如何实现python爬虫爬取视频时实现实时进度条显示
作者:knighthood2001 发布时间:2022-07-01 04:17:12
前言:
在爬取并下载网页上的视频的时候,我们需要实时进度条,这可以帮助我们更直观的看到视频的下载进度。
一、全部代码展示
from contextlib import closing
from requests import get
url = 'https://v26-web.douyinvod.com/57cdd29ee3a718825bf7b1b14d63955b/615d475f/video/tos/cn/tos-cn-ve-15/72c47fb481464cfda3d415b9759aade7/?a=6383&br=2192&bt=2192&cd=0%7C0%7C0&ch=26&cr=0&cs=0&cv=1&dr=0&ds=4&er=&ft=jal9wj--bz7ThWG4S1ct&l=021633499366600fdbddc0200fff0030a92169a000000490f5507&lr=all&mime_type=video_mp4&net=0&pl=0&qs=0&rc=ank7OzU6ZnRkNjMzNGkzM0ApNmY4aGU8MzwzNzo3ZjNpZWdiYXBtcjQwLXNgLS1kLTBzczYtNS0tMmE1Xi82Yy9gLTE6Yw%3D%3D&vl=&vr='
with closing(get(url, stream=True)) as response:
chunk_size = 1024 # 单次请求最大值
# response.headers['content-length']得到的数据类型是str而不是int
content_size = int(response.headers['content-length']) # 文件总大小
data_count = 0 # 当前已传输的大小
with open('文件名.mp4', "wb") as file:
for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
file.write(data)
done_block = int((data_count / content_size) * 50)
# 已经下载的文件大小
data_count = data_count + len(data)
# 实时进度条进度
now_jd = (data_count / content_size) * 100
# %% 表示%
print("\r [%s%s] %d%% " % (done_block * '█', ' ' * (50 - 1 - done_block), now_jd), end=" ")
注:上面的url已过期,需要各位自己去找网页上的视频url
二、解释
1.with closing
我们在日常读取文件资源时,经常会用到with open() as f:的句子。
但是使用with语句的时候是需要条件的,任何对象,只要正确实现了上下文管理,就可以使用with语句,实现上下文管理是通过__enter__
和__exit__
这两个方法实现的。
with用法(没有实现上下文管理)
class Door():
def open(self):
print('Door is opened')
def close(self):
print('Door is closed')
with Door() as d:
d.open()
d.close()
结果报错了:
with用法(实现上下文管理)
用__enter__
和__exit__实现了上下文管理
class Door():
def open(self):
print('Door is opened')
def close(self):
print('Door is closed')
with Door() as d:
d.open()
d.close()
结果没报错:
closing用法(完美解决上述问题)
一个对象没有实现上下文,我们就不能把它用于with
语句。这个时候,可以用contextlib中的
closing()
来把该对象变为上下文对象。
class Door():
def __enter__(self):
print('Begin')
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
if exc_type:
print('Error')
else:
print('End')
def open(self):
print('Door is opened')
def close(self):
print('Door is closed')
with Door() as d:
d.open()
d.close()
例如:用with语句使用requests中的get(url)
也就是本文中的案例,使用with closing()下载视频(在网页中)
2.文件流stream
想象一下,如果把文件读取比作向池子里抽水,同步会阻塞程序,异步会等待结果,如果池子非常大呢?
因此有了文件流,它就好比你一边抽一边取,不用等池子满了再用,
所以对于一些大型文件(几个G的视频)一般会用到这个参数。(对小型文件也可以使用)
3.response.headers['content-length']
这表示获取文件的总大小,但是它得到的结果的数据类型是str而不是int,因此需要进行数据类型转换。
4.response.iter_content()
该方法一般用于从网上下载文件和网页(需要用到requests.get(url))
其中chunk_size表示单次请求最大值。
5.\r和%
\r表示回车(回到行首)
%是一种占位符
而对于%%,第一个%起到了转义的作用,使结果输出为百分号%
三、结果展示
四、总结
我之前看了许多的进度条,这些进度条都能动,但是满足不了根据文件内容进行加载(里面的参数要么都定死了,要么就与文件大小无关),不能做到真正的交互功能,这次的进度条就很好的展示了,大家可以去试试!!
这次下载视频展示进度条是争对一个url,大家可以将它加到你的爬虫的循环中,这样就能在爬每个视频的时候展示实时进度条了!!
来源:https://blog.csdn.net/knighthood2001/article/details/120624571


猜你喜欢
- 1.whl包whl格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件。使得可以在不具备编译环境的情况下,选择适合自己的py
- python列表变量可以存储一个元素,而列表是一个大容器,可以存储N多个元素,程序可以方便的对这些数据进行整体操作(可以存储多个不同的数据类
- Vue中keep-alive的使用我总结的有两种方式应用:首先简述一下keep-alive的作用,kee-alive可以缓存不活动的的组件。
- [Q]怎么样查询特殊字符,如通配符%与_ [Q]如何插入单引号到数据库表中 [Q]怎样设置事务一致性 [Q]怎么样利用光标更新数据 [Q]怎
- 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~func main() { var a chan string a =mak
- 1.定义帕累托图:是一种特殊的直方图, 在项目管理知识体系中属于质量管理的工具。 它可以帮助观众了解哪些因素对结果影响最大。它基于帕累托原则
- 本文实例讲述了Python实现查找两个字典相同点的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:问题:寻找两个字典中间相同的地方(相同的键、相同的值
- 一、前言恭喜你,学明白类,你已经学会所有基本知识了。这章算是一个娱乐篇,十分简单,了解一下pyautogui模块,这算是比较好学还趣味性十足
- 前言:今天我来分享几个好用到爆的Pycharm插件,在安装上之后,你的编程效率、工作效率都能够得到极大地提升。一、安装方法插件的安装方法一点
- 这篇文章主要介绍了一种简单的MySQL数据库安装方法,详细内容请大家参考下文:虽然安装MySQL数据库的文章很多,但是我看后感觉对于初学者来
- Go-操作redis安装golang操作redis的客户端包有多个比如redigo、go-redis,github上Star最多的莫属red
- 由于想要使用pycharm连接Window子系统Ubuntu进行开发,找了很多教程都不够详细,花了点儿时间,最后配置成功。将pycharm连
- 第一种:i=0sum=0a=0while i<102: if i>=1 and i%4==1: sum+=i eli
- 数据库对象表时存储和操作数据的逻辑结构,而数据库对象存储过程和函数,则是用来实现将一组关于表操作的sql语句当作一个整体来执行。在数据库系统
- 一、vim python自动补全插件:pydiction 可以实现下面python代码的自动补全:1.简单python关键词补全 2.pyt
- 本文实例讲述了JavaScript DOM节点操作方法。分享给大家供大家参考,具体如下:使用DOM可以新建HTML元素,也可以删除已有的HT
- Pandas处理CSV文件,分为以下几步:读取Pandas文件统计列值出现的次数筛选特定列值遍历数据行绘制直方图(柱状图)读取Pandas文
- 简介testify可以说是最流行的(从 GitHub star 数来看)Go 语言测试库了。testify提供了很多方便的函数帮助我们做as
- 最近使用工作需要,使用了Navicat8.2版本,发现备份数据都是默认存储在C盘,这个就比较郁闷了。重做系统忘记转移了。那不就死定了?找了一
- 下面有两种方法都可以:import numpy as npa=np.asarray([[10,20],[101,201]])# a=a[:,