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目 標 場 景

相信大家平時刷抖音短視頻的時候，看到顏值高的小姐姐，都有隨手點贊關注的習慣。

如果一條條去刷確實很耗時間，如果 Python 能幫忙篩選出顏值高的小姐姐那就省了很多事。

本篇文章是借助「百度人臉識別」API，幫我們識別出抖音上顏值高的小姐姐，然后下載到手機相冊中。

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準 備 工 作

首先，項目需要對頁面元素進行一些精準的操作，需要提前準備一部 Android 設備，激活開發者選項，并在開發者選項中打開 「USB 調試和指針位置」兩處設置。

為了確保 adb 命令能正常使用，需要提前配置好 adb 開發環境。

頁面元素中的部分元素沒法利用 name 等常用屬性獲取到，可能需要獲取到完整的「UI 樹」，再利用 Airtest 判斷是否存在某個 UI 元素。

另外，項目中會對視頻進行人臉識別，獲取到出現的所有人臉，再進行性別識別及顏值判斷。

這里需要進行百度云后臺，注冊一個人臉識別的應用，獲取到一組?「API Key 和 Secret Key」值。

然后利用官網提供的 API 文檔即可獲取到「access token」，由于?ak 的有效期為一個月，所以只需要初始化一次，后面就可以利用人臉識別接口進行正常的識別了。

appid?=?'你注冊應用的appid' api_key?=?'你注冊應用的ak' secret_key?=?'你注冊應用的sk'def?get_access_token():"""其關access_token有效期一般有一個月"""#?此變量賦值成自己API?Key的值client_id?=?api_key??#?此變量賦值成自己Secret?Key的值client_secret?=?secret_key??auth_url?=?'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id='?+?client_id?+?'&client_secret='?+?client_secretheader_dict?=?{'User-Agent':?'Mozilla/5.0?(Windows?NT?6.1;?Trident/7.0;?rv:11.0)?like?Gecko',"Content-Type":?"application/json"}#?請求獲取到token的接口response_at?=?requests.get(auth_url,?headers=header_dict)json_result?=?json.loads(response_at.text)access_token?=?json_result['access_token']return?access_token

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編? 寫? 腳? 本

在上面已經配置好了 adb 環境的情況下，可以直接借助 python 中的 os 模塊執行 adb 命令打開抖音 App。

#?抖音App的應用包名和初始Activity package_name?=?'com.ss.android.ugc.aweme' activity_name?=?'com.ss.android.ugc.aweme.splash.SplashActivity'def?start_my_app(package_name,?activity_name):"""打開應用adb?shell?am?start?-n?com.tencent.mm/.ui.LauncherUI:param?package_name::return:"""os.popen('adb?shell?am?start?-n?%s/%s'?%?(package_name,?activity_name))

接著，我們需要截取當前播放視頻的截圖到本地。

需要注意的是，抖音視頻播放界面包含視頻創作者頭像、BGM 創作者頭像等一些雜亂的元素，可能對人臉識別的結果產生一些誤差，所以需要對屏幕截圖之后的圖像進行「二次裁剪」處理。

def?get_screen_shot_part_img(image_name):"""獲取手機截圖的部分內容:return:"""#?截圖os.system("adb?shell?/system/bin/screencap?-p?/sdcard/screenshot.jpg")os.system("adb?pull?/sdcard/screenshot.jpg?%s"?%?image_name)#?打開圖片img?=?Image.open(image_name).convert('RGB')#?圖片的原寬、高(1080*2160)w,?h?=?img.size#?截取部分，去掉其頭像、其他內容雜亂元素img?=?img.crop((0,?0,?900,?1500))img.thumbnail((int(w?/?1.5),?int(h?/?1.5)))#?保存到本地img.save(image_name)return?image_name

現在可以使用百度提供的 API 獲取到上面截圖的人臉列表。

def?parse_face_pic(pic_url,?pic_type,?access_token):"""人臉識別5秒之內:param?pic_url::param?pic_type::param?access_token::return:"""url_fi?=?'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token='?+?access_token#?調用identify_faces，獲取人臉列表json_faces?=?identify_faces(pic_url,?pic_type,?url_fi)if?not?json_faces:print('未識別到人臉')return?Noneelse:#?返回所有的人臉return?json_faces

從上述的人臉列表中篩選出性別為女，年齡為 18-30 歲之間，顏值超過 70 的小姐姐。

def?analysis_face(face_list):"""分析人臉，判斷顏值是否達標18-30之間，女，顏值大于80:param?face_list:識別的臉的列表:return:"""#?是否能找到高顏值的美女find_belle?=?Falseif?face_list:print('一共識別到%d張人臉，下面開始識別是否有美女~'?%?len(face_list))for?face?in?face_list:#?判斷是男、女if?face['gender']['type']?==?'female':age?=?face['age']beauty?=?face['beauty']if?18?<=?age?<=?30?and?beauty?>=?70:print('顏值為:%d,及格，滿足條件！'?%?beauty)find_belle?=?Truebreakelse:print('顏值為:%d,不及格，繼續~'?%?beauty)continueelse:print('性別為男,繼續~')continueelse:print('圖片中沒有發現人臉.')return?find_belle

由于視頻是連續播放的，很難通過截取視頻某一幀，判斷視頻有出現顏值高的小姐姐。

另外，大部分短視頻播放時長為「10s+」，這里需要對每一個視頻多次截圖去做人臉識別，直到識別到顏值高的小姐姐。

# 一條視頻最長的識別時間 RECOGNITE_TOTAL_TIME = 10? #?識別次數 recognite_count?=?1#?對當前視頻截圖去人臉識別 while?True:#?獲取截圖print('開始第%d次截圖'?%?recognite_count)#?截取屏幕有用的區域，過濾視頻作者的頭像、BGM作者的頭像screen_name?=?get_screen_shot_part_img('images/temp%d.jpg'?%?recognite_count)#?人臉識別recognite_result?=?analysis_face(parse_face_pic(screen_name,?TYPE_IMAGE_LOCAL,?access_token))recognite_count?+=?1#?第n次識別結束后的時間recognite_time_end?=?datetime.now()#?這一條視頻出現了顏值高的小姐姐if?recognite_result:passelse:print('超時！！！這是一條沒有吸引力的視頻！')#?跳出里層循環break

一旦當前播放的視頻識別出有顏值高的小姐姐，就需要模擬保存視頻到本地的操作。

獲取「分享」和「保存本地」兩個按鈕的坐標位置，依次利用 adb 執行點擊操作即可下載視頻到本地。

def?save_video_met():""":return:"""#?分享os.system("adb?shell?input?tap?1000?1500")time.sleep(0.05)#?保存到本地os.system("adb?shell?input?tap?350?1700")

另外，由于下載視頻的過程是一個耗時操作，在下載進度對話框還未消失之前，需要做一個「模擬等待」的操作。

def?wait_for_download_finished(poco):"""從點擊下載，到下載完全:return:"""element?=?Element()while?True:#?由于是對話框，不能利用Element類來判斷是否存在某個元素來準確處理#?element_result?=?element.findElementByName('正在保存到本地')#?當前頁面UI樹元素信息#?注意：保存的時候可能會獲取元素異常，這里需要拋出，并終止循環#?com.netease.open.libpoco.sdk.exceptions.NodeHasBeenRemovedException:?Node?was?no?longer?alive?when?query?attribute?"visible".?Please?re-select.try:ui_tree_content?=?json.dumps(poco.agent.hierarchy.dump(),?indent=4).encode('utf-8').decode('unicode_escape')except?Exception?as?e:print(e)print('異常，按下載處理~')breakif?'正在保存到本地'?in?ui_tree_content:print('還在下載中~')time.sleep(0.5)continueelse:print('下載完成~')break

在視頻保存到本地之后，就可以模擬向上滑動的操作，跳到播放「下一條視頻」。

循環上面的操作，即可篩選出所有顏值高的小姐姐，并保存到本地。

def?play_next_video():"""下一個視頻從下往上滑動:return:"""os.system("adb?shell?input?swipe?540?1300?540?500?100")

在腳本一條條刷視頻的過程中，可能會遇到一下廣告，我們需要對這類視頻進行過濾。

def?is_a_ad():"""判斷的當前頁面上是否是一條廣告:return:"""element?=?Element()ad_tips?=?['去玩一下',?'去體驗',?'立即下載']find_result?=?Falsefor?ad_tip?in?ad_tips:try:element_result?=?element.findElementByName(ad_tip)#?是一條廣告,直接跳出find_result?=?Truebreakexcept?Exception?as?e:find_result?=?Falsereturn?find_result

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結 果 結 論

運行上面的腳本，會自動打開抖音，對每一條小視頻多次進行人臉識別，直到識別到顏值高的小姐姐，保存視頻到本地，然后繼續刷下一條短視頻。

源碼在閱讀原文里，有女朋的同學可要小心嘗試哦！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的骚操作！用Python自动下载抖音美丽小姐姐（有对象的同学小心尝试！）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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