situation：
B站是订阅制和推荐制，随着短视频的兴起呢，现在我们刷视频的耐心越来越少，刷到的视频时长越来越短，而且遇到的视频质量也是参差不齐。这种情况下，对于视频质量和内容要求较高的我当然无法接受了。
task：
为了提高我们刷到的推荐视频的质量呢，我会使用Python爬虫 以及 结合B站API的方法，批量爬取个性化推荐视频到Excel表格当中，并且引入一个指标，就是视频收藏量/播放量，这个数值来衡量视频的质量。从而筛选出高质量视频，差不多收藏量/播放量 > 2% 的视频就是质量非常高的视频了啊。
action：
下面我们来介绍一下，具体如何实现
- 首先需要保存自己的B站的Cookie，已实现快速登录的效果
- 启动推荐视频爬取脚本，调用这个视频的参数API接口，设定循环参数
- 我们可以看到推荐视频保存在这个Excel当中了，我们只需要进行排序和筛选就可以了。
- 这样，再打开收藏播放比最高的视频，就可以实现高质量刷视频的效果了，如果你想要长视频，就可以设定时间 > 300s。
result：
获取视频推荐列表，从高到低排序，获得高质量视频内容。
明天我将录屏，进行介绍，安利这种刷视频的方案。
台词：
开场白：
大家好呀！不知道你们有没有和我一样的感受——最近刷B站的时候，越来越难‘蹲’到一个能让我安心看完的长视频了。现在首页推荐里，动不动就是‘3秒反转’‘5秒上头’的短视频，刷着刷着，手指比脑子还快，稍微超过1分钟的视频就想划走……甚至有时候连我自己都怀疑：‘我的耐心是不是被短视频‘吃掉’了？’
作为一个对内容质量有点‘强迫症’的观众，这种体验真的有点裂开……
所以今天这期视频，我想和大家聊聊如何筛选出算法给我们推荐的高质量视频，那么这里我设定的衡量标准呢，就是视频收藏量/视频播放量，这个比值更高呢，意味着视频的质量更高。
下面我将介绍一下，如何结合Python爬虫和B站API接口，批量获取到B站的推荐视频，并且制作成Excel表，帮助我们批量筛选出高质量视频。
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