这篇文章主要介绍了Python爬虫神器playwright怎么使用的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python爬虫神器playwright怎么使用文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
今天把最近的一个应用做好了,测试了一下运行没有问题,剩下的就是检验一下结果如何.从光谱到Lab值通常使用matlab中的roo2lab(),不过经过我最近的测试发现转换的结果并不理想,而且这个转化的代码也不是我写的所以另寻他法,找到了下面这个网页。
动手
有了这个网页,很简单就想到去解析.然后很快找到了这个api,可以看到用post提交表单请求就可以返回结果。
于是一番操作,修改form表单,构造传入的spectrum,但是最终请求得到的却是一个页面,并不是想要的json.然后许久没写爬虫的我直接恼火,想到自动化工具模拟操作.可是selenium很难用而且还得去找浏览器新版本的驱动,随后直接搜索一番,发现了这个神器—playwright。
首先老规矩去它的首页看看教程
接着安装一下playwright以及浏览器的驱动。
pip install pytest-playwright playwright install
第二步的时候很慢,所以我只等他下载好了chrome和ffmpeg直接就ctrl+c停止了,毕竟我也用不着其他的浏览器驱动。
然后稍微浏览一下这个文档功能非常丰富,不过我用到的功能也不多,接下来的使用才是真正适合我们懒人的。
python -m playwright codegen xxx.com
其中xxx.com就是我们的目标网址,运行后会创建一个熟悉的自动化页面,然后我们就进行一些我们想要的操作,比如设置开始的最小波长为400nm,然后观察以及光源改为D65/10.一系列操作后会看到对应的代码已经生成好了。
至今为止我还没有写一行代码,不过构造输入的光谱还是得自己来的。
把这一段代码复制下来,然后自己写构造输入的函数(就几行),然后通过选择器(直接左键元素复制xpath)得到lab值,这样目标就搞定了。
整体代码如下:
import time from playwright.sync_api import Playwright, sync_playwright, expect import numpy as np data_test=np.loadtxt('./dist/1_res.csv',delimiter=',') def get_str(arr): arr_str="" for i in arr: arr_str+=str(format(i,".2f"))+"rn" return arr_str labs=[] def run(playwright: Playwright) -> None: browser = playwright.chromium.launch(headless=False) context = browser.new_context() # Open new page page = context.new_page() # Go to https://www.qtccolor.com/secaiku/tool/spectrum page.goto("https://www.qtccolor.com/secaiku/tool/spectrum") # Click div[role="tab"]:has-text("光谱数据") page.locator("div[role="tab"]:has-text("光谱数据")").click( # Click text=最小波长:nm page.locator("text=最小波长:nm").click() # Fill [placeholder="33 80"] page.locator("[placeholder="\33 80"]").fill("400") # Select 1964 page.locator("select[name="obs"]").select_option("1964") # Select D65 page.locator("select[name="ill"]").select_option("D65") # Fill textarea[name="spectrum"] for i in range(len(data_test)): inputs=get_str(data_test[i,:]) # Click textarea[name="spectrum"] page.locator("textarea[name="spectrum"]").click() page.locator("textarea[name="spectrum"]").press("Control+a") page.locator("textarea[name="spectrum"]").fill(inputs) # Click button:has-text("转换颜色") page.locator("button:has-text("转换颜色")").click() time.sleep(1) # Click text=Lab0.000.000.00 >> td >> nth=1 L=float(page.locator('xpath=//*[@]/div[1]/div/div[2]/table/tbody/tr[2]/td[2]').inner_text()) # Click text=Lab0.000.000.00 >> td >> nth=2 a=float(page.locator('xpath=//*[@]/div[1]/div/div[2]/table/tbody/tr[2]/td[3]').inner_text()) # Click text=Lab0.000.000.00 >> td >> nth=3 b=float(page.locator('xpath=//*[@]/div[1]/div/div[2]/table/tbody/tr[2]/td[4]').inner_text()) print(L,a,b) labs.append([L,a,b]) # --------------------- context.close() browser.close() with sync_playwright() as playwright: run(playwright) np.savetxt('./1_lab_res.csv',labs,delimiter=",")
可以说从安装到实现就几分钟,而且特别容易上手,我第一次用也一下就能实现效果。
剩下的就是简单的写个函数计算色差啥的就没难度了。
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