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1.直播流程管理系统
2.大全！回赞回赞Python爬取芒果TV、源码腾讯视频、神器B站、回赞回赞爱奇艺、源码知乎、神器libevent源码分析专栏微博弹幕！回赞回赞
3.基于Redis实现点赞及排行榜功能
4.爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的源码评论，爬了10000多条，神器含二级评论！回赞回赞
5.2024小红书爬虫软件根据笔记链接批量采集详情，源码含笔记正文、神器转评赞藏等
6.2023微博评论爬虫用python爬上千条微博评论，回赞回赞突破15页限制！源码

直播流程管理系统

       直播流程管理系统？

       直播系统源码最关键的神器是用户体验，用户体验决定着直播源码的用户粘性，关系着直播系统源码的生存，这都是直播系统一个挺大的考验。多服务平台相通，例如ios端、Android端、PC端和网页页面端。

       一、直播原理：

       把主播录制的视频，推送到服务器，在由服务器分发给观众观看。

       二、直播环节：

       推流端（采集、美颜处理、编码、推流）；服务端处理（转码、录制、截图、鉴黄）；播放器（拉流、解码、渲染）；互动系统（聊天室、礼物系统、赞）。

       三、完整的直播系统源码组成：

       1、聊天系统：包括聊天室功能、弹幕、私聊

       2、礼物系统：后台发布、上传礼物、礼物发布、收礼物、礼物特效等

       3、quick draw 网络源码安全系统：自动鉴黄、实名认证、截图、录制、回播、禁播等

       4、支付系统：用户充值、主播提现、兑换商品或礼物等

       5、通知系统：直播间开播

       6、后台系统：流量统计、管理用户、管理直播间和广告、各方面设置、各方面数值记录等

       四、直播系统源码功能:

       1、视频直播功能：这是最基础的功能，主播端将视频数据推送出去，观众端进行接收观看，这就需要RTMP推流功能的支持才能实现，并且这一步也会决定画面的清晰度和流畅程度。

       2、聊天功能：观众可以在互动区进行文字聊天，和主播对话，想说就说。

       3、礼物打赏功能：观众可以对喜爱的女主播进行礼物打赏，游艇、跑车、甚至城堡走起来等等。

       4.、支付/提现功能：用户为喜爱的直播进行礼物打赏或者守护，主播收到礼物或接受守护后，可将收到的平台虚拟币兑换成现金提取出。

       5、视频回放功能：直播时同时录屏，随时随地，想看回放就看回放，粉丝再也不会错过喜爱的主播直播的精彩内容。

       6、分享功能：将主播频道或主页分享到微信、微博或者别的平台。

       五、直播系统源码平台搭建服务器部署重点

       直播系统源码平台有哪几块组？直播平台搭建过程一般可以分为采集、前处理、编码、传输、jdk11 源码解码、渲染这几个环节，经过这几个环，视频直播的过程一般可以分为采集、前处理、编码、传输、解码、渲染这几个环节，经过这几个环节之后，我们就可以通过PC端或者移动端进行视频直播的观看。直播系统源码在搭建时会用到多个业务服务器，共同完成直播系统的业务逻辑流程。通常在服务器部署时会采用动静分离分布式部署方式，保障了直播平台的稳定运行。

       六、直播系统源码搭建主要用到以下的业务服务器：

       1、消息服务器：主要用于消息推送，给用户推送房间聊天消息、私信消息。

       2、业务服务器：手机直播的业务部分、好友关系、直播管理、货币系统、礼物系统等。

       3、视频服务器：视频直播、点播、转码、存储和点播等。

       4、IM即时聊天：使用Node.js服务自主搭建部署聊天服务器。

       5、视频流（流媒体服务器）：建议采用第三方CDN，开通账号即可使用。业务服务器：网站逻辑基于php-tlinkphp、thinkcmf、mysq、redis。MYSQL服务提供静态数据的存储，REDIS服务提供数据的缓存、存储动态数据。

       七、直播系统源码开发语言

       后台PHP语言，Android是Java语言，IOS是二二复制系统源码objective-c，直播系统前端APP是分成安卓端和苹果端，后端是PC端，控制前端的（说的接口和后台）。APP是原生开发的，PHP视频互动系统由WEB系统、REDIS服务、MYSQL服务、视频服务、聊天服务、后台管理系统和定时监控组成，手机端安卓开发语言采用：java、IOS苹果采用：object c原生开发，后台管理采用PHP语言开发。

       以上便是对直播系统源码搭建过程中所需要的搭建环境、直播源码所用到的程序框架及开发语言，以及服务器相关问题。总的来说，开发一款直播系统会涉及到很多技术层面的问题，这里无法一一列举。但绝大多数的服务商都会提供从开发、测试、到部署上架的一整套完整的服务，所以在服务商的选择这一点上是很重要的。

大全！Python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博弹幕！

       大家好~ 我是菜鸟哥！今天讲解如何用python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博等平台的弹幕和评论，这类爬虫结果用于娱乐、舆情分析。

       本文提供六个平台的十个爬虫案例，感兴趣的朋友可按平台顺序查看。完整源码已提供。

       以芒果TV为例，以**《悬崖之上》为例，讲解如何爬取弹幕和评论。芒果TV的弹幕数据通过开发者工具抓包获得，视频每播放一分钟更新一次数据包。opengl es 源码 下载评论数据在网页底部，通过抓包分析得到。

       腾讯视频以**《革命者》为例，弹幕数据同样通过开发者工具抓包获得，视频每播放秒更新一次数据包。评论数据在网页底部，通过抓包分析得到。

       B站以视频《“这是我见过最拽的一届中国队奥运冠军”》为例，弹幕数据通过点击弹幕列表行展开，查看历史弹幕获得。评论数据在网页下方，通过抓包分析得到。

       爱奇艺以**《哥斯拉大战金刚》为例，弹幕数据通过开发者工具抓包获得，视频每秒更新一次数据包。评论数据在网页下方，通过抓包分析得到。

       知乎以热点话题《如何看待网传腾讯实习生向腾讯高层提出建议颁布拒绝陪酒相关条令？》为例，爬取回答内容。知乎的回答内容为动态加载，通过抓包分析得到。

       微博以热搜《霍尊手写道歉信》为例，爬取评论内容。微博评论为动态加载，通过抓包分析得到。

       以上便是今天的全部内容，完整源码已提供。如果你喜欢今天的内容，希望你能在下方点个赞和在看支持我，谢谢！

       Python资料免费领取

基于Redis实现点赞及排行榜功能

       微信公众号访问地址： 基于Redis实现点赞及排行榜功能

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       5、 SpringBoot整合多数据源，并支持动态新增与切换（详细教程）

       一、简介

       实现用户之间的关注和取消关注、查询是否关注、共同关注及关注后消息采用feed方式推送及滚动分页查看效果等相关功能。利用redis里面的Set集合实现关注，取关，共同关注，消息推送等，结合Java代码实现具体的功能。

       二、实现关注和取关2.1、关注和取消关注功能

       业务流程图：

       核心代码实现：

       结果展示：

       2.2、共同关注功能2.3、使用的redis命令如下：2.4、代码实现2.5、结果展示

       三、关注推送3.1、Feed流模式3.2、常见模式

       Feed流产品有两种常见模式：

       ●Timeline:不做内容筛选，简单的按照内容发布时间排序，常用于好友或关注。例如：朋友圈。

       >优点：信息全面，不会有缺失。并且实现也相对简单。

       >缺点：信息噪音较多，用户不一定感兴趣，内容获取效率低。

       ●智能排序：利用智能算法屏蔽掉违规的、用户不感兴趣的内容。推送用户感兴趣信息来吸引用户

       >优点：投喂用户感兴趣信息，用户粘度很高，容易沉迷。

       >缺点：如果算法不精准，可能起到反作用。

       本例中的个人页面，是基于关注的好友来做Feed流，因此采用Timeline的模式。该模式的实现方案有三种：

       ①拉模式 ②推模式 ③推拉结合

       3.3、三种实现方案

       3.3.1、拉模式

       说明：粉丝主动去拉取相关信息。

       3.3.2、推模式

       说明：博主主动推送相关信息给粉丝。

       3.3.3、推拉结合模式

       说明：活跃粉丝：博主主动推送相关信息给粉丝。普通粉丝：粉丝主动去拉取相关信息。

       3.3.4、总结

       对于大部分中小型公司需求，采取推模式基本上满足需求，对于超千万的用户量的大型公司，需要采取推拉模式，但是实现上相比就复杂多了。

       四、案例4.1、需求分析

       滚动分页：

       4.2、使用到的redis命令

       1、ZREVRANGEBYSCORE：Redis的一个Sorted Set命令，用于按照分数从高到低的顺序返回满足指定分数范围条件的元素。它的语法如下：

       参数解释如下：

       key：排序集合的键名。

       max：分数范围的上限，可以使用"+inf"表示正无穷大。

       min：分数范围的下限，可以使用"-inf"表示负无穷大。

       WITHSCORES：可选参数，表示返回结果时同时返回元素与分数。

       LIMIT：可选参数，用于限制返回结果的偏移量和数量。

       示例用法：

       第一个示例命令将返回分数从最高到最低的所有元素，分数范围为(，0]，不包括。

       第二个示例命令将返回分数从最高到最低的所有元素及其对应的分数，分数范围为(，0]，不包括。

       第三个示例命令将返回分数从最高到最低的前个元素，分数范围为(，0]，不包括。

       注意：ZREVRANGEBYSCORE是按照分数从高到低的顺序返回结果的，如果需要按照分数从低到高的顺序返回结果，可以使用ZRANGEBYSCORE命令。

       2、ZADD：在Redis中，ZADD命令用于向有序集合(Sorted Set)中添加一个或多个成员。有序集合是一种将成员与分数(score)关联的数据结构，通过分数可以对成员进行排序。

       ZADD命令的语法如下：

       参数说明：

       key：有序集合的键名。

       NX：仅在键不存在时添加成员。

       XX：仅在键已经存在时添加成员。

       CH：返回修改的成员数量，包括新增和更新的成员。

       INCR：对已经存在的成员的分数进行自增操作。

       score：成员的分数，用于排序。

       member：要添加的成员。

       示例：

       注意：ZADD命令在Redis版本2.4以及以上版本可用。

       reids中实现滚动分页功能：

       4.3、业务流程图4.4、核心代码展示

       4.4.1、保存探店笔记并发送收件箱

       4.4.2、查询关注的所有探店笔记(并含滚动分页)

       备注：

       4.4.3、请求参数

       参考案例：

       五、源码获取方式

       更多优秀文章，请关注个人微信公众号或搜索“程序猿小杨”查阅。然后回复：源码，可以获取该项目对应的源码及表结构，开箱即可使用。

       说明：后面redis相关操作的功能都会放在此文件夹中，需要相关功能的，只需要获取最新的资源，替换项目即可。

爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的评论，爬了多条，含二级评论！

       欢迎来到Python爬虫实践系列，我是@马哥python说，今天要与大家分享的是如何使用Python爬取小红书上的评论数据。

       首先，我们的目标是爬取与"巴勒斯坦"相关笔记下的所有评论，共计超过条，每条评论包含个关键字段：笔记链接、页码、评论者昵称、评论者ID、主页链接、评论时间、评论IP属地、点赞数、评论级别以及评论内容。

       我们的爬虫程序会分析小红书页面的HTML结构，找到请求数据的链接，然后通过模拟浏览器行为来获取这些评论数据。首先，我们需要导入一些必要的Python库，定义请求头以通过验证，尤其是设置User-Agent和Cookie。

       Cookie的获取通常需要一些技巧，比如通过访问小红书的登录页面来获取，然后在每次请求时携带这个Cookie。接着，我们编写逻辑来翻页获取所有评论，直到没有更多数据为止。在实际操作中，我们发现"has_more"参数用于判断是否有更多评论页。

       为了实现翻页功能，我们需要从返回数据中获取当前页的“cursor”，然后在下一次请求中作为参数传递，以获取下一页的数据。在爬取过程中，我们特别关注到了“sub_comment_count”和“root_comment_id”字段，以提取二级评论及二级展开评论。

       最后，我们将获取的数据保存到CSV文件中，包括转换时间戳、随机等待时长、解析其他字段等关键步骤，以确保数据的准确性和完整性。

       完整代码包含在后续步骤中，包括转换时间戳、随机等待时长、解析其他字段、保存Dataframe数据、多个笔记同时循环爬取等关键逻辑，您可以参考代码实现细节。如果您对Python爬虫感兴趣，欢迎关注@马哥python说的微信公众号"老男孩的平凡之路"，获取本次分析过程的完整Python源码及结果数据。

小红书爬虫软件根据笔记链接批量采集详情，含笔记正文、转评赞藏等

       开发一款爬虫软件，旨在自动化采集小红书笔记的详细信息。这款软件无需编程知识，通过双击即可运行，简化了操作流程，让非技术用户也能轻松使用。用户只需输入笔记链接，软件即可自动抓取笔记正文、评论、点赞、收藏等详细信息。

       软件演示视频展示了如何使用这款软件，使得用户能够直观了解其操作方法。重要提示和说明部分提供了关键信息，确保用户正确使用软件。

       爬虫采集模块通过定义请求地址、设置请求头和cookie参数，实现与小红书服务器的交互。软件通过发送请求接收数据，解析字段信息并保存至CSV文件。关键逻辑包括判断循环结束条件、时间戳转换以及JS逆向解密，确保数据的完整性与准确性。

       软件界面模块设计了主窗口、输入控件和版权部分，为用户提供直观的操作体验。日志模块的实现有助于在软件运行出现问题时快速定位和修复。

       为了方便学习和使用，完整源码及可执行软件已打包并上传至微信公众号"老男孩的平凡之路"。通过公众号后台回复"爬小红书详情软件"即可获取，欢迎用户交流与反馈。

微博评论爬虫用python爬上千条微博评论，突破页限制！

       大家好，我是@马哥python说，一个拥有十年编程经验的开发者。

       针对微博评论的爬取，我之前分享过一篇教程。鉴于群里伙伴对这一话题的热切讨论，今天我们将深入探讨如何用Python爬取上千条微博评论，突破页的限制。

       爬取的数据包括：微博id、评论页码、评论信息（如id、时间、点赞数、IP归属、姓名、id、性别、关注数、粉丝数和内容）等关键字段。

       爬虫的核心在于如何处理' max_id'，这是决定能否爬取多页评论的关键。首次爬取时无需max_id，但从第二页开始，你需要从上一页的r.json()['data']['max_id']获取该参数。接着，就是发送请求、解析数据和保存数据的流程，但这里不再详述具体细节。

       想要获取完整源码和案例结果，可以访问我的微信公众号“老男孩的平凡之路”，回复“爬微博评论”获取。此外，我还推荐阅读以下文章：

       深入解析：马哥python说 - "技术流吃瓜" - Python大屏分析"张天爱"微博评论

       案例分享：马哥python说 - "python爬虫案例" - 爬取微博搜索结果（以“唐山打人”为例）