Программирование на Python и Objective-C в Mac OS

Программирование на Python и Objective-C под Mac OS и для iPhone / iPod Touch

Парсинг видео youtube: Парсинг YouTube, включая подгружаемые данные, без YouTube API / Хабр

Содержание

Парсинг YouTube, включая подгружаемые данные, без YouTube API / Хабр

Вступление

Чтобы подгрузить данные контента на ютубе, обычно используют либо Selenium, либо YouTube API. Однако везде есть свои минусы.

  1. Selenium слишком медленный для парсинга. Представьте себе парсинг плейлиста из ~1000 роликов селениумом.
  2. YouTube API, конечно, наилучший вариант, если у вас какое-то свое приложение или проект, но там требуется зарегистрировать приложение и т.д. В «пробной» версии вам нужно постоянно авторизовываться для использования апи, еще там присутствует быстро заканчиваемая квота.
  3. В нашем методе, я бы сказал, очень сложные структуры данных, выдаваемыми ютубом. Особенно нестабильно работает парсинг поиска ютуб.

Как подгружать данные на ютубе?

Для этого есть токен, который можно найти в html коде страницы. Потом в дальнейшем его используем, как параметр для запроса к ютубу, выдающему нам новый контент. Сам ютуб прогружает контент с помощью запроса, где как раз используется этот токен.

Там есть дополнительные исходящие параметры, которые нам будут нужны в следующем шаге.

Получение токена через скрипт

Составляем параметр headers для запроса к ютубу. Помимо user-agent вставляем два дополнительных, которые вы видите ниже.

headers = {
    'User-Agent': 'Вы можете взять свой или сгенерировать онлайн, но возможно он не будет работать',
    'x-youtube-client-name': '1',
    'x-youtube-client-version': '2.20200529.02.01'
}

Делаем запрос с помощью библиотеки requests. Ставляете ссылку на страницу, которую нужно прогрузить, а также добавляете headers.

token_page = requests.get(url, headers=headers)

Токен невозможно найти парсерами, т.к он спрятан в тэге script. Чтобы сохранить его в переменную, я прописываю такой некрасивый код:

nextDataToken = token_page.text.split('"nextContinuationData":{"continuation":"')[1].split('","')[0]

Обычно это токен длиной 80 символов.

Делаем запрос на получение контента

service = 'https://www.youtube.com/browse_ajax'
params = {
"ctoken": nextDataToken,
"continuation": nextDataToken
}
r = requests.post(service, params=params, headers=headers)

Разные типы подгружаемых данных имеют разные service ссылки. Наша подойдет для плейлистов и видео с каналов.

Данные Ютуб присылает в json формате. Поэтому пишем r.json(), но вам прилетит список, нам нужен второй элемент списка, поэтому r.json()[1]. Далее у нас уже имеются данные. Остается парсить.

Парсинг json ответа

Можно увидеть длинные цепочки словарей, но мы их сократим, чтобы было более менее понятно.

r_jsonResponse = r_json['response']
dataContainer = r_jsonResponse["continuationContents"]["playlistVideoListContinuation"]
nextDataToken = dataContainer["continuations"][0]["nextContinuationData"]["continuation"]

Здесь мы получаем новый токен для дальнейшего запроса. Если подгружаемые данные закончились, то токена вы не увидите.

for content in dataContainer["contents"]:
	videoId = content['playlistVideoRenderer']['videoId']

Вот так можно извлечь id видеоролика, дописав шаблонную часть, вы получите ссылку на видеоролик.

Чтобы получить следующие данные, вы должны проделать тоже самое — запрос токеном, парсинг и потом снова.

Полностью рабочий код выглядит вот так:

import requests, json

url = input('url: ')
headers = {
		"User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.122 Safari/537.36",
		'x-youtube-client-name': '1',
		'x-youtube-client-version': '2.20200429.03.00',
		}
token_page = requests.get(url, headers=headers)
nextDataToken = token_page.text.split('"nextContinuationData":{"continuation":"')[1].split('","')[0]
sleep = False #Цикл будет завершен, когда не будет токенов
ids = []
while not sleep:
	service = 'https://www.youtube.com/browse_ajax'
	params = {
	"ctoken": nextDataToken,
	"continuation": nextDataToken
	}
	r = requests.post(service, params=params, headers=headers)
	r_json = r.json()[1]
	r_jsonResponse = r_json['response']
	dataContainer = r_jsonResponse["continuationContents"]["playlistVideoListContinuation"]
	try: #пробуем найти токен
		nextDataToken = dataContainer["continuations"][0]["nextContinuationData"]["continuation"]
	except:
                #токен не найден. Значит, далее запроса не будет. Остается собрать оставшийся контент
		sleep = True
	for content in dataContainer["contents"]:
		videoId = content['playlistVideoRenderer']['videoId']
		ids.append(videoId)
print(len(ids))

Вы можете посмотреть мои парсеры каналов, плейлистов, видеороликов Ютуба на GitHub

.

Простой парсер для youtube в гугл таблицах / Хабр

Предыстория

Появилась задача собрать данные по 2000+ youtube видео, из которых необходимо было извлечь название видео, канала и язык.

Функция IMPORTXML, с помощью которой можно выполнять парсинг с сайтов, — не помогла, поскольку, как оказалось в дальнейшем, youtube хранит данные в JSON файлах. Перебирать руками такое количество видео не хотелось и я начал искать способы как автоматизировать или хотя бы упростить эту задачу.


Нашел старую статью 15 года на Хабре, в которой описано как получить количество просмотров видео, но с момента ее публикации youtube обновил API и мне необходимо было получить немного другие данные.

В процессе решения задачи с помощью youtube API и гугл таблиц получилось не только извлечь данные по заранее подготовленному списку видео URL, но также парсить выдачу youtube по ключевому слову.

Находясь в дичайшем восторге от результата, я решил поделиться своим опытом и описать процесс немного подробнее.

Сам метод конечно же не идеален. Его можно охарактеризовать как простое решение на очень скорую руку. Но пока не начал изучать Python (надеюсь этот день рано или поздно настанет) приходится все делать по старинке в таблицах.

Подготовка

Для работы парсера, как и в оригинальной статье, нам понадобится скрипт ImportJSON и youtube API.

ImportJSON

Скачиваем скрипт с

github

и устанавливаем в таблицу через инструменты >> редактор скриптов.

Youtube API

Получаем свой API — ключ

Youtube Data API V3

в библиотеке и создаем под него учетные данные. Предварительно, конечно же, делаем учетную запись, если еще не зарегистрированы в google cloud.

Информация о видео хранится в JSON файле, который доступен по ссылке:

www.googleapis.com/youtube/v3/videos?id={Video_ID}&key={API_Key}&part={Part_Parametr}

где

Video_ID

— идентификатор видео

API_Key

— ключ API который вы получите в консоли

Part_Parametr

— часть файла в которой хранится информация

Части файла могут быть нескольких видов:

snippet

— содержится практически вся базовая информация о видео:

1. дата публикации

2. название видео

3. название канала

4. идентификатор канала

5. описание под видео (Description)

6. категория видео (номер)

7. теги

contentDetails

— содержит продолжительность и разрешение видео.

topicDetails

— содержит категорию видео в виде ссылки на википедию с названием категории, однако этот раздел не всегда бывает заполнен.

statistics

1. просмотры

2. количество комментариев

3. лайки

4. дизлайки

В целом это основные части, которые могут вам понадобиться, но полный список, если что, есть

в справке

.

Получение данных по списку URL

Рассмотрим работу парсера на примере обзора

badcomedian

. Для того чтобы получить информацию о видео нам нужен только его идентификатор (

Video_ID

), в данном случае это

EOWa0fmSGs8

.

Получаем и структурируем информацию при помощи формулы ImportJSON и языка запросов XPath.

Так выглядит JSON файл на сервере:

Формула для получения количества просмотров в таблицах:

=ImportJSON(»https://www.googleapis.com/youtube/v3/videos?id=EOWa0fmSGs8&key={API_Key}&part=statistics»; «/items/statistics/viewCount»; »noHeaders»)

В принципе, XPath можно и не использовать в запросе, но тогда вы получите все содержимое JSON файла, без сегментации по параметрам. Создав необходимое количество формул с XPath параметрами вы получите только нужные данные, которые будет легче обрабатывать.

Получение списка видео по ключевому запросу

Принцип парсинга выдачи такой же, как и в примере выше, но немного меняется структура запроса.

В данном случае JSON файл с результатами выдачи по видео находится по ссылке

www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=snippet&q={Your_Query}&type=video&key={API_Key}

где параметр type указывает на то, что именно мы получим на выходе:

type=video — список видео релевантных запросу
type=channel — список каналов
type=playlist — список плейлистов

Также дополнительно в запросе можно указывать:

1. дату публикации или диапазон дат

2. регион и язык поиска

3. продолжительность видео

4. количество результатов (по умолчанию 5, максимальное 50) и т.д.

Полный список параметров и конструктор запросов есть по ссылке.

Чтобы получить список ID по запросу badcomedian используем формулу:

=ImportJSON(» www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=snippet&q=badcomedian&type=video&key={API_Key} «; «/items/id/videoId»; »noHeaders»)

ImportJSON отлично работает совместно с функцией СЦЕПИТЬ, которая и позволяет нам изменяя различные параметры совершать массовый анализ или парсинг видео.

Пример того, как организована таблица:

Минус метода

Серьезный минус данного метода парсинга информации — быстрое исчерпание дневного лимита запросов к API. Я не нашел способ как ограничить количество запросов или же создать последовательное обращение к API. То есть попытка спарсить инфо по 10+ ключам одновременно гарантированно приведет к ошибке — окончание суточного лимита запросов. Поэтому приходится разбивать ключевые слова на небольшие группы и сохранять полученные результаты как значения.

скрапинг видео, комментариев и других данных

Перевод статьи YouTube Scraper 101: How to Scrape YouTube video, comments… от JudithbConnerv.

Ищете подходящий YouTube-скрапер? В этой статье вы найдёте лучшие веб-скраперы, которые можно использовать для извлечения данных из YouTube, а также узнаете об особенностях создания собственного скрапера.

YouTube — это второй по популярности после Google поисковой движок. Но тут важнее не популярность YouTube как поисковика, а огромное количество видео на этом ресурсе, а также сопутствующих данных, комментариев. Возможно, вы сейчас гадаете: в чём же польза от скрапинга YouTube?

На самом деле, данным с YouTube найдётся масса применений, таких как мониторинг рейтингов, анализ настроений комментариев пользователей, создание базы описаний видео и многое другое. Для маркетологов YouTube и независимых исследователей такие данные представляют большую ценность.

YouTube предоставляет очень ограниченные возможности для доступа к общедоступным данным с некоторыми ограничениями. Если вам нужно обойти эти ограничения правильно, обычно приходится договариваться и платить. Далеко не все могут пойти этим путём, поэтому самый распространённый способ сбора общедоступных данных – использование веб-скраперов – программ, написанных специально для автоматизации добычи данных с YouTube.

В этой статье мы расскажем вам о лучших веб-скраперах для YouTube. Также вы узнаете, как распарсить его самостоятельно с помощью Python, Requests и Beautiful Soup. Но сперва мы рассмотрим основные особенности скрапинга YouTube.

Обзор скрапинга YouTube

Данные, которые мы можем вытянуть из YouTube, – это видео, комментарии, рекомендации видео, рейтинги, реклама внутри видео. Интересовались ли вы когда-нибудь, что YouTube думает об использовании веб-скраперов на его страницах? Он не разрешает собирать данные с их помощью: выгоднее, чтобы вы пользовались именно платным API.

В общем, YouTube не любит, чтобы его скрапили. Но делает ли это такой способ добычи данных незаконным? Однозначно, нет. Судебный процесс против HiQ со стороны LinkedIn и последующие иски и решения прояснили кое-что насчёт веб-скрапинга: на общих основаниях он полностью законен, и вы можете прибегать к нему, не спрашивая разрешения.

Но на пути у вас всё ещё стоят anti-scraping и anti-bot системы YouTube. Этот ресурс обладает умной anti-scraping системой, предназначенной для обнаружения и предотвращения работы ботов. Если вам всё-таки нужно вытянуть оттуда данные, вам понадобится скрапер, который сможет пройти все проверки anti-scraping и anti-bot систем. К счастью, существует много таких программ для разных платформ.

Интересно, что при наличии навыков программирования вы сможете написать свой скрапер самостоятельно. Если не получится, всегда можно вернуться к этому списку и воспользоваться одним из готовых решений.

Как скрапить YouTube с помощью Python, Requests, и Beautiful Soup

Будучи программистом, вы можете разработать собственный веб-скрапер, но это не так просто, как может показаться.

Во-первых, вы должны понимать, что скрапер, написанный для пары страниц, отличается от того, что потребуется для обработки сотен или тысяч.

Простой скрапер разбирает 20 страниц (а может, и больше), не встречая никаких преград. Но если вы будете скрапить намного больше страниц, вам придётся иметь дело с блокировщиками IP и капчами. Anti-scraping технологий много, но обход капчей и блокировщиков решает большую часть проблем.

Реализовать такой скрапер проще всего на Python, так как этот язык предоставляет библиотеки и фреймворки, которые упростят разработку.

То, какие библиотеки вам понадобятся, в большинстве случаев зависит от типа данных, которые нужно собрать. Если выполнение скриптов и JavaScript-рендеринг не нужны, подойдут Requests и Beautiful Soup, Scrapy тоже будет хорошим выбором. Но если требуется выполнить js-скрипты, чтобы вытянуть данные, лучшим решением будет Selenium.

Разрабатывая веб-скрапер для YouTube, нужно обеспечить избегание блокировки IP и прохождение капчей. Скрыть IP и избежать блокировки вам помогут прокси, а расправиться с капчами при их срабатывании — решатели капчей.

Если вы собираетесь обработать большое количество страниц, а процесс требуется ускорить, стоит задуматься о применении многопоточности. Ниже представлен простой скрапер YouTube, который принимает URL видео и возвращает количество его просмотров.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


class YoutubeScraper:
    def __init__(self, url):
        self.url = url

    def scrape_video_count(self):
        content = requests.get(self.url)
        soup = BeautifulSoup(content.text, "html.parser")
        view_count = soup.find("div", {"class": "watch-view-count"}).text
        return view_count


url = "https://www.youtube.com/watch?v=VpTKbfZhyj0"
x = YoutubeScraper(url)
x.scrape_video_count()

Лучшие скраперы YouTube

Если же вы не программист, вы можете найти готовые скраперы для YouTube (вам не придется написать ни строчки кода). Впрочем, не все из них «non-code» – некоторые потребуют от вас определённых навыков. Ниже представлены лучшие программы, которые можно использовать для скрапинга YouTube.

Octoparse

  • Цена: от $75/месяц
  • Бесплатные пробные версии: 14 дней бесплатно с ограничениями
  • Формат данных: CSV, Excel, JSON, MySQL, SQLServer
  • Платформы: Cloud, Desktop

Если вам надоели блокировки, представляем вам Octoparse — скрапер, который поможет справиться с проверками безопасности даже на самых продвинутых сайтах. Пожалуй, это один из лучших веб-скраперов на рынке. Вы можете использовать его для добычи общедоступных текстовых данных с YouTube.

Octoparse облегчает процесс скрапинга, ведь в нём уже есть готовые шаблоны для работы с популярными сайтами, что избавляет вас от необходимости с нуля прописывать все правила для определённых сайтов.

ScrapeStorm

  • Цена: от $49.99 /месяц
  • Бесплатные пробные версии: Starter plan бесплатно с ограничениями
  • Формат данных: TXT, CSV, Excel, JSON, MySQL, Google Sheets, и т.д.
  • Платформы: Desktop

ScrapeStorm – один из наиболее универсальных скраперов, так как его можно использовать для скрапинга почти всех сайтов (и YouTube в том числе). Поддерживается он всеми наиболее популярными операционными системами. Также доступна версия на базе облачных технологий.

Этот инструмент использует искусственный интеллект, который в большинстве случаев автоматически распознаёт данные и парсит их без вмешательства человека.

Data Miner

  • Цена: от $19/месяц
  • Бесплатные пробные версии: стартовый план (500 страниц) бесплатно
  • Формат данных: CSV, Excel
  • Платформы: браузеры Chrome и Edge

Data Miner – расширение для браузера с поддержкой Chrome и Microsoft Edge. Data Miner также может использоваться для скрапинга YouTube. С таким скрапером можно не бояться обнаружения, потому что он умеет скрывать подозрительное поведение.

Data Miner не выдаст ваши данные, а ещё он поддерживает более 15000 сайтов. Здесь есть бесплатный тариф, который, возможно, идеально вам подойдёт, если вы не планируете скрапить в крупных масштабах.

Что вам точно понравится в Data Miner, – это более 50000 предварительно созданных запросов, которые помогут вам выполнить работу одним щелчком мыши. Data Miner заполняет формы, упрощает автоматический парсинг и обеспечивает поддержку пользовательского парсинга.

ParseHub

  • Ценаот $149/месяц
  • Бесплатные пробные версии: Desktop бесплатна с некоторыми ограничениями
  • Формат данныхExcel, JSON
  • Платформы: Cloud, Desktop

ParseHub это ещё одно устанавливаемое программное обеспечение, которое можно использовать для скрапинга. ParseHub не является специализированным инструментом для парсинга YouTube, как и другие в этом списке. Тем не менее, он предоставляет средства для добычи общедоступных данных на YouTube, и на данный момент является одним из лучших инструментов на этом рынке.

Десктопная версия ParseHub бесплатна (с некоторыми ограничениями). А вот за облачную версию придётся платить, но она предлагает большое количество дополнительных функций.

Helium Scraper

  • Цена: лицензия от $99
  • Бесплатные пробные версии: весь функционал предоставляется бесплатно на 10 дней
  • Формат данных: CSV, Excel, XML, JSON, SQLite
  • Платформы: Desktop

Ещё один отличный инструмент, который можно применить для скрапинга видео, комментариев, рейтингов и других общедоступных данных на YouTube. Чтобы использовать Helium Scraper, его нужно установить на компьютер.

Большое преимущество этого скрапера – широкий спектр функций, которые позволяют парсить в крупных масштабах. К числу этих функций относятся:

  • запланированный скрапинг,
  • способность быстро собирать данные со сложной структурой,
  • система обнаружения аналогичных элементов,
  • ротация прокси,
  • экспорт собранных данных в различные форматы и многое другое.

Заключение

Ни один из перечисленных выше скраперов, как вы можете заметить, не предназначен исключительно для YouTube (хотя на рынке есть и такие). Универсальные скраперы позволят вам работать с куда бо́льшим количеством сайтов, если возникнет такая необходимость.

Марк Лутц «Изучаем Python»

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Скачать

×

python — Создание парсера YouTube трендов

Создаю парсер на Python 3.6.Код:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

r = requests.get("""https://""" + """www.youtube.com/feed/trending""")
data = r.text

soup = BeautifulSoup(data, 'html.parser')

all_videos = soup.findAll('div', {'class': 'style-scope ytd-video-meta-block', 'id': 'metadata-line'})

print(all_videos)

for video in all_videos:
    link = video.find('span', {"class": "style-scope ytd-video-renderer-score"})
    print(link.string)

Парсер должен выводить количество просмотров видео,но парсер не выводит ничего.Переменная(массив) all_videos всегда пустой.Почему массив all_videos всегда пустой, и как его заполнить,что бы потом можно было его использовать для просмотров просмотров видео?

UPD1 Код с использованием подсказки @gil9red:

        from bs4 import BeautifulSoup
        import requests
        import sys

        r = requests.get("""https://""" + """www.youtube.com/feed/trending""")
        data = r.text

        f = open('text.txt', 'w', encoding='utf-8')
        f.write(data)
        f.close()
        f = open('text.txt', 'r', encoding='utf-8')
        text = f.read()
        f.close()

        soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser')

        all_videos = soup.findAll('div', {'class': 'style-scope ytd-video-meta-block', 'id': 'metadata-line'})

        print(all_videos)

        for video in all_videos:
            link = video.find('span', {"class": "style-scope ytd-video-renderer-score"})
            print(link.string)

UPD2 Код с использованием подсказки @gil9red:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

r = requests.get("""https://""" + """www.youtube.com/feed/trending""")
data = r.text

f = open('text.html', 'wb')
f.write(r.content)
f.close()
f = open('text.html', 'r',encoding = 'utf-8')
text = f.read()
f.close()

soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser')

all_videos = soup.findAll('div', {'class': 'style-scope ytd-video-meta-block', 'id': 'metadata-line'})

print(all_videos)

for video in all_videos:
    link = video.find('span', {"class": "style-scope ytd-video-renderer-score"})
    print(link.string)     

SE::YouTube — полноценный парсер YouTube | Документация | A-Parser

Обзор парсера YouTube#

Парсер поисковой выдачи YouTube. Благодаря парсеру YouTube вы сможете получать большие базы ссылок на видео, готовых для дальнейшего использования. Вы можете использовать запросы в том же виде, в котором вы вводите их в поисковую строку YouTube. Используя парсер youtube можно собрать все данные по видео-ролику в многопоточном режиме.

Функционал A-Parser позволяет сохранять настройки парсинга парсера YouTube для дальнейшего использования (пресеты), задавать расписание парсинга и многое другое. Вы можете использовать автоматическое размножение запросов, подстановку подзапросов из файлов, перебор цифро-буквенных комбинаций и списков для получения максимально возможного количества результатов.

Сохранение результатов возможно в том виде и структуре которая вам необходима, благодаря встроенному мощному шаблонизатору Template Toolkit который позволяет применять дополнительную логику к результатам и выводить данные в различных форматах, включая JSON, SQL и CSV.

Список собираемых данных#

Данные собираются с сервиса http://www.youtube.com/.

  • Основная выдача
    • Ссылка на видео-ролик
    • Название видео-ролика (title)
    • Описание видео-ролика
    • Имя пользователя
    • Ссылка на превью-картинку
    • Количество просмотров
    • Длина видео-ролика
    • Дата добавления видео
  • Массив «Похожих запросов»
    • Ключевое слово
    • Ссылка на превью

Возможности#

  • Максимальное количество страниц для парсинга в Youtube — 50 страниц
  • Выбор страны откуда осуществляется поиск
  • Поиск по дате добавления
  • Выбор типа результата (видео, каналы, плейлисты)
  • Выбор продолжительности видео-ролика
  • Расширенная настройка параметров поиска (субтитры, 3D, HD, прямой эфир, лицензия Creative Commons)
  • Сортировка по релевантности, дате добавления, рейтингу , количеству просмотров
  • Дополнительно парсит ссылку на превью ролика
  • Возможность выбора языка интерфейса
  • Возможность включать безопасный режим поиска

Варианты использования#

  • Поиск, сбор и анализ информации в Youtube

Примеры запросов#

  • В качестве запросов необходимо указывать поисковые фразы, например:

Подстановки запросов#

Вы можете использовать встроенные макросы для разможения запросов, например мы хотим получить очень большую базу форумов, укажем несколько основных запросов на разных языках:

В формате запросов укажем перебор символов от a до zzzz, данный метод позволяет максимально ротировать поисковую выдачу и получать множество новых уникальных результатов:

Данный макрос создаст 475254 дополнительных запросов на каждый исходный поисковый запрос, что в сумме даст 4 х 475254 = 1901016 поисковых запроса, цифра впечатляющая, но это совсем не проблема для A-Parser’а. При скорости 2000 запросов в минуту такое задание обработается всего за 16 часов

Варианты вывода результатов#

A-Parser поддерживает гибкое форматирование результатов благодаря встроенному шаблонизатору Template Toolkit, что позволяет ему выводить результаты в произвольной форме, а также в структуированной, например CSV или JSON

Экспорт списка ссылок#

Аналогично как в SE::Google.

Ссылки + название видео + описание с выводом позиции#

Формат результата:

Пример результата:

Вывод ссылок, названий и описаний в таблицу CSV#

Встроенный утилита tools.CSVLine позволяет создавать корректные табличные документы, готовые для импорта в Excel или Google Таблицы

Общий формат результата:

Имя файла:

Начальный текст:

В Общем формате результатов применяется шаблонизатор Template Toolkit для вывода массива serp в цикле FOREACH.
Что такое общий формат результатов.

В имени файла результатов нужно просто изменить разрешение файла на csv.

Чтобы опция «Начальный текст» была доступна в Редакторе заданий, нужно активировать «Больше опций».
В «Начальный текст» записываем названия столбцов через запятую и второй строку делаем пустой.

Конкуренция ключевых слов#

Аналогично как в SE::Google.

Сохранение в формате SQL#

Формат результата:

Пример результата:

Дамп результатов в JSON#

Аналогично как в SE::Google.

Обработка результатов#

A-Parser позволяет обрабатывать результаты непосредственно во время парсинга, в этом разделе мы привели наиболее популярные кейсы для парсера Yahoo

Уникализация ссылок#

Аналогично как в SE::Google.

Уникализация ссылок по домену#

Аналогично как в SE::Google.

Извлечение доменов#

Аналогично как в SE::Google.

Удаление тегов из названий видео и описаний#

Добавить Конструктор результатов и в выпадающем списке выбрать источник: $p1.serp.$i.title - Title. Выбрать тип: Remove HTML tags.

Добавить снова Конструктор результатов и в выпадающем списке выбрать источник: $p1.serp.$i.desc - Description. Выбрать тип: Remove HTML tags.

Скачать пример

Как импортировать пример в А-Парсер

Фильтрация ссылок по вхождению#

Аналогично как в SE::Google.

Возможные настройки#

Название параметра Значение по умолчанию Описание
Search from country Global Выбор страны откуда осуществляется поиск
Interface language English Выбор языка интерфейса
Pages count 5 Количество страниц для парсинга(от 1 до 50)
Restricted mode Включить/отключить «Безопасный режим» поиска
Uploaded time All time Поиск по дате добавления(All time / Hour / Today / This weak / This month / This year)
Result type Video Выбор типа результата(Video / Channels / Playlists / Films / Show)
Duration All Выбор продолжительности ролика(All / Short (~4min) / Long (~20min))
Features All Расширенная настройка параметров поиска (субтитры, 3D, HD, прямой эфир, лицензия Creative Commons)
Sort by Relevancy Сортировка по релевантности, дате добавления, рейтингу , количеству просмотров(Relevancy / Uploaded date / Views count / Rating)

Парсинг YouTube, включая подгружаемые данные, без YouTube API

Вступление

Чтобы подгрузить данные контента на ютубе, обычно используют либо Selenium, либо YouTube API. Однако везде есть свои минусы.

  1. Selenium слишком медленный для парсинга. Представьте себе парсинг плейлиста из ~1000 роликов селениумом.
  2. YouTube API, конечно, наилучший вариант, если у вас какое-то свое приложение или проект, но там требуется зарегистрировать приложение и т.д. В «пробной» версии вам нужно постоянно авторизовываться для использования апи, еще там присутствует быстро заканчиваемая квота.
  3. В нашем методе, я бы сказал, очень сложные структуры данных, выдаваемыми ютубом. Особенно нестабильно работает парсинг поиска ютуб.

Как подгружать данные на ютубе?

Для этого есть токен, который можно найти в html коде страницы. Потом в дальнейшем его используем, как параметр для запроса к ютубу, выдающему нам новый контент. Сам ютуб прогружает контент с помощью запроса, где как раз используется этот токен.

Там есть дополнительные исходящие параметры, которые нам будут нужны в следующем шаге.

Получение токена через скрипт

Составляем параметр headers для запроса к ютубу. Помимо user-agent вставляем два дополнительных, которые вы видите ниже.

headers = {
    'User-Agent': 'Вы можете взять свой или сгенерировать онлайн, но возможно он не будет работать',
    'x-youtube-client-name': '1',
    'x-youtube-client-version': '2.20200529.02.01'
}

Делаем запрос с помощью библиотеки requests. Ставляете ссылку на страницу, которую нужно прогрузить, а также добавляете headers.

token_page = requests.get(url, headers=headers)

Токен невозможно найти парсерами, т.к он спрятан в тэге script. Чтобы сохранить его в переменную, я прописываю такой некрасивый код:

nextDataToken = token_page.text.split('"nextContinuationData":{"continuation":"')[1].split('","')[0]

Обычно это токен длиной 80 символов.

Делаем запрос на получение контента

service = 'https://www.youtube.com/browse_ajax'
params = {
"ctoken": nextDataToken,
"continuation": nextDataToken
}
r = requests.post(service, params=params, headers=headers)

Разные типы подгружаемых данных имеют разные service ссылки. Наша подойдет для плейлистов и видео с каналов.

Данные Ютуб присылает в json формате. Поэтому пишем r.json(), но вам прилетит список, нам нужен второй элемент списка, поэтому r.json()[1]. Далее у нас уже имеются данные. Остается парсить.

Парсинг json ответа

Можно увидеть длинные цепочки словарей, но мы их сократим, чтобы было более менее понятно.

r_jsonResponse = r_json['response']
dataContainer = r_jsonResponse["continuationContents"]["playlistVideoListContinuation"]
nextDataToken = dataContainer["continuations"][0]["nextContinuationData"]["continuation"]

Здесь мы получаем новый токен для дальнейшего запроса. Если подгружаемые данные закончились, то токена вы не увидите.

for content in dataContainer["contents"]:
	videoId = content['playlistVideoRenderer']['videoId']

Вот так можно извлечь id видеоролика, дописав шаблонную часть, вы получите ссылку на видеоролик.

Чтобы получить следующие данные, вы должны проделать тоже самое — запрос токеном, парсинг и потом снова.

Полностью рабочий код выглядит вот так:

import requests, json

url = input('url: ')
headers = {
		"User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.122 Safari/537.36",
		'x-youtube-client-name': '1',
		'x-youtube-client-version': '2.20200429.03.00',
		}
token_page = requests.get(url, headers=headers)
nextDataToken = token_page.text.split('"nextContinuationData":{"continuation":"')[1].split('","')[0]
sleep = False #Цикл будет завершен, когда не будет токенов
ids = []
while not sleep:
	service = 'https://www.youtube.com/browse_ajax'
	params = {
	"ctoken": nextDataToken,
	"continuation": nextDataToken
	}
	r = requests.post(service, params=params, headers=headers)
	r_json = r.json()[1]
	r_jsonResponse = r_json['response']
	dataContainer = r_jsonResponse["continuationContents"]["playlistVideoListContinuation"]
	try: #пробуем найти токен
		nextDataToken = dataContainer["continuations"][0]["nextContinuationData"]["continuation"]
	except:
                #токен не найден. Значит, далее запроса не будет. Остается собрать оставшийся контент
		sleep = True
	for content in dataContainer["contents"]:
		videoId = content['playlistVideoRenderer']['videoId']
		ids.append(videoId)
print(len(ids))

Вы можете посмотреть мои парсеры каналов, плейлистов, видеороликов Ютуба на GitHub.

Парсер Youtube — бесплатная программа YouTube Scraper v.1.60

Продвигать свои сайты самостоятельно с каждым годом становиться все труднее. Значительно  выросла конкуренция за места, да и поисковые системы все больше закручивают гайки. В этих реалиях роль хороших инструментов для сбора контента имеет большое значение. Парсер Youtube, одна из бесплатных программ для сбора контента из популярного хостинга Youtube.

Парсер Youtube умеет:

  • Парсить выдачу Youtube по ключевым словам
  • Скачивать видео
  • Поддержка прокси

Интерфейс программы состоит из трех вкладок:

  1. Scraper — настройка парсинга и вывод результатов
  2. Video downloader — настойка видео закачек
  3. Proxies — настройка прокси

Пользоваться парсером легко и просто — на вкладке «Scraper» вводим в поле «Keywords» нужные слова-запросы. Указываем нужные теги для парсинга, количество результатов и жмем на «Start».

Через некоторое время можно увидеть результаты парсинга — адрес ролика, название, автор, описание, количество просмотров и время загрузки ролика.

Двойной клик по ссылке открывает ее в браузере для просмотра. Парсер  ютуб поддерживает языки ключевых слов: русский, английский.

В парсер youtube scraper интегрирован грабер видео, что позволяет сразу после парсинга ссылок, скачать нужные видео ролики. В настройках следует указать нужные параметры видео, количество потоков скачки, в поле «Video urls to download» прописать адрес ссылки и нажать на кнопку «Download».

«

Надо сказать что данная функция грабер видео, работает только через прокси, во избежание запрета IP от youtube.

Парсер Youtube решает многие задачи для вас:

  • Собрать ссылки YouTube
  • Парсинг выдачи YouTube
  • Сбор данных об авторах YouTube, популярности видео и др.

Бесплатный парсер youtube по ключевым словам, поможет быстро найти видео контент, скачать видео и съэкономить время. Размер парсера всего около 50kb.

Скачать

Как извлечь данные YouTube в Python


Абду Рокикз
·


Читать 12 мин
· Обновлено
июл 2021

· Веб-парсинг

Веб-скрапинг извлекает данные с веб-сайтов.Это форма копирования, при которой конкретные данные собираются и копируются из Интернета в центральную локальную базу данных или электронную таблицу для последующего анализа или поиска.

Поскольку YouTube является крупнейшим веб-сайтом для обмена видео в Интернете, извлечение данных с него может быть очень полезным, вы можете найти самые популярные каналы, отслеживать их популярность, записывать лайки, антипатии и просмотры видео и многое другое. более. В этом руководстве вы узнаете, как извлекать данные из видео YouTube с помощью request_html и BeautifulSoup в Python.

Обратите внимание, что использовать этот метод для извлечения данных YouTube ненадежно, поскольку YouTube постоянно меняет свой код, код не может работать в любое время. Поэтому для более надежного использования я предлагаю вам вместо этого использовать YouTube API для извлечения данных.

Связано: Как извлечь комментарии YouTube в Python.

Установка необходимых зависимостей:

  pip3 install requests_html bs4  

Прежде чем мы погрузимся в быстрый сценарий, нам нужно поэкспериментировать с тем, как извлекать такие данные с веб-сайтов с помощью BeautifulSoup, открыть интерактивную оболочку Python и написать следующие строки кода:

  из requests_html импорта HTMLSession
from bs4 import BeautifulSoup as bs # importing BeautifulSoup

# образец URL видео YouTube
video_url = "https: // www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw "
# инициировать сеанс HTML
сессия = HTMLSession ()
# получить html-контент
response = session.get (video_url)
# выполнить Java-скрипт
response.html.render (сон = 1)
# создать объект bs для анализа HTML
soup = bs (response.html.html, "html.parser")  

Это делает запрос к этому URL-адресу видео YouTube, отображает Javascript и, наконец, создает объект BeatifulSoup, обертывающий полученный HTML.

Отлично, теперь попробуем найти все метатеги на странице:

  В [10]: суп.find_all ("мета")
Из [10]:
[,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ,
 ]  

Все просто, здесь много полезных данных.Например, мы можем получить название видео по:

  В [11]: soup.find ("meta", itemprop = "name") ["content"]
Выход [11]: 'Я в зоопарке'  

Или количество просмотров:

  В [12]: soup.find ("meta", itemprop = "InteractionCount") ['content']
Из [12]: '172826227'  

Таким образом, вы сможете извлечь все, что хотите, с этой веб-страницы. Теперь давайте создадим наш скрипт, который извлекает некоторую полезную информацию, которую мы можем получить со страницы видео YouTube, откроем новый файл Python и проследим за ним:

Импорт необходимых модулей:

  из requests_html импорта HTMLSession
из bs4 импорт BeautifulSoup as bs  

Прежде, чем мы создадим нашу функцию, которая извлекает все видеоданные, давайте инициализируем наш HTTP-сеанс:

  # сеанс инициализации
сессия = HTMLSession ()  

Давайте создадим функцию, получив URL-адрес видео YouTube, она вернет все данные в словаре:

  def get_video_info (URL):
    # скачать HTML-код
    ответ = сеанс.получить (URL)
    # выполнить Javascript
    response.html.render (сон = 1)
    # создать красивый объект супа для синтаксического анализа HTML
    soup = bs (response.html.html, "html.parser")
    # open ("index.html", "w"). write (response.html.html)
    # инициализировать результат
    результат = {}  

Обратите внимание, что после того, как мы загрузили HTML-содержимое веб-страницы, мы запустили метод render () для выполнения Javascript, чтобы данные, которые мы ищем, отображались в HTML.

Обратите внимание, что если вы получаете ошибку тайм-аута, вы можете просто добавить параметр timeout и установить его на 60 секунд (по умолчанию 8 секунд) или что-то вроде этого:

  ответ.html.render (сон = 1, тайм-аут = 60)  

Получение названия видео:

  # название видео
    result ["title"] = soup.find ("meta", itemprop = "name") ['content']  

Количество просмотров, преобразованных в целое число:

  # просмотров видео (преобразовано в целое число)
    result ["views"] = result ["views"] = soup.find ("meta", itemprop = "InteractionCount") ['content']  

Получить описание видео:

  # описание видео
    результат ["описание"] = суп.find ("meta", itemprop = "description") ['content']  

Дата публикации видео:

  # дата публикации
    результат ["date_published"] = soup.find ("meta", itemprop = "datePublished") ['content']  

Продолжительность видео:

  # получить продолжительность видео
    result ["duration"] = soup.find ("span", {"class": "ytp-time-duration"}). text  

Мы могли бы получить продолжительность из метатега, как в предыдущих полях, но это будет в другом формате, например PT0M19S , который переводится в 19 секунд или 00:19 в формате, который находится в ytp-time- длительность пролет тэг.

Мы также можем извлечь теги видео:

  # получить теги видео
    result ["tags"] = ',' .join ([meta.attrs.get ("content") для мета в soup.find_all ("meta", {"property": "og: video: tag"})] )  

Количество лайков и антипатий в виде целых чисел:

  # количество лайков
    text_yt_formatted_strings = soup.find_all ("yt-formatted-string", {"id": "text", "class": "ytd-toggle-button-renderer"})
    результат ["любит"] = '' .join ([c вместо c в text_yt_formatted_strings [0].attrs.get ("метка арии") если c.isdigit ()])
    результат ["нравится"] = 0, если результат ['любит'] == '' else int (результат ['любит'])
    # количество дизлайков
    result ["dislikes"] = '' .join ([c вместо c в text_yt_formatted_strings [1] .attrs.get ("aria-label"), если c.isdigit ()])
    result ['dislikes'] = 0 if result ['dislikes'] == '' else int (result ['dislikes'])  

Поскольку в видео на YouTube вы можете видеть детали канала, такие как имя и количество подписчиков, давайте также возьмем это:

  # сведения о канале
    channel_tag = суп.find ("yt-formatted-string", {"class": "ytd-channel-name"}). find ("a")
    # Название канала
    channel_name = channel_tag.text
    # URL канала
    channel_url = f "https://www.youtube.com {channel_tag ['href']}"
    # количество подписчиков как str
    channel_subscribers = soup.find ("yt-formatted-string", {"id": "owner-sub-count"}). text.strip ()
    result ['channel'] = {'name': имя_канала, 'url': channel_url, 'subscribers': channel_subscribers}
    вернуть результат  

Поскольку функция soup.find () возвращает объект Tag, вы все равно можете найти HTML-теги в других тегах.В результате это обычная практика — вызывать find () более одного раза.

Теперь эта функция возвращает много видеоинформации в словаре, давайте закончим наш скрипт:

  если __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser (description = "Средство извлечения видеоданных YouTube")
    parser.add_argument ("url", help = "URL видео YouTube")
    args = parser.parse_args ()
    url = args.url
    # получить данные
    data = get_video_info (URL)
    # распечатать в хорошем формате
    print (f "Заголовок: {данные ['заголовок']}")
    print (f "Просмотры: {данные ['просмотры']}")
    print (f "Опубликовано: {data ['date_published']}")
    print (f "Длительность видео: {данные ['duration']}")
    print (f "Теги видео: {данные ['теги']}")
    print (f "Нравится: {данные ['любит']}")
    print (f "Не понравилось: {данные ['не понравилось']}")
    print (f "\ nDescription: {data ['description']} \ n")
    print (f "\ nChannel Name: {data ['channel'] ['name']}")
    print (f "URL канала: {данные ['канал'] ['url']}")
    print (f "Подписчики канала: {данные ['канал'] ['подписчики']}»)  

Здесь ничего особенного, так как нам нужен способ получить URL-адрес видео из командной строки, приведенное выше делает именно это, а затем распечатывает его в формате, вот мой результат при запуске скрипта:

  C: \ youtube-extractor> python extract_video_info.py https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw
Название: Я в зоопарке
Просмотры: 172639597
Опубликовано: 23.04.2005
Продолжительность видео: 0:18
Теги видео: я в зоопарке, jawed karim, первое видео на YouTube
Нравится: 8188077
Не любит: 191986

Описание: Первое видео на YouTube. Пока вы ждете 2 части, послушайте эту замечательную песню: https://www.youtube.com/watch?v=zj82_v2R6ts


Название канала: jawed
URL канала: https://www.youtube.com/channel/UC4QobU6STFB0P71PMvOGN5A
Подписчики канала: 1,98 млн подписчиков  

Заключение

Вот оно! Вы знаете, как извлекать данные из тегов HTML, а затем добавлять другие поля, такие как качество видео и другие.

Теперь, если вы хотите извлечь комментарии YouTube, есть еще много чего, кроме этого, для этого есть отдельное руководство.

Вы можете не только извлекать детали видео YouTube, но и применять этот навык к любому веб-сайту, который захотите. Если вы хотите извлечь страницы Википедии, для этого есть руководство! Или, может быть, вы хотите получить данные о погоде из Google? Для этого также есть учебное пособие.

Полный код этого руководства можно посмотреть здесь.

Примечание: YouTube постоянно изменяет HTML-структуру страниц видео.Если код этого руководства вам не подходит, попробуйте вместо него использовать руководство по API YouTube.

Узнайте также: Как преобразовать таблицы HTML в файлы CSV в Python.

Happy Scraping ♥

Просмотр полного кода

Читайте также

Панель комментариев

Следующая задача YouTube: анализ видеоконтента для результатов поиска

Новое событие GamesBeat не за горами! Узнайте больше о том, что будет дальше.


Для Google распознавание объектов на фотографиях больше не проблема. (См. Google Фото для доказательства.) Следующая проблема — видео. Данных больше, а видео сложнее обобщить, чем изображения.

Не то чтобы Google был здесь один — Facebook, Snap и Twitter также работали над анализом видеоконтента.

Но YouTube уже давно называют второй по величине поисковой системой в мире, уступая только Google Search. Хотя текст может помочь Google возвращать результаты поиска на YouTube, необработанное содержание самого видео обычно не принимается во внимание.

Несколько месяцев назад Google сделал большой подарок исследовательскому сообществу: набор данных YouTube 8M. Возможно, это не случайно, что сегодня Google обновил этот набор данных. Здесь важно то, что исследования в области распознавания изображений были продиктованы доступностью открытых данных, в частности, Стэнфордского ImageNet и Microsoft COCO. Системы искусственного интеллекта (ИИ) требуют данных, чтобы стать умнее, и эти организации сделали все возможное, чтобы предоставить это сырье.

Однако Google не просто хочет продвигать передовые достижения на благо всех.Он также хочет улучшить свои продукты — так же, как он предоставил умные ответы в Gmail и мгновенный визуальный перевод в Google Translate. Конечно, Google хочет, чтобы YouTube был лучшим местом для поиска видео, которое соответствует вашему запросу.

«Если бы он мог [распознать] видео, на котором корова прыгает через луну или кошка перепрыгивает через забор, это было бы действительно круто», — сказал сегодня старший научный сотрудник Google Джефф Дин на встрече с репортерами на первом мероприятии Google TensorFlow Dev. Саммит в штаб-квартире компании.

Это означало бы, что Google больше не нужно будет полагаться на метаданные, такие как описания и комментарии, для поиска, сказал Дин. Базовая технология также может помочь в улучшении рекомендаций по видео.

Неясно, когда YouTube может выпустить функцию расширенного поиска.

В целом, однако, «видео, возможно, на несколько лет отстают от того, что мы имеем с изображениями», — сказал Дин.

VentureBeat

Миссия VentureBeat — стать цифровой городской площадью, где лица, принимающие технические решения, могут получить знания о преобразующих технологиях и транзакциях.На нашем сайте представлена ​​важная информация о технологиях и стратегиях обработки данных, которая поможет вам руководить своей организацией. Мы приглашаем вас стать участником нашего сообщества, чтобы получить доступ:

  • актуальная информация по интересующим вас вопросам
  • наши информационные бюллетени
  • закрытый контент для лидеров мысли и доступ со скидкой к нашим призовым мероприятиям, таким как Transform 2021 : Подробнее
  • сетевых функций и многое другое

Стать участником

js-video-url-parser — npm

Парсер javascript для извлечения информации, такой как поставщик, идентификатор, канал, время начала, из URL-адресов мультимедиа.

  npm установить
npm run lint
npm запустить тест
npm запустить сборку
  
  npm установить js-video-url-parser
  
 

bower установить js-video-url-parser

ES2015 + / Webpack

  // Все плагины
импортировать urlParser из "js-video-url-parser";

// Выбираем отдельные плагины
импортировать urlParser из "js-video-url-parser / lib / base";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / canalplus";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / coub";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / dailymotion";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / twitch";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / vimeo";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / wistia";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / youku";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / youtube";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / teachertube";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / tiktok";
импортировать "js-video-url-parser / lib / provider / ted";
  

Разбор

Анализ URL-адреса вернет объект videoInfo со всей информацией

 

> urlParser.parse ('http://www.youtube.com/watch?v=HRb7B9fPhfA')

{

mediaType: 'video',

id: 'HRb7B9fPhfA',

provider: 'youtube'

}

> urlParser.parse ('https://vimeo.com/97276391')

{

mediaType: 'video',

id: '97276391',

провайдер: 'vimeo'

}

Любые параметры URL, ожидаемые для идентификаторов, будут сохранены в объекте params. Некоторые
у провайдеров есть особые параметры, например начальный параметр, который диктует
во сколько секунд начинается видео.Специальные параметры можно найти в
разные описания для провайдеров.

 

> urlParser.parse ('https://www.youtube.com/watch?v=6xLcSTDeB7A&index=25&list=PL46F0A159EC02DF82&t=1m40')

{

провайдер: 'youtube7s',

список: 'PL46F0A159EC02DF82',

mediaType: 'video',

params: {

start: 100,

index: '25'

}

}

Анализ неправильного URL-адреса или попытка его создания с недопустимым объектом вернет undefined

 

> urlParser.parse ('https://www.youuutube.com/watch?v=97276391')

> urlParser.create ({videoInfo: {provider: 'youtube'})

undefined

Создание URL

Объекты videoInfo можно снова превратить в URL-адреса с помощью функции .create .
Обязательным параметром для этого является сам объект videoInfo. Необязательные:
формат URL-адреса и параметры URL-адреса, которые следует добавить. Каждый провайдер
имеет собственный формат по умолчанию.

 

> urlParser.создать ({

videoInfo: {

provider: 'youtube',

id: 'HRb7B9fPhfA',

mediaType: 'video'

},

format: 'long',

params: {

params: {

params] foo: 'bar'

}

})

'https://www.youtube.com/watch?foo=bar&v=HRb7B9fPhfA'

Синтаксический анализ и создание также могут быть объединены в цепочку, например, для очистки URL-адреса.
Если вы все еще хотите повторно использовать сгенерированный объект параметров, вы можете использовать ключевое слово
«внутренний» как парам.

 

> urlParser.create ({

videoInfo: urlParser.parse ('https://youtube.com/watch?foo=bar&v=HRb7B9fPhfA')

})

'https://www.youtube.com / watch? v = HRb7B9fPhfA '

> urlParser.create ({

videoInfo: urlParser.parse (' https://youtube.com/watch?foo=bar&v=HRb7B9fPhfA '),

params:' internal '

})

' https://www.youtube.com/watch?foo=bar&v=HRb7B9fPhfA '

Машинопись

 

импортировать urlParser, {YouTubeParseResult} из 'js-video-url-parser';

const info = urlParser.parse ('http://www.youtube.com/watch?v=HRb7B9fPhfA') как YouTubeParseResult;

импорт urlParser из 'js-video-url-parser / lib / base';

импортировать {YouTubeParseResult} из 'js-video-url-parser / lib / provider / youtube';

const info = urlParser.parse ('http://www.youtube.com/watch?v=HRb7B9fPhfA') как YouTubeParseResult;

const id = info? .Id;

Добавление провайдера

Добавьте новый файл в каталог lib / provider / с найденным здесь шаблоном, а также добавьте его в index.js.

Добавьте несколько тестов в lib / provider / с найденным шаблоном
здесь.

Запустите npm run test , чтобы создать синтаксический анализатор и протестировать ваш плагин.

Информация о поставщике и примеры

MIT

Python — Получите название, просмотры и лайки видео YouTube с помощью BeautifulSoup

В этой статье мы узнаем, как мы можем получить данные (например, название, просмотры, лайки, антипатии и т. Д.) Из любого видео YouTube с помощью скрипта Python. Для этой задачи мы собираемся использовать очень известную библиотеку для парсинга веб-страниц BeautifulSoup и Requests.

Необходимые модули и установка:

Запросы:
Запросы позволяют очень легко отправлять запросы HTTP / 1.1. Нет необходимости вручную добавлять строки запроса к своим URL-адресам.

 запросов на установку pip 

Beautiful Soup:
Beautiful Soup — это библиотека, которая упрощает очистку информации с веб-страниц. Он располагается поверх анализатора HTML или XML, предоставляя идиомы Pythonic для итерации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа.

 pip install beautifulsoup4 

Для заданного URL-адреса видео будет выполнено извлечение данных. Затем анализ данных (заголовок, просмотры, элемент лайков) будет выполняться с использованием метода find () Beautiful Soup. Он найдет и сохранит значения в словаре.

Код:

из bs4 импорт BeautifulSoup

импорт запросов

def url

r = запросов.get (url)

s = BeautifulSoup (r.text, "html.parser" )

title = s.find ( "span" , class_ = "watch-title" ) .text.replace ( "\ n" , "")

просмотров = с.find ( "div" , class_ = "watch-view-count" ) .text

лайков = s.find ( "span" , class_ = "like-button-renderer" ) .span.button.text

данные = { "название" : название, "просмотры" : просмотры, "лайки" : лайки}

возврат данные

если __name__ = = "__main__" : 9000 8

данные = scrape_info (url)

печать

0

0 5825

25

0

0 )

Выход:

{‘title’: ‘Placement100 | GeeksforGeeks «,» просмотров «:» 18, 964 просмотра «,» лайков «:» 37 «}

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью курса Python Programming Foundation и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS . И чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединитесь к Машинное обучение — курс базового уровня

Загрузчик видео с YouTube — Загрузите видео с YouTube в Интернете

Загрузчик видео с YouTube — Загрузите видео с YouTube в Интернете

Как разобрать и загрузить видео с YouTube онлайн

Шаг 1. Скопируйте ссылку на видео YouTube

Очень просто: найдите видео на YouTube, которое хотите загрузить, и скопируйте полный URL-адрес из адресной строки по адресу
в верхней части окна браузера

Твиттер

Instagram

Tumblr

Youtube

Шаг 2: Откройте superparse.com

Чтобы открыть веб-сайт, который анализирует видео в Интернете, просто введите его в адресную строку в верхней части браузера.
window.superparse.com

Шаг 3 : Вставьте скопированный URL

Вставьте только что скопированный URL-адрес в поле ввода, нажмите кнопку поиска справа или нажмите клавишу Enter.
напрямую。

Например: https://www.youtube.com/watch?v=9m_K2Yg7wGQ

Шаг 4 : Загрузите сохраненное видео

Жду завершения парсинга будет много роликов разных форматов и определений, выбирайте
тот, который вы хотите щелкнуть Скачать кнопку

Затем вы перейдете на новую страницу с видео, не паникуйте, нажмите правую кнопку мыши и
выберите сохранить видео как

Затем выберите место, которое вы хотите сохранить на своем компьютере, и весь процесс будет завершен.

FAQ
Могу ли я скачать прямую трансляцию?

К сожалению, видео в прямом эфире не поддерживается. Вы можете использовать инструмент записи экрана.

Как долго может длиться проанализированная ссылка на видео?

Правила для каждого из этих сайтов разные, и ссылки могут быть недоступны в течение нескольких часов или дней. Мы
Рекомендуем скачивать видео сразу после разбора, а не сохранять ссылку на видео.

Нет веб-сайта, который я хотел бы проанализировать.

Извините, вы можете отправить нам этот веб-сайт (отправьте электронное письмо на [адрес электронной почты] или присоединитесь к группе Telegram t.me / SuperParse), мы постараемся удовлетворить ваши требования

Пожертвуйте нам

Как отложить синтаксический анализ JavaScript с YouTube, встраивать и повышать скорость страниц GTMetrix на WordPress

Встраивание видео YouTube, прямой трансляции или галереи может добавить на веб-страницу динамичный и привлекательный компонент. К сожалению, однако, это может также увеличить время загрузки страницы и ухудшить ее показатель скорости из-за дополнительной работы, которую браузер выполняет для рендеринга.Проблема усугубляется тем, что всем нам нужна более высокая скорость загрузки страниц для более высокого рейтинга в поисковых системах, взаимодействия с пользователем и конверсии.

К счастью, с техникой повышения производительности веб-сайта, называемой отсрочкой JavaScript, вы можете согласовать как быструю загрузку, так и встраивание видео. Вкратце, отсрочка JavaScript включает выполнение связанных сценариев определенного содержимого страницы, например видео YouTube, только после загрузки страницы. Поскольку при создании страницы вашему браузеру требуется меньше работы, идея состоит в том, что скорость вашей страницы выше, чем при встроенном выполнении скриптов.

Начиная с версии 13.2.3 нашего плагина YouTube, можно отложить как анализ собственных скриптов плагина, так и этих скриптов из iframe YouTube, содержащего встроенный проигрыватель. Что касается последнего, обратите внимание, что независимо от того, используете ли вы плагин, oembed или какой-либо другой метод, для встраивания видео YouTube потребуется, чтобы ваш браузер анализировал сценарии с серверов YouTube / Google. Фактически, это стандартные три скрипта, которые вы всегда будете видеть загруженными с помощью YouTube:

https: // www.youtube.com/s/player/5e4e8d5d/player_ias.vflset/en_US/base.js

https://www.youtube.com/yts/jsbin/www-embed-player-vfltAUueT/www-embed-player.js

https://youtube.com/watch?v=YVvn8dpSAt0%3Ffeature%3Doembed

Вместе они добавляют более 1 МБ содержимого к размеру страницы.

Откладывание скриптов плагина с атрибутом отложенного скрипта

Чтобы отложить выполнение скриптов, специфичных для плагина, просто перейдите на вкладку «Производительность», как показано ниже:

Оба варианта отсрочки отмечены на скриншоте. Первый вариант («Отложить JavaScript») рекомендуется для всех сайтов, поскольку он откладывает все скрипты, которые уникальны для помощи в работе этого плагина.Второй вариант — для отсрочки, специфичной для jQuery. Этот плагин также использует jQuery вместе с огромным количеством тем WordPress и другими плагинами, поэтому мы разделяем его как отдельный вариант, которым вы можете управлять. Кроме того, не все темы и плагины хорошо работают с отложенными скриптами, поэтому вы не всегда можете захотеть отложить jQuery. Вы можете определить, следует ли проверять эту опцию, после тестирования вашего собственного сайта. У нас не было проблем с его проверкой во время наших экспериментов (описанных ниже) с использованием встроенной темы Twenty Twenty и всех опущенных плагинов, кроме нашего.Такая урезанная настройка позволяет избежать максимально возможного количества переменных.

Чтобы отложить анализ скриптов, представленных двумя опциями выше, плагин использует атрибут отсрочки HTML-скриптов, который следует этому шаблону:

У каждого из скриптов плагина есть собственный экземпляр этого атрибута с конкретным именем скрипта между кавычками.Мы будем называть такое использование атрибута прямой отсрочкой, поскольку синтаксис явный.

Откладывание встроенных скриптов iframe YouTube с отложенной загрузкой

С другой стороны, отсрочка синтаксического анализа собственного iframe YouTube требует менее прямого подхода, поскольку проигрыватель YouTube загружается в свой собственный iframe с серверов YouTube. Ограничения браузера не позволяют плагину напрямую откладывать (или манипулировать) JS внутри стороннего iframe.Чтобы решить эту проблему, мы используем отложенную загрузку.

Ленивая загрузка откладывает загрузку iframe до тех пор, пока он не станет видимым в браузере. Это косвенно откладывает синтаксический анализ скриптов в этом iframe. В нашем плагине мы используем JavaScript для реализации этой техники. Вот вариант, который вы найдете, чтобы активировать его на странице администратора / настроек плагина:

Как показано, плагин включает дополнительную опцию для выбора способа представления видео при загрузке.Подробнее об этих спецэффектах можно прочитать здесь. Для наших тестов мы выбрали более консервативную анимацию, которая просто однократно пульсирует игрока.

Эксперименты с GTmetrix

Чтобы проверить преимущества объединения всех опций отсрочки плагина, мы провели простой эксперимент, запустив GTmetrix в записи WordPress с одним встроенным видео YouTube. GTmetrix — это очень надежный инструмент для тестирования производительности сайта.Здесь мы сосредоточимся на его возможностях профилирования выполнения скриптов, но заметим, что он может выполнять огромное количество анализов как для бесплатных, так и для платных пользователей.

Наши конкретные сравнения были с полностью оптимизированной версией нашего плагина и вариантом встраивания по умолчанию (oembed) без каких-либо активных плагинов (включая наш).

Вот скриншот сообщения, которое мы протестировали с помощью oembed:

Вот результаты GTmetrix верхнего уровня для этой страницы:

Оценка PageSpeed ​​85% неплохо, но вы увидите, что для такой простой страницы это могло бы быть лучше.Суть проблемы можно увидеть в разделе рекомендаций, который предоставляет GTmetrix:

В частности, вы увидите рекомендацию отложить выполнение трех сценариев iframe YouTube, упомянутых ранее. Если в этом случае они не выбраны, GTmetrix присваивает этому конкретному критерию оценку F.

Давайте теперь сравним это с отложенной загрузкой всех скриптов плагинов и отложенной загрузкой встроенного iframe YouTube.Ниже приведен снимок экрана с протестированным постом, который содержит то же видео с запуска oembed, а также размещен в верхней части поста.

Вот результаты GTMetrix верхнего уровня:

Оценка составляет 99%, размер страницы уменьшается более чем на 500 КБ, а время загрузки сокращается на полсекунды.Ниже вы даже увидите, что больше нет рекомендаций по отложенному синтаксическому анализу JavaScript:

Этот конкретный критерий получает 100 А!

Как очистить комментарии Youtube с помощью Python | автор: François St-Amant

Создание базы данных НЛП с нуля

Источник: https://unsplash.com/photos/UfseYCHvIH0

Первая часть любого проекта обработки естественного языка — получить базу данных.Действительно, очистка и маркировка всего набора данных применима только к Kaggle, а не в реальной жизни.

Когда дело доходит до проектов анализа настроений, я чувствую, что комментарии на Youtube представляют собой отличный и недостаточно используемый источник данных. У вас легко есть доступ к мнению всех зрителей по очень конкретной теме, то есть видео.

Зная все это, вот как шаг за шагом соскрести комментарии с видео Youtube.

Вот видео, с которого я буду соскабливать комментарии: https: // www.youtube.com/watch?v=kuhhT_cBtFU&t=2s

Это видео, опубликованное CNN, показывает арест и расстрел Райшарда Брукса в Атланте 12 июня.

Итак, сначала не забудьте установить ChromeDriver прямо здесь. У вас также должен быть установлен Google Chrome. Теперь, когда это сделано, давайте импортируем библиотеки, которые нам понадобятся:

 время импорта 
из selenium.webdriver импорт Chrome
из selenium.webdriver.common.by импорт By
из селена.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

Selenium здесь необходим, потому что Youtube визуализируется JavaScript, с которым BeautifulSoup не может справиться.

Все остальные модули необходимы, потому что комментарии Youtube загружаются динамически, а это означает, что они видны только при прокрутке страницы вниз. Итак, нам нужен цикл, который будет:

  • Прокручивать вниз
  • Дождаться появления комментариев
  • Очистить комментарии
  • Повторить для любого диапазона, который мы хотим.

Вот цикл, который это делает.

Вот как это работает:

  1. Получите доступ к нужному URL-адресу с помощью функции driver.get .
  2. Прокрутите вниз и дождитесь, пока все не будет видно с wait.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *