解决python 中使用ffmpy3.FFmpeg下载m3u8转换为mp4过程中，CPU占用过高的问题

最近刚学习使用python爬取网页中m3u8视频，下载转换为mp4格式，发现使用ffmpy3模块调用FFmpeg挺方便的，具体代码如下：

from ffmpy3 import FFmpeg

url = 'https://******/1/index.m3u8'
title = 'python学习'

ff = FFmpeg(inputs={url:None},

            outputs={f'{title}.mp4': None})

        print(ff.cmd)

        ff.run()

​

但在实际使用中发现CPU占用过高，将近100%，温度达到90摄氏度，搜索后给的答案，应该是ffmpeg默认使用了和CPU核数一样的线程数，寻找限制线程数的代码：

FFmpeg限制CPU的使用率，使用“-threads 2” - yuanloo - 博客园 (cnblogs.com)

在cmd中使用的代码：

FFmpeg -i IN  –threads 2   OUT

体现在python中：

from ffmpy3 import FFmpeg

url = 'https://******/1/index.m3u8'
title = 'python学习'

ff = FFmpeg(inputs={url:'-threads 2'},

            outputs={f'{title}.mp4': None})

        print(ff.cmd)

        ff.run()

CPU占用率确实有所下降，但加上电脑上其他正在使用的进程，CPU总占用率仍在80%以上，温度过高，线程限制为1：  –threads 1     ，依旧无法满足。

寻求其他解决办法，发现可以使用GPU硬解加速转码，具体内容参考以下文章：

(17条消息) FFMPEG 使用显卡加速转码_它山之石,可以攻玉的博客-CSDN博客_ffmpeg 显卡加速

安装CUDA驱动后，python代码如下：

from ffmpy3 import FFmpeg

url = 'https://******/1/index.m3u8'
title = 'python学习'

ff = FFmpeg(inputs={url:'-hwaccel cuvid -c:v h264_cuvid'},

            outputs={f'{title}.mp4': '-c:v h264_nvenc'})

        print(ff.cmd)

        ff.run()

运行后发现GPU确实被调用，速度相较单纯使用CPU软解慢了一些，但此时CPU基本未占用，CPU温度正常，完毕。

最后

以上就是淡然大侠为你收集整理的解决python 中使用ffmpy3.FFmpeg下载m3u8转换为mp4过程中，CPU占用过高的问题的全部内容，希望文章能够帮你解决解决python 中使用ffmpy3.FFmpeg下载m3u8转换为mp4过程中，CPU占用过高的问题所遇到的程序开发问题。

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