python爬取m3u8

### 使用 Python 实现 M3U8 文件的爬取及解析 为了实现这一目标，通常需要完成几个主要的任务：获取包含 m3u8 链接的页面、从这些页面中提取实际的 m3u8 URL 并进一步处理以下载对应的 ts 片段。下面是一个详细的说明。 #### 获取并解析 HTML 页面中的 m3u8 链接 对于特定网站上的视频资源，可以通过发送 HTTP 请求来访问其索引页面，并利用 `BeautifulSoup` 库解析返回的内容，从而找到指向 m3u8 文件的有效链接[^2]： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_index_links(index_url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' } response = requests.get(index_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') link_elements = soup.find_all('h1', class_='list-content-title') video_links = [] base_url = "https://example.com" for element in link_elements: href_value = element.a.get('href') full_link = f"{base_url}{href_value}" video_links.append(full_link) return video_links ``` 这段代码定义了一个函数用于收集指定站点上所有可能含有 m3u8 流媒体数据的视频链接。注意这里假设了相对路径的存在形式；具体应用时应根据实际情况调整基础 URL 和标签选择器逻辑。 #### 下载 m3u8 文件及其关联的 TS 列表 一旦获得了有效的 m3u8 地址之后，则可以直接对其进行 GET 请求操作，进而读取出其中所列明的各项 .ts 资源的位置信息[^1]: ```python import re def fetch_ts_urls(m3u8_url): header_info = {'User-Agent': 'Custom User Agent'} try: resp = requests.get(m3u8_url, headers=header_info) content_lines = resp.text.splitlines() cleaned_content = [ line.strip() for line in content_lines if not line.startswith("#") and len(line.strip()) > 0 ] absolute_paths = [f"{m3u8_url.rsplit('/', 1)[0]}/{item}" if not item.startswith("http") else item for item in cleaned_content] return absolute_paths except Exception as e: print(f"Error fetching or parsing m3u8 file at {m3u8_url}: ", str(e)) raise ``` 此部分实现了对给定 m3u8 URI 的远程加载以及内部引用项（即各个分片化的 .ts 单元）绝对位置计算的功能。特别需要注意的是，在某些情况下，清单文件内的条目可能是相对于根目录而言的局部路径表达方式，因此有必要将其转换成完整的网络定位符以便后续使用。 #### 处理与保存 TS 数据流 最后一步就是针对每一个单独识别出来的传输流对象执行相应的下载动作，并最终合成为一个连贯的整体多媒体文档。这往往涉及到多线程并发控制机制的设计考量，同时也离不开像 FFmpeg 这样的外部工具辅助完成编码格式之间的相互转化工作[^5]。 ```python import os import subprocess def download_and_merge(ts_urls, output_filename='output.mp4'): temp_dir = './tslib' if not os.path.exists(temp_dir): os.makedirs(temp_dir) with open(os.path.join(temp_dir, 'filelist.txt'), mode='w') as list_file: downloaded_files = [] for idx, url in enumerate(ts_urls): filename = os.path.join(temp_dir, f'part_{idx}.ts') with open(filename, 'wb') as out_file: res = requests.get(url) out_file.write(res.content) downloaded_files.append(filename) list_file.write(f"file '{filename}'\n") ffmpeg_command = ['ffmpeg', '-safe', '0', '-f', 'concat', '-i', os.path.join(temp_dir, 'filelist.txt'), '-c', 'copy', output_filename] process_result = subprocess.run(ffmpeg_command, capture_output=True) # 清除临时文件 for file_to_remove in downloaded_files + ['./tslib/filelist.txt']: os.remove(file_to_remove) return True if process_result.returncode == 0 else False ``` 上述脚本展示了如何批量拉取各片段化音频/视屏轨道的数据包至本地存储空间内，随后借助命令行调用的方式启动 FFmpeg 来实施拼接作业流程。整个过程中还包含了必要的错误捕捉措施确保程序稳定性。