淘宝

在电商时代，图片搜索已经成为用户发现商品的重要方式。作为开发者，我经常需要为客户批量搜索相似商品并生成报告。手动操作不仅效率低下，还容易出错。于是，我决定开发一个自动化系统来解决这个问题。 项目目标 批量处理图片搜索 自动提取商品数据 生成包含图片的Excel报告 自动发送邮件通知 完整的错误处理和日志记录 技术选型 自动化框架：DrissionPage 经过对比Selenium、Playwright等框架，我选择了DrissionPage： 专为中国网站优化 反爬虫能力强 对淘宝等国内电商支持好 数据拦截：mitmproxy 能够拦截HTTPS流量 支持自定义插件 适合API数据提取 数据处理 Pandas：数据处理 openpyxl：Excel操作 Pillow：图片处理 核心功能实现 1. 图片搜索自动化 def search_by_image(self, image_path: str): """图片搜索功能""" # 1. 打开淘宝首页 self.browser.get('https://www.taobao.com') # 2. 点击搜同款按钮 search_button = self.browser.ele('css:.image-search-icon-wrapper') search_button.click() # 3. 上传图片 file_input = self.browser.ele('css:#image-search-custom-file-input') file_input.input(image_path) # 4. 等待上传完成并搜索 self._wait_for_upload_complete() search_btn = self.browser.ele('css:#image-search-upload-button') search_btn.click() # 5. 提取商品数据 return self._extract_products_from_page() 2. 数据拦截与提取 通过mitmproxy拦截淘宝API响应，提取商品信息： def response(flow: http.HTTPFlow) -> None: """拦截API响应""" if 'h5api.m.taobao.com' in flow.request.pretty_url: content = flow.response.text # 解析JSONP响应，提取商品数据 data = parse_jsonp_response(content) save_to_file(data) 3. Excel报告生成 生成多Sheet的Excel文件，包含压缩图片： ...