前言

近年来，AIGC大模型火得一塌糊涂，大学的专业正好是人工智能专业，赶紧上车抓住风口，做一个电商AI识别大模型项目。项目使用PyTorch搭建卷积神经网络模型、训练模型和使用模型进行图像识别，使用Java+Selenium+ChromeDriver+Jsoup爬取数据集，并在爬取数据时做好分类。由于我们所需要的数据集非常多，所以还需要使用亮数据动态IP代理，解决单位时间内频繁访问来源网站、下载商品图片的问题。

项目内容

图像识别的过程一般可以分成以下几个步骤：

• 建立图像（包含标签）数据集；
• 加载到神经网络进行训练，得到模型文件
• 加载新图片（不在数据集），对图像进行处理（灰度、滤波去噪声、轮廓提取、腐蚀等）
• 与模型文件进行匹配，最后得到预测结果

项目进展

工欲善其事必先利其器，今天我们花一些时间做一个自动化收集数据集以及自动分类的工具，

1、本章节事项

• 确定2个分类
• 寻找来源网站
• 编写代码，收集数据，并按照分类存放图片
• 解决网站反爬策略（使用亮数据动态IP代理）

1.1、确定2个分类

在观测一些电商网站数据以及综合日常生活后，我们选择其中2个爆款分类：手机、化妆品的细分分类，苹果手机和面霜。

1.2、寻找来源网站

确定了分类后，我们去寻找苹果手机、面霜2个分类数据的来源网站，我们首先把目标定为京东、淘宝、唯品会、得物。我们在按顺序评测这几个目标网站的优缺点后（对编写收集数据的程序是否有阻碍），确定了唯品会可以作为我们的数据集来源网站。

1.2.1、京东搜索

京东搜索的网址：https://search.jd.com/Search?keyword=苹果手机
缺点：需要登录才能使用京东搜索（手机站也一样需要登录验证）

1.2.2、淘宝搜索

淘宝搜索的网址：https://s.taobao.com/search?ie=utf8&page=1&search_type=item&tab=all&q=苹果手机
缺点：需要登录才能使用淘宝搜索（跟上面的京东搜索一样）

1.2.3、唯品会搜索

唯品会搜索的网址：https://category.vip.com/suggest.php?keyword=苹果手机
优点：在不需要登录的情况下，就可以使用唯品会搜索功能

1.3、编写代码，收集数据，并按照分类存放图片

我们使用Java+Selenium+ChromeDriver+Jsoup爬取数据集，并在爬取数据时做好分类。

• 1、安装Idea+jdk8+Maven3（可自行百度，案例非常多）；
• 2、创建Java Maven项目（方便管理jar包）；
• 3、下载ChromeDriver ， chrome浏览器（可自行百度，案例非常多）；
• 4、在Java项目里加载Selenium+ChromeDriver+Jsoup的jar包；
• 5、编写代码从唯品会网站收集苹果手机、面霜分类数据；
• 6、增加反爬策略（使用亮数据动态代理IP），提高收集数据的安全性和速度。

下面我们重点讲解4、5、6核心内容，完成机器化数据收集程序。

1.3.1、在Java项目里加载Selenium+ChromeDriver+Jsoup的jar包

引入Selenium+Jsoup的jar包

 	<parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.7.7</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
    </properties>
 
    <dependencies>    
    	<!-- 网页Dom解析神器 -->
    	<dependency>
            <groupId>org.jsoup</groupId>
            <artifactId>jsoup</artifactId>
            <version>1.11.3</version>
        </dependency>

		<!-- selenium自动化测试框架，可与chromeDriver集成 -->
        <dependency>
            <groupId>org.seleniumhq.selenium</groupId>
            <artifactId>selenium-java</artifactId>
            <version>4.9.1</version>
        </dependency>
			
		<!-- 需要用到字符串辅助类 -->
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.7.9</version>
        </dependency>
    </dependencies>

下载ChromeDriver，并放入指定的文件夹

1.3.2、编写代码从唯品会网站收集苹果手机、面霜分类数据

1.3.2.1、准备好ChromeDriver路径，网络图片下载到本地的方法

1.3.2.2、编写代码采集数据

1.4、解决网站反爬策略（使用IP代理）

在运行的过程中，我们发现了几个问题。
1、图片下载过于频繁，导致出现了异常图片

2、为了加快收集数据的速度，我们调整成了多线程运行，频繁的访问网站，导致出现了连接异常的错误

1.4.1、使用亮数据代理IP解决上述问题

1、注册亮数据并登录；
2、创建动态IP代理通道；
3、获取动态IP代理并导入程序中；
4、使用动态IP代理解决问题；

1.4.1.1、注册亮数据并登录

亮数据（<··快速跳转到亮数据首页并注册）为粉丝提供了10美金的抵用券，成功注册账户，并登录后在用户界面里输入折扣代码即可享受抵扣！
折扣代码：xiaobaibai
访问页面：电商 - Bright Data
如有问题，可以关注“Bright_Data”亮数据官微，联系后台客服。

可以看到下图，这里是我已经创建好的动态IP代理通道，动态住宅IP按照流量计费，$8.4/GB，费用还是很便宜的，赠送的10美金，足够我们收集几百万条商品图片数据了。

1.4.1.2、创建动态IP代理通道

在注册并登录之后，来到个人工作台，我们第一步选择左边的导航：代理IP网络和爬火车东基础设施
第二步选择动态住宅代理，点击【开始使用】。
接下来按照提示，创建动态住宅代理，最终可以看到有通道名、主机、用户名、密码、有使用权限的IP等；创建成功之后，回到工作台，就可以看到我们新创建的通道了（见【1.4.1.1】）。

3、获取动态IP代理并导入程序中
在【1.4.1.2】的第2张图中，有获取代理IP的命令，我们直接复制到cmd命令窗口执行，就可以获取到代理IP了。
其中IP就是代理IP，asnum就是代理端口。

在程序里使用动态IP代理，通过chromeOptions去加载动态IP代理，数据格式：ip:端口

4、使用动态IP代理解决问题
在使用动态IP代理后，我们可以放心的使用多线程收集收据，并且在下载图片时，可以加入到图片下载队列里，循环使用我们的动态IP代理去下载图片。举个例子：原来1秒钟单IP20个请求，变为现在的1秒钟10个IP20个请求，请求总量还是20个，但是每秒钟每个IP只用处理2个请求，就很接近自然人的操作，从而不会被唯品会网站拒绝访问了。

2、亮数据的亮点

亮数据不仅有动态代理IP，还有静态住宅IP、机房代理、移动代理、亮数据浏览器、亮网络解锁器等，可以全方位的解决我们在获取数据中遇到的实际问题。
比如亮数据的Web Scraper IDE，就可以在线全程可视化的收集数据，非常的便捷与先进，都不需要我们来编写代码了。