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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

  • 通过pip官方源安装(推荐)

    pip install jmcomic -i https://pypi.org/project --upgrade
    
  • 本地安装

    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: getting_started.py sample_usage.py

项目特点

  • 绕过Cloudflare的反爬虫

  • 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

  • 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
  • 多线程下载(可细化到一图一线程,效率极高)

  • 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 ^^_

项目文件夹介绍

  • 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
  • src:存放源代码

    • jmcomic:jmcomic模块
  • tests:测试目录,存放测试代码,使用unittest

  • usage:用法目录,存放示例/使用代码

感谢以下项目

图片分割算法代码+禁漫移动端API

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Uploaded Source

Built Distribution

jmcomic-2.1.0-py3-none-any.whl (24.8 kB view details)

Uploaded Python 3

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  • Download URL: jmcomic-2.1.0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 23.1 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.11.4

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Hashes for jmcomic-2.1.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 cf6132ccd0b49300b907fd627352db52b6b3f2ef0cdec02bd84df5640e11e8c5
MD5 7e92b5bdbdcd0af9bc41abf5ed61ec03
BLAKE2b-256 d10474b74d572514a9d7ee11ec6e86f7e367f8dfc5b02785fb2306ea9ecf2ed9

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  • Download URL: jmcomic-2.1.0-py3-none-any.whl
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  • Tags: Python 3
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  • Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.11.4

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Hashes for jmcomic-2.1.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 f2441bb35b264c2c466e2dd6a1ec17e0d1c15d6993424f5990dc8ec57609effe
MD5 d17dbdcc995d264662ec732fc811bf0a
BLAKE2b-256 e158b1e44a34518ceb9255d1e927a0114404cb31c3dbe82288e5c68485dc53d4

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