使用casperjs爬取淘宝商品图片

最近因为需要实现衣物识别,需要大量不同衣物的图片。
爬取淘宝/京东的产品图片应该是最快捷的收集方法。

第一次尝试

开始的时候,打算通过分析淘宝链接规则来提取页面信息,但是淘宝的URL比较复杂,计算按页面的URL请求,返回的也浏览器访问的dom结构不一样,加入请求头也没用,所以选择放弃。

换一个方法

capser是基于phatomjs封装的更高级的库,平时可以用来做自动化测试等等。
反正就是模拟一个正式的浏览器访问环境,获取dom结构,分析URL,提取图片啰。

github地址:https://github.com/zhengguorong/productPic

还是直接看代码吧,详细解释看注释

// 抓取图片的宽高
var imageSize = '_200x200'
// 抓取的分类
var queryKey = ['棕色 衬衫', '棕色 t恤', '棕色 外套', '棕色 卫衣', '棕色 裤子']

// 抓取返回页面dom结构里的图片
function getImages() {
    var images = document.querySelectorAll('#mainsrp-itemlist img');
    return Array.prototype.map.call(images, function (e) {
        // 因为淘宝用了懒加载的形式,所以图片路径放在了data-src下
        return e.getAttribute('data-src');
    });
}

// 过滤重复的图片
Array.prototype.unique = function () {
    var res = [];
    var json = {};
    for (var i = 0; i < this.length; i++) {
        if (!json[this[i]]) {
            res.push(this[i]);
            json[this[i]] = 1;
        }
    }
    return res;
}

// 爬多个关键字,直接创建多个casper实例
queryKey.forEach(function (keyword) {
    console.log(keyword)
    var casper = require('casper').create({
        pageSettings: {
            loadImages: false
        }
    })
    new process(casper, keyword)
})

// 这是爬取关键代码,第一步,在搜索框输入关键字,进行搜索
function process(casper, keyword) {
    var images = []
    casper.start('https://www.taobao.com/', function () {
        this.waitForSelector('form[action="//s.taobao.com/search"]');
    });

    casper.then(function () {
        this.fill('form[action="//s.taobao.com/search"]', { q: keyword }, true);
    });
// 等两秒钟,让页面跳转
    casper.wait(2000)

    // 收集图片地址
    for (var j = 0; j < 4; j++) {
        casper.then(function () {
            this.waitForSelector('#mainsrp-pager', function () {
                this.echo('正在爬取---' + keyword)
                if (j > 0) this.clickLabel('下一页', 'span')
                this.wait(2000, function () {
                    this.scrollToBottom()
                    images = images.concat(this.evaluate(getImages));
                })
            })
        });
    }

    // 下载图片
    casper.then(function () {
        console.log(images.length)
        images = images.unique()
        console.log(images.length)
        for (var i = 0; i < images.length; i++) {
            if (images[i]) {
                this.echo('正在下载 ' + keyword + i)
                this.download('http:' + images[i] + imageSize + '.jpg', 'data/' + keyword + '/' + i + '.jpg');
            }
        }
    });

    casper.run(function () {
        this.echo('下载完成').exit()
    });
}


©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,923评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,154评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 161,775评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,960评论 1 290
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,976评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,972评论 1 295
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,893评论 3 416
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,709评论 0 271
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,159评论 1 308
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,400评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,552评论 1 346
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,265评论 5 341
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,876评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,528评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,701评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,552评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,451评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容