今天看到一个网站：
太神奇了，对于每个数字都用css背景图片裁切得到一张小图进行显示。可以确定的是每个数字的图片大小是8*17。
今天我们就一起玩玩。
开始测试
先尝试用request读取数据，结果获得一大堆极度混淆的JS的代码。然后尝试用selenium访问，结果：
感觉这个防火墙有点叼。
算了，使用大杀器来隐藏模拟浏览器的特征：
from selenium.webdriver import ChromeOptionsfrom selenium import webdriverbrowser = webdriver.Chrome()option = ChromeOptions()option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])option.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)option.add_argument( 'user-agent=Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36')option.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")browser = webdriver.Chrome(options=option)with open('stealth.min.js') as f: js = f.read()browser.execute_cdp_cmd('Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument', { 'source': js})url = 'http://hotels.huazhu.com/inthotel/detail/9005308'browser.get(url)
这回页面总算是出来了：
然而价格有时并不显示，只能多刷新几下页面：
多次访问之后，数据总算能看到了。
下面让模拟器模拟点击查看全部价格：
from selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECwait = WebDriverWait(browser, 10)table = wait.until(EC.element_to_be_clickable( (By.CSS_SELECTOR, '#Pdetail_part2 table')))table.location_once_scrolled_into_view
{'x': 0, 'y': 0}
more_click = wait.until(EC.element_to_be_clickable( (By.CSS_SELECTOR, '#Pdetail_part2 a[class="viewallprice"]')))more_click.click()
这样7条价格数据，我们就全部能够看到了。
下面我们开始抓取我们需要的数据：
截图获取需要的数据
from io import BytesIOimport base64from PIL import Imagefor tr in table.find_elements_by_css_selector("table tr[class^='room first']"): print(tr.find_element_by_tag_name("h3").text) price = tr.find_element_by_css_selector( "div>a[class^='totalprice']") img_data = base64.b64decode(price.screenshot_as_base64) img = Image.open(BytesIO(img_data)) display(img)
调整鼠标滑动的位置后再来一次：
说明截图有时截的并不准确，想要精准截图也非常困难，因为无法通过程序准确滚动到应该的位置。
光截图就能搞定，那就太简单了。
本文的主要目前还是为了演示解析CSS，咱们继续采用解析法来获取数据：
解析CSS获取图片数据
首先我们解析出我们需要的数据：
img_url = Nonefor tr in table.find_elements_by_css_selector("table tr[class^='room first']"): name = tr.find_element_by_tag_name("h3").text print(name) price = tr.find_element_by_css_selector("div>a[class^='totalprice']") for var in price.find_elements_by_tag_name("var"): if img_url is None: img_url = var.value_of_css_property("background-image")[5:-2] print(img_url) position = var.value_of_css_property("background-position") w, h = map(lambda x: int(x[1:-2]), position.split()) print(w, h)
高级大床房http://hotels.huazhu.com/Blur/Pic?b=81efc0b8e3094942a81d01e311864270170 2188 2126 2豪华大床房170 233 256 2豪华双床房145 22 2188 2观景豪华大床房145 2170 2111 2行政大床房33 256 256 2行政双床房201 22 2145 2行政套房2 22 233 2188 2
尝试下载CSS背景图片：
browser.get(img_url)
结果又是被腾讯T-Sec Web应用防火墙(WAF)拦截的页面，说明直接用selenium下载图片行不通。
用request下载呢？经尝试也老是被拦截。
最终，写出了如下代码（还能较为顺利的获取图片数据）：
import requestsfrom io import BytesIOimport base64from PIL import Imagedef download_img(img_url): cookies = {o['name']: o['value'] for o in browser.get_cookies()} headers = { "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9", "Cache-Control": "max-age=0", "Connection": "keep-alive", "Host": "hotels.huazhu.com", "Upgrade-Insecure-Requests": "1", "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36" } for _ in range(10): r = requests.get(img_url, headers=headers, cookies=cookies) if r.status_code == 200: break else: return None img = Image.open(BytesIO(r.content)) return imgimg = download_img(img_url)img
有了图片，我们就可以裁剪出相应的数字图片并进行拼接了。
对最后一条数据进行测试：
可以看到解析和拼接的效果非常不错。
然后测试批量的数据提取：
img_url = Nonefor tr in table.find_elements_by_css_selector("table tr[class^='room first']"): name = tr.find_element_by_tag_name("h3").text print(name) price = tr.find_element_by_css_selector("div>a[class^='totalprice']") var_el_s = price.find_elements_by_tag_name("var") n = len(var_el_s) target = Image.new('RGB', (10 * n, 17), color=(255, 255, 255)) for i, var in enumerate(var_el_s): if img_url is None: img_url = var.value_of_css_property("background-image")[5:-2] img = download_img(img_url) position = var.value_of_css_property("background-position") w, h = map(lambda x: int(x[1:-2]), position.split()) r = img.crop((w, h, w+8, h+17)) target.paste(r, (10*i, 0), r) display(target)
可以看到已经顺利的得到了需要的结果，与网站看到的数据一致：
剩下的我们仅仅只需要对拼接好的图片进行图像识别即可，或者就直接原有图片形式保存。
图像识别
关于图像识别，有在线识别和离线识别两种方式。在线文字可以考虑使用百度云，腾讯云等，根据官网提供的接口进行操作。
下面呢，我们尝试进行离线文字识别，离线文字识别的准确率往往不如在线。
为了更好的识别效果，我们先对图片进行二值化处理：
def image_binarization(im, threshold=250): Lim = im.convert("L") table = [0 if i < threshold else 1 for i in range(256)] return Lim.point(table, "1")image_binarization(target)
下面我们需要安装pytesseract和Tesseract-OCR。
pytesseract是一个Python库：
pip insatll pytesseract
Tesseract-OCR则需要在地址下载安装包。
由于网络原因，我在[h地址](https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=i2etz1Cc)下载了一个。
项目地址：地址
安装完成后，添加安装路径到path环境变量，命令行执行后出现如下提示说明安装成功：
C:\Users\ASUS>tesseract -vtesseract v5.0.0.20190623 leptonica-1.78.0 libgif 5.1.4 : libjpeg 8d (libjpeg-turbo 1.5.3) : libpng 1.6.34 : libtiff 4.0.9 : zlib 1.2.11 : libwebp 0.6.1 : libopenjp2 2.3.0 Found AVX2 Found AVX Found SSEC:\Users\ASUS>
然后我们开始识别：
import pytesseracttext = pytesseract.image_to_string(image_binarization(target)).strip()print(text)
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于是可以开始进行批量识别了：
import pytesseractfor tr in table.find_elements_by_css_selector("table tr[class^='room first']"): name = tr.find_element_by_tag_name("h3").text price = tr.find_element_by_css_selector("div>a[class^='totalprice']") var_el_s = price.find_elements_by_tag_name("var") n = len(var_el_s) target = Image.new('RGB', (10 * n, 17), color=(255, 255, 255)) for i, var in enumerate(var_el_s): if img_url is None: img_url = var.value_of_css_property("background-image")[5:-2] img = download_img(img_url) position = var.value_of_css_property("background-position") w, h = map(lambda x: int(x[1:-2]), position.split()) r = img.crop((w, h, w+8, h+17)) target.paste(r, (10*i, 0), r) display(target) text = pytesseract.image_to_string(image_binarization(target)).strip() print(name, text)
从结果可以看到，识别的准确率还是非常高的，至少目前看到的全部都正确了。
