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基于Electon的图片采集工具是怎样的

基于Electon的图片采集工具是怎样的,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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基于Electon的图片采集工具是怎样的

工具的界面是这样的,上面是一些导出数据,提交到服务器的操作,还有输入URL的输入框,下面主要是爬取结果的呈现区域。

技术架构

Electron+Nodejs

实现思路:

1.1 监听webview事件,注入js代码

利用electron的webContents,监听需要获取图片的网页,当网页加载完成,促发‘dom-ready’事件,然后在网页中注入JS代码。

主要用了这个api:

webContents.executeJavaScript(code[,userGesture,callback])

如:

win.webContents.on('dom-ready', () => {

 win.webContents.executeJavaScript(code[,userGesture,callback])
});

1.2 遍历HTML中的图片URL

这里要注意,有很多网站把图片写到了background-image里,而不是用img标签。所以得2者结合。

获取所有img标签的图片:

body.images

获取background-image的图片,这个需要用到window.getComputedStyle,通过css属性来获取。

window.getComputedStyle("元素", "伪类");
var dom = document.getElementById("test"),
   style = window.getComputedStyle(dom , ":after");

1.3 返回获取的结果

electron往webview中注入的代码可以通过return返回,

也可以通过在注入代码中写入:


electron.remote.getGlobal(‘webWin').webContents.send('autoChat',res);

在渲染进程中,通过:

electron.ipcRenderer.on('autoChat',(e,result)=>{
 console.log(result,'ipc');
});

接收结果。

一些经验心得:

2.1 ES6的模板字符串template strings

electron 支持ES6,ES6引入了一种新型的字符串字面量语法,我们称之为模板字符串。

var code=``;

除了使用反撇号字符 ` 代替普通字符串的引号 ' 或 " 外,它们看起来与普通字符串并无二致。在最简单的情况下,它们与普通字符串的表现一致:

var code=" var dom=document.get......  "

与普通字符串不同的是,模板字符串可以多行书写:

var code=`
var dom=document......
function getURL(){
let v=.....

`;

非常适合写注入的js代码哈~

2.2 electron的加密

由于electron打包后的程序都是直接暴露源代码的,就在resources文件夹里的app文件夹。

我们可以借助asar,加密我们的源代码

全局安装:

npm install -g asar

把resources里的app文件夹打包为app.asar

asar pack ./app app.asar

发现个坑,通过asar加密后的node_modules中有些库引用不了,所以我调整了下打包方式,把node_modules跟我的代码分开存放,比如

./js/
./page/index.html
./css/
./main.js
./node_modules/
./app/spider/js/
./app/spider/css/
./app/spider/page/index.html
./app/node_modules/
./app/main.js

把spider文件夹整体打包为spider.asar,这样的话需要在package.json中改下:

“main": “./spider.asar/main.js",

就可以正常引用node_modules里的库了。

基于图片的功能拓展

图片抓取到后,我们可以基于图片做一些拓展功能。

比如:

3.1 保存所有图片到本地

碰到一个很好的素材网站,想一口气全部图片下载下来,可以用到这个功能,这个比较简单,用一个nodejs的库image-downloader,把url全部下载下来即可。

3.2 分析图片的主色调

这里用到另一个nodejs库,node-vibrant,可以提取出图片的主要颜色,还有百分比。我们可以把bahance上最近半年比较热门的项目的图片取下来,然后分析她们的颜色,做一个色彩趋势报告。

基于Electon的图片采集工具是怎样的

3.3 图片素材库

作为我最近做的人工智能设计师

DIY一个人工智能设计师_v0.0.1

的图片素材库。这个时候要增加一个标记内容,就是自动识别图片的内容,作为图片的关键词,以方便人工智能设计师进行智能匹配。这边可以调用clarifai的图像识别api:

安装

// 通过 NPM 安装clarifai SDK
npm install clarifai

Nodejs使用clarifai

//初始化
const Clarifai = require('clarifai'); 
var app = new Clarifai.App( 
'xxxxxG1MIAGH9RRJ4YSV410paPZWhfTpOeerEb',
'KFxxxxxbAwo8aIZ3SRAJO0IJq-CtLQUj9Ph7mt' ); 

识别

// 通过上传一个图片的URL,识别图片的内容

app.models.predict(Clarifai.GENERAL_MODEL, 
'https://samples.clarifai.com/metro-north.jpg').then(
  function(response) {
   console.log(response);
  },function(err) { 
   console.error(err); 
  });

识别效果可以见上图中的标签部分,我就是通过这个api自动打标签的。

关于基于Electon的图片采集工具是怎样的问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。


分享名称:基于Electon的图片采集工具是怎样的
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