爬淘宝ai生成图片数据

Question

怎么爬淘宝AI生成图片数据啊
我想的是要AI识别技术与爬虫相结合 但到底怎么实现啊 因为现在又有显式标识又有隐式标识 最后我想要获取点击率

Answer 1

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问题理解

你想爬取淘宝上的AI生成图片数据，并且结合人工智能技术进行识别和分析。具体来说，你想实现以下几点：

1. 爬取淘宝上的AI生成图片数据
2. 使用人工智能技术（如图像识别）来识别和分析这些图片
3. 获取图片的点击率等数据

解决方案

1. 爬取淘宝图片数据 使用Python的requests和BeautifulSoup库来爬取淘宝上的图片数据。需要注意的是，淘宝有反爬虫机制，需要使用代理和User-Agent伪装来避免被封禁。
2. 图像识别 使用Python的OpenCV和TensorFlow库来进行图像识别。可以使用预训练的模型（如VGG16或ResNet50）来进行识别。
3. 获取点击率数据 使用JavaScript的puppeteer库来模拟浏览器行为，获取图片的点击率数据。

核心代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import cv2
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np

# 爬取淘宝图片数据
url = "https://www.taobao.com"
response = requests.get(url, proxies={"http": "http://127.0.0.1:8080"}, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
images = soup.find_all("img")

# 图像识别
model = tf.keras.models.load_model("vgg16.h5")
for image in images:
    img_url = image.get("src")
    response = requests.get(img_url, proxies={"http": "http://127.0.0.1:8080"}, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
    img = cv2.imdecode(np.frombuffer(response.content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    img = img / 255.0
    prediction = model.predict(img)
    print(prediction)

# 获取点击率数据
from puppeteer import launch
browser = launch(headless=False)
page = browser.newPage()
page.goto("https://www.taobao.com")
images = page.querySelectorAll("img")
for image in images:
    image.click()
    click_rate = page.evaluate("document.querySelector('img').clickRate")
    print(click_rate)

注意

以上代码仅供参考，需要根据实际情况进行调整和优化。同时，需要注意淘宝的反爬虫机制和法律法规。