怎么爬取https://aeolus.ele.me/
时间: 2023-06-23 12:48:26 浏览: 214
为了爬取 https://aeolus.ele.me/,您可以使用 Python 中的 requests 库进行数据请求,然后通过解析返回的 JSON 数据获取所需信息。下面是简单的爬取步骤:
1. 通过 requests 库发送 GET 请求,同时带上必要的参数(如经纬度信息等)和请求头信息(如 User-Agent、X-Shard、Referer、Origin 等)。
2. 获取返回的 JSON 数据,并使用 Python 内置的 json 模块进行解析,提取所需信息。
3. 根据分页信息,如 offset 和 limit 等,构造多个请求,获取全部数据。
需要注意的是,由于饿了么对爬虫有一定的限制,因此需要设置一些反爬措施,如在请求中添加随机的 User-Agent、Referer 和 Origin 等信息,设置适当的请求间隔,以及使用代理池等方式。同时,需要遵守相关的法律法规和网站的使用协议,以免引起不必要的麻烦。
相关问题
https://aeolus.ele.me/的请求方式
### 回答1:
https://aeolus.ele.me/ 是饿了么的前端接口地址,一般用于获取餐厅、菜品等信息。它的请求方式一般为 GET 请求,同时需要带上一些参数。以下是一些常用的参数:
- latitude:纬度信息,可通过定位获取。
- longitude:经度信息,可通过定位获取。
- offset:数据偏移量,用于分页。
- limit:每页显示条数,用于分页。
- extra_filters:额外的筛选条件,如营业状态、配送方式等。
需要注意的是,这个接口需要进行身份验证,否则会返回 403 Forbidden 错误。因此,在请求头中需要带上 User-Agent 和 X-Shard 等信息,以模拟浏览器的请求。同时,为了避免被识别为爬虫而被封禁,可以在请求头中加入 Referer 和 Origin 等信息,以模拟用户的正常访问行为。
### 回答2:
https://aeolus.ele.me/是饿了么提供的一个网站,用于获取天气信息。要通过API向此网站发送请求,可以使用HTTP的GET请求方式。
GET请求是一种向服务器请求数据的方法,可以在URL中添加查询参数,以便指定请求的具体信息。对于https://aeolus.ele.me/来说,查询参数可以用于指定需要查询的地理位置。
例如,如果我们想获取北京市的天气信息,可以向https://aeolus.ele.me/发送如下GET请求:
https://aeolus.ele.me/?location=北京市
在这个请求中,我们使用了名为location的查询参数,并将其值设置为北京市。服务器会根据这个请求返回北京市的天气信息。
在发送GET请求时,还可以添加其他的查询参数,以获取更加详细的天气信息。例如,可以指定语言、单位、天气预报天数等。通过查询参数的调整,可以获取到符合需求的天气数据。
总结起来,向https://aeolus.ele.me/发送GET请求可以获取天气信息。在请求中使用查询参数,可以定位到具体的地理位置,同时还可以通过其他的查询参数获取更多细节。
opencv python 三帧差法
三帧差法是一种基于连续帧之间像素差异的运动检测算法,可以用于视频监控、行人检测等应用场景。在OpenCV中,可以通过以下步骤实现三帧差法:
1. 读取视频帧序列,并将其转化为灰度图像。
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
ret, frame1 = cap.read()
gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, frame2 = cap.read()
gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
while True:
ret, frame3 = cap.read()
gray3 = cv2.cvtColor(frame3, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2. 计算当前帧与前两帧之间的差值,并进行二值化处理。
```python
d1 = cv2.absdiff(gray2, gray1)
d2 = cv2.absdiff(gray3, gray2)
diff = cv2.bitwise_and(d1, d2)
_, thresh = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
```
3. 对二值化后的图像进行形态学操作,去除噪声。
```python
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)
```
4. 绘制运动物体的轮廓,并标记出运动方向。
```python
contours, _ = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
if cv2.contourArea(contour) < 500:
continue
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(frame3, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cx, cy = x + w // 2, y + h // 2
cv2.arrowedLine(frame3, (cx, cy), (cx + 50, cy), (0, 0, 255), 2)
```
完整代码如下:
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
ret, frame1 = cap.read()
gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, frame2 = cap.read()
gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
while True:
ret, frame3 = cap.read()
gray3 = cv2.cvtColor(frame3, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
d1 = cv2.absdiff(gray2, gray1)
d2 = cv2.absdiff(gray3, gray2)
diff = cv2.bitwise_and(d1, d2)
_, thresh = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)
contours, _ = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
if cv2.contourArea(contour) < 500:
continue
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(frame3, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cx, cy = x + w // 2, y + h // 2
cv2.arrowedLine(frame3, (cx, cy), (cx + 50, cy), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('frame', frame3)
gray1 = gray2
gray2 = gray3
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```