day15 内置模块和开发规范

目标：掌握常见的内置模块的使用及了解软件开发的规范。

今日概要：

内置模块
- json
- time
- datetime
- re
开发规范
- 主文件
- 配置文件
- 数据
- 附件
- 业务代码

1. 内置模块

1.1 json

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]]'

1.1.1 核心功能

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)

练习题

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）
1
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)

1.1.2 类型要求

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)

1.1.3 其他功能

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()

1.2 时间处理

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。

1.2.1 time

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)

1.2.2 datetime

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)

练习题

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()

1.3 正则表达式相关

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 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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)

1.3.1 正则表达式

1. 字符相关

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']

2. 数量相关

* 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 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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']

3. 括号（分组）

提取数据区域

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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')]

练习题

利用正则匹配QQ号码
1
[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 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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) # ['442662578@qq.com和xxxxx']

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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) # ['442662578@qq.com', 'xxxxx@live.com']

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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) # ['442662578@qq.com', 'xxxxx@live.com']

import re

text = "楼主太牛44266-2578@qq.com逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com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) # [('44266-2578@qq.com', '-2578', '', ''), ('xxxxx@live.com', '', '', '')]

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。

1
2
3

# 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

4. 起始和结束

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442662578@qq.com我靠"
email_list = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
print(email_list) # []

import re

text = "442662578@qq.com"
email_list = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
print(email_list) # ['442662578@qq.com']

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)

5. 特殊字符

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)

1.3.2 re模块

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<xx>\dB)", text)  # 命名分组
for item in data:
    print(item.groupdict())

text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.finditer("\d{6}(?P<year>\d{4})(?P<month>\d{2})(?P<day>\d{2})\d{3}[\d|X]", text)
for item in data_list:
    info_dict = item.groupdict()
    print(info_dict)

小结

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。

os
shutil
sys
random
hashlib
configparser
xml
json
time
datetime
re

2. 项目开发规范

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。

2.1 单文件应用

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()

2.2 单可执行文件

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

2.3 多可执行文件

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

总结

json格式和json模块
json模块处理特殊的数据类型
datetime格式与字符串、时间戳以及相关之间的转换。
datetime格式时间与timedelta的加减。
两个datetime相减可以计算时间间隔，得到的是一个timedelta格式的时间。
了解正则表达式的编写方式和python中re模块的使用。
项目开发规范。

作业：开发短视频资讯平台

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。
- 提示用户输入页码，根据页码显示指定页面的数据。
- 当用户输入的页码不存在时，默认显示第1页
搜索专区
- 用户输入关键字，根据关键词筛选出所有匹配成功的短视频资讯。
- 支持的搜索两种搜索格式：
  - 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")

附赠

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()