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json模块,是python内部的一个模块,可以将python的数据格式 转换为json格式的数据,也可以将json格式的数据转换为python的数据格式。
json格式,是一个数据格式(本质上就是个字符串,常用语网络数据传输)
# Python中的数据类型的格式
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
('wupeiqi',123),
]
# JSON格式
value = '[{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18},["wupeiqi",123]]'
json格式的作用?
跨语言数据传输,例如:
A系统用Python开发,有列表类型和字典类型等。
B系统用Java开发,有数组、map等的类型。
语言不同,基础数据类型格式都不同。
为了方便数据传输,大家约定一个格式:json格式,每种语言都是将自己数据类型转换为json格式,也可以将json格式的数据转换为自己的数据类型。
Python数据类型与json格式的相互转换:
数据类型 -> json ,一般称为:序列化
import json
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]
res = json.dumps(data)
print(res) # '[{"id": 1, "name": "\u6b66\u6c9b\u9f50", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18}]'
res = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(res) # '[{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18}]'
json格式 -> 数据类型,一般称为:反序列化
import json
data_string = '[{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18}]'
data_list = json.loads(data_string)
print(data_list)
写网站,给用户返回json格式数据
安装flask模块,协助我们快速写网站(之前已安装过)
pip3 install flask
使用flask写网站
import json
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
def index():
return "首页"
def users():
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]
return json.dumps(data)
app.add_url_rule('/index/', view_func=index, endpoint='index')
app.add_url_rule('/users/', view_func=users, endpoint='users')
if __name__ == '__main__':
app.run()
发送网络请求,获取json格式数据并处理。
import json
import requests
url = "https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8&sort=recommend&page_limit=5&page_start=20"
res = requests.get(
url=url,
headers={
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"
}
)
# json格式
print(res.text)
# json格式转换为python数据类型
data_dict = json.loads(res.text)
print(data_dict)
python的数据类型转换为 json 格式,对数据类型是有要求的,默认只支持:
+-------------------+---------------+
| Python | JSON |
+===================+===============+
| dict | object |
+-------------------+---------------+
| list, tuple | array |
+-------------------+---------------+
| str | string |
+-------------------+---------------+
| int, float | number |
+-------------------+---------------+
| True | true |
+-------------------+---------------+
| False | false |
+-------------------+---------------+
| None | null |
+-------------------+---------------+
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]
其他类型如果想要支持,需要自定义JSONEncoder
才能实现【目前只需要了解大概意思即可,以后项目开发中用到了还会讲解。】,例如:
import json
from decimal import Decimal
from datetime import datetime
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18, 'size': Decimal("18.99"), 'ctime': datetime.now()},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18, 'size': Decimal("9.99"), 'ctime': datetime.now()},
]
class MyJSONEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, o):
if type(o) == Decimal:
return str(o)
elif type(o) == datetime:
return o.strftime("%Y-%M-%d")
return super().default(o)
res = json.dumps(data, cls=MyJSONEncoder)
print(res)
json模块中常用的是:
json.dumps
,序列化生成一个字符串。
json.loads
,发序列化生成python数据类型。
json.dump
,将数据序列化并写入文件(不常用)
import json
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]
file_object = open('xxx.json', mode='w', encoding='utf-8')
json.dump(data, file_object)
file_object.close()
json.load
,读取文件中的数据并反序列化为python的数据类型(不常用)
import json
file_object = open('xxx.json', mode='r', encoding='utf-8')
data = json.load(file_object)
print(data)
file_object.close()
UTC/GMT:世界时间
本地时间:本地时区的时间。
Python中关于时间处理的模块有两个,分别是time和datetime。
import time
# 获取当前时间戳(自1970-1-1 00:00)
v1 = time.time()
print(v1)
# 时区
v2 = time.timezone
# 停止n秒,再执行后续的代码。
time.sleep(5)
在平时开发过程中的时间一般是以为如下三种格式存在:
datetime
from datetime import datetime, timezone, timedelta
v1 = datetime.now() # 当前本地时间
print(v1)
tz = timezone(timedelta(hours=7)) # 当前东7区时间
v2 = datetime.now(tz)
print(v2)
v3 = datetime.utcnow() # 当前UTC时间
print(v3)
from datetime import datetime, timedelta
v1 = datetime.now()
print(v1)
# 时间的加减
v2 = v1 + timedelta(days=140, minutes=5)
print(v2)
# datetime类型 + timedelta类型
from datetime import datetime, timezone, timedelta
v1 = datetime.now()
print(v1)
v2 = datetime.utcnow() # 当前UTC时间
print(v2)
# datetime之间相减,计算间隔时间(不能相加)
data = v1 - v2
print(data.days, data.seconds / 60 / 60, data.microseconds)
# datetime类型 - datetime类型
# datetime类型 比较 datetime类型
字符串
# 字符串格式的时间 ---> 转换为datetime格式时间
text = "2021-11-11"
v1 = datetime.strptime(text,'%Y-%m-%d') # %Y 年,%m,月份,%d,天。
print(v1)
# datetime格式 ----> 转换为字符串格式
v1 = datetime.now()
val = v1.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(val)
时间戳
# 时间戳格式 --> 转换为datetime格式
ctime = time.time() # 11213245345.123
v1 = datetime.fromtimestamp(ctime)
print(v1)
# datetime格式 ---> 转换为时间戳格式
v1 = datetime.now()
val = v1.timestamp()
print(val)
日志记录,将用户输入的信息写入到文件,文件名格式为年-月-日-时-分.txt
。
from datetime import datetime
while True:
text = input("请输入内容:")
if text.upper() == "Q":
break
current_datetime = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M")
file_name = "{}.txt".format(current_datetime)
with open(file_name, mode='a', encoding='utf-8') as file_object:
file_object.write(text)
file_object.flush()
用户注册,将用户信息写入Excel,其中包含:用户名、密码、注册时间 三列。
import os
import hashlib
from datetime import datetime
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl import workbook
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
FILE_NAME = "db.xlsx"
def md5(origin):
hash_object = hashlib.md5("sdfsdfsdfsd23sd".encode('utf-8'))
hash_object.update(origin.encode('utf-8'))
return hash_object.hexdigest()
def register(username, password):
db_file_path = os.path.join(BASE_DIR, FILE_NAME)
if os.path.exists(db_file_path):
wb = load_workbook(db_file_path)
sheet = wb.worksheets[0]
next_row_position = sheet.max_row + 1
else:
wb = workbook.Workbook()
sheet = wb.worksheets[0]
next_row_position = 1
user = sheet.cell(next_row_position, 1)
user.value = username
pwd = sheet.cell(next_row_position, 2)
pwd.value = md5(password)
ctime = sheet.cell(next_row_position, 3)
ctime.value = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
wb.save(db_file_path)
def run():
while True:
username = input("请输入用户名:")
if username.upper() == "Q":
break
password = input("请输入密码:")
register(username, password)
if __name__ == '__main__':
run()
当给你一大堆文本信息,让你提取其中的指定数据时,可以使用正则来实现。例如:提取文本中的邮箱和手机号
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
phone_list = re.findall("1[3|5|8|9]\d{9}", text)
print(phone_list)
wupeiqi
匹配文本中的wupeiqi
import re
text = "你好wupeiqi,阿斯顿发wupeiqasd 阿士大夫能接受的wupeiqiff"
data_list = re.findall("wupeiqi", text)
print(data_list) # ['wupeiqi', 'wupeiqi'] 可用于计算字符串中某个字符出现的次数
[abc]
匹配a或b或c 字符。
import re
text = "你2b好wupeiqi,阿斯顿发awupeiqasd 阿士大夫a能接受的wffbbupqaceiqiff"
data_list = re.findall("[abc]", text)
print(data_list) # ['b', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c']
import re
text = "你2b好wupeiqi,阿斯顿发awupeiqasd 阿士大夫a能接受的wffbbupqcceiqiff"
data_list = re.findall("q[abc]", text)
print(data_list) # ['qa', 'qc']
[^abc]
匹配除了abc意外的其他字符。
import re
text = "你wffbbupceiqiff"
data_list = re.findall("[^abc]", text)
print(data_list) # ['你', 'w', 'f', 'f', 'u', 'p', 'e', 'i', 'q', 'i', 'f', 'f']
[a-z]
匹配a~z的任意字符( [0-9]也可以 )。
import re
text = "alexrootrootadmin"
data_list = re.findall("t[a-z]", text)
print(data_list) # ['tr', 'ta']
.
代指除换行符以外的任意字符。
import re
text = "alexraotrootadmin"
data_list = re.findall("r.o", text)
print(data_list) # ['rao', 'roo']
import re
text = "alexraotrootadmin"
data_list = re.findall("r.+o", text) # 贪婪匹配
print(data_list) # ['raotroo']
import re
text = "alexraotrootadmin"
data_list = re.findall("r.+?o", text) # 非贪婪匹配
print(data_list) # ['rao']
\w
代指字母或数字或下划线(汉字)。
import re
text = "北京武沛alex齐北 京武沛alex齐"
data_list = re.findall("武\w+x", text)
print(data_list) # ['武沛alex', '武沛alex']
\d
代指数字
import re
text = "root-ad32min-add3-admd1in"
data_list = re.findall("d\d", text)
print(data_list) # ['d3', 'd3', 'd1']
import re
text = "root-ad32min-add3-admd1in"
data_list = re.findall("d\d+", text)
print(data_list) # ['d32', 'd3', 'd1']
\s
代指任意的空白符,包括空格、制表符等。
import re
text = "root admin add admin"
data_list = re.findall("a\w+\s\w+", text)
print(data_list) # ['admin add']
*
重复0次或更多次
import re
text = "他是大B个,确实是个大2B。"
data_list = re.findall("大2*B", text)
print(data_list) # ['大B', '大2B']
+
重复1次或更多次
import re
text = "他是大B个,确实是个大2B,大3B,大66666B。"
data_list = re.findall("大\d+B", text)
print(data_list) # ['大2B', '大3B', '大66666B']
?
重复0次或1次
import re
text = "他是大B个,确实是个大2B,大3B,大66666B。"
data_list = re.findall("大\d?B", text)
print(data_list) # ['大B', '大2B', '大3B']
{n}
重复n次
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
data_list = re.findall("151312\d{5}", text)
print(data_list) # ['15131255789']
{n,}
重复n次或更多次
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
data_list = re.findall("\d{9,}", text)
print(data_list) # ['442662578', '15131255789']
{n,m}
重复n到m次
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
data_list = re.findall("\d{10,15}", text)
print(data_list) # ['15131255789']
提取数据区域
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
data_list = re.findall("15131(2\d{5})", text)
print(data_list) # ['255789']
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来15131266666呀"
data_list = re.findall("15(13)1(2\d{5})", text)
print(data_list) # [ ('13', '255789') ]
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
data_list = re.findall("(15131(2\d{5}))", text)
print(data_list) # [('15131255789', '255789')]
获取指定区域 + 或条件
import re
text = "楼主15131root太牛15131alex逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
data_list = re.findall("15131(2\d{5}|r\w+太)", text)
print(data_list) # ['root太', '255789']
import re
text = "楼主15131root太牛15131alex逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
data_list = re.findall("(15131(2\d{5}|r\w+太))", text)
print(data_list) # [('15131root太', 'root太'), ('15131255789', '255789')]
利用正则匹配QQ号码
[1-9]\d{4,}
身份证号码
import re
text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.findall("\d{17}[\dX]", text) # [abc]
print(data_list) # ['130429191912015219', '13042919591219521X']
import re
text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.findall("\d{17}(\d|X)", text)
print(data_list) # ['9', 'X']
import re
text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.findall("(\d{17}(\d|X))", text)
print(data_list) # [('130429191912015219', '9'), ('13042919591219521X', 'X')]
import re
text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.findall("(\d{6})(\d{4})(\d{2})(\d{2})(\d{3})([0-9]|X)", text)
print(data_list) # [('130429', '1919', '12', '01', '521', '9'), ('130429', '1959', '12', '19', '521', 'X')]
手机号
import re
text = "我的手机哈是15133377892,你的手机号是1171123啊?"
data_list = re.findall("1[3-9]\d{9}", text)
print(data_list) # ['15133377892']
邮箱地址
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
email_list = re.findall("\w+@\w+\.\w+",text)
print(email_list) # ['[email protected]和xxxxx']
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
email_list = re.findall("[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+\.[a-zA-Z0-9_-]+", text, re.ASCII)
print(email_list) # ['[email protected]', '[email protected]']
import re
text = "楼主太牛逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
email_list = re.findall("\w+@\w+\.\w+", text, re.ASCII)
print(email_list) # ['[email protected]', '[email protected]']
import re
text = "楼主太牛[email protected]逼了,在线想要 [email protected]和[email protected]谢谢楼主,手机号也可15131255789,搞起来呀"
email_list = re.findall("(\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*)", text, re.ASCII)
print(email_list) # [('[email protected]', '-2578', '', ''), ('[email protected]', '', '', '')]
补充代码,实现获取页面上的所有评论(已实现),并提取里面的邮箱。
# 先安装两个模块
pip3 install requests
pip3 install beautifulsoup4
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get(
url="https://www.douban.com/group/topic/79870081/",
headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36',
}
)
bs_object = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
comment_object_list = bs_object.find_all("p", attrs={"class": "reply-content"})
for comment_object in comment_object_list:
text = comment_object.text
print(text)
# 请继续补充代码,提取text中的邮箱地址
上述示例中都是去一段文本中提取数据,只要文本中存在即可。
但,如果要求用户输入的内容必须是指定的内容开头和结尾,比就需要用到如下两个字符。
^
开始$
结束import re
text = "啊[email protected]我靠"
email_list = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
print(email_list) # []
import re
text = "[email protected]"
email_list = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
print(email_list) # ['[email protected]']
这种一般用于对用户输入数据格式的校验比较多,例如:
import re
text = input("请输入邮箱:")
email = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
if not email:
print("邮箱格式错误")
else:
print(email)
由于正则表达式中 * . \ { } ( )
等都具有特殊的含义,所以如果想要在正则中匹配这种指定的字符,需要转义,例如:
import re
text = "我是你{5}爸爸"
data = re.findall("你{5}爸", text)
print(data) # []
import re
text = "我是你{5}爸爸"
data = re.findall("你\{5\}爸", text)
print(data)
python中提供了re模块,可以处理正则表达式并对文本进行处理。
findall,获取匹配到的所有数据
import re
text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.findall("(\d{6})(\d{4})(\d{2})(\d{2})(\d{3})([0-9]|X)", text)
print(data_list) # [('130429', '1919', '12', '01', '521', '9'), ('130429', '1959', '12', '19', '521', 'X')]
match,从起始位置开始匹配,匹配成功返回一个对象,未匹配成功返回None
import re
text = "大小逗2B最逗3B欢乐"
data = re.match("逗\dB", text)
print(data) # None
import re
text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.match("逗\dB", text)
if data:
content = data.group() # "逗2B"
print(content)
search,浏览整个字符串去匹配第一个,未匹配成功返回None
import re
text = "大小逗2B最逗3B欢乐"
data = re.search("逗\dB", text)
if data:
print(data.group()) # "逗2B"
sub,替换匹配成功的位置
import re
text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.sub("\dB", "沙雕", text)
print(data) # 逗沙雕最逗沙雕欢乐
import re
text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.sub("\dB", "沙雕", text, 1)
print(data) # 逗沙雕最逗3B欢乐
split,根据匹配成功的位置分割
import re
text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.split("\dB", text)
print(data) # ['逗', '最逗', '欢乐']
import re
text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.split("\dB", text, 1)
print(data) # ['逗', '最逗3B欢乐']
finditer
import re
text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.finditer("\dB", text)
for item in data:
print(item.group())
import re
text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.finditer("(?P\dB)" , text) # 命名分组
for item in data:
print(item.groupdict())
text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.finditer("\d{6}(?P\d{4})(?P\d{2})(?P\d{2})\d{3}[\d|X]" , text)
for item in data_list:
info_dict = item.groupdict()
print(info_dict)
到此,关于最常见的内置模块就全部讲完了(共11个),现阶段只需要掌握这些模块的使用即可,在后续的课程和练习题中也会涉及到一起其他内置模块。
现阶段,我们在开发一些程序时(终端运行),应该遵循一些结构的规范,让你的系统更加专业。
当基于python开发简单应用时(一个py文件就能搞定),需要注意如下几点。
"""
文件注释
"""
import re
import random
import requests
from openpyxl import load_workbook
DB = "XXX"
def do_something():
""" 函数注释 """
# TODO 待完成时,下一期实现xxx功能
for i in range(10):
pass
def run():
""" 函数注释 """
# 对功能代码进行注释
text = input(">>>")
print(text)
if __name__ == '__main__':
run()
新创建一个项目,假设名字叫 【crm】,可以创建如下文件和文件夹来存放代码和数据。
crm
├── app.py 文件,程序的主文件(尽量精简)
├── config.py 文件,配置文件(放相关配置信息,代码中读取配置信息,如果想要修改配置,即可以在此修改,不用再去代码中逐一修改了)
├── db 文件夹,存放数据
├── files 文件夹,存放文件
├── src 包,业务处理的代码
└── utils 包,公共功能
示例程序见附件:crm.zip
新创建项目,假设名称叫【killer】,可以创建如下文件和文件夹来存放代码和数据。
killer
├── bin 文件夹,存放多个主文件(可运行)
│ ├── app1.py
│ └── app2.py
├── config 包,配置文件
│ ├── __init__.py
│ └── settings.py
├── db 文件夹,存放数据
├── files 文件夹,存放文件
├── src 包,业务代码
│ └── __init__.py
└── utils 包,公共功能
└── __init__.py
示例程序见附件:killer.zip
有video.csv视频库文件,其中有999条短视频数据,格式如下:【 video.csv 文件已为大家提供好,在day15课件目录下。 】
项目的核心功能有:
分页看新闻(每页显示10条),提示用户输入页码,根据页码显示指定页面的数据。
搜索专区
id=1715025
,筛选出id等于1715025的视频(video.csv的第一列)。key=文本
,模糊搜索,筛选包含关键字的所有新闻(video.csv的第二列)。下载专区
用户输入视频id,根据id找到对应的mp4视频下载地址,然后下载视频到项目的files目录。
视频的文件名为:视频id-年-月-日-时-分-秒.mp4
视频下载代码示例
import requests
res = requests.get(
url='https://video.pearvideo.com/mp4/adshort/20210105/cont-1715046-15562045_adpkg-ad_hd.mp4'
)
# 视频总大小(字节)
file_size = int(res.headers['Content-Length'])
download_size = 0
with open('xxx.mp4', mode='wb') as file_object:
# 分块读取下载的视频文件(最多一次读128字节),并逐一写入到文件中。 len(chunk)表示实际读取到每块的视频文件大小。
for chunk in res.iter_content(128):
download_size += len(chunk)
file_object.write(chunk)
file_object.flush()
message = "视频总大小为:{}字节,已下载{}字节。".format(file_size, download_size)
print(message)
file_object.close()
res.close()
下载的过程中,输出已下载的百分比,示例代码如下:
import time
print("正在下载中...")
for i in range(101):
text = "\r{}%".format(i)
print(text, end="")
time.sleep(0.2)
print("\n下载完成")
自动采集梨视频1000条资讯的爬虫脚本。梨视频平台系统更新后可能会导致下载失败,到时候需根据平台调整再来修改代码。
"""
下载梨视频的:视频ID,视频标题,视频URL地址 并写入到本次 video.csv 文件中。
运行此脚本需要预先安装:
pip install request
pip install beautifulsoup4
"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_mp4_url(video_id):
data = requests.get(
url="https://www.pearvideo.com/videoStatus.jsp?contId={}".format(video_id),
headers={
"Referer": "https://www.pearvideo.com/video_{}".format(video_id),
}
)
response = data.json()
image_url = response['videoInfo']['video_image']
video_url = response['videoInfo']['videos']['srcUrl']
middle = image_url.rsplit('/', 1)[-1].rsplit('-', 1)[0]
before, after = video_url.rsplit('/', 1)
suffix = after.split('-', 1)[-1]
url = "{}/{}-{}".format(before, middle, suffix)
return url
def download_video():
file_object = open('video.csv', mode='w', encoding='utf-8')
count = 0
while count <= 999:
res = requests.get(
url="https://www.pearvideo.com/category_loading.jsp?reqType=14&categoryId=&start={}".format(count)
)
bs = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
a_list = bs.find_all("a", attrs={'class': "vervideo-lilink"})
for tag in a_list:
title = tag.find('div', attrs={'class': "vervideo-title"}).text.strip()
video_id = tag.get('href').split('_')[-1]
mp4_url = get_mp4_url(video_id)
row = "{},{},{}\n".format(video_id, title, mp4_url)
file_object.write(row)
file_object.flush()
count += 1
message = "已下载{}个".format(count)
print(message)
file_object.close()
if __name__ == '__main__':
download_video()