Python API For JMComic (禁漫天堂)
Project description
Python API For JMComic (禁漫天堂)
封装了一套可用于爬取JM的Python API.
简单来说,就是可以通过简单的几行Python代码,实现下载JM上的本子到本地,并且是处理好的图片.
友情提示:珍爱JM,为了减轻JM的服务器压力,请不要一次性爬取太多本子,西门🙏🙏🙏.
安装教程
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通过pip官方源安装(推荐)
pip install jmcomic -i https://pypi.org/project --upgrade
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本地安装
cd ./modules/core/ pip install -e ./
快速上手
使用下面的两行代码,即可实现功能:把某个本子集(album)里的所有本子(photo)下载到本地
import jmcomic # 导入此模块,需要先安装.
jmcomic.download_album('422866') # 传入要下载的album的id,即可下载整个album到本地.
# 上面的这行代码,还有一个可选参数option: JmOption,表示配置项,
# 配置项的作用是告诉程序下载时候的一些选择,
# 比如,要下载到哪个文件夹,使用怎样的路径组织方式(比如[/作者/本子id/图片] 或者 [/作者/本子名称/图片]).
# 如果没有配置,则会使用 JmOption.default(),下载的路径是[当前工作文件夹/本子名称/图片].
进一步的使用可以参考usage文件夹下的示例代码: jmcomic_getting_started.py
jmcomic_usage.py
项目特点
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绕过Cloudflare的反爬虫
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支持使用Github Action下载漫画,不会编程都能用(教程:使用Github Actions下载禁漫本子)
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可配置性强
- 不配置也能使用,十分方便
- 配置可以从配置文件生成,无需写Python代码
- 配置点有:
是否使用磁盘缓存
是否使用代理
图片类型转换
本子下载路径
请求元信息(headers,cookies,重试次数)等
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多线程下载(可细化到一图一线程,效率极高)
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跟进了JM最新的图片分割算法(2023-02-08)
使用小说明
- Python >= 3.7
- 项目只有代码注释,没有API文档。因此想深入高级地使用,自行看源码和改造代码叭 ^^_
- JM不是前后端分离的网站,因此本api是通过正则表达式解析HTML网页的信息(详见
JmcomicText
),进而实现的下载图片。
项目文件夹介绍
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assets:存放一些非代码的资源文件
- config:存放配置文件
- docs:项目文档
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src:存放源代码
- jmcomic:
jmcomic
模块
- jmcomic:
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tests:测试目录,存放测试代码,使用unittest
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usage:用法目录,存放示例/使用代码
感谢以下项目
图片分割算法的来源
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jmcomic-1.1.0.tar.gz
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Built Distribution
jmcomic-1.1.0-py3-none-any.whl
(23.2 kB
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.
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- Tags: Source
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- Uploaded via: twine/4.0.1 CPython/3.11.2
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | eb372879f549b55cc7156349d47934226a240aeeda4fc137b85311442fbab9db |
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MD5 | 493299f86b72a7c9cfaa36afaf460642 |
|
BLAKE2b-256 | f86f412a38bc496417f7404af901d404ec5559ccfe3ddfdeb9ded49cc03bcb92 |
File details
Details for the file jmcomic-1.1.0-py3-none-any.whl
.
File metadata
- Download URL: jmcomic-1.1.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 23.2 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.1 CPython/3.11.2
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 40a69b7cc6cf8fbdcb908211e6b0d2d03a7f550c7470eded8062927acfab80c4 |
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MD5 | ec2a2d0a2d4606d19fbc9fd2d5a0eedc |
|
BLAKE2b-256 | dd2d9d3dc3fe8421568d3f4e3132eb8e2afdc25be98b6b00a6819afe8e415ae5 |