抖音美女千千万，想用Python爬爬看

前言

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作者： 星安果、AirPython

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目 标 场 景

相信大家平时刷抖音短视频的时候，看到颜值高的小姐姐，都有随手点赞关注的习惯。

如果一条条去刷确实很耗时间，如果 Python 能帮忙筛选出颜值高的小姐姐那就省了很多事。

本篇文章是借助「百度人脸识别」API，帮我们识别出抖音上颜值高的小姐姐，然后下载到手机相册中。

准 备 工 作

首先，项目需要对页面元素进行一些精准的操作，需要提前准备一部 Android 设备，激活开发者选项，并在开发者选项中打开 「USB 调试和指针位置」两处设置。

为了确保 adb 命令能正常使用，需要提前配置好 adb 开发环境。

页面元素中的部分元素没法利用 name 等常用属性获取到，可能需要获取到完整的「UI 树」，再利用 Airtest 判断是否存在某个 UI 元素。

# 安装依赖
pip3 install pocoui

另外，项目中会对视频进行人脸识别，获取到出现的所有人脸，再进行性别识别及颜值判断。

这里需要进行百度云后台，注册一个人脸识别的应用，获取到一组 「API Key 和 Secret Key」值。 然后利用官网提供的 API 文档即可获取到「access token」，由于 ak 的有效期为一个月，所以只需要初始化一次，后面就可以利用人脸识别接口进行正常的识别了。

appid = '你注册应用的appid'
api_key = '你注册应用的ak'
secret_key = '你注册应用的sk'

def get_access_token():
    """
     其关access_token有效期一般有一个月
    """
    # 此变量赋值成自己API Key的值
    client_id = api_key  

    # 此变量赋值成自己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_secret

    header_dict = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko',
                   "Content-Type": "application/json"}

    # 请求获取到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

编 写 脚 本

在上面已经配置好了 adb 环境的情况下，可以直接借助 python 中的 os 模块执行 adb 命令打开抖音 App。

# 抖音App的应用包名和初始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):
    """
    打开应用
    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))

接着，我们需要截取当前播放视频的截图到本地。 需要注意的是，抖音视频播放界面包含视频创作者头像、BGM 创作者头像等一些杂乱的元素，可能对人脸识别的结果产生一些误差，所以需要对屏幕截图之后的图像进行「二次裁剪」处理。

def get_screen_shot_part_img(image_name):
    """
    获取手机截图的部分内容
    :return:
    """
    # 截图
    os.system("adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.jpg")
    os.system("adb pull /sdcard/screenshot.jpg %s" % image_name)

    # 打开图片
    img = Image.open(image_name).convert('RGB')

    # 图片的原宽、高(1080*2160)
    w, h = img.size

    # 截取部分，去掉其头像、其他内容杂乱元素
    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

现在可以使用百度提供的 API 获取到上面截图的人脸列表。

def parse_face_pic(pic_url, pic_type, access_token):
    """
    人脸识别
    5秒之内
    :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

    # 调用identify_faces，获取人脸列表
    json_faces = identify_faces(pic_url, pic_type, url_fi)

    if not json_faces:
        print('未识别到人脸')
        return None
    else:
        # 返回所有的人脸
        return json_faces

从上述的人脸列表中筛选出性别为女，年龄为 18-30 岁之间，颜值超过 70 的小姐姐。

def analysis_face(face_list):
    """
    分析人脸，判断颜值是否达标
    18-30之间，女，颜值大于80
    :param face_list:识别的脸的列表
    :return:
    """
    # 是否能找到高颜值的美女
    find_belle = False
    if face_list:
        print('一共识别到%d张人脸，下面开始识别是否有美女~' % len(face_list))
        for face in face_list:
            # 判断是男、女
            if face['gender']['type'] == 'female':
                age = face['age']
                beauty = face['beauty']

                if 18