python网站开发实例视频_Python实战-让在职教育类网站的视频全自动播放

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时间是公平的，因为每个人的一分钟都是 60 秒；时间又是最不公平的，有人一年的收获顶得上别人十年，这取决于如何利用时间。

成年人的世界，一个字忙，忙得没有时间学习，没有时间健身，没有时间陪家人。其实解决忙这个问题很简单，那就是做减法，减去不必要的应酬、会议，减去不重要的事项，只保留那些重要的，有意义的，所谓永远只做那些重要不紧急的事情。另外节省时间的方法就是借助工具，提高效率。

这些年流行网络课程学习，在职人士尤其如此，有些课程，需要你花钱去用心学；有些课程，别人花了钱你也得学，什么学习积分，学习报表，积累学时等等，还与绩效、职称挂勾。后者大概率不许快进，这样就要花费时间点击播放，再点击再播放，直到看完完成任务。

如果你知道 Python，其实应对一些不得不看的在线课程，非常简单，可以写代码让它全部自动播放，最近就有个朋友让我帮助开发一个可以自动播放网课的工具，来缓解大量线上学习的压力，感觉这一过程应该有不少人需要，特些记录下来，可以帮助有同样需求的朋友。

如果对技术无感，想直接使用现成的工具，请稳步：https://t.zsxq.com/7yzF23R 如果手撸代码，请继续。

网站风格如下：

第一步：登陆。

登陆前，先打开开发者工具（Chrome浏览器的快捷键是F12），然后登陆，查看接口返回数据：

点击这个login的接口，查看详细信息如下：

这点重点记录四个信息：

1、请求的接口地址，即图中的 Request URL 及请求的方法。 2、Cookie 中的信息，这里是 JSESSIONID。 3、传递的参数和返回的接口数据。

根据这些信息，使用 requests 库自带的 session 功能很容易写出登陆的代码，并且可以获取此处的 JSESSIONID，可以大致推测出后续的请求也是使用该 JSESSIONID。

import requests

session = requests.Session()

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 '

'(KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',

'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',

}

def login():

params = {

'account': your_username,

'password': your_password,

}

r = session.post("http://jxjy.jxt.zj.gov.cn/iext/zg/webfront/user/loginByAccount.do", params=params,headers = headers)

jsessionid = session.cookies.get('JSESSIONID')

return jsessionid

第二步：获取信息。

登陆后，获取到了 JSESSIONID。接下来，我们看到登陆后，还有一个接口，返回的是视频课程的列表，此接口使用的 JSESSIONID 和登陆是一致的，可以推断出 JSESSIONID 是后续接口请求的凭证，不过这个凭证是记录在 cookie 中的，requests 的 session 功能可以自带 cookie 请求，因此不需要单独处理。这里就是着重要分析的地方：

我们可以从这里获取课程的名称，持续时间，学习进度，编号等信息，有了这些信息，就可以为后续接口的请求提供参数了。方法有很多，正则表达式，BeautifulSoup，Selenium 喜欢哪个就用哪个吧，我这里使用 BeautifulSoup。参考代码如下：

def get_play_list_info():

video_list = []

for i in range(4):

params = {

'pageNum': i + 1,

'url': '/zgProject/front/learncenter/list'

}

r = session.get("http://jxjy.jxt.zj.gov.cn/iext/zg/webfront/DatumFrontController/infolist.do", params, headers )

soup = BeautifulSoup(r, "html.parser")

for el in soup.findAll("div", {'onclick': re.compile("skip(.*)")}):

video_name = el.find("div", {'class': 'clearfix'}).get('title')

function_name = el.get('onclick')

video_id = function_name.split(",")[0].split('(')[1].strip()

progress = el.find("span", {'class': 'baif'}).get_text()

durationTime = el.find("span", {'class': 'durationTime'}).get_text()

if progress != '已完成':

video_list.append({'video_name': video_name, 'video_id': video_id, 'progress': progress,

'durationTime': int(durationTime)})

logger.info(f"共 {len(video_list)} 个待播放的课程，将依次播放：")

for video in video_list:

logger.info(f"{video['video_name']},总时长：{video['durationTime']}秒")

return video_list

第三步：分析视频播放进度保存逻辑。

以上步骤，可以获取所有未完成的课程列表，包括名称、ID，持续时长，当前进度等信息。接下来，我们点击一个视频播放，然后看看接口处有什么信息：

这里我们发现请求的参数中有两个，一个是 time，值是 110，一个是 zgcid，可以猜测，time 是秒数，zgcid 是对应的是视频课程的编号。过一会时间，发现又发送了请求：

此时 time 为 226，发现间隔了约 120 秒钟，继续观察：

接口名称叫 saveplayrecord，很容易猜测到，每隔 120 秒发送向服务器一次这样的请求，就代表向服务汇报，我当前已经观看到了这个位置，当 time 为视频的总持续时长时，视频播放的状态会显示为已完成。

def play_video(video):

logger.info(f"{video['video_name']} 开始播放..." )

params = {

'url': '/zgProject/front/learncenter/videocast2',

'zgcid': video['video_id']

}

session.get("http://jxjy.jxt.zj.gov.cn/iext/zg/webfront/DatumFrontController/detail.do", params, headers)

percent = float(video['progress'].replace("已观看","").replace("%","").strip())

cnt = int(video['durationTime']*percent/100)

logger.info(f"当前进度:{percent:0.2f}%")

while cnt < video['durationTime']:

time.sleep(120)

cnt += 120

if cnt > video['durationTime']:

cnt = video['durationTime']

params = {'time':cnt, 'zgcid':video['video_id'] }

r = session.post("http://jxjy.jxt.zj.gov.cn/iext/zg/webfront/DatumFrontController/saveplayrecord.do", params,headers)

if r.json()['success'] == 1:

logger.info(f"播放进度为: {cnt*100/video['durationTime']:0.2f}%")

logger.info(f"{video['video_name']} 播放完成。" )

到这里，我们发现播放视频的过程中，每隔两分钟，网站会向服务器发送一次请求，保存当前视频的播放进度。此时已经豁然开朗。接下来就是组装代码的事情了。

用代码小结

videos = get_play_list_info()

for video in videos:

play_video(video)

print("视频播放完毕")

爬虫的本质在于获取信息，获取信息的前提是知道信息发送和接收的方式，因此如果本文看不太懂的朋友，建义先花费 1 - 2 个小时看下 HTTP 协议，再学习下非常适合人类使用的 Python 第三方库 requests，之后再看此文，就十分简单。

（完）

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