抖音美女千千万，想用Python爬爬看

前言

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作者：星安果、AirPython

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目标场景

相信大家平时刷抖音短视频的时候，看到颜值高的小姐姐，都有随手点赞关注的习惯。

如果一条条去刷确实很耗时间，如果 Python 能帮忙筛选出颜值高的小姐姐那就省了很多事。

本篇文章是借助「百度人脸识别」API，帮我们识别出抖音上颜值高的小姐姐，然后下载到手机相册中。

准备工作

首先，项目需要对页面元素进行一些精准的操作，需要提前准备一部 Android 设备，激活开发者选项，并在开发者选项中打开「USB 调试和指针位置」两处设置。

为了确保 adb 命令能正常使用，需要提前配置好 adb 开发环境。

页面元素中的部分元素没法利用 name 等常用属性获取到，可能需要获取到完整的「UI 树」，再利用 Airtest 判断是否存在某个 UI 元素。

# 安装依赖
pip3 install pocoui

另外，项目中会对视频进行人脸识别，获取到出现的所有人脸，再进行性别识别及颜值判断。

这里需要进行百度云后台，注册一个人脸识别的应用，获取到一组「API Key 和 Secret Key」值。

然后利用官网提供的 API 文档即可获取到「access token」，由于 ak 的有效期为一个月，所以只需要初始化一次，后面就可以利用人脸识别接口进行正常的识别了。

 1 appid = '你注册应用的appid'
 2 api_key = '你注册应用的ak'
 3 secret_key = '你注册应用的sk'
 4 
 5 def get_access_token():
 6     """
 7      其关access_token有效期一般有一个月
 8     """
 9     # 此变量赋值成自己API Key的值
10     client_id = api_key  
11 
12     # 此变量赋值成自己Secret Key的值
13     client_secret = secret_key  
14 
15     auth_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret
16 
17     header_dict = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko',
18                    "Content-Type": "application/json"}
19 
20     # 请求获取到token的接口
21     response_at = requests.get(auth_url, headers=header_dict)
22     json_result = json.loads(response_at.text)
23     access_token = json_result['access_token']
24     return access_token

编写脚本

在上面已经配置好了 adb 环境的情况下，可以直接借助 python 中的 os 模块执行 adb 命令打开抖音 App。

 1 # 抖音App的应用包名和初始Activity
 2 package_name = 'com.ss.android.ugc.aweme'
 3 activity_name = 'com.ss.android.ugc.aweme.splash.SplashActivity'
 4 
 5 def start_my_app(package_name, activity_name):
 6     """
 7     打开应用
 8     adb shell am start -n com.tencent.mm/.ui.LauncherUI
 9     :param package_name:
10     :return:
11     """
12     os.popen('adb shell am start -n %s/%s' % (package_name, activity_name))

接着，我们需要截取当前播放视频的截图到本地。需要注意的是，抖音视频播放界面包含视频创作者头像、BGM 创作者头像等一些杂乱的元素，可能对人脸识别的结果产生一些误差，所以需要对屏幕截图之后的图像进行「二次裁剪」处理。

 1 def get_screen_shot_part_img(image_name):
 2     """
 3     获取手机截图的部分内容
 4     :return:
 5     """
 6     # 截图
 7     os.system("adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.jpg")
 8     os.system("adb pull /sdcard/screenshot.jpg %s" % image_name)
 9 
10     # 打开图片
11     img = Image.open(image_name).convert('RGB')
12 
13     # 图片的原宽、高(1080*2160)
14     w, h = img.size
15 
16     # 截取部分，去掉其头像、其他内容杂乱元素
17     img = img.crop((0, 0, 900, 1500))
18 
19     img.thumbnail((int(w / 1.5), int(h / 1.5)))
20 
21     # 保存到本地
22     img.save(image_name)
23 
24     return image_name

现在可以使用百度提供的 API 获取到上面截图的人脸列表。

 1 def parse_face_pic(pic_url, pic_type, access_token):
 2     """
 3     人脸识别
 4     5秒之内
 5     :param pic_url:
 6     :param pic_type:
 7     :param access_token:
 8     :return:
 9     """
10     url_fi = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=' + access_token
11 
12     # 调用identify_faces，获取人脸列表
13     json_faces = identify_faces(pic_url, pic_type, url_fi)
14 
15     if not json_faces:
16         print('未识别到人脸')
17         return None
18     else:
19         # 返回所有的人脸
20         return json_faces

从上述的人脸列表中筛选出性别为女，年龄为 18-30 岁之间，颜值超过 70 的小姐姐。

 1 def analysis_face(face_list):
 2     """
 3     分析人脸，判断颜值是否达标
 4     18-30之间，女，颜值大于80
 5     :param face_list:识别的脸的列表
 6     :return:
 7     """
 8     # 是否能找到高颜值的美女
 9     find_belle = False
10     if face_list:
11         print('一共识别到%d张人脸，下面开始识别是否有美女~' % len(face_list))
12         for face in face_list:
13             # 判断是男、女
14             if face['gender']['type'] == 'female':
15                 age = face['age']
16                 beauty = face['beauty']
17 
18                 if 18 <= age <= 30 and beauty >= 70:
19                     print('颜值为:%d,及格，满足条件！' % beauty)
20                     find_belle = True
21                     break
22                 else:
23                     print('颜值为:%d,不及格，继续~' % beauty)
24                     continue
25             else:
26                 print('性别为男,继续~')
27                 continue
28     else:
29         print('图片中没有发现人脸.')
30 
31     return find_belle

由于视频是连续播放的，很难通过截取视频某一帧，判断视频有出现颜值高的小姐姐。

另外，大部分短视频播放时长为「10s+」，这里需要对每一个视频多次截图去做人脸识别，直到识别到颜值高的小姐姐。

 1 # 一条视频最长的识别时间
 2 RECOGNITE_TOTAL_TIME = 10 
 3 # 识别次数
 4 recognite_count = 1
 5 
 6 # 对当前视频截图去人脸识别
 7 while True:
 8   # 获取截图
 9   print('开始第%d次截图' % recognite_count)
10 
11   # 截取屏幕有用的区域，过滤视频作者的头像、BGM作者的头像
12   screen_name = get_screen_shot_part_img('images/temp%d.jpg' % recognite_count)
13 
14   # 人脸识别
15   recognite_result = analysis_face(parse_face_pic(screen_name, TYPE_IMAGE_LOCAL, access_token))
16 
17   recognite_count += 1
18 
19   # 第n次识别结束后的时间
20   recognite_time_end = datetime.now()
21 
22   # 这一条视频出现了颜值高的小姐姐
23   if recognite_result:
24          pass
25   else:
26          print('超时！！！这是一条没有吸引力的视频！')
27          # 跳出里层循环
28          break

一旦当前播放的视频识别出有颜值高的小姐姐，就需要模拟保存视频到本地的操作。

获取「分享」和「保存本地」两个按钮的坐标位置，依次利用 adb 执行点击操作即可下载视频到本地。

 1 def save_video_met():
 2     """
 3     :return:
 4     """
 5     # 分享
 6     os.system("adb shell input tap 1000 1500")
 7     time.sleep(0.05)
 8 
 9     # 保存到本地
10     os.system("adb shell input tap 350 1700")

另外，由于下载视频的过程是一个耗时操作，在下载进度对话框还未消失之前，需要做一个「模拟等待」的操作。

 1 def wait_for_download_finished(poco):
 2     """
 3     从点击下载，到下载完全
 4     :return:
 5     """
 6 
 7     element = Element()
 8     while True:
 9         # 由于是对话框，不能利用Element类来判断是否存在某个元素来准确处理
10         # element_result = element.findElementByName('正在保存到本地')
11 
12         # 当前页面UI树元素信息
13         # 注意：保存的时候可能会获取元素异常，这里需要抛出，并终止循环
14         # com.netease.open.libpoco.sdk.exceptions.NodeHasBeenRemovedException: Node was no longer alive when query attribute "visible". Please re-select.
15         try:
16             ui_tree_content = json.dumps(poco.agent.hierarchy.dump(), indent=4).encode('utf-8').decode('unicode_escape')
17         except Exception as e:
18             print(e)
19             print('异常，按下载处理~')
20             break
21 
22         if '正在保存到本地' in ui_tree_content:
23             print('还在下载中~')
24             time.sleep(0.5)
25             continue
26         else:
27             print('下载完成~')
28             break

在视频保存到本地之后，就可以模拟向上滑动的操作，跳到播放「下一条视频」。循环上面的操作，即可筛选出所有颜值高的小姐姐，并保存到本地。

1 def play_next_video():
2     """
3     下一个视频
4     从下往上滑动
5     :return:
6     """
7     os.system("adb shell input swipe 540 1300 540 500 100")

在脚本一条条刷视频的过程中，可能会遇到一下广告，我们需要对这类视频进行过滤。

 1 def is_a_ad():
 2     """
 3     判断的当前页面上是否是一条广告
 4     :return:
 5     """
 6     element = Element()
 7     ad_tips = ['去玩一下', '去体验', '立即下载']
 8 
 9     find_result = False
10 
11     for ad_tip in ad_tips:
12         try:
13             element_result = element.findElementByName(ad_tip)
14             # 是一条广告,直接跳出
15             find_result = True
16             break
17         except Exception as e:
18             find_result = False
19 
20     return find_resul

结果结论

运行上面的脚本，会自动打开抖音，对每一条小视频多次进行人脸识别，直到识别到颜值高的小姐姐，保存视频到本地，然后继续刷下一条短视频。如果你觉得文章还不错，请大家点赞分享下。你的肯定是我最大的鼓励和支持。

原文地址：https://www.cnblogs.com/Qqun821460695/p/11917752.html

抖音美女千千万，想用Python爬爬看

前言

目 标 场 景

准 备 工 作

编 写 脚 本

结 果 结 论

目标场景

准备工作

编写脚本

结果结论