前言
今天把最近的一个应用做好了,测试了一下运行没有问题,剩下的就是检验一下结果如何.从光谱到Lab值通常使用matlab中的roo2lab(),不过经过我最近的测试发现转换的结果并不理想,而且这个转化的代码也不是我写的所以另寻他法,找到了下面这个网页
/secaiku/too…
动手
有了这个网页,很简单就想到去解析.然后很快找到了这个api,可以看到用post提交表单请求就可以返回结果
于是一番操作,修改form表单,构造传入的spectrum,但是最终请求得到的却是一个页面,并不是想要的json.然后许久没写爬虫的我直接恼火,想到自动化工具模拟操作.可是selenium很难用而且还得去找浏览器新版本的驱动,随后直接搜索一番,发现了这个神器—playwright
首先老规矩去它的首页看看教程
接着安装一下playwright以及浏览器的驱动
pip install pytest-playwright
playwright install
第二步的时候很慢,所以我只等他下载好了chrome和ffmpeg直接就ctrl+c停止了,毕竟我也用不着其他的浏览器驱动.
然后稍微浏览一下这个文档功能非常丰富,不过我用到的功能也不多,接下来的使用才是真正适合我们懒人的.
记住一行代码:python -m playwright codegen
其中就是我们的目标网址,运行后会创建一个熟悉的自动化页面,然后我们就进行一些我们想要的操作,比如设置开始的最小波长为400nm,然后观察以及光源改为D65/10.一系列操作后会看到对应的代码已经生成好了
至今为止我还没有写一行代码,不过构造输入的光谱还是得自己来的
把这一段代码复制下来,然后自己写构造输入的函数(就几行),然后通过选择器(直接左键元素复制xpath)得到lab值,这样目标就搞定了
整体代码如下
import timefrom playwright.sync_api import Playwright, sync_playwright, expectimport numpy as npdata_test=np.loadtxt('./dist/1_res.csv',delimiter=',')def get_str(arr):arr_str=""for i in arr:arr_str+=str(format(i,".2f"))+"\r\n"return arr_strlabs=[]def run(playwright: Playwright) -> None:browser = playwright.chromium.launch(headless=False)context = browser.new_context()# Open new pagepage = context.new_page()# Go to /secaiku/tool/spectrumpage.goto("/secaiku/tool/spectrum")# Click div[role="tab"]:has-text("光谱数据")page.locator("div[role=\"tab\"]:has-text(\"光谱数据\")").click()# Click text=最小波长： nmpage.locator("text=最小波长： nm").click()# Fill [placeholder="\33 80"]page.locator("[placeholder=\"\\33 80\"]").fill("400")# Select 1964page.locator("select[name=\"obs\"]").select_option("1964")# Select D65page.locator("select[name=\"ill\"]").select_option("D65")# Fill textarea[name="spectrum"]for i in range(len(data_test)):inputs=get_str(data_test[i,:])# Click textarea[name="spectrum"]page.locator("textarea[name=\"spectrum\"]").click()page.locator("textarea[name=\"spectrum\"]").press("Control+a")page.locator("textarea[name=\"spectrum\"]").fill(inputs)# Click button:has-text("转换颜色")page.locator("button:has-text(\"转换颜色\")").click()time.sleep(1)# Click text=Lab0.000.000.00 >> td >> nth=1L=float(page.locator('xpath=//*[@id="scroll_container"]/div[1]/div/div[2]/table/tbody/tr[2]/td[2]').inner_text())# Click text=Lab0.000.000.00 >> td >> nth=2a=float(page.locator('xpath=//*[@id="scroll_container"]/div[1]/div/div[2]/table/tbody/tr[2]/td[3]').inner_text())# Click text=Lab0.000.000.00 >> td >> nth=3b=float(page.locator('xpath=//*[@id="scroll_container"]/div[1]/div/div[2]/table/tbody/tr[2]/td[4]').inner_text())print(L,a,b)labs.append([L,a,b])# ---------------------context.close()browser.close()with sync_playwright() as playwright:run(playwright)np.savetxt('./1_lab_res.csv',labs,delimiter=",")
可以说从安装到实现就几分钟,而且特别容易上手,我第一次用也一下就能实现效果
剩下的就是简单的写个函数计算色差啥的就没难度了.
最后
大厂出品果然不同,使用它在不考虑运行效率(有异步但是我懒得看了)的情况下可以轻松实现复杂操作,懒人最爱!
