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  • Python-在线网页导出图片或pdf

    千次阅读 2020-04-08 17:55:12
    图片是由一堆二进制数据组成的,我们该如何将网页上显示的内容导出为我们想要的图片或者pdf呢?博主闲极无聊逛遍github,发现了一个有趣的库pyppeteer,它实现了我所需要导出需求。接下来我们来看看它是怎么操作的...

    我们都知道一个正常的网页,是由html+css+js组成,而其本质是一段段代码编写编译而来的。而图片是由一堆二进制数据组成的,我们该如何将网页上显示的内容导出为我们想要的图片或者pdf呢?博主闲极无聊逛遍github,发现了一个有趣的库pyppeteer,它实现了我所需要导出需求。接下来我们来看看它是怎么操作的:

    安装所需要的库

    pip install pillow
    pip install reportlab
    pip install pyppeteer
    

    导出为图片

    import os
    import asyncio
    from pyppeteer import launch
    
    async def save_image(url, img_path):
        """
        导出图片
        :param url: 在线网页的url
        :param img_path: 图片存放位置
        :return: 
        """
        browser = await launch()
        page = await browser.newPage()
        # 加载指定的网页url
        await page.goto(url)
        # 设置网页显示尺寸
        await page.setViewport({'width': 1920, 'height': 1080})
        '''
        path: 图片存放位置
        clip: 位置与图片尺寸信息
            x: 网页截图的x坐标
            y: 网页截图的y坐标
            width: 图片宽度
            height: 图片高度
        '''
        await page.screenshot({'path': img_path, 'clip': {'x': 457, 'y': 70, 'width': 730, 'height': 2600}})
        await browser.close()
        
    if __name__ == '__main__':
        url = "https://www.jianshu.com/p/13dadc463f40"
        img_path = os.path.join(os.getcwd(), "example.png")
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(save_image(url, img_path))
    

    执行完毕之后,不出意外的情况下,将会在当前目录下生成一个名为example.png的文件,那就是我们导出的图片文件!

    整页导出为pdf

    import os
    import asyncio
    from pyppeteer import launch
    
    async def save_pdf(url, pdf_path):
        """
        导出pdf
        :param url: 在线网页的url
        :param pdf_path: pdf存放位置
        :return: 
        """
        browser = await launch()
        page = await browser.newPage()
        # 加载指定的网页url
        await page.goto(url)
        # 设置网页显示尺寸
        await page.setViewport({'width': 1920, 'height': 1080})
        '''
        path: 图片存放位置
        width: 纸张宽度,带单位的字符串
        height: 纸张高度,带单位的字符串
        '''
        await page.pdf({'path': pdf_path, 'width': '730px', 'height': '2600px'})
        await browser.close()
        
    if __name__ == '__main__':
        url = "https://www.jianshu.com/p/13dadc463f40"
        pdf_path = os.path.join(os.getcwd(), "example.pdf")
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(save_pdf(url, pdf_path))
    

    执行完毕之后,不出意外的情况下,将会在当前目录下生成一个名为example.pdf的文件,那就是我们导出的pdf文件!不过这种导出有一种弊端,它是将整个网页导出为pdf,无法像图片那样支持位置参数,可以截取部分区域进行导出!因此,我对代码进行修改了一下,请看下面的"区域导出为pdf"!

    区域导出为pdf

    import os
    import asyncio
    from io import BytesIO
    from PIL import Image
    from pyppeteer import launch
    from reportlab.pdfgen.canvas import Canvas
    from reportlab.lib.utils import ImageReader
    
    async def save_pdf(url, pdf_path):
        """
        导出pdf
        :param url: 在线网页的url
        :param pdf_path: pdf存放位置
        :return: 
        """
        browser = await launch()
        page = await browser.newPage()
        # 加载指定的网页url
        await page.goto(url)
        # 设置网页显示尺寸
        await page.setViewport({'width': 1920, 'height': 1080})
        '''
        clip: 位置与图片尺寸信息
            x: 网页截图的x坐标
            y: 网页截图的y坐标
            width: 图片宽度
            height: 图片高度
        '''
        img_data = await page.screenshot({'clip': {'x': 457, 'y': 70, 'width': 730, 'height': 2600}})
        im = Image.open(BytesIO(img_data))
        page_width, page_height = im.size
        c = Canvas(pdf_path, pagesize=(page_width, page_height))
        c.drawImage(ImageReader(im), 0, 0)
        c.save()
        
    if __name__ == '__main__':
        url = "https://www.jianshu.com/p/13dadc463f40"
        pdf_path = os.path.join(os.getcwd(), "example.pdf")
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(save_pdf(url, pdf_path))
    

    如此,我们就可以进行区域截取导出pdf文件了!

    值得注意的时,由于网络、配置以及一切不可控因素,上面几种方法都会有一定程度的出现导出错误,所以建议加上重试机制!

    更多pyppeteer操作请看:https://github.com/miyakogi/pyppeteer

    自此,Over~~~

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  • 我在实际工作中需要将一个存在alpha图层的Png图片经过正片叠底后,合成出一个新的渲染后图片,之后图片进行处理导出成jpg图片,这就需要剔除图片中的alpha通道,然而直接粗暴的剔除则会发生图片的正片叠底效果完全...

    我在实际工作中需要将一个存在alpha图层的Png图片经过正片叠底后,合成出一个新的渲染后图片,之后图片进行处理导出成jpg图片,这就需要剔除图片中的alpha通道,然而直接粗暴的剔除则会发生图片的正片叠底效果完全无用,变成了一大片图片糊在上面(因为透明内容丢失)

    此时我参考了一篇这个文章,因为我核心的处理需求还是(透明底转换成白色底)

    #利用Pillow进行处理-opencv同理

    from PIL import Image

    def alphabg2white_PIL(img):

    img=img.convert('RGBA')

    sp=img.size

    width=sp[0]

    height=sp[1]

    print(sp)

    for yh in range(height):

    for xw in range(width):

    dot=(xw,yh)

    color_d=img.getpixel(dot)

    if(color_d[3]==0):

    color_d=(255,255,255,255)

    img.putpixel(dot,color_d)

    img.show()

    return img

    使用效果,的确能够把透明内容转换成白色内容,可是:【太】【卡】【了】!

    运行效率极其低下

    解剖一下代码的原理,无非就是遍历搜索(两层高度和长度的遍历)*(每一层内部的RGBA值得遍历),复杂度高到爆炸。

    即时使用numpy进行优化(说明一下原理,numpy会把矩阵处理的内容通过预制的二进制代码的方式进行处理,相比Python解释器慢慢挪动,numpy简直就是火箭),也一样会花费大量的实践。

    回头一想

    为什么要用遍历呢?【笨蛋!】

    一个极其简单的思维,创建一个白色无透明的白色模板,尺寸与相关处理图片尺寸一致,作为底色蒙版,利用PIL的alpha通道混合算法将已经处理后的图片粘贴上去,再将rgb值单独提取出来保存为jpg格式不是更好么?

    #渲染代码---需要将两张图片进行合并

    def back_fusion(self):

    savePath = self.savePath + "\ansBack.png"

    img1 = Image.open("tmp.jpg")

    img1 = img1.convert("RGBA")

    img2 = Image.open(self.FoldDiagram_back_path)

    #创建白色模板

    white = Image.new("RGBA", img2.size, color=(255, 255, 255, 255))

    print("开始正片叠底:", img1.mode, "----", img2.mode)

    ans = IC.multiply(img2, img1)

    # 将白色模板和导出后的图片进行重叠

    ans = Image.alpha_composite(white, ans)

    ans.save(savePath, dpi=(96, 96))

    # 调用去除alpha通道算法,如果不需要去除alpha通道注释掉即可

    self.removeAlpha(savePath)

    if os.path.isfile(savePath):

    os.remove(savePath)

    print("保存褶皱图【后】渲染 成功")

    # 移除alpha通道并将png保存为jpg

    def removeAlpha(self, path):

    img = cv2.imread(path, -1) # 读取渲染图

    bgr = img[:, :, :3]

    cv2.imwrite(path[:-3]+"jpg", bgr, [

    int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 0]) # 0 ~ 9 (low - high)

    和遍历相比较,通过创建一个纯色空间的图片进行重叠处理,比长宽不等消耗内存越来越多速度越来越慢的循环处理方法,可以规避掉O(n^2)的复杂度变为常数级

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  • python怎么安装模块pip

    2020-02-04 16:50:50
    有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学...

    欢迎使用Markdown编辑器

    你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

    新的改变

    我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

    1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
    2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
    3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
    4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
    5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
    6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
    7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
    8. 增加了 检查列表 功能。

    功能快捷键

    撤销:Ctrl/Command + Z
    重做:Ctrl/Command + Y
    加粗:Ctrl/Command + B
    斜体:Ctrl/Command + I
    标题:Ctrl/Command + Shift + H
    无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
    有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
    检查列表:Ctrl/Command + Shift + C
    插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
    插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
    插入图片:Ctrl/Command + Shift + G
    查找:Ctrl/Command + F
    替换:Ctrl/Command + G

    合理的创建标题,有助于目录的生成

    直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
    输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
    以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

    如何改变文本的样式

    强调文本 强调文本

    加粗文本 加粗文本

    标记文本

    删除文本

    引用文本

    H2O is是液体。

    210 运算结果是 1024.

    插入链接与图片

    链接: link.

    图片: Alt

    带尺寸的图片: Alt

    居中的图片: Alt

    居中并且带尺寸的图片: Alt

    当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

    如何插入一段漂亮的代码片

    博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

    // An highlighted block
    var foo = 'bar';

    生成一个适合你的列表

    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目 Value
    电脑 $1600
    手机 $12
    导管 $1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列 第二列 第三列
    第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPE ASCII HTML
    Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
    Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to-HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt. \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

    导入

    如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • Python 爬虫知乎图片无法显示,大小只有100字节左右怎么解决欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的...

    Python 爬虫知乎图片无法显示,大小只有100字节左右怎么解决

    import requests
    import time
    import datetime
    import os
    import json
    import uuid
    from pyquery import PyQuery as pq
    
    # 地址 https://www.zhihu.com/question/34243513
    def start(offset, sort):
        url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/379180433/answers?include=data%5B%2A%5D.is_normal%2Cadmin_closed_comment%2Creward_info%2Cis_collapsed%2Cannotation_action%2Cannotation_detail%2Ccollapse_reason%2Cis_sticky%2Ccollapsed_by%2Csuggest_edit%2Ccomment_count%2Ccan_comment%2Ccontent%2Ceditable_content%2Cvoteup_count%2Creshipment_settings%2Ccomment_permission%2Ccreated_time%2Cupdated_time%2Creview_info%2Crelevant_info%2Cquestion%2Cexcerpt%2Crelationship.is_authorized%2Cis_author%2Cvoting%2Cis_thanked%2Cis_nothelp%2Cis_labeled%2Cis_recognized%2Cpaid_info%2Cpaid_info_content%3Bdata%5B%2A%5D.mark_infos%5B%2A%5D.url%3Bdata%5B%2A%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B%2A%5D.topics&limit=5&offset=' + str(
            offset) + '&platform=desktop&sort_by=' + sort
        headers = {
            'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36',
            'cookie': '_zap=d62a474a-43dc-450a-bdcc-cb807357f4ab; _xsrf=3999fea2-0356-42e7-8d2a-ac968d594c86; d_c0="AEDkV8GlCw-PTjUrBeB6hDjqwntD_bakBL8=|1551259687";q_c1=7d117a8c0f564a3ea2a20d02f83e3bb1|1551259688000|1551259688000; tgw_l7_route=66cb16bc7f45da64562a077714739c11'
        }
        res = requests.get(url, headers=headers).text
        data = json.loads(res)
        picRepo = 'picRepo'
        if not os.path.exists(picRepo):
            os.makedirs(picRepo)
        if data.get("data"):
            for i, item in enumerate(data['data']):
                content = pq(item['content'])
                imgUrls = content.find('noscript img').items()
                for imgTag in imgUrls:
                    src = imgTag.attr("src")
                    strIndex = src.rfind('.')
                    suffix = src[strIndex:]
                    with open(f"{picRepo}/{uuid.uuid4()}{suffix}", 'wb') as f:
                        f.write(requests.get(src).content)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        starttime = datetime.datetime.now()
        strTime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        stime = print(f'开始抓取,当前时间: {strTime}')
        for i in range(20):  # 偏移量单位是5,循环3次
            start(offset=((i * 5) if i != 0 else 0), sort='default')  # updated:按时间降序,default:默认排序
            # 这里先睡一会,如果太快可能有些图片下载后会查看不了,
            # 越慢,下载的图片可以查看的越多。原因大概是知乎的反爬虫机制,
            # 看不了的图片其实返回的是一个400的badRequest的状态码
            time.sleep(3)
        endtime = datetime.datetime.now()
        print(f'抓取完毕,用时 {((endtime - starttime).seconds)} 秒:')
    
    

    问题现象:
    在这里插入图片描述无法识别的图片大小只有170字节

    https://www.cnblogs.com/jxlsblog/p/10445066.html

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空空如也

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