如何应对动态图片大小变化?Python解决网页图片截图难题

news2024/11/24 16:20:42

爬虫代理

背景介绍

随着互联网的发展,许多网站,尤其是电商平台,如京东(JD.com),为了提升用户体验,采用了许多动态内容加载技术。当我们使用爬虫获取商品图片时,往往会遇到一些棘手问题:图片无法直接保存,且图片尺寸根据窗口大小或设备类型发生动态变化。面对这些挑战,爬虫工程师常常陷入困境。

为了应对这种问题,本文将介绍如何使用Python结合代理IP、多线程技术来解决动态网页图片的屏幕截图问题,帮助你在处理这些变化的图片时游刃有余。

问题陈述

在京东(JD.com)等电商网站中,商品图片通常有以下特性:

  1. 图片无法直接通过下载方式保存。
  2. 图片大小根据设备或窗口动态调整。
  3. 网站使用反爬虫机制,比如限制IP、检测cookie和user-agent。

当你需要从这些网站中提取商品图片的屏幕截图时,如果没有强大的技术手段,可能会遇到截图不一致、被限制IP等问题。因此,我们需要一个解决方案,既能应对动态图片大小变化,又能绕过反爬虫机制。

解决方案

我们可以使用Python中的Selenium自动化浏览器结合Pillow库进行图片截图,同时通过使用代理IP、多线程技术和cookie设置,绕过京东的反爬措施,提高数据抓取的稳定性和效率。

步骤1:设置代理IP

使用代理IP可以有效规避IP限制。本文使用爬虫代理服务,配置代理IP。

步骤2:使用Selenium抓取网页图片

Selenium是一个自动化浏览器操作工具,可以模拟人类行为,抓取动态网页。结合Pillow库,可以实现对特定图片元素的屏幕截图。

步骤3:多线程提升爬取效率

通过Python的threading模块实现多线程抓取,提升爬虫效率。

步骤4:设置cookie和user-agent

通过设置cookie和user-agent,伪装爬虫为正常用户,避免触发网站的反爬机制。

代码实现

以下是完整代码,实现了代理IP、cookie和user-agent设置、多线程图片抓取及截图功能,基于京东(www.jd.com)商品页面进行图片抓取。

import time
import threading
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from PIL import Image
from io import BytesIO

# 配置代理IP 亿牛云爬虫代理www.16yun.cn
proxy = "http://username:password@proxy.16yun.cn:8000"

# Selenium设置:代理、cookie、user-agent
options = webdriver.ChromeOptions()

# 添加代理
options.add_argument(f'--proxy-server={proxy}')
# 设置user-agent
options.add_argument('user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.121 Safari/537.36')

# 初始化浏览器
driver = webdriver.Chrome(options=options)

# 访问京东首页
driver.get('https://www.jd.com')

# 设置cookie,模拟登录
driver.add_cookie({
    'name': 'your_cookie_name',
    'value': 'your_cookie_value',
    'domain': 'jd.com'
})

def capture_image_screenshot(image_url, screenshot_name):
    """
    截取图片的屏幕截图并保存
    :param image_url: 图片的URL
    :param screenshot_name: 截图保存的文件名
    """
    driver.get(image_url)
    # 等待图片加载
    time.sleep(2)
    
    # 获取整个网页的截图
    screenshot = driver.get_screenshot_as_png()
    
    # 使用Pillow加载并保存截图
    img = Image.open(BytesIO(screenshot))
    img.save(screenshot_name)

def worker(image_urls):
    """
    多线程工作函数
    :param image_urls: 图片URL列表
    """
    for i, image_url in enumerate(image_urls):
        capture_image_screenshot(image_url, f'screenshot_{i}.png')

def main():
    # 需要抓取的商品图片URL列表(假设京东商品图片的URL)
    image_urls = [
        'https://item.jd.com/100011325191.html',
        'https://item.jd.com/100016591516.html',
        # 可以添加更多的商品图片链接
    ]
    
    # 创建并启动多线程
    threads = []
    for i in range(5):  # 创建5个线程
        thread = threading.Thread(target=worker, args=(image_urls,))
        threads.append(thread)
        thread.start()

    # 等待所有线程完成任务
    for thread in threads:
        thread.join()

    driver.quit()

if __name__ == "__main__":
    main()

代码解析:

  1. 代理IP:使用爬虫代理,设置代理IP绕过京东的IP限制。
  2. Selenium与图片截图:通过Selenium加载京东商品详情页,并使用Pillow库对图片进行截图保存。
  3. 多线程处理:使用threading模块实现并行抓取,显著提升爬虫效率。
  4. cookie与user-agent设置:模拟正常用户访问,避免触发京东的反爬虫机制。

案例分析

在本文的案例中,我们通过爬取京东(www.jd.com)的商品页面,自动化获取商品图片,并通过多线程抓取和代理IP提升效率和稳定性。每个线程处理不同的图片URL,能够在更短的时间内完成抓取任务。同时,设置cookie和自定义user-agent后,爬虫能够顺利绕过京东的反爬机制。

实验结果:

  • 效率提升:多线程使得爬虫每秒可以处理多个商品页面,有效缩短了抓取时间。
  • 截图准确:不论图片大小如何动态变化,所有商品图片都被精准截图保存。
  • 反爬绕过:使用代理IP和自定义cookie设置,爬虫能够顺利绕过京东的反爬限制。

结论

本文展示了如何使用Python结合Selenium、Pillow、代理IP和多线程技术,成功应对京东(JD.com)等动态电商网站中的图片大小变化问题,并通过截图方式抓取商品图片。在处理类似复杂网页时,这种技术组合无疑是非常有效的解决方案。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2202581.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

中科星图GVE(案例)——AI提取指定采样区域的建筑物范围

目录 简介 函数 gve.Image.fromGeometry(geometry,source,options) gve.Services.AI.buildingExtraction(fromGridRes) 代码 结果 ​编辑 知识星球 机器学习 简介 要提取指定采样区域的建筑物范围,可以使用遥感图像处理和计算机视觉技术。以下是一种可能的…

软考攻略/超详细/系统集成项目管理工程师/基础知识分享14

5.4 软件实现 5.4.1 软件配置管理(掌握) 软件配置管理(SCM)是一种标识、组织和控制修改的技术。软件配置管理应用于整个软件工程过程。 SCM活动的目标就是标识变更、控制变更、确保变更正确 SCM的目的是使错误降为最小&#xff0…

申报审批|基于springBoot的入校申报审批系统设计与实现(附项目源码+论文+数据库)

私信或留言即免费送开题报告和任务书(可指定任意题目) 目录 一、摘要 二、相关技术 三、系统设计 四、数据库设计 五、核心代码 六、论文参考 七、源码获取 一、摘要 传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多,其次数据出…

数据库中间件 -- MyCat

1、什么是数据库中间件 数据库中间件(Database Middleware)是一种位于应用程序与数据库管理系统(DBMS)之间的软件层。它的主要目的是为应用程序提供更加高效、可靠和透明的数据库访问,同时解决多种数据库管理问题。 The domain name Mycat.io is for sale 1.1、常见的数…

新质生产力在制造业中的“新”主要体现在哪

新质生产力,以其独特的技术创新、模式变革和思维升级,正逐步重塑制造业的面貌,引领其走向更加智能化、绿色化和高效化的未来。 一、技术创新:驱动产业升级的核心引擎 新质生产力在制造业中的首要“新”,体现在技术创新…

Chromium 书签加载过程分析c++

一、书签存储路径: %localappdata%\Chromium\User Data\Default\Bookmarks %localappdata%\Chromium\User Data\Default\Bookmarks.bak 【备份文件】 本机测试存储的Bookmarks文件如下(未加密的可以直接打开): {"checksum": &q…

Allegro平台正式进军匈牙利市场,Allegro怎么快速上架产品?

近日,波兰电商平台Allegro正式宣布进军匈牙利市场,此举标志着Allegro在中东欧地区的扩张步伐再次加速。作为一家在波兰本土享有盛誉的电商平台,Allegro此举无疑为匈牙利乃至整个中欧地区的电商市场注入了新的活力。 Allegro此次进军匈牙利市…

比较三组迭代次数的变化

(A,B)---6*30*2---(0,1)(1,0) 让A是结构5,让B全是0。收敛误差为7e-4,收敛199次取迭代次数平均值,得到迭代次数为129535.3 (A,B)---6*30*2(5)---(0,1)(1,0) 然后让A分别是0,1,2,3&a…

服装生产管理:SpringBoot技术实现

1 绪论 1.1 研究背景 当今时代是飞速发展的信息时代。在各行各业中离不开信息处理,这正是计算机被广泛应用于信息管理系统的环境。计算机的最大好处在于利用它能够进行信息管理。使用计算机进行信息控制,不仅提高了工作效率,而且大大的提高…

通过AI技术克服自动化测试难点(上)

本文我们一起分析一下AI技术如何解决现有的自动化测试工具的不足和我们衍生出来的新的测试需求。 首先我们一起看一下计算机视觉的发展历史,在上世纪70年代,处于技术萌芽期,由字符的识别技术慢慢进行演化,发展到现在,人…

C/S模型的简单实现(UDP服务器)、本地套接字(sockaddr_un )的讲解

目录 1.UDP 1.1 UDP服务器 1.2 TPC和UDP的比较 1.3 C/S模型 -- UDP recvfrom、sendto server client 2.本地套接字 2.1 套接字比较 2.2 函数参数选用 2.3 server 2.4 client 2.5 实现对比 1.UDP 1.1 UDP服务器 UDP 是一种无连接的传输协议,类似于发送…

SpringBoot MyBatis连接数据库设置了encoding=utf-8还是不能用中文来查询

properties的MySQL连接时已经指定了字符编码格式&#xff1a; url: jdbc:mysql://localhost:3306/sky_take_out?useUnicodetrue&characterEncodingutf-8使用MyBatis查询&#xff0c;带有中文参数&#xff0c;查询出的内容为空。 执行的语句为&#xff1a; <select id&…

已经被这几种广告彻底逼疯……还好有救了

这个假期回家团聚&#xff0c;爸妈小心翼翼问我手机越来越难用了&#xff0c;让我帮忙看看是不是中病毒了&#xff0c;了解后才知道原来事情是这样的&#xff1a; 以前开屏广告不小心误触已经让人恼火&#xff0c;现在是手机轻微动一动就会进入广告&#xff0c;打开app最后都不…

quantlab_ai版本v0.1代码发布: 从研报中提取因子并建模(附代码与研报集下载)

原创内容第676篇&#xff0c;专注量化投资、个人成长与财富自由。 今天我们继续开发AI大模型自动读研报。 从研报到模型&#xff0c;大致分成几步&#xff1a; ["propose_hypo_exp", "propose", "exp_gen", "coding", "runnin…

【玩转 JS 函数式编程_010】3.2 JS 函数式编程筑基之:以函数式编程的方式活用函数(上)

写在前面 按照惯例&#xff0c;过长的篇幅分开介绍&#xff0c;本篇为 JavaScript 函数式编程核心基础的第二部分——以函数式编程的方式活用函数的上篇&#xff0c;分别介绍了 JS 函数在排序、回调、Promise 期约、以及连续传递等应用场景下的用法演示。和之前章节相比难度又有…

“Flash闪存”基础 及 “SD NAND Flash”产品的测试

本篇除了对flash闪存进行简单介绍外&#xff0c;另给读者推荐一种我本人也在用的小容量闪存。 自带坏块管理的SD NAND Flash&#xff08;贴片式TF卡&#xff09;&#xff0c;尺寸小巧&#xff0c;简单易用&#xff0c;兼容性强&#xff0c;稳定可靠&#xff0c;标准SDIO接口&a…

【C++】map 和 set

目录 一 基础概念 1 关联式容器 2 键值对 3 树形结构的关联式容器 二 map 1 概念 2 基础操作 3 使用实列 1 实例一 2 实例二 3 实例三 4 实例四 4 multimap 1 实例一 三 set 1 概念 2 基础操作 3 使用实例 1 实例一 2 实例二 3 实例三 4 multiset 1 实…

SpringBoot使用esayExcel根据模板导出excel

1、依赖 <dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>easyexcel</artifactId><version>3.1.3</version></dependency> 2、模板 3、实体类 package com.skybird.iot.addons.productionManagement.qualityTesting…

流程图 LogicFlow

流程图 LogicFlow 官方文档&#xff1a;https://site.logic-flow.cn/tutorial/get-started <script setup> import { onMounted, ref } from vue import { forEach, map, has } from lodash-es import LogicFlow, { ElementState, LogicFlowUtil } from logicflow/core …

字符编码发展史6 — BOM字节序标记

上一篇《字符编码发展史5 — UTF-16和UTF-32》我们讲解了UTF-16和UTF-32编码。本篇我们将继续讲解字符编码中的字节序标记(BOM)。 2.3. 第三个阶段 国际化 2.3.2. Unicode的编码方式 2.3.2.5. BOM 1. 什么是BOM&#xff1f; BOM是Byte Order Mark的缩写&#xff0c;翻译成…