AI网络爬虫：用kimi根据RSS批量下载播客音频

很多优质的播客想下载到电脑上保存慢慢听，用kimi就可以很方便的批量下载。

在播客上点击subscribe via rss：

打开就是一个rss地址：

里面有播客的标题、摘要和音频下载地址；

在kimi中输入提示词：

你是一个Python编程专家，要完成一个批量下载播客音频的Python脚本，一步一步的思考：

打开网页 https:// feeds.megaphone.fm/crea te-like-the-greats

定位所有 标签，

在 标签中定位

在 标签中 标签，提取其url属性作为播客音频的URL；

下载播客音频，保存到E盘文件夹：Create Like the Greats

注意：每一步都要输出信息到屏幕上

多线程下载，以加快下载速度；

显示下载进度条；

Kimi生成Python代码：

import os

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 定义下载函数

def download_audio(podcast_title, podcast_url, save_path):

try:

local_filename = os.path.join(save_path, podcast_title)

with requests.get(podcast_url, stream=True) as r:

r.raise_for_status() # 抛出HTTPError异常，如果响应状态码不是200

with open(local_filename, 'wb') as f:

for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):

if chunk: # 过滤掉保持连接的chunk

f.write(chunk)

print(f"{podcast_title} 下载完成，保存在 {local_filename}")

except requests.exceptions.HTTPError as e:

print(f"{podcast_title} 下载失败，错误码：{e.response.status_code}")

# 检查保存路径是否存在，如果不存在则创建

save_path = "E:\\Create Like the Greats"

if not os.path.exists(save_path):

os.makedirs(save_path)

# 获取并解析播客Feed

url = " https:// feeds.megaphone.fm/crea te-like-the-greats "

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:

print("网页内容已成功获取。")

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

items = soup.find_all('item')

print(f"找到 {len(items)} 个播客音频项。")

# 使用线程池下载所有音频

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 可以调整线程数

futures = []

for item in items:

title_tag = item.find('title')