【GUI软件】调用YouTube的API接口,采集关键词搜索结果,并封装成界面工具!

文章目录

  • 一、背景介绍
    • 1.1 爬取目标
    • 1.2 演示视频
    • 1.3 软件说明
  • 二、代码讲解
    • 2.1 调用API-搜索接口
    • 2.2 调用API-详情接口
    • 2.3 API_KEY说明
    • 2.4 软件界面模块
    • 2.5 日志模块
  • 三、获取源码及软件

一、背景介绍

1.1 爬取目标

您好!我是@马哥python说,一名10年程序猿。

我用Python独立开发了一款爬虫软件,作用是:通过搜索关键词采集YouTube的搜索结果,包含14个关键字段:关键词,页码,视频标题,视频id,视频链接,发布时间,视频时长,频道名称,频道id,频道链接,播放数,点赞数,评论数,视频简介。

软件是通过调用YouTube的谷歌官方API实现,并非通过网页爬虫,所以稳定性较高!

开通YouTube的API:【详细教程】手把手教你开通YouTube官方API接口(youtube data api v3)

开发成界面软件的目的:方便不懂编程代码的小白用户使用,无需安装python,无需改代码,双击打开即用!

软件界面截图:软件运行界面

爬取结果截图:
结果截图1:

结果截图2:

结果截图3:

以上。

1.2 演示视频

软件使用演示:(不懂编程的小白直接看视频,了解软件作用即可,无需看代码)
【软件演示】youtube采集工具,根据关键词爬搜索结果

1.3 软件说明

几点重要说明:软件说明

以上。

二、代码讲解

2.1 调用API-搜索接口

先给大家看看搜索接口的返回json数据:搜索接口de返回数据

首先,定义接口地址作为请求地址:

# 请求地址
url = 'https://youtube.googleapis.com/youtube/v3/search'

定义一个请求头,用于伪造浏览器:

# 请求头
self.headers = {
	"Accept": "*/*",
	"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}

加上请求参数,告诉程序你的爬取条件是什么:

# 请求参数
params = {
	'part': 'snippet',
	'maxResults': '25',
	'q': search_keyword,
	'key': self.API_KEY,
	'pageToken': pageToken,
	'order': self.sort_by,
	'publishedBefore': str(self.end_date) + 'T00:00:00Z',
	'publishedAfter': str(self.start_date) + 'T00:00:00Z',
}

2.2 调用API-详情接口

同样,先给大家看看详情接口的返回json数据:详情接口de返回数据

首先,定义接口地址作为请求地址:

# 请求地址
url = 'https://youtube.googleapis.com/youtube/v3/videos?part=snippet%2CcontentDetails%2Cstatistics&id={}&key={}'.format(video_id, self.API_KEY)

定义一个请求头,用于伪造浏览器:

# 请求头
self.headers = {
	"Accept": "*/*",
	"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}

下面就是发送请求和接收数据:

# 发送请求
r = requests.post(url, headers=self.headers)
# 接收数据
json_data = r.json()

逐个解析字段数据,以"播放数"为例:

# 播放数
try:
	viewCount = json_data['items'][0]['statistics']['viewCount']
except:
	viewCount = ''

其他字段同理,不再赘述。

最后,是把数据保存到csv文件:

# 保存csv文件
with open(self.result_file, 'a+', encoding='utf_8_sig', newline='') as f:
	writer = csv.writer(f)
	writer.writerow(
		[search_keyword, page, title, videoId, video_url, create_time, duration, channelTitle,
		 channelId, channel_url, viewCount, likeCount, commentCount, desc])
self.tk_show('csv保存成功:' + self.result_file)

我采用csv库保存结果,实现每爬一条存一次,防止中途异常停止丢失前面的数据。

完整代码中,还含有:读取API_KEY判断、循环结束条件判断、拼接频道URL、try异常保护、日志记录等关键实现逻辑。

2.3 API_KEY说明

API_KEY是访问YouTube官方接口的密钥,只有拿到密钥,并配置到代码里,才能正常调用API接口。

API开通的教程:【详细教程】手把手教你开通YouTube官方API接口(youtube data api v3)

拿到密钥之后,配置到当前文件的config.json里面即可,如下:config.json

另外,魔法是一切的前提,此处不便多说!

2.4 软件界面模块

主窗口部分:

# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title('爬YouTube搜索软件v1.0 | 马哥python说 | 定制+v:493882434')
# 设置窗口大小
root.minsize(width=850, height=650)
# 左上角图标
root.iconbitmap('mage.ico')

输入控件部分:

# keyword
tk.Label(root, justify='left', text='搜索关键词:').place(x=30, y=90)
entry_kw = tk.Text(root, bg='#ffffff', width=70, height=2, )
entry_kw.place(x=125, y=90, anchor='nw')  # 摆放位置
tk.Label(root, justify='left', text='多关键词以|分隔', fg='red', ).place(x=630, y=90)

运行日志部分:

# 运行日志
tk.Label(root, justify='left', text='运行日志:').place(x=30, y=280)
show_list_Frame = tk.Frame(width=780, height=260)  # 创建<消息列表分区>
show_list_Frame.pack_propagate(0)
show_list_Frame.place(x=30, y=310, anchor='nw')  # 摆放位置

底部版权部分:

# 版权信息
copyright = tk.Label(root, text='@马哥python说 All rights reserved.', font=('仿宋', 10), fg='grey')
copyright.place(x=290, y=625)

以上。

2.5 日志模块

好的日志功能,方便软件运行出问题后快速定位原因,修复bug。
核心代码:

def get_logger(self):
	self.logger = logging.getLogger(__name__)
	# 日志格式
	formatter = '[%(asctime)s-%(filename)s][%(funcName)s-%(lineno)d]--%(message)s'
	# 日志级别
	self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
	# 控制台日志
	sh = logging.StreamHandler()
	log_formatter = logging.Formatter(formatter, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
	# info日志文件名
	info_file_name = time.strftime("%Y-%m-%d") + '.log'
	# 将其保存到特定目录,ap方法就是寻找项目根目录,该方法博主前期已经写好。
	case_dir = r'./logs/'
	info_handler = TimedRotatingFileHandler(filename=case_dir + info_file_name,
						when='MIDNIGHT',
						interval=1,
						backupCount=7,
						encoding='utf-8')

日志文件截图:log文件

以上。

三、获取源码及软件

完整python源码及exe软件,微信公众号"老男孩的平凡之路“后台回复”爬油管搜索视频软件"即可获取。点击直达

我是@马哥python说,一名10年程序猿,持续分享Python干货中!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/602897.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

动态规划day.2

62.不同路径 链接&#xff1a;. - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 题目描述&#xff1a; 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 &#xff08;起始点在下图中标记为 “Start” &#xff09;。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角&#…

能否直接上手 Qt ?——看完 C++ 课本后怎么做?

在开始前我有一些资料&#xff0c;是我根据网友给的问题精心整理了一份「Qt的资料从专业入门到高级教程」&#xff0c; 点个关注在评论区回复“888”之后私信回复“888”&#xff0c;全部无偿共享给大家&#xff01;&#xff01;如果你已经阅读了 C 课本&#xff0c;但仍然感到…

TMS320F28335学习笔记-时钟系统

第一次使用38225使用了普中的clocksystem例程进行编译&#xff0c;总是编译失败。 问题一&#xff1a;提示找不到文件 因为工程的头文件路径没有包含&#xff0c;下图的路径需要添加自己电脑的路径。 问题二 找不到库文件 例程种的header文件夹和common文件夹不知道从何而来…

7.删除有序数组中的重复项(快慢指针)

文章目录 题目简介题目解答解法一&#xff1a;暴力解法复杂度分析&#xff1a; 解法二&#xff1a;双指针(快慢指针)代码&#xff1a;复杂度分析&#xff1a; 题目链接 大家好&#xff0c;我是晓星航。今天为大家带来的是 相关的讲解&#xff01;&#x1f600; 题目简介 题目解…

【C语言 | 字符串处理】sscanf 详细介绍、使用说明以及使用例子源码

&#x1f601;博客主页&#x1f601;&#xff1a;&#x1f680;https://blog.csdn.net/wkd_007&#x1f680; &#x1f911;博客内容&#x1f911;&#xff1a;&#x1f36d;嵌入式开发、Linux、C语言、C、数据结构、音视频&#x1f36d; ⏰发布时间⏰&#xff1a;2024-05-08 1…

【Python爬虫】使用request和xpath爬取高清美女图片

&#x1f4dd;个人主页&#xff1a;哈__ 期待您的关注 目录 &#x1f388; urlib.request &#x1f525;具体的方法 ✈ lxml &#x1f525;xpath的基本语法 1. 基本路径 2. 选择节点 3. 谓语&#xff08;Predicates&#xff09; 4. 通配符 5. 选择多个路径 6. 函数 …

OV证书——企业网站的第一选择

据官方数据统计&#xff0c;从2024年开始OV证书的签发量远远超过DV证书的签发量&#xff0c;越来越多的企业网站摒弃了基础的DV证书&#xff0c;选择更高级别的OV证书。 但是其价格相对于DV证书来说要高几百甚至上千元&#xff0c;这里推荐性价比很高的JoySSL&#xff0c;他们…

邦注科技给您解答 什么是注塑机模具保护器

模具监视器&#xff0c;这位制造业的守护神&#xff0c;时刻注视着模具的每一个细微变化。它的工作原理如同一位细心的侦探&#xff0c;利用传感器、数据采集系统和监控软件组成的精良装备&#xff0c;探寻模具的秘密。 传感器如同模具的耳目&#xff0c;敏锐地捕捉着模具的温度…

Elasticsearch的使用

Elasticsearch 1、认识和安装 Elasticsearch的官方网站如下&#xff1a; https://www.elastic.co/cn/elasticsearch Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术&#xff0c;它是elastic技术栈中的一部分。完整的技术栈包括&#xff1a; Elasticsearch&#xff1…

Ps 滤镜:渲染

Ps菜单&#xff1a;滤镜/渲染 Filter/Render “渲染”子菜单中的滤镜主要用于生成或模拟各种自然和抽象的视觉效果&#xff0c;这些效果通常很难通过传统的摄影或手绘技术实现。这类滤镜能够为设计师和艺术家提供强大的工具&#xff0c;以增强图像的视觉冲击力、创造性或实现特…

11.偏向锁原理及其实战

文章目录 偏向锁原理及其实战1.偏向锁原理2.偏向锁案例代码演示2.1.偏向锁案例代码2.2.1.无锁情况下状态2.1.2.偏向锁状态2.1.3.释放锁后的状态 2.2.偏向锁的膨胀和撤销2.2.1.偏向锁撤销的条件2.2.2.偏向锁的撤销 2.2.3.偏向锁的膨胀 2.3.全局安全点原理和偏向锁撤销性能问题2.…

Electron项目中将CommonJS改成使用ES 模块(ESM)语法preload.js加载报错

问题 将Electron项目原CommonJS语法改成使用ES 模块&#xff08;ESM&#xff09;语法&#xff0c;preload.js一直加载不到&#xff0c;报错如下&#xff1a; VM111 renderer_init:2 Unable to load preload script: D:\Vue\wnpm\electron\preload.js VM111 renderer_init:2 E…

今日刷三题(day11):不同路径的数目(一)+短距离最小路径和+把数字翻译成字符串

题目一&#xff1a;不同路径的数目&#xff08;一&#xff09; 题目描述&#xff1a; 一个机器人在mn大小的地图的左上角&#xff08;起点&#xff09;。机器人每次可以向下或向右移动。机器人要到达地图的右下角&#xff08;终点&#xff09;。可以有多少种不同的路径从起点…

全栈开发之路——前端篇(6)生命周期和自定义hooks

全栈开发一条龙——前端篇 第一篇&#xff1a;框架确定、ide设置与项目创建 第二篇&#xff1a;介绍项目文件意义、组件结构与导入以及setup的引入。 第三篇&#xff1a;setup语法&#xff0c;设置响应式数据。 第四篇&#xff1a;数据绑定、计算属性和watch监视 第五篇 : 组件…

C#语言基础

一、复杂数据类型 1. 枚举 1.1 基本概念 1.1.1 枚举是什么 枚举是一个被命名的整型常量的集合&#xff0c;一般用它来表示状态、类型等等 1.1.2 申明枚举和申明枚举变量 申明枚举和申明枚举变量是两个概念 申明枚举&#xff1a;相当于是创建一个自定义的枚举类型 申明枚…

十大标准:评价B端系统界面美感度,你看了你也会。

美感和易用是评价B端系统用户体验的最高原则&#xff0c;本期从先从美感角度来分析B端界面 评价B端系统界面美感度的十大标准可以根据设计原则和用户体验来进行评估&#xff0c;以下是一些常见的标准&#xff1a; 一致性 界面元素的风格、布局和交互应该保持一致&#xff0c;…

Flutter连接websocket、实现在线聊天功能

老规矩效果图: 第一步:引入 web_socket_channel: ^2.4.0 第二步:封装 websocket.dart 单例 import dart:async; import dart:convert; import package:web_socket_channel/web_socket_channel.dart; import package:web_socket_channel/io.dart;class WebSocketManager {…

森林消防—高扬程水泵:守护绿色屏障的专业利器/恒峰智慧科技

在广袤的森林中&#xff0c;火灾无疑是最具破坏性的灾难之一。为了及时应对森林火灾&#xff0c;保护珍贵的自然资源和生态平衡&#xff0c;高效的消防设备显得尤为重要。森林消防高扬程水泵便是其中一款专业设备&#xff0c;以其高效输送水源的能力&#xff0c;成为守护森林绿…

Denoising diffusion models for out-of-distribution detection

Denoising diffusion models for out-of-distribution detection 摘要1 介绍2 相关工作2.1 基于生成得方法2.2 基于重构的方法3 方法3.1.扩散模型3.2.多次重建3.3.相似性评估4实验4.1. Experimental details4.2. Results for computer vision datasets4.3医学数据集上的结果4.4…

python 12实验

1.导入数据。 2.清洗数据&#xff0c;将缺失值或“NAN”替换为“无”&#xff0c;并将文本数据转换为数值型数据。 3.使用聚类算法&#xff08;如KMeans&#xff09;对数据进行聚类&#xff0c;并计算样本到簇中心的平均距离以确定最佳的簇数量。 4.对数据进行PCA降维&#xff…