使用Python合并B站缓存视频(至.MP4): 库biliffm4s介绍

众说周知,B站缓存下来的视频实际上由video.m4s(视频)和audio.m4s(音频)组成:

要将两个文件合并为.mp4的视频文件,我们通常会使用ffmpeg,一个可以称为计算机基建的开源项目. 不过,使用ffmpeg需要我们手动的输入指令,批量化的处理使用Python利用subprocess调用更是需要一些编程(尽管对于当代的LLM来说这种脚本轻而易举).如果有已经封装好的(简单)Python库可以直接用,岂不是一件美事? biliffm4s是bilibili-ffmpeg-m4s(to-mp4)的缩写.顾名思义,该项目提供了一个Python库,将Android手机哔哩哔哩缓存的视频(为.m4s)格式转化为.mp4格式.文件转化功能由ffmpeg实现(目前仅支持Windows 64位平台).
GitHub链接在此
哔哩哔哩介绍视频
PyPi

简单过一遍使用的流程 : Python库自然可以使用pip进行安装:

复制代码
pip install biliffm4s

在项目中导入from biliffm4s import *,然后跟着API文档操作即可(极其简单):

convert()

convert函数接受输入的音视频.m4s文件,合并并输出为.mp4.

  • 参数

    • video: 输入的视频路径.后缀.m4s可以省略.缺省值为video.m4s
    • audio: 输入的音频路径.后缀.m4s可以省略.缺省值为audio.m4s
    • output: 输出的视频路径.后缀.mp4可以省略.缺省值为output.mp4
  • 返回值: bool 合并成功与否

combine()

convert函数需要手动找到对应的.m4s,有时这并不够方便.combine函数提供了一种更简单的方式:只需要提供包含对应video.m4saudio.m4s(哔哩哔哩的缓存视频文件夹始终是这两个名称)的文件夹路径即可,其会自动的进行查找并合并.

在使用combine()时,确保路径下只有唯一的video.m4saudio.m4s

  • 参数

    • directory: 包含video.m4saudio.m4s的文件夹路径
    • output: 输出的视频路径.后缀.mp4可以省略.缺省值为output.mp4
  • 返回值: bool 合并成功与否

示例:

less 复制代码
import biliffm4s

biliffm4s.convert('video.m4s', 'audio.m4s', 'result.mp4') # 将video.m4s和audio.m4s合并为result.mp4  
biliffm4s.convert(output='result2') # 将video.m4s和audio.m4s合并为result2.mp4 
biliffm4s.convert() # 将video.m4s和audio.m4s合并为output.mp4  
biliffm4s.combine('sample') # 自动读取sample文件夹下的video.m4s和audio.m4s并合并为output.mp4

如果你不知道如何获取B站缓存的.m4s,可以见如下操作步骤:

  1. 将视频缓存到你的Android设备上
  2. 使用数据线将其链接至电脑,并进入USB文件传输模式
  3. 访问\Android\data\tv.danmaku.bili\download路径
  4. 你会看到一堆以数字命名的文件夹,每个文件夹都是一个缓存的视频.通过文件大小和时间判断对应的缓存视频
  5. 至对应文件夹的最深层次处,你会看到video.m4s,audio.m4s,index.json文件,分别对应哔哩哔哩视频的视频,音频和弹幕.拷贝两个.m4s到你的电脑上

如果你使用的是哔哩哔哩概念版,那路径为\Android\data\com.bilibili.app.blue\download

如果你使用的是combine(),直接复制\download路径下的对应子文件夹即可

如果该项目帮上了点忙,还请不吝啬Star了:)

相关推荐
xw337340956416 分钟前
scikit-learn工具介绍
python·机器学习·scikit-learn
NeoFii17 分钟前
Day 34:GPU训练与类的call方法
python·机器学习
中等生2 小时前
Python的隐形枷锁:GIL如何"绑架"了你的多线程梦想
后端·python
电商数据girl2 小时前
关于私域电商网站,接入电商API数据接口示例
运维·开发语言·网络·python·json·php
Ly2020Wj2 小时前
pytorch入门3:使用pytorch进行多输出手写数据集模型预测
人工智能·pytorch·python
码界筑梦坊2 小时前
90-基于Flask的中国博物馆数据可视化分析系统
python·信息可视化·flask
七七软件开发2 小时前
无人共享 app 系统架构分析
java·python·小程序·系统架构·php
WaterRun3 小时前
一个极简极易用, "即读即用"的Python存储库介绍: SimpSave
python