文末福利 | Python3 网络爬虫：老板，需要特殊服务吗？

vlambda
2020-05-27

文末福利 | Python3 网络爬虫：老板，需要特殊服务吗？

文末福利！送书啦！

文末福利 | Python3 网络爬虫：老板，需要特殊服务吗？

前言

网络爬虫，爬天爬地爬空气。

除了常规的下载文字、图片、音频这些，还能干啥？

还能干的有很多，比如一些「多种多样」的特殊服务。文末福利 | Python3 网络爬虫：老板，需要特殊服务吗？

特殊服务

特殊服务，就是那些定制化的 API。

API 的概念也很好理解：

比如你想爬一个网站的数据，你需要分析这个网站，要向哪个 url 发起请求，要向服务器传递哪些数据，拿到服务器的返回数据又要怎么解析出想要的数据。

其实，这个过程，就是在「抽象化」出一个 API。

例如，上篇文章的视频下载实战。

对于写好的「视频下载程序」而言，输入就是视频名，输出就是下载好的视频文件。

你可以把「视频下载程序」叫做一个 API，本质上就是一个完成特定任务的接口。

当然，这些所谓的 API，并非网站管理者提供给你的，而是你自己通过写程序实现的。

这些 API 是需要自己去挖掘，去发现，属于野生的，可以略带调侃地称呼它们为野生 API。

特殊服务，那可就了不得了。

它们不是野生的，而是网站官方提供的官方 API。

这些网站明码标价，提供着各式各样的定制化服务。

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比如，这是「聚合数据」提供的一些查询类 API。

这些常规 API 今天不做讨论，咱们玩一些好玩的。

只会网络爬虫，也能玩转所谓的人工智能算法。

AI 开放平台

人工智能开放平台，很多家都有。

比较熟知的，腾讯、百度、京东、Face++ 都提供了 AI 开放平台。

腾讯 AI 开放平台：

https://ai.qq.com/

百度 AI 开放平台：

https://ai.baidu.com/

京东 AI 开放平台：

http://neuhub.jd.com/

旷视 AI 开放平台：

https://www.faceplusplus.com.cn/

常见的图像技术、语音技术、文字识别，这些网站都有提供。

单看服务数量，百度提供的接口最丰富。

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单看图像技术，就眼花缭乱，这么多服务。

如果看服务质量，那应该各有千秋。比如旷视，人脸相关的技术，应该是比较好，毕竟早些年支付宝的人脸识别技术，都是旷视提供技术支持的，底子在那呢。

API 的使用方法

API 使用方法很简单，只要有爬虫基础，完全可以轻松应对。

咱们以旷视科技的人脸技术为例进行测试。

首先，创建一个账号。

然后，找一个想体验的服务，咱先试试美颜。这年头，没有美颜还真不敢上镜。

旷视科技提供了现成的功能体验。

美颜美型：

https://www.faceplusplus.com.cn/face-beautify/

分为美颜和美型，我的理解就是磨皮滤镜加瘦脸，看一下美颜效果。

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左边是美颜前，右边是美颜后，拖拽中间的竖栏，可以调节查看。

下面有很多备选图片，你可以挨个翻牌子，看效果。都不喜欢，也可以点击自定义，上传自己想测试的图片。

这是通过 web 体验服务，如果想嵌入自己的程序里，那就需要学习如何使用这个 API 了。

登录账号，选择控制台，然后创建一个应用，选择「试用」类型。

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填写一些信息后，就会生成一个 API Key 和 API Secret，这两个是使用 API 接口要用到的参数。

相当于你的个人账号和密码。

在控制台，有各种服务的使用说明，比如人脸美颜。

Beautify API v2：

https://console.faceplusplus.com.cn/documents/134252584

这个文档，有详细的接口描述，根据这些描述，就可以写代码。

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可以看到请求 POST 请求，图片可以是以 URL、二进制文件或 base64 编码上传。

瞧，这就是我之前提到过的，POST 请求的内容，除了是一些文字内容，还可以是一张图片。

根据手册编写代码：

import requestsimport base64import jsonimport cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline
beautify_url = "https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v2/beautify"# 你创建的应用的 API Key 和 API Secret(也叫 Secret Key)AK = ''SK = ''
# 可选参数，不填写，默认50# 美白程度 0 - 100whitening = 80# 磨皮程度 0 - 100smoothing = 80# 瘦脸程度 0 - 100thinface = 20# 小脸程度 0 - 100shrink_face = 50# 大眼程度 0 - 100enlarge_eye = 50# 去眉毛程度 0 - 100remove_eyebrow = 50# 滤镜名称，不填写，默认无滤镜filter_type = ''
# 二进制方式打开图片img_name = 'test_1.png'f = open(img_name, 'rb')# 转 base64img_base64 = base64.b64encode(f.read())
# 使用 whitening、smoothing、thinface 三个可选参数，其他用默认值data = { 'api_key': AK, 'api_secret': SK, 'image_base64': img_base64, 'whitening': whitening, 'smoothing': smoothing, 'thinface': thinface, }
r = requests.post(url=beautify_url, data=data)html = json.loads(r.text)
# 解析base64图片base64_data = html['result']imgData = base64.b64decode(base64_data)nparr = np.frombuffer(imgData, np.uint8)img_res = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)img_res_BGR = cv2.cvtColor(img_res, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# 原始图片img = cv2.imread(img_name)img_BGR = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# 显示图片fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, sharex=False, sharey=False, figsize=(10,10))axs[0].imshow(img_BGR)axs[1].imshow(img_res_BGR)plt.show()