如何构建图像爬虫——完整指南
已发表: 2023-01-10从网络上抓取图像比抓取文本内容要困难得多。 这背后的原因是您需要筛选网页上的内容并专门提取图像。 最重要的是，拥有没有任何上下文的图像不太可能对您有太大帮助。
为确保这些图像被自动标记，您可能还需要提取与图像关联或图像上方或下方的文本内容。 另一点是文本数据可以聚合、重写或分解以供重新使用。 另一方面，由于版权问题，图像的重复使用可能会受到限制。 这些只是您在抓取图像时可能面临的一些挑战。 但在我们深入探讨之前，让我们看看抓取图像的价值，以及它在当今以网络为基础的数据驱动社会中的重要性。
图：谷歌的反向图像搜索门户
近年来，图像抓取或抓取蓬勃发展，甚至谷歌也提供了反向图像搜索选项，根据抓取的数据显示结果。 为了
确保图像与正确的文本相关联，它还为开发人员和网页创建者发布了一些指南。
图：在 Google 图像搜索门户上搜索图像
抓取图像的使用
公司可能希望为各种用例抓取网络和抓取图像。 这些主要可以分为两组——使用原始图像。 使用图像构建模型或图表以创建更成熟的产品。 一些常见的用法包括：
训练机器学习模型
许多研究工作都涉及图像识别，这是通过在数千张图片上训练模型来完成的。 最简单的例子是在数千张猫狗图像上训练机器学习算法的实验，之后它能够以 98.7% 的准确率成功识别带有猫狗的图像。
电商图片
最大的图像宝库之一是电子商务。 较小的网站可能经常从较大的网站上抓取图像以确定将什么类型的产品添加到目录中。 电子商务图像也可用于市场研究，例如，从亚马逊抓取最畅销 T 恤的图像可能会显示黑色 T 恤最受欢迎。
创建文本/视频内容
虽然早些时候我们大多数人习惯从文本数据中获取信息，但今天我们消费的数据有多种格式——文本、音频、视频和短视频。 许多此类内容都包含图像——其中一些来自外部来源并提及了它们的参考。 另一方面，也可以抓取此内容以获取图像以供进一步下游使用。
模因
模因是包含有趣内容的图像，通常会像病毒一样传播开来并席卷互联网。 近年来，我们看到公司雇佣模因作家或营销团队使用模因来与网络上的观众建立联系。 抓取模因和最新图片通常可以帮助模因创作者使用相同的模板提出新的想法或变体。
查找特定个人、事件等的图像
新内容或信息内容通常需要图像。 例如，如果您要发表有关特蕾莎修女的文章，您可能会添加一张她的图片。 这样的图像可能很容易找到。 但是，如果您是一家出版社，每月出版数千篇文章，并且需要不受版权保护的图像才能在其文章中使用——这将需要进行一些严格的图像抓取。
从网络上抓取图像的挑战
设置东西
从网络上抓取图像或任何数据的主要障碍之一是拥有一个有足够能力这样做的技术团队。 其次是基础设施设置。 鉴于大多数企业需要来自多个来源的实时数据，数据抓取设置通常部署在云端。 这意味着您的团队必须具备在云上进行设置和长期维护的专业知识。 维护包括修复错误和破损，并在您扩大规模时控制成本。
反爬虫措施和法律障碍
您应该为您从中抓取数据的任何网站获取 robot.txt 文件。 这将确保您遵循该网站设置的抓取规则。 最重要的是，您还需要跟踪位于登录页面之外的图像或那些特别提到版权和再使用政策的图像。 欧洲的 GDPR 或加利福尼亚的 CCPA 等针对特定地理区域的法律可能会使事情变得更加复杂。
多样化且不断变化的网站布局
网站所有者快速升级 UI 以使网页对客户更具吸引力。 这意味着使用更新的技术运行网站，并使抓取变得更加复杂。 定期更新还意味着您可能需要在他们推送 UI 更新时更改代码——您可能会收到通知，只有当您看到没有新的抓取图像被添加到数据库时。
不良或无法使用的图像
盲目抓取图像可能会导致质量问题。 这可能是在分辨率、可见性和图像匹配本身方面。 例如，搜索蝙蝠侠可能会得到大量在电影和肥皂剧中扮演过该角色的演员的图像。 您将需要确保使用正确的过滤器为您的研究或业务设置干净的图像。
带有图片的网站有时加载速度较慢
文字很轻，图像很重。 当您打开包含大量图片的网页时，您可能会发现图片加载需要一些时间。 如果您一次从同一个网站抓取太多图像，这可能会成为一个挑战。 在未确保图像已完全加载的情况下下载图像可能会导致图像质量差甚至下载空白图像。
DIY解决方案
一些在线研究可以为您提供很多 DIY 选项。 其中一些最受欢迎的是：
- 使用 BeautifulSoup 等库以 Python 等语言编写代码。 然而，这仅适用于小的抓取要求。
- 使用提供免费和付费选项的基于 UI 的软件。 这些通常对免费版本有很多限制。 如果您希望您的业务团队或您的产品团队使用这样的解决方案来抓取图像，也存在学习曲线。
- 还存在基于屏幕捕获的图像抓取解决方案，您可以使用鼠标从网页中指定所需的图像，该服务将从类似的网页中抓取图像。 这些并不总是提供最干净的数据，您需要付费才能抓取超过有限数量的图像。
简而言之，这 3 种 DIY 解决方案都无法应对在为企业抓取网络和抓取图像时提到的所有挑战。
使用 DaaS 解决方案的好处
从网络上抓取一次性问题陈述或宠物项目的数据可以用几行 Python 代码完成，但设置企业级解决方案以获取实时数据提要并非易事。 当您需要来自数百个网站的数千张图片时，这会更加困难。 这就是 PromptCloud 提供自定义图像抓取解决方案的原因，财富 500 强公司和刚刚开业的初创公司都可以使用这些解决方案。
图：PromptCloud 为您的业务需求抓取图像所涉及的步骤
我们有一个简单的 3 阶段流程，您可以让我们知道需要抓取图像的网站和网页。 您可能还想抓取与某些搜索词相关的图像。 您必须提供的其他信息是抓取频率，如果您想捕获图像正上方或下方的文本，需要存储抓取图像的位置以及您希望如何访问它。 我们可以将图像拖放到您的 S3 或 DropBox 或允许您通过 API 查询它们。
一旦我们有了要求，我们将设置爬虫从多个网站抓取图像。 我们将负责云设置、配置和合法性。 一旦设置启动并运行，我们将获得一些示例数据以与您一起验证，然后再让实时系统将数据推送到您指定的交付方式。
在此之后，我们将监控图像抓取系统并通过更新抓取器来处理任何破损，以处理新的网站和网页以及网页的变化。 最好的部分是您只需为使用的数据量付费。 因此，如果您在一个月内从 10 个网站抓取 100 张图片，您只需为此付费。 在接下来的一个月里，您可以从 1000 个网站上抓取 10,000 张图片，然后相应地付费。 这确保了我们的服务是真正基于云的 DaaS 解决方案，无论需要多少数据，所有人都可以使用。