小红书视频链接,下载原视频分析。有个需求是小红书链接,视频下载到本地

直接上代码,抓包分析了半天,走了不少弯路,果然 朴实无华 才是最优解

python 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# author: da_pangzi
# datetime: 2024/12/11 16:50 
# ide: PyCharm
import requests


headers = {
    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7",
    "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9",
    "cache-control": "no-cache",
    "pragma": "no-cache",
    "priority": "u=0, i",
    "sec-ch-ua": "\"Google Chrome\";v=\"129\", \"Not=A?Brand\";v=\"8\", \"Chromium\";v=\"129\"",
    "sec-ch-ua-mobile": "?0",
    "sec-ch-ua-platform": "\"Windows\"",
    "sec-fetch-dest": "document",
    "sec-fetch-mode": "navigate",
    "sec-fetch-site": "none",
    "sec-fetch-user": "?1",
    "upgrade-insecure-requests": "1",
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36"
}

url = 'https://www.xiaohongshu.com/explore/6736be40000000001b012bf8?xsec_token=ABc_-Jlz_TFVL_yoP0s-gPQi3EYGGrt24dSY2XRfBRkEk=&xsec_source=pc_feed'
response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.text)
print(response)

下载到本地的

python 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# author: da_pangzi
# datetime: 2024/12/11 16:52 
# ide: PyCharm
import requests

url = "https://sns-video-al.xhscdn.com/stream/110/258/01e736be401b382d01037001932dd76d83_258.mp4"

response = requests.get(url, stream=True)
with open("video.mp4", "wb") as f:
    f.write(response.content)

其他的批量下载的,做一些提取的 操作就可以了。

相关推荐
卷无止境2 小时前
一人公司的全栈选型指南:让 AI Agent 写得快,也让生意跑得稳
后端·python
滴啦嘟啦哒4 小时前
【具身笔记】【π0.5 微调与仿真】五、在MuJoCo中实现可视化仿真
笔记·python·vla·具身
全栈练习生4 小时前
AI安全与红队测试
python·ai
费曼学习法4 小时前
把「发送成功」当「送达」?我排查 IM 长消息被静默吞掉的完整过程
python·ai编程·自动化运维
鸽鸽程序猿4 小时前
【项目】【在线判题系统】b端题目增删改
开发语言·python
NetX行者4 小时前
Python 工程化入门:从脚本到规范的 Python 项目结构
网络·python
MasonYyp5 小时前
asyncio并发协程
python
小小张说故事5 小时前
Python 的整数为什么永远不会溢出?拆开大整数对象,看 30 位一节的存储与运算代价
python
用户298698530145 小时前
Python 实现 Word 与 TIFF 双向转换的方案
后端·python·api
benchmark_cc5 小时前
实时行情和分钟 K 线应该如何配合使用?从信号计算到交易决策的完整分析
大数据·python·数据分析·pandas·量化交易·股票数据·quantdash