微博图片拯救 — 妈妈再也不用担心图片被夹看不到啦！🤓
过了这好几年之后，总感觉自己已经从一个技术博主，变成了一个生活博主。
年龄越来越大了之后，探索能力，学习能力逐渐的下降。接受新事物的能力也日渐式微，总感觉想做一些东西而力不从心。
很多东西多年以前就知道了，但是想自己去做的时候却总感觉没什么头绪，不知道该从哪里开始。
今天又看到教主转的微博，同样原内容图片被夹了。
教主发的那个这就发挥作用了，是一张截图：
这么个东西。
至于原理，很久之前教主就大概提过，说出来也简单，就是利用cdn的缓存删除时间差，在节点未删除之前遍历所有的cdn节点去搜索图片。知道原理之后，要实现也简单，目前微博图片主要有四个域名+两个alias：
weibo_cdn_domain_list = [
'wx1.sinaimg.cn',
'wx2.sinaimg.cn',
'wx3.sinaimg.cn',
'wx4.sinaimg.cn',
'weiboimgwx.gslb.sinaedge.com',
'weiboimgwx.grid.sinaedge.com'
]
既然有了域名，那么也简单，通过python库直接解析所有的地址即可：
def get_ipv4_ips(domain_name):
try:
ipv4_addresses = []
answers = dr.resolve(domain_name, "A")
for rdata in answers:
if str(rdata).startswith("192."):
continue
else:
ipv4_addresses.append(str(rdata))
return ipv4_addresses
except Exception as e:
print(e)
return None
def get_ipv6_ips(domain_name):
try:
ipv6_addresses = []
answers = dr.resolve(domain_name, "AAAA")
for rdata in answers:
if str(rdata).startswith("::"):
continue
else:
ipv6_addresses.append(str(rdata))
return ipv6_addresses
except Exception as e:
print(e)
return None
def get_all_ips():
ip_dict_list = []
for domain in weibo_cdn_domain_list:
ips = get_ipv4_ips(domain)
v6_ips = get_ipv6_ips(domain)
print(domain, ips)
domain_ips = {
'domain': domain,
'ipv4': ips,
'ipv6': v6_ips
}
ip_dict_list.append(domain_ips)
return ip_dict_list
然而，这么高却也存在问题，就是拿到的ip地址都是国内解析到的，与命令查询到的一致：
四个域名加起来不多几十个ip地址，然而，仔细观察教主的图片会发现，解析出来的ip大约有2000+按照图片进度猜测。
即使加上ipv6的也远远少于教主的ip地址数量。
并且尝试下载的时候全部失败了，无法遍历到删除的文件，再次查看教主的图片，搜了下ip地址，并不是国内的：
那么，可能的原因在于，教主拿到了所有的ip地址，包括海外的，并且海外节点的删除时间会更晚，这样能找到被夹的图片的概率自然也越大。
那么直接去itdog.cn拉取所有的ip地址列表：
一个域名对应800+ip地址，那么这么看来基本跟教主的数量就能对上了。剩下的就简单了，告知思路，剩下的大家可以自由发挥了，主要代码可以暂停录像看屏幕代码：
1.将所有的域名解析为ip
2.讲ip与域名组装为：
domain_ips = {
'domain': domain,
'ipv4': ips,
'ipv6': v6_ips
}
格式。
3.遍历域名下的所有ip地址，拼接请求链接指定host。
4.针对请求数据进行处理，目前已知默认的占位符图片长度为：6067, 8308, 8844这几个，对于返回长度10000以下的，可以直接抛弃掉。
5.请求到数据之后保存为文件即可。
效果图：
视频演示：
v7.0-356-g2070b303 Python-3.9.6 torch-2.4.0 CPU
Fusing layers...
YOLOv5m summary: 308 layers, 21037638 parameters, 0 gradients
Adding AutoShape...
/Users/zhongling/PycharmProjects/djangoProject/LaoshanReport/yolov5/models/common.py:869: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
Current pic: /Users/zhongling/PycharmProjects/djangoProject/LaoshanReport/yolov5/test/20240103-182329.jpeg
result= image 1/1: 640x1137 (no detections)
Speed: 1.8ms pre-process, 153.8ms inference, 0.2ms NMS per image at shape (1, 3, 384, 640)
{0: 'stamp'}
count= 0
Current pic: /Users/zhongling/PycharmProjects/djangoProject/LaoshanReport/yolov5/test/WechatIMG5.jpg
/Users/zhongling/PycharmProjects/djangoProject/LaoshanReport/yolov5/models/common.py:869: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead.
with amp.autocast(autocast):
result= image 1/1: 640x905 1 stamp
Speed: 1.8ms pre-process, 202.5ms inference, 0.6ms NMS per image at shape (1, 3, 480, 640)
{0: 'stamp'}
count= 1