我發(fā)布了一個(gè)通過(guò)FTP自動(dòng)優(yōu)化新圖像的教程。這次我們將抓取整個(gè)網(wǎng)站，并在本地優(yōu)化我們遇到的圖像，按URL組織。

請(qǐng)注意，這個(gè)簡(jiǎn)短但中級(jí)的腳本不適用于大型站點(diǎn)。首先，所有圖像都轉(zhuǎn)儲(chǔ)到一個(gè)文件夾中。為每個(gè)頁(yè)面創(chuàng)建一個(gè)新文件夾并不困難，但即便如此，您也可能有數(shù)量無(wú)法管理的文件夾。未優(yōu)化的圖像仍然是未通過(guò) Web 核心指標(biāo)的罪魁禍?zhǔn)?。讓我們開(kāi)始！

要求和假設(shè)

• 已安裝 Python 3 并理解基本的 Python 語(yǔ)法

• 訪問(wèn)Linux安裝（我推薦Ubuntu）或?qū)毸?/li>

安裝模塊

在我們開(kāi)始之前，請(qǐng)記住注意您在此處復(fù)制的任何內(nèi)容的縮進(jìn)，因?yàn)橛袝r(shí)代碼片段無(wú)法完美復(fù)制。下面的所有模塊都應(yīng)該在核心Python 3中。我發(fā)現(xiàn)我需要將 PIL 更新到最新版本 8.2，您可以通過(guò)終端中的以下命令執(zhí)行此操作（如果使用 Google Colab，請(qǐng)?jiān)陂_(kāi)頭加上感嘆號(hào)）：

另外，我們需要安裝 Elias Dabbas的 advertools 模塊

pip3 install PIL --upgrade
pip3 install advertools

• advertools：使用刮擦處理抓取
• pandas：幫助規(guī)范化爬網(wǎng)數(shù)據(jù)
• os：用于制作映像目錄
• requests：用于下載圖像
• PIL：處理圖像壓縮
• shutil：處理在本地保存圖像

導(dǎo)入 Python 模塊

讓我們首先導(dǎo)入上面描述的這個(gè)腳本所需的模塊。

import advertools as adv
import pandas as pd
import os 
import requests # to get image from the web
import shutil # to save it locally
from PIL import Image
import PIL

啟動(dòng)網(wǎng)絡(luò)爬網(wǎng)

我們需要做的第一件事是定義網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的起始 URL。99%的時(shí)間這應(yīng)該是你的主頁(yè)。然后我們?cè)赼dvertools中運(yùn)行adv.crawl（）函數(shù)，并將輸出保存為crawl.jl，然后將其加載到crawlme數(shù)據(jù)幀中。此過(guò)程可能需要幾分鐘，具體取決于您的網(wǎng)站有多大。我不建議在頁(yè)面或圖像超過(guò)數(shù)萬(wàn)個(gè)的非常大的網(wǎng)站上使用此腳本。一般來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)非常快，只需幾秒鐘即可處理這個(gè)博客。另外，請(qǐng)注意，某些使用 Cloudflare 或其他防火墻的站點(diǎn)最終可能會(huì)在某個(gè)時(shí)候被阻止。

site_url = 'https://importsem.com'

adv.crawl(site_url, 'crawl.jl', follow_links=True)

crawlme = pd.read_json('crawl.jl', lines=True)

規(guī)范化和修剪爬網(wǎng)數(shù)據(jù)

使用我們的數(shù)據(jù)幀，我們可以開(kāi)始規(guī)范化和修剪數(shù)據(jù)，使其僅滿足我們的需要。通常有很多 nan 和空白值，因此我們刪除這些行。

crawlme.dropna(how='all')
crawlme.drop(crawlme[crawlme['canonical'] == 'nan'].index, inplace = True)
crawlme.drop(crawlme[crawlme['img_src'] == ''].index, inplace = True)
crawlme.reset_index(inplace = True)

爬網(wǎng)數(shù)據(jù)幀包含大量爬網(wǎng)數(shù)據(jù)。出于我們的目的，我們只需要規(guī)范列和img_src列。我們選擇這些列并將它們轉(zhuǎn)換為字典對(duì)象。

url_images = crawlme[['canonical','img_src']].to_dict()

接下來(lái)，我們?cè)O(shè)置一個(gè)計(jì)數(shù)器來(lái)幫助循環(huán)訪問(wèn)圖像鍵和一個(gè)名為 dupes 的列表變量來(lái)存儲(chǔ)我們已經(jīng)處理過(guò)的圖像的 URL，這樣我們就不會(huì)再次處理它們。

x = 0

dupes = []

創(chuàng)建輸出文件夾

現(xiàn)在我們希望創(chuàng)建兩個(gè)文件夾。一個(gè)用于存儲(chǔ)原始文件，以防您需要還原它們，另一個(gè)文件夾用于存儲(chǔ)優(yōu)化的圖像。如果這些文件夾已經(jīng)存在，它只是將路徑發(fā)送到變量中。

try:
  path = os.getcwd() + "/images/"
  optpath = os.getcwd() + "/images_opt/"
  os.mkdir(path)
  os.mkdir(optpath)
except:
  path = os.getcwd() + "/images/"
  optpath = os.getcwd() + "/images_opt/"

處理圖像的網(wǎng)址

現(xiàn)在是時(shí)候處理 URL 了。我們遍歷規(guī)范密鑰中的 URL。然后我們使用計(jì)數(shù)器變量將其與img_src鍵匹配。每個(gè) URL 的圖像用“@@”分隔。因此，我們將img_src字符串拆分為“@@”，這變成了一個(gè)列表。

for key in url_images['canonical'].items():

print(key[1])

images = url_images['img_src'][x].split('@@')

在處理 URL 的img_src列表之前，我們希望將主頁(yè)的圖像 URL 預(yù)加載到重復(fù)列表中。

if x == 0:

dupes = images

流程映像

現(xiàn)在，只要每個(gè)圖像未在重復(fù)列表中列出，我們就會(huì)對(duì)其進(jìn)行處理。這確保了我們不會(huì)一遍又一遍地處理相同的圖像。常見(jiàn)的情況是設(shè)計(jì)框架圖像和徽標(biāo)，可以在每個(gè)頁(yè)面上找到。這些將在找到它們的第一個(gè) URL 上處理，然后不會(huì)再次處理。我們通過(guò)反斜杠拆分字符串來(lái)獲取圖像文件名，然后選擇創(chuàng)建的最后一個(gè)列表項(xiàng)，這將是文件名。然后使用請(qǐng)求模塊下載并解碼文件。

for i in images:

if i not in dupes or x == 0:

filename = i.split("/")[-1]

r = requests.get(i, stream = True)

r.raw.decode_content = True

如果圖像下載成功，我們將文件保存到我們之前設(shè)置的文件夾中。

if r.status_code == 200:

with open(path + filename,'wb') as f:

shutil.copyfileobj(r.raw, f)

優(yōu)化圖像

將圖像下載到原始圖像文件夾中后，我們?cè)诒镜卮蜷_(kāi)它并使用PIL模塊對(duì)其進(jìn)行處理，并將優(yōu)化的輸出保存在我們之前設(shè)置的優(yōu)化圖像文件夾中。使用質(zhì)量參數(shù)。65 我通常很安全，但如果你看到圖像退化，你可以把它放低或需要提高它。如果需要，您還可以選擇調(diào)整圖像大小。只需使用 PIL 的 Image.resize（） 函數(shù)即可。文檔在這里。

picture = Image.open(path + filename)

picture.save(optpath + filename, optimize=True, quality=65)

print('Image successfully downloaded and optimized: ',filename)

else:

print('Download Failed')

處理完 URL 的所有圖像后，我們將處理的任何 URL 與重復(fù)列表中包含的內(nèi)容進(jìn)行比較。如果某個(gè)網(wǎng)址不在重復(fù)列表中，則會(huì)添加該網(wǎng)址，因此如果在另一個(gè)網(wǎng)址上找到該網(wǎng)址，我們不會(huì)再次處理該網(wǎng)址。

if x != 0:

[dupes.append(z) for z in images if z not in dupes]

最后，我們輸出計(jì)數(shù)器進(jìn)行進(jìn)程跟蹤，并將計(jì)數(shù)器增加 1。然后，第一個(gè) URL 循環(huán)再次啟動(dòng)，并處理下一個(gè) URL

print(x)

x += 1

示例輸出

結(jié)論

有了這個(gè)，您現(xiàn)在可以非?？焖俚刈ト『蛢?yōu)化任何網(wǎng)站的文件。如果你有一個(gè)非常大的網(wǎng)站，你至少擁有構(gòu)建更健壯的東西所需的框架。

到此這篇關(guān)于如何使用Python 抓取和優(yōu)化所有網(wǎng)站圖像的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 抓取和優(yōu)化所有網(wǎng)站圖像內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！