本篇文章主要介绍了python3百度指数抓取，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。
百度指数抓取，再用图像识别得到指数
前言：
土福曾说，百度指数很难抓，在淘宝上面是20块1个关键字：
哥那么叼的人怎么会被他吓到，于是乎花了零零碎碎加起来大约2天半搞定，在此鄙视一下土福
安装的库很多：
谷歌图像识别tesseract-ocr
pip3 install pillow
pip3 install pyocr
selenium2.45
chrome47.0.2526.106 m or firebox32.0.1
chromedriver.exe
进入百度指数需要登陆，登陆的账号密码写在文本account里面：
# 打开浏览器
def openbrowser():
global browser
# #
url = “https://passport.baidu.com/v2/?login&tpl=mn&u=http%3a%2f%2fwww.baidu.com%2f”
# 打开谷歌浏览器
# firefox()
# chrome()
browser = webdriver.chrome()
# 输入网址
browser.get(url)
# 打开浏览器时间
# print(“等待10秒打开浏览器…”)
# time.sleep(10)
# 找到的对话框
# 清空输入框
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__username”).clear()
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__password”).clear()
# 输入账号密码
# 输入账号密码
account = []
try:
fileaccount = open(“../baidu/account.txt”)
accounts = fileaccount.readlines()
for acc in accounts:
account.append(acc.strip())
fileaccount.close()
except exception as err:
print(err)
input(“请正确在account.txt里面写入账号密码”)
exit()
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__username”).send_keys(account[0])
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__password”).send_keys(account[1])
# 点击登陆登陆
#
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__submit”).click()
# 等待登陆10秒
# print(‘等待登陆10秒…’)
# time.sleep(10)
print(“等待网址加载完毕…”)
select = input(“请观察浏览器网站是否已经登陆(y/n)：”)
while 1:
if select == “y” or select == “y”:
print(“登陆成功！”)
print(“准备打开新的窗口…”)
# time.sleep(1)
# browser.quit()
break
elif select == “n” or select == “n”:
selectno = input(“账号密码错误请按0，验证码出现请按1…”)
# 账号密码错误则重新输入
if selectno == “0”:
# 找到的对话框
# 清空输入框
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__username”).clear()
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__password”).clear()
# 输入账号密码
account = []
try:
fileaccount = open(“../baidu/account.txt”)
accounts = fileaccount.readlines()
for acc in accounts:
account.append(acc.strip())
fileaccount.close()
except exception as err:
print(err)
input(“请正确在account.txt里面写入账号密码”)
exit()
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__username”).send_keys(account[0])
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__password”).send_keys(account[1])
# 点击登陆sign in
#
browser.find_element_by_id(“tangram__psp_3__submit”).click()
elif selectno == “1”:
# 验证码的id为的对话框
input(“请在浏览器中输入验证码并登陆…”)
select = input(“请观察浏览器网站是否已经登陆(y/n)：”)
else:
print(“请输入“y”或者“n”！”)
select = input(“请观察浏览器网站是否已经登陆(y/n)：”)
登陆的页面：
# 新开一个窗口，通过执行js来新开一个窗口
js = ‘window.open(“http://index.baidu.com”);’
browser.execute_script(js)
# 新窗口句柄切换，进入百度指数
# 获得当前打开所有窗口的句柄handles
# handles为一个数组
handles = browser.window_handles
# print(handles)
# 切换到当前最新打开的窗口
browser.switch_to_window(handles[-1])
清空输入框，构造点击天数：
# 清空输入框
browser.find_element_by_id(“schword”).clear()
# 写入需要搜索的百度指数
browser.find_element_by_id(“schword”).send_keys(keyword)
# 点击搜索
#
browser.find_element_by_id(“searchwords”).click()
time.sleep(2)
# 最大化窗口
browser.maximize_window()
# 构造天数
sel = int(input(“查询7天请按0，30天请按1，90天请按2，半年请按3：”))
day = 0
if sel == 0:
day = 7
elif sel == 1:
day = 30
elif sel == 2:
day = 90
elif sel == 3:
day = 180
sel = ‘//a[@rel=”‘ + str(day) + ‘”]’
browser.find_element_by_xpath(sel).click()
# 太快了
time.sleep(2)
天数也就是这里：
from selenium.webdriver.common.action_chains import actionchains
actionchains(browser).move_to_element_with_offset(xoyelement,x_0,y_0).perform()
但是这样子确定的点指出是在这个位置：
x_0 = 1
y_0 = 0
写个按照天数的循环，让横坐标累加：
# 按照选择的天数循环
for i in range(day):
# 构造规则
if day == 7:
x_0 = x_0 + 202.33
elif day == 30:
x_0 = x_0 + 41.68
elif day == 90:
x_0 = x_0 + 13.64
elif day == 180:
x_0 = x_0 + 6.78
鼠标横移时会弹出框，在网址里面找到这个框：
#
imgelement = browser.find_element_by_xpath(‘//p[@]’)
并且确定这个框的大小位置：
# 找到图片坐标
locations = imgelement.location
print(locations)
# 找到图片大小
sizes = imgelement.size
print(sizes)
# 构造指数的位置
rangle = (int(locations[‘x’]), int(locations[‘y’]), int(locations[‘x’] + sizes[‘width’]),
int(locations[‘y’] + sizes[‘height’]))
截取的图形为：
# 构造指数的位置
rangle = (int(locations[‘x’] + sizes[‘width’]/3), int(locations[‘y’] + sizes[‘height’]/2), int(locations[‘x’] + sizes[‘width’]*2/3),
int(locations[‘y’] + sizes[‘height’]))
这个写法最终不太好，最起码要对keyword的长度进行判断，长度过长会导致截图坐标出现偏差，反正我知道怎么做，就是不写出来给你们看！
后面的完整代码是：
#
imgelement = browser.find_element_by_xpath(‘//p[@]’)
# 找到图片坐标
locations = imgelement.location
print(locations)
# 找到图片大小
sizes = imgelement.size
print(sizes)
# 构造指数的位置
rangle = (int(locations[‘x’] + sizes[‘width’]/3), int(locations[‘y’] + sizes[‘height’]/2), int(locations[‘x’] + sizes[‘width’]*2/3),
int(locations[‘y’] + sizes[‘height’]))
# 截取当前浏览器
path = “../baidu/” + str(num)
browser.save_screenshot(str(path) + “.png”)
# 打开截图切割
img = image.open(str(path) + “.png”)
jpg = img.crop(rangle)
jpg.save(str(path) + “.jpg”)
但是后面发现裁剪的图片太小，识别精度太低，所以需要对图片进行扩大：
# 将图片放大一倍
# 原图大小73.29
jpgzoom = image.open(str(path) + “.jpg”)
(x, y) = jpgzoom.size
x_s = 146
y_s = 58
out = jpgzoom.resize((x_s, y_s), image.antialias)
out.save(path + ‘zoom.jpg’, ‘png’, quality=95)
原图大小请 右键->属性->详细信息 查看，我的是长73像素，宽29像素
最后就是图像识别
# 图像识别
index = []
image = image.open(str(path) + “zoom.jpg”)
code = pytesseract.image_to_string(image)
if code:
index.append(code)
最后效果图：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持php中文网。
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