谁先掌握了 AI， 谁就掌握了未来的“权杖”。

在网上冲浪时，总会遇到一些好看的视频和图片，情不自禁地想“据为己有”。于是，就有了下载图片和视频的需求。

浏览器插件

工欲善其事，必先利其器。要做一件事，首先得找到对应的工具。下载网络图片或视频，当然首选浏览器插件了。

使用 Microsoft Edge Dev 版，安装如下插件即可（安装插件的方法网上搜下即可）：

Python 小工具

「需求场景」

有了浏览器插件，为什么我还要写这个小工具呢？

我的需求场景是，有一个入口页面（如下图所示），这个页面有一系列子页面和链接，每个子页面有一个视频。我想批量下载这些子页面的视频。使用浏览器插件，我得一个个点击子页面，子页面比较多时，是个繁琐的事情。

能不能用程序来实现呢？说干就干。

「思路说明」

（1）使用 selenium 来模拟打开页面，因为有些页面需要完全打开，否则内容会获取不到或者获取不完整；

（2）使用元素选择器来定位网页链接元素和资源元素；

（3）元素选择器可以通过命令行指定，使用更加灵活方便；

（4）由于定位链接元素和资源元素都可以采用同一种办法，又不想再加一个选项去定位资源元素，因此这里复用了 -s 选项去定位资源元素。这块还得再想想。这个程序的重点就是如何准确定位链接和资源元素；

（5）视频下载使用了现有程序（Mac 上的 you-get），调用 shell 命令的方式来实现。因为通常不会下载太多的图片和视频，因此对性能没有作考虑。读者可以替换这个地方。

最基本的元素选择器：

选择器名称选择的内容示例ID 选择器具有特定 ID 的元素。单一 HTML 页面中，每个 ID 只对应一个元素，一个元素只对应一个 ID#my-id，选择 <p id="my-id"> 或 <a id="my-id">类选择器具有特定类的元素。单一页面中，一个类可以有多个实例.my-class，选择 <p class="my-class"> 和 <a class="my-class">属性选择器拥有特定属性的元素img[src]，选择 <img src="myimage.png"> 但不是 <img>

「安装与用法」

用法和例子在程序里已经给出了。要使用这个工具，需要：

（1）安装如下 python 模块：

pip3 install selenium requests beautifulsoup4 Pillow

（2） 下载对应的 chromedriver ，chromedriver 与 chrome 的版本要保持对应。

# download corresponding version of chromedriver in https://chromedriver.chromium.org/downloads
# unzip and cp chromedriver to /usr/local/bin/  then chmod +x /usr/local/bin/chromedriver

「程序实现」

#!/usr/bin/python3
#_*_encoding:utf-8_*_

import os
import random
import string
import json
import time
import argparse
import traceback
import subprocess
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from PIL import Image


# 下载目录设置
save_path = '/Users/qinshu/Downloads'
img_width_threshold = 500
img_height_threshold = 500

def usage():

    usage_info = '''
        This program is used to batch download pictures or videos from specified url.
        search and download pictures or videos from network url by specified rules.

       // ...省去部分代码
        
        print("number of links: %s"  % len(links))

        if len(links) > 0:
            for link in links:
                if sourcetype:
                    time.sleep(1)
                    download_source(link, sourcetype, css)

与 ChatAI 高效协作

这个程序的主要还是我写的，只是一些功能使用了 AI 给出的程序。实际上，这还不算一种高效的与 AI 协作的方式。

如何与 ChatAI 高效协作呢？一种简单的方式是，你问我答。但是，简单的提问，往往得不到理想的回答。读者不妨试试以下几种提问，看看 ChatAI 给出什么答案：

1. 写一个 python 程序，下载页面 https://tu.heiguang.com/works/12_%E6%A3%AE%E7%B3%BB.html 中 class=tk_photo_img 的链接列表；
2. 能够使用 -c 来指定 classname；
3. 使用模块化的方式来编写这个程序；
4. 使用 -k --keyword 来指定一个关键字，链接包含该关键字才输出；
5. 写一个模块化的 python 程序，获取页面 https://tu.heiguang.com/works/12_%E6%A3%AE%E7%B3%BB.html 中 class=tk_photo_img 中的链接列表；可以使用 -c 来指定 classname, 使用 -k 来指定一个关键字，链接包含该关键字才输出；如果指定了 -t type ，则下载指定类型的资源。type 可以取 img 或 video；
6. 写一个模块化的 python 程序，获取页面 https://tu.heiguang.com/works/12_%E6%A3%AE%E7%B3%BB.html 中 class=tk_photo_img 中的链接列表；可以使用 -c 来指定 classname, 使用 -k 来指定一个关键字，链接包含该关键字才输出；如果指定了 -t type ，则下载指定类型的资源。type 可以取 img 或 video，要求使用 selenium 来模拟打开页面并写成函数，获取链接也写成一个单独的函数，下载资源也写成单独的函数。
7. 写一个模块化的 python 程序，获取页面 https://tu.heiguang.com/works/12_%E6%A3%AE%E7%B3%BB.html 中 class=tk_photo_img 中的链接列表。要求如下：

(1) 可以使用 -c 来指定 classname;

(2) 可以使用 -s 来指定 css 选择符；

(3) 可以使用 -a 来指定自定义属性；

(4) -c -s -a 可以自由组合；

(5) 使用 -k 来指定一个关键字，链接包含该关键字才输出；

(6) 如果指定了 -t type ，则下载指定类型的资源。type 可以取 img 或 video;

(7) 要求使用 selenium 来模拟打开页面并写成函数，获取链接也写成一个单独的函数，下载资源也写成单独的函数。

请直接给出完整程序。是不是体会到了出题者的乐趣？

AI 给出的程序如下：

import argparse
import os
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from selenium import webdriver

def open_browser(url):
    '''使用 selenium 打开指定页面，并返回 driver 对象'''
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_argument('--headless')

 //省去部分代码...

    for link in image_links:
        if args.type:
            if args.type == 'img' and link.endswith(('jpg', 'jpeg', 'gif', 'png')):
                download_media(link, 'Image', args.output)
            elif args.type == 'video' and link.endswith(('mp4', 'avi', 'wmv', 'flv')):
                download_media(link, 'Video', args.output)
        else:
            download_media(link, 'Image', args.output)

if __name__ == '__main__':
    main()

虽然 AI 写出的程序还需要“调教”一下，但是，—— 我写出程序花费了 4 个小时，而 AI 只花费了不到一分钟。要知道，我是有着十年开发经验的工程师啊！就算 python 不太熟练，这个倍数也不会少多少。

我似乎看到了程序员面临的一次可怕的危机和可贵的机遇。可怕的危机我就不说了。可贵的机遇在于，熟练的开发者，完全可能单人单周从零构建起一个应用。也就是说，创业的技术基础已经形成，程序员需要更多学习商业、运营、财务、心理学相关的知识和技能。

对于初入行业的程序员，我的忠告是：尽可能早地掌握使用 AI 来协作。如果能善用 AI 的力量，他的成长速度和工作效率可能是其他人的数倍之多。