基于 selenium 实现网站图片采集

写在前面

有小伙伴选题，简单整理
理解不足小伙伴帮忙指正

对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》

采集原理

一般情况下可以通过 selenium 来批量获取图片，定位元素，获取URL ，逻辑相对简单:

部分页面可能存在翻页，懒加载的情况，一般使用 selenium 基本可以解决(下文 Demo 只涉及了懒加载场景 )

采集图片实质上是采集图片对应的uri ,图片 URI 一般有三种：

一种为返回可预览的图片，报文类型为 image/jpeg,是一个 JPEG 图像文件，一般uri 后缀为图片名称后缀
一种为返回可以直接下载的图片,报文类型为 binary/octet-stream,是一种二进制数据的 MIME 类型。
最后一种为直接返回 b64 编码的方式，

所以实际编码中需要考虑这三种情况，对于 b64 编码可以直接保存，对应其他两两种 uri ，考虑转化字节或者 b64 编码下载

需要注意的问题

selenium 的版本问题，3 版本的和 4 版本部分方法差距较大,在实际编码中需要注意
图片版权问题，是否允许直接使用
考虑 IP 流量检测，如果同一IP 获取，会涉及大量的 IO 操作，考虑代理池
逻辑方面实际处理中，可能存在部分广告图片，需要结合网站实际需求进行处理
如果对图片有要求，可以适当的添加一些图片大小，模糊度的的过滤条件

下面为一个简单的脚本，以百度图库为 Demo，在实际的生产项目中，可以使用 ASGI 相关支持异步的 Web 框架处理 ( 比如 tornado 等)，基于事件循环，不会阻塞网络IO，有很高的并发性。


#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File    :   dow_img_file.py
@Time    :   2023/11/15 20:53:40
@Author  :   Li Ruilong
@Version :   1.0
@Contact :   liruilonger@gmail.com
@Desc    :   批量图片采集
"""

# here put the import lib
import requests
import base64
import pandas as pd
import time
import io
import uuid
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from PIL import Image



"""


"""


def get_img_url_base64(url):
    """
    @Time    :   2023/05/29 21:50:42
    @Author  :   liruilonger@gmail.com
    @Version :   1.0
    @Desc    :   图片 url 解析为 base64 编码
                 Args:
                   url
                 Returns:
                   base64_bytes
    """
    response = requests.get(url)
    image_bytes = response.content
    base64_bytes = base64.b64encode(image_bytes)
    return base64_bytes.decode('utf-8')


def save_base64_image(base64_data, output_file):
    """
    @Time    :   2023/11/15 22:17:15
    @Author  :   liruilonger@gmail.com
    @Version :   1.0
    @Desc    :   保存 b64 编码为 图片
    """
    
    # 解析 Base64 编码字符串
    format, data = base64_data.split(";base64,")
    image_format = format.split("/")[-1]

    # 解码 Base64 数据
    image_data = base64.b64decode(data)

    # 将字节数据读取为图像
    image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
    image = image.convert("RGB")
    # 保存图像为文件
    image.save(output_file, image_format)


def get_img_url_byte(url):
    """
    @Time    :   2023/10/15 23:49:10
    @Author  :   liruilonger@gmail.com
    @Version :   1.0
    @Desc    :   图片 url 解析为 字节
    """
    response = requests.get(url)
    image_bytes = response.content
    return image_bytes


driver = webdriver.Chrome()

driver.get('https://image.baidu.com/')


driver.find_element(By.XPATH, "//input[@id='kw']").send_keys("K8s")
time.sleep(3)
driver.find_element(By.XPATH, "//input[@class='s_newBtn']").click()
time.sleep(5)

# 懒加载数据处理，点击 10 次加载更多
for page in range(0,2):
    # 跳转的页底部，触发懒加载
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
    time.sleep(2)
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
    time.sleep(2)
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
    time.sleep(3)

img_elements = driver.find_elements(By.TAG_NAME,'img')
time.sleep(1) 


# 对采集处理数据进行加工
imgs = []
data = {
        "URI":[],
    }
for img_element in img_elements:
    img_id = img_element.get_attribute('id')
    img_src = img_element.get_attribute('src')
    if img_src is not None and len(img_src) > 10:
        imgs.append((img_id,img_src))
        data['URI'].append(img_src)



# 这里可以根据实际清理输出表格
df = pd.DataFrame(data)
file_name = "img_url"
df.to_csv(f'{file_name}.csv', index=False) 

# 批量下载图片
for img in  imgs:
    if 'base64' in img[1]:
        save_base64_image(img[1],f"{str(uuid.uuid4()).replace('-', '')}.jpg")
    else:    
        image_bytes = get_img_url_byte(img[1])
        image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
        image = image.convert("RGB")
        image.save(f"{str(uuid.uuid4()).replace('-', '')}.jpg")