一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取电影天堂视频下载链接

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介:

【一、项目背景】

相信大家都有一种头疼的体验,要下载电影特别费劲,对吧?要一部一部的下载,而且不能直观的知道最近电影更新的状态。

今天小编以电影天堂为例,带大家更直观的去看自己喜欢的电影,并且下载下来。

【二、项目准备】

首先 我们第一步我们要安装一个Pycharm的软件。Pycharm软件安装可以看这篇教程:Python环境搭建—安利Python小白的Python和Pycharm安装详细教程。

电影天堂网的网址:

https://www.ygdy8.net/html/gndy/dyzz/list_23_1.html
我们需要下载几个库,怎么下载呢?首先打开Pycharm点击File再点开setting。

打开后会出现这个界面点击你的项目名字(project:(你的项目名字))project interpreter点击加号下载我们需要的库本项目需要(requests,requests,time,re模块),如下图所示。

如果不会加载解释器的话,可以参考这篇手把手教程:安装好Pycharm后如何配置Python解释器简易教程。

如果还缺少相应库的话,可以按照如下方式进行下载和安装。

【三、项目实施】

我们需要(requests,requests,time,re模块 ),如下图所示。
用封装方法去实现各个部分功能。首先要写一个框架 :构造一个类FilmSky 然后定义一个—init方法里继承(self),再定义一个主方法(main)。最后实现这个main方法。代码如下:
这个time是用于防止反爬,设置的时间延时。

 首先我们来分析一下这个网址下一页得到特点。
通过点击了三页我们会发现地址都是在原有的基础上“23—3,4,5”这样的变化。

我们可以用{}去代替变化的值就像这样:

https://www.ygdy8.net/html/gndy/dyzz/list_23_{}.html

这样我们在inti方法初始化url地址和构造请求头。
在主方法main函数里边用for循环实现遍历网址。
得到下图这样的结果:
说明你已经成功一半了加油!!

现在我们需要对这些网址发生请求,为了更直观的看出来,我们用一个类写。

我们用requests发生请求 这个网站的编码是gbk (怎么看网站的编码?)。

打开一个网站右键检查在header的标签,以这个网站为例,可以看到charset=“gb312”。

这个gb2312就是编码 我们常见的编码方式有2种(utf_8,  gbk)。
我们可以验证一下是不是真的请求到了。使用Print(html)看到这个结果(一个完整的html网页)说明请求成功。
我们再定义这个方法(对我们的网页代码进行解析)。

我们用正则表达式 来解析数据 我们右键检查可以看到我们要的网站在table里面的<tr>标签的<b>标签的<a>标签的href。
所以我们可以先找到table,一层一层的去找,可以参考一下下面的图。
正则表达式就是(.*?)里面就是你想要得到的内容,“.*?”就是可以省略其中的标签,取到你想要地区那一层。for循环遍历得到每个网址,点击这些网址我们要对二级页面发生请求,并解析它。

因为在网页网址上的链接有一些是空的 ,所有这样会导致电影下载的链接不匹配。所以我们要加个判断,如果下载链接的长度大于0那么就照常显示,否则就给它一个空值,这样就不会不对应了。最后返回这个结果,如下图所示。
点开第二级页面如图右键点击下载链接,如下图所示:
我们用正则表达式解析 得到我们下载链接地址,如下图所示:
看去了不是很美观,我们把链接处理一下,如下图所示:
得到结果,如下图所示:
最后我们用把数据保存在一个字典加上下载链接和电影名字:
最后我们优化一下请求的代码有点重复 我们优化一下;

用一个值去保存说明请求头的内容以后请求我们只有调用这个方法进行请求就好,如下图所示:
程序运行之后可以看到效果图,如下图所示:
点击蓝色的链接就可以这个下载(要下载迅雷 迅雷下载更快哇)

这样是不是能够更直观的看出你要电影啦?点击即可下载噢!

【五、总结】

1. 本文基于Python网络爬虫技术,提供了一种更直观的去看自己喜欢的电影并且方便下载的方式。

2. 不建议抓取太多,容易使得服务器负载。

3. 需要本文代码的话,后台回复“电影天堂”四个字即可获取。
相关文章
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
47 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
18天前
|
开发者 Python
Python Socket编程:不只是基础,更有进阶秘籍,让你的网络应用飞起来!
在数字时代,网络应用成为连接世界的桥梁。Python凭借简洁的语法和丰富的库支持,成为开发高效网络应用的首选。本文通过实时聊天室案例,介绍Python Socket编程的基础与进阶技巧。基础篇涵盖服务器和客户端的建立与数据交换;进阶篇则探讨多线程与异步IO优化方案,助力提升应用性能。通过本案例,你将掌握Socket编程的核心技能,推动网络应用飞得更高、更远。
32 1
|
18天前
|
数据采集 JavaScript C#
C#图像爬虫实战:从Walmart网站下载图片
C#图像爬虫实战:从Walmart网站下载图片
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
66 21
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
60 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
1天前
|
数据采集 存储 JavaScript
构建你的第一个Python网络爬虫
【9月更文挑战第34天】在数字信息泛滥的时代,快速有效地获取和处理数据成为一项重要技能。本文将引导读者通过Python编写一个简易的网络爬虫,实现自动化地从网页上抓取数据。我们将一步步走过代码的编写过程,并探讨如何避免常见陷阱。无论你是编程新手还是想扩展你的技术工具箱,这篇文章都将为你提供有价值的指导。
30 18
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
44 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
24 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 网络安全
使用Python实现深度学习模型:智能网络安全威胁检测
使用Python实现深度学习模型:智能网络安全威胁检测
33 5
|
11天前
|
数据采集 存储 JavaScript
构建您的第一个Python网络爬虫:抓取、解析与存储数据
【9月更文挑战第24天】在数字时代,数据是新的金矿。本文将引导您使用Python编写一个简单的网络爬虫,从互联网上自动抓取信息。我们将介绍如何使用requests库获取网页内容,BeautifulSoup进行HTML解析,以及如何将数据存储到文件或数据库中。无论您是数据分析师、研究人员还是对编程感兴趣的新手,这篇文章都将为您提供一个实用的入门指南。拿起键盘,让我们开始挖掘互联网的宝藏吧!
下一篇
无影云桌面