、创造内容和获取娱乐的主要渠道之一,抖音上有数以百万计的有趣视频,有时我们可能希望能够下载或分析其中的一些视频。所以我们将介绍如何使用PHP和Dusk库来创建一个抖音视频爬虫项目,以下载抖音视频并保存到本地。
Dusk库相关介绍
Dusk库是一个用于Laravel框架的浏览器自动化测试和网页爬虫工具。它强大而灵活,提供了一种简单的方式来模拟用户与网页的交互,如点击按钮、填写表单和提取页面内容。Dusk的选择器和操作方法使得编写自动化测试用例和网页爬虫变得更加容易。无论您是开发者还是测试工程师,Dusk都是一个强大的工具,可以帮助您自动化测试和数据采集任务。无论是为了确保您的应用程序质量,还是为了进行数据分析和挖掘,Dusk库都可以帮助您轻松实现这些目标
爬取思路分析
抖音视频页面通常包含视频播放器、视频标题、点赞数、评论数等元素。要实现抖音视频爬取,我们需要以下思路:

  1. 使用Dusk库打开抖音视频页面。
  2. 使用Dusk的选择器定位视频元素,通常是通过视频标签或类名来定位。
  3. 提取视频的URL、标题、点赞数、评论数等信息。
  4. 将这些信息保存到本地文件。

下面是一个完整的抖音视频爬虫示例代码,其中包含了代理信息的配置:


require 'vendor/autoload.php';

use Laravel\Dusk\Browser;
use Facebook\WebDriver\Remote\DesiredCapabilities;
use Facebook\WebDriver\Remote\RemoteWebDriver;

$proxyHost = "www.16yun.cn";
$proxyPort = "5445";
$proxyUser = "16QMSOML";
$proxyPass = "280651";

// 配置代理信息
$proxy = "--proxy-server={$proxyHost}:{$proxyPort}";
$chromeOptions = [
    '--headless',
    '--disable-gpu',
    '--proxy-auth={$proxyUser}:{$proxyPass}',
    $proxy,
];

// 设置Chrome WebDriver
$capabilities = DesiredCapabilities::chrome();
$capabilities->setCapability('chromeOptions', ['args' => $chromeOptions]);

// 启动WebDriver
$driver = RemoteWebDriver::create('http://localhost:9515', $capabilities);

// 创建Dusk实例
$browser = new Browser($driver);

// 访问抖音视频页面
$browser->visit('https: //www.douyin.com/v1234567890');

// 提取视频信息并保存到本地
$title = $browser->text('.video-title');
$likes = $browser->text('.video-likes');
$videoUrl = $browser->attribute('.video-player', 'src');

// 将信息保存到本地文件
$videoInfo = [
    'title' => $title,
    'likes' => $likes,
    'url' => $videoUrl,
];

// 将信息序列化为JSON
$jsonData = json_encode($videoInfo, JSON_PRETTY_PRINT);

// 保存到本地文件
file_put_contents('video_info.json', $jsonData);

如何解析爬取下来的内容
一旦我们成功爬取了抖音视频页面的内容,接下来的关键是如何解析它并提取有用的信息。为此,我们// 查找视频标题
$title = $this->browse(function (Browser $browser) {

return $browser->text('.video-title');

});

// 查找点赞数
$likes = $this->browse(function (Browser $browser) {

return $browser->text('.video-likes');

});js


您可以根据需要使用选择器来提取其他信息,如评论数、视频URL等。
如何保存到本地
一旦我们成功提取了视频信息,接下来的一步是将这些信息保存到本地文件或数据库中。这通常涉及到数据的序列化和存储。
以下是一个示例代码,将视频信息保存到JSON文件中:
'title' => $title,
'likes' => $likes,
'url' => $videoUrl,
// 添加其他信息

];

// 将信息序列化为JSON
$jsonData = json_encode($videoInfo, JSON_PRETTY_PRINT);

// 保存到本地文件
file_put_contents('video_info.json', $jsonData);

您可以根据项目需求将数据保存到不同的存储介质,如数据库或云存储。请注意,这些只是一个基本示例,您可以根据项目需求和网站结构进行修改和扩展。
 
相关文章
|
数据采集 JSON API
深入解析:抖音视频标题的Python爬虫提取方法
深入解析:抖音视频标题的Python爬虫提取方法
EMQ
|
物联网 Linux C语言
在 Windows 平台搭建 MQTT 服务
NanoMQ 有着强大的跨平台和可兼容能力,不仅可以用于以 Linux 为基础的各类平台,也为 Windows 平台提供了 MQTT 服务的新选择。
EMQ
434 87
在 Windows 平台搭建 MQTT 服务
|
自然语言处理 数据可视化 Linux
ElasticSearch安装ik分词器_使用_自定义词典
ElasticSearch安装ik分词器_使用_自定义词典
265 1
|
机器学习/深度学习 运维 搜索推荐
机器学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的定义和说明
在机器学习和深度学习用于异常检测(Anomaly detection)、电子商务(E-commerce)、信息检索(Information retrieval, IR)等领域任务(Task)中,有很多的指标来判断机器学习和深度学习效果的好坏。这些指标有相互权衡的,有相互背向的,所以往往需要根据实际的任务和场景来选择衡量指标。本篇博文对这些指标进行一个梳理。
机器学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的定义和说明
|
关系型数据库 MySQL 编译器
【Qt 数据库 】qt使用mysql的准备工作
【Qt 数据库 】qt使用mysql的准备工作
416 1
|
文字识别 API 语音技术
MacOS平台翻译OCR软件,双管齐下,还可自定义插件,为其添砖加瓦!
MacOS平台翻译OCR软件,双管齐下,还可自定义插件,为其添砖加瓦!
424 1
|
PHP 数据安全/隐私保护
抖音无水印视频解析及代码实现
通过 PHP 代码实现。本文的目标是提供思路,从实用的观点来看,这将提供一个成本相对较低的解决方案。
4631 1
|
JSON IDE 安全
FastAPI 是什么?快速上手指南
FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建基于 Python 的 API。它是一个开源项目,基于 Starlette 和 Pydantic 库构建而成,提供了强大的功能和高效的性能。
FastAPI 是什么?快速上手指南
|
Ubuntu NoSQL Linux
查看linux操作系统版本:Ubuntu?Centos?还是其他?
查看linux操作系统版本:Ubuntu?Centos?还是其他?
26876 2
查看linux操作系统版本:Ubuntu?Centos?还是其他?