Скреперы фото: Скрепер прицепной (Scraper): принцип работы, характеристики

Содержание

Скрепер прицепной (Scraper): принцип работы, характеристики

Прицепной скрепер – техника специализированного назначения, способная выполнять землеройные работы и доставлять изъятый с площадки грунт в место отсыпки. Также эти машины выравнивают и уплотняют почву в зоне проведения мероприятий. Прицепные скреперы, в отличие от самоходных, могут применяться исключительно в паре с тягачом или трактором. Полный цикл работы техники объединяет процессы послойного резания почвы, накопления грунта в специальном ковше, транспортировки, выгрузки и возврата. Дальность перемещения породы у машин такого типа составляет 0,5…1 км. Наиболее эффективным считается их применение в зонах с супесными и суглинистыми почвами. Также прицепной скрепер хорошо справляется с обработкой грунта 1–4-й категорий, в том числе тяжелой глины, черноземов и скальных пород.

Принцип работы и преимущества

Прицепной скрепер имеет простую схему функционирования. Перед началом движения ковш приводится в рабочее состояние: заслонка поднимается на определенную высоту, за счет чего между ножами и нижней кромкой образуется щель, и заглубляется в грунт.

В процессе перемещения срезанная почва поступает через загрузочный зазор в ковш и постепенно его заполняет. Для транспортировки рабочий блок с ножами приподнимается, после чего грунт доставляется в место отсыпки. Разгрузка ковша осуществляется с помощью задней стенки. Она представляет собой специальную конструкцию, которая состоит из щита, жесткого короба и бруса-толкателя, приводимого в движение подключенными через специальные штоки гидроцилиндрами. Выдвижение стенки выталкивает через загрузочную щель почву. Благодаря движению агрегата она распределяется равномерным слоем по пути разгрузки. При этом заслонка, предназначенная для удерживания содержимого ковша в транспортном положении, открывается полностью или на определенную высоту, что позволяет контролировать объем высыпаемой почвы.

Прицепные скреперы характеризуются следующими преимуществами:

  • возможностью использования с разными видами тракторов и тягачей;
  • большой силой тяги, обеспечивающей высокую производительность;
  • отличной проходимостью по бездорожью и другим сложным участкам;
  • самостоятельной загрузкой ковша и быстрой выгрузкой;
  • способностью эффективно работать в любых грунтовых и климатических условиях.

Особенности эксплуатации прицепных скреперов

  • Современные модели спецтехники данного типа наиболее эффективно проявляют себя при обустройстве котлованов и траншей глубиной до 5–7 м. Причем за один проход скреперы в среднем могут снимать слой грунта толщиной 60–70 см.
  • Разработка песчаных, лессовых, супесчаных и прочих малосвязных почв осуществляется траншейным способом. То есть техника проходит несколько раз по одному следу. При этом общая глубина траншеи может превышать 0,5 м.
  • Оптимальный уровень заполнения ковша достигается при обработке грунтов влажностью 25 %. Если почва слишком сухая, ее предварительно увлажняют поливочными машинами. Орошение проводится в несколько этапов по мере разработки участка.
  • Резание глинистых, суглинистых и других плотных грунтов осуществляется стружкой длиной 6–8 см. Чрезмерно тяжелую почву предварительно рыхлят бульдозерами до образования комьев диаметром не меньше 10–15 см. Излишнее измельчение ухудшает наполнение ковша.
  • В процессе земляных работ буксируемые скреперы могут использоваться в составе механизированной колонны. Часто их встраивают в цепочку машин, выполняющих однотипные действия, например с автогрейдерами, катками или бульдозерами.
  • Замерзший грунт существенно усложняет обработку территории. Использование скреперов возможно только в котлованах, которые были предварительно защищены от промерзания. Также зимой эту технику можно использовать для создания насыпей из несвязных грунтов.
  • Транспортировка почвы скрепером должна осуществляться по подготовленным дорогам или специальным отсыпанным проездам. На пути движения техники не должно быть крутых поворотов и труднопреодолимых возвышений.

Устройство и основные части

Все модели современных прицепных скреперов имеют примерно одинаковую конструкцию. Данные машины представлены агрегатами с мощным колесным шасси, тяговой рамой с хоботной балкой, большим и функциональным ковшом, а также системой управления.

  • Серьга – специальный узел, выполняющий передаточную функцию при соединении скрепера с трактором или тягачом.
  • Ходовая часть – представлена двухосным шасси с пневматическими колесами, способными легко перемещаться по любой поверхности.
  • Ковш – представлен сварным кузовом открытого или закрытого типа. Оснащен ножами, регулируемой заслонкой и подвижной задней стенкой, обеспечивающей принудительную выгрузку содержимого.
  • Ножи – монтируются на специальной подножевой плите, которая, в свою очередь, фиксируется на передней кромке ковша.
  • Шкворневое устройство – представлено механизмом шарового типа, который обеспечивает поворот колесной оси относительно рамы.

Параметры классификации прицепных скреперов

Обладая практически идентичным устройством, современные модели этой землеройной техники различаются между собой по ряду параметров. Варианты конструкции и функциональных возможностей позволяют выбирать наиболее подходящую машину в соответствии с условиями эксплуатации: объемом работ, вязкостью, плотностью, твердостью грунта и др. Классификация прицепных скреперов производится по следующим показателям:

  • по объему ковша. По данному критерию агрегаты разделяются на модели малой (до 5 м3), средней (5–15 м3) и большой (свыше 15 м3) вместительности;
  • способу загрузки. Наиболее распространенный вариант – подпор срезанного грунта. Также есть модели со шнековой и элеваторной загрузкой;
  • методу выгрузки. Принудительная осуществляется за счет выдвижения задней стенки. Также выгрузка может быть самосвальной – путем опрокидывания ковша;
  • типу управления исполнительными органами. Контроль над положением и функционированием рабочих элементов может осуществляться гидравлическим, механическим (канатно-блочным) или электрогидравлическим способом;
  • конструкции ковша. Этот элемент скрепера бывает закрытого и открытого типа, одно- или двустворчатым. Также выделяют телескопические и грейферные варианты ковшей.

Ключевые технические характеристики

При выборе буксируемого скрепера должны учитываться объемы и специфика запланированных земляных работ, а также особенности местного рельефа и свойства обрабатываемой почвы. Основными параметрами прицепного скрепера являются:

  • тип базового трактора или тягача,
  • мощность и тяговый класс,
  • максимальная скорость,
  • вместительность ковша,
  • грузоподъемность,
  • ширина резания почвы,
  • толщина слоя отсыпки,
  • уровень заглубления ножей,
  • общие габариты,
  • снаряженная масса.

Области применения

Прицепные скреперы имеют достаточно обширную сферу применения. Основные отрасли: горная промышленность, гидротехническое и дорожное строительство.

Способность перемещаться на расстояние до 1 км, высокая производительность и простота эксплуатации делают эту технику отличным выбором для выполнения выездных работ, например выравнивания участка под строительство капитальных объектов, сбора урожая и многое другое. Также они эффективны при использовании в условиях стационарных производственных площадок, в частности в крупных зернохранилищах, на сахарных заводах и больших складах.

Прицепные скреперы незаменимы при подготовке территорий, предназначенных под промышленную или жилищную застройку. С их помощью можно планировать и обрабатывать целые кварталы. Также техника хорошо зарекомендовала себя в процессе:

  • возведения земляных насыпей разного назначения,
  • разработки широких траншей под трубопроводы,
  • выемки грунта в местах обустройства искусственных водоемов,
  • выравнивания дорожных покрытий от снежно-грунтовых масс,
  • очищения поверхностей ото льда и отвердевшего снега.

технические характеристики, классификация, модельный ряд

Разместите заявку на покупку техники или запчастей для спецтехники!

отправить заявку

Ваша заявка отправлена.

Сегодня выпуском скреперов занимается ограниченное число производителей (и сразу отметим, что основные объемы производства приходятся на североамериканские компании). В целом можно констатировать падение спроса на данный тип техники, что связано с сокращением числа новых проектов, при реализации которых скреперы традиционно принято задействовать.

Источник фото: cat.comНазначение скреперов – послойное срезание грунта и его транспортировка

Назначение

Основная область использования скреперов – масштабные стройки с большими объемами земляных работ (включая дорожное и гидротехническое строительство), а также добыча полезных ископаемых отрытым способом. С помощью данного типа техники возможно непосредственно выполнять разработку грунтов I и II категории. Почвы III и IV категорий требуется предварительно разрыхлять. На заболоченных или несвязных переувлажненных почвах, а также в местах с большими каменистыми включениями производить операции скрепером не рекомендуется. При этом основной рабочей функцией машин можно назвать отсыпку почвы в насыпи, дополнительной – уплотнение задними колесами свежеотсыпанного материала.

Являясь машиной циклического действия, скрепер последовательно выполняет следующие операции: копание, доставка набранного материала к месту укладки с последующей его выгрузкой, перемещение в точку начала следующего цикла. Основным рабочим органом машины является скреперный ковш, который опускают в почву с помощью гидроцилиндров. Срезание грунта выполняется послойно.

Классификация

Продолжая тему рабочего процесса, скажем, что скреперы можно классифицировать в зависимости от способа загрузки и выгрузки материала. Наполнение ковша может осуществляться с помощью загрузочного устройства элеваторного или шнекового типа. Третий вариант – тяговый (за счет подпора грунта). Для выгрузки в свою очередь используется один из следующих методов: рабочий орган опрокидывается (данная операция может выполняться вперед или назад), материал выталкивается с помощью задней стенки, путем раздвижения днища и т.д.

Источник фото: deere.comКлассификация скреперов. Один из видов – прицепные модели

Следующий критерий классификации – способ передвижения. На рынке доступны следующие варианты:

  • Самоходные скреперы. Данный тип подразделяется на двух- и трехосные модели, доступна техника с одним или двумя моторами. В последнем случае силовая установка размещена не только на переднем модуле, но и на заднем мосту, благодаря чему сцепная масса машины используется более эффективно.
  • Прицепные скреперы. Это преимущественно оборудование с двумя осями. Привод рабочих органов может осуществляться или от гидросистемы тягача, или от лебедки, расположенной на тяговом средстве (привод от вала отбора мощности). Скорость движения у данных машин довольно низкая.
  • Полуприцепные скреперы – оборудование с одной осью, передняя часть опирается на базовую машину (а конкретно – на тягово-сцепное устройство). В отличие от прицепных моделей, в данном случае часть силы тяжести рабочего оборудования, наполненного грунтом, передается на тягач, а не только на опорную поверхность через собственные ходовые устройства.

Задние колеса скреперов большой вместимости (объем ковша более 15 куб.м) могут быть приводными: в них встраивают электрический или гидравлический привод (так называемое мотор-колесо). Также доступные на рынке модели отличаются друг от друга устройством заслонок, конструкцией ковша, приводом исполнительных органов (модели с канатным или гидравлическим управлением) и т.д.

Источник фото: belaz.byОдно из преимуществ скреперов – возможность работать с большими объемами материала

Преимущества различных методов выполнения работ

Землеройные операции с помощью скрепера можно выполнять клиновым способом (наиболее эффективен на связных грунтах), гребенчатым (дает удовлетворительные результаты на суглинистых и глинистых почвах) и клевковым (достаточная производительность на сухих песках и супесях). Преимуществом первого метода является использование резерва тяги в течение всего цикла разработки, а не только в его конце.

Достоинством скреперов с элеваторной или шнековой загрузкой является увеличенная заполняемость ковша без использования толкача (в среднем производительность улучшается на 20%), а также повышение качества отсыпанного грунта. Но нужно иметь в виду, что и конструкция у такого оборудования более сложная.

В случае использования толкачей можно увеличить толщину стружки до 40%: оборудованный буферами трактор или бульдозер заходит в хвост скрепера и сообщает ему дополнительное тяговое усилие. Один толкач способен обслуживать на рабочей площадке сразу до 16 машин.

Еще один метод производства работ – формирование поездов из двух скреперов: машины соединяются управляемым сцепным устройством, благодаря чему для последовательного наполнения ковшей используется удвоенное тяговое усилие.

Источник фото: cat.comТакая техническая характеристика, как производительность, повышается при формировании из двух скреперов поездов

Технические характеристики

В зависимости от типа скрепера отличается рекомендуемая дальность транспортировки грунта: для прицепных моделей данный показатель варьируется от 0,5 до 1 км, самоходных – от 1,5 до 3 км. В зависимости от объема скреперного ковша выделяют оборудование с малой вместимостью (до 5 кубических метров), средней (5-15 куб.м) и высокой (более 15 куб.м), при этом максимальное значение достигает 46 кубических метров. Отметим также, что в спецификациях могут указывать геометрическую вместимость ковша, а также заполнение “с шапкой”.

Рабочая глубина зависит от типа грунта, а эффективность всего процесса будет выше при движении машины под уклон. При управлении гружеными скреперами нужно помнить, что они способны преодолевать уклоны до 12-15%, оборудование с порожним ковшом – до 15-17% (речь идет о движении в транспортном режиме). Значения крутизны спусков достигают 20-30%. Если же необходимо осуществить подъем на больший угол, то на помощь приходят толкачи.

Еще один показатель – удельный расход энергии – составляет 3,2-6 кВт*ч/куб.м. При этом наиболее энергоемкой операцией является непосредственно копание.

Видео

Содержание

Используйте браузер

Используйте клиентский инструмент для очистки веб-страниц

Для программистов и …

Видеоурок

На фотоплатформах, таких как Instagram и Pinterest, так много фантастических изображений, а на сайтах электронной коммерции – неограниченное количество фотографий продуктов, которые могут вдохновить ваш бизнес.Эта статья покажет вам, как эффективно загружать или очищать изображения с веб-сайтов.

Я расскажу вам 4 способа очистки изображений до локального файла. По мере чтения вы увидите, как легко получить нужные изображения за несколько кликов.

Приступим!

Используйте инструмент браузера для очистки изображений

1. Если на вашем компьютере установлен Firefox , вы можете быть удивлены тем, что все происходит сразу после щелчка правой кнопкой мыши.Вы можете скачать все изображения с данного веб-сайта, выполнив следующие действия. Через несколько секунд.

Откройте веб-сайт, с которого вы собираетесь получать изображения, с помощью Firefox. Щелкните правой кнопкой мыши пустую область, и вы увидите опцию «просмотреть информацию о странице». Щелкните по нему.

Вот всплывающее окно «Информация о странице».

Пропустите общую информацию и щелкните «Медиа». Вы увидите список URL-адресов тех изображений, которые вы собираетесь загрузить. Нажмите «выбрать все» – «Сохранить как»: теперь вы получаете все изображения с веб-сайта!

2. Если вы используете Chrome , вот вам инструмент, расширение Chrome: Загрузчик изображений.

Откройте веб-сайт, с которого хотите удалить изображения. Запустите инструмент расширения, и вы обнаружите, что этот инструмент предлагает фильтр, который поможет вам избавиться от этих маленьких крошечных значков и загрузить только те изображения нормального размера, которые вам нужны.

3. Забудьте о том, какой браузер вы используете. – это веб-инструмент для массовой загрузки изображений с веб-сайта: IMAGE CYBORG.

Эти методы могут помочь вам загрузить изображения целевого веб-сайта за секунды. Подходит для загрузки одной страницы. Хотя, если вы хотите очистить изображения с ряда страниц сайта или помимо изображений, вам также понадобится набор данных, связанных с каждым изображением (например, чтобы найти название продукта и цену изображения продукта) , для удобства извлечения данных вам следует обратиться к инструменту для очистки веб-страниц.

Используйте клиентский инструмент для очистки веб-страниц, чтобы очистить не только изображения

4. Если вас не устраивает надежная одностраничная загрузка , вы можете испытать себя с помощью инструмента для очистки веб-страниц (здесь в качестве примера используется Octoparse), и я уверен, что вам это понравится.

В отличие от одностраничного загрузчика изображений, инструмент парсинга поможет вам получить URL-адреса необходимых изображений. И как только вы получите все URL-адреса, вы можете просто загрузить изображения на свой компьютер.

Когда следует использовать Octoparse для очистки изображений?

  • «Я собираюсь очистить изображения, занимающие множество страниц»

Используя Octoparse для очистки изображений, вы можете добавить поисковому роботу разбиение на страницы, чтобы он мог автоматически очищать URL-адреса изображений на множестве страниц. Вместо того, чтобы загружать изображения постранично с помощью инструмента расширения, Octoparse может сэкономить вам много времени.

  • «Я собираюсь очистить изображения на множестве экранов»


Google Images с бесконечной прокруткой

Вместо разбивки на страницы в Картинках Google используется бесконечная прокрутка, и пользователи должны прокручивать страницу вниз, чтобы активировать загрузку нового контента. Может ли инструмент для очистки загрузить все изображения перед запуском процесса?

Да, Octoparse имеет встроенный браузер, который имитирует человеческую деятельность и визуализирует процесс.Вы можете настроить браузер на прокрутку вниз до начала очистки.

  • «Мне нужны не только изображения, но и другая информация, связанная с ними»

Людей, занимающихся исследованием товаров в электронной торговле, не удовлетворят только изображения товаров. Они должны изучить не только внешний вид и дизайн продукта, но также цены и другие параметры, чтобы оценить его общие характеристики.


Данные получены с Amazon с использованием шаблонов Octoparse

Octoparse предлагает пользователям шаблоны для парсинга с ряда веб-сайтов, таких как Amazon, Yelp, Booking и т. Д.В этом случае вы можете очистить не только URL-адреса изображений, но и другую информацию о продукте, ресторане или отеле.

Теперь, когда у вас есть два доступных набора данных (изображения и соответствующая подробная информация), которые соответствуют друг другу, вы получаете небольшую базу данных продуктов и можете начать свое исследование!

Хотите массово загрузить тысячи изображений?

Это видео представляет собой обучающее видео, которое дает пошаговое руководство, которое поможет пользователям очистить и загрузить изображения с Aliexpress с помощью Octoparse. Когда вы освоитесь с инструментом, вы сможете без труда скачивать изображения с любых сайтов!

Если вы программист или …

Если вы программист или хотите пойти дальше, чтобы увидеть, как очищать изображения с веб-сайтов, python может стать классическим способом достичь цели.Как насчет того, чтобы начать для этого небольшой scrapy-проект?

Автор: Cici

Как очистить URL-адреса изображений, которые увеличиваются при наведении курсора

Как создать сканер изображений без программирования

Как массово загрузить изображения с веб-сайта?

Youtube: массовая загрузка изображений с веб-сайтов с помощью Octoparse

Лучший веб-скребок для Mac: парсинг данных с любого веб-сайта

Как очищать и загружать изображения с любого веб-сайта

Загрузка большого количества изображений с веб-сайта может занять довольно много времени.

Щелкните правой кнопкой мыши, «Сохранить изображение как…», повторяйте до тошноты.

В таких случаях поиск веб-страниц – это решение вашей проблемы. В этом руководстве мы рассмотрим, как извлечь URL-адрес для каждого изображения на веб-странице с помощью бесплатного парсера.

Мы также рассмотрим, как использовать этот извлеченный список для быстрой загрузки всех изображений на ваш компьютер.

Не стесняйтесь щелкать любую ссылку, чтобы перейти к определенной части руководства.

ParseHub и веб-парсинг

Для выполнения этой простой задачи вам понадобится веб-скребок, который может собирать URL-адреса. обсуждаемый.ParseHub – бесплатный и невероятно мощный веб-скребок, идеальный кандидат для этой задачи.

Не забудьте загрузить и установить ParseHub перед началом работы.

Очистка URL-адресов изображений

В этом примере мы предположим, что мы заинтересованы в загрузке каждого изображения для первых 5 страниц результатов на Amazon. ca для «беспроводных наушников». Эта информация потенциально может быть невероятно ценной для анализа конкурентов.

Начало работы

  1. После загрузки ParseHub убедитесь, что он запущен на вашем компьютере.
  2. Получите конкретный URL страницы, которую мы будем очищать.

Создание проекта

  1. В ParseHub щелкните «Новый проект» и введите URL-адрес веб-сайта Amazon, который мы будем сканировать.
  2. Веб-страница теперь будет отображаться в ParseHub, и вы сможете выбрать изображения, которые хотите очистить.
Использование ParseHub для очистки и загрузки изображений с любого сайта, например, с помощью Amazon

Выберите изображения для очистки

  1. Начните с выбора первого изображения в результатах поиска.Затем он станет зеленым, что означает, что он был выбран для очистки.
веб-скребки изображений: соскабливаются наушники
  1. Остальные изображения на странице результатов поиска станут желтыми. Щелкните второе изображение, чтобы выбрать все изображения на странице. Все они станут зелеными, что означает, что они были выбраны для извлечения.
выбраны все изображения, которые будут очищены.
  1. Поскольку эти изображения также действуют как ссылки на страницы продуктов, ParseHub извлекает как URL изображения, так и ссылку, на которую оно указывает (страница продукта).В результате мы удалим выделение URL-адреса на левой боковой панели и сохраним только выделенное изображение.
удалить выделенные выделенные URL-адреса
  1. Теперь ParseHub будет очищать каждый URL-адрес изображения для первой страницы результатов.

Теперь нам нужно указать ParseHub извлечь ту же информацию, но для следующих 5 страниц результатов поиска.

  1. Щелкните значок ПЛЮС (+) рядом с выбором на странице и используйте команду выбора.
щелкните “Выбрать функцию” и выберите следующую кнопку.
  1. Затем нажмите кнопку «Далее» и внизу страницы результатов поиска.
  2. По умолчанию ParseHub извлекает ссылку из кнопки «Далее». Итак, мы щелкнем значок рядом с выбором «Далее» и удалим два элемента под ним.
Щелкните здесь, чтобы развернуть и удалить оба выбора удалить ссылку url со следующей кнопки
  1. Затем мы воспользуемся знаком ПЛЮС (+) рядом с выбором «следующий» и воспользуемся командой «щелкнуть».
  2. Появится окно с вопросом, является ли это ссылкой на следующую страницу.Нажмите «Да» и введите количество повторов этого цикла. В этом примере мы сделаем это 5 раз.
Нажмите «Да», когда вас спросят, является ли это кнопкой следующей страницы для разбивки на страницы.

Очистка и экспорт данных

А теперь самое интересное. Мы позволим ParseHub запустить и извлечь список URL-адресов для каждого выбранного изображения.

  1. Нажмите кнопку «Получить данные» на левой боковой панели.
  2. Здесь вы можете выбрать, когда запускать парсинг. Хотя мы всегда советуем тестировать циклы очистки перед запуском полной очистки, мы просто запустим ее прямо сейчас для этого примера.
  1. Теперь ParseHub очистит URL-адрес изображения, который вы выбрали. Вы можете либо подождать на этом экране, либо покинуть ParseHub, вы получите уведомление, когда очистка будет завершена. В данном случае этот процесс занял менее 1 минуты.
  2. Когда ваши данные будут готовы к загрузке, нажмите кнопку CSV / Excel. Теперь вы можете сохранить и переименовать свой файл.

Загрузите изображения на свое устройство

Теперь, когда у нас есть список всех URL-адресов для каждого изображения, мы продолжим и загрузим их на свое устройство с помощью одного простого инструмента.

Для этого мы будем использовать расширение Chrome для сохранения вкладки.

После установки в браузере откройте расширение, щелкнув его значок. Это откроет расширение, затем нажмите кнопку редактирования в левом нижнем углу, чтобы ввести только что извлеченные URL-адреса.

Если щелкнуть значок загрузки в правом нижнем углу окон расширений, все изображения будут автоматически загружены на ваше устройство. Это может занять пару секунд в зависимости от того, сколько изображений вы загружаете.

Последние мысли

Выполняя каждый шаг в этом руководстве, у вас будет папка со всеми изображениями, которые необходимо загрузить. В этом случае мы загрузили более 330 изображений с Amazon менее чем за 5 минут.

А теперь, извините, мне нужно удалить все эти изображения с жесткого диска.

Загрузите ParseHub бесплатно сегодня

Вам также может быть интересно прочитать другие практические руководства:

Или, может быть, вы были бы заинтересованы в получении сертификата парсинга веб-страниц? Пройдите БЕСПЛАТНЫЕ курсы по веб-парсингу и получите сертификат уже сегодня!

Обработка изображений с помощью Python.Руководство с кодом, чтобы узнать, как… | Фабиан Бослер

Фото Росс Финдон на Unsplash

Однако большинство современных веб-страниц довольно интерактивны. Концепция «одностраничного приложения» означает, что сама веб-страница будет изменяться без необходимости перезагрузки пользователю или постоянного перенаправления со страницы на страницу. Поскольку это происходит только после определенного взаимодействия с пользователем, есть несколько вариантов, когда дело доходит до очистки данных (поскольку эти действия действительно должны иметь место).

Иногда действие пользователя может вызвать вызов открытого серверного API.В этом случае можно было бы получить прямой доступ к API и получить полученные данные без необходимости выполнять ненужные промежуточные шаги. Однако в большинстве случаев вам придется выполнять шаги по нажатию кнопок, прокрутке страниц, ожиданию загрузки и тому подобное … или, по крайней мере, вам нужно заставить веб-страницу думать, что вы, , делаете все это. Селен спешит на помощь!

Selenium

Selenium можно использовать для автоматизации взаимодействия веб-браузера с Python (также другими языками).Выражаясь непрофессиональным языком, селен притворяется настоящим пользователем, он открывает браузер, «перемещает» курсор и нажимает кнопки, если вы ему прикажете. Насколько мне известно, первоначальная идея Selenium – автоматическое тестирование. Однако Selenium столь же эффективен, когда дело доходит до автоматизации повторяющихся веб-задач.

Давайте рассмотрим пример, чтобы проиллюстрировать использование Selenium. К сожалению, заранее требуется небольшая подготовка. Я опишу установку и использование Selenium с Google Chrome. Если вы хотите использовать другой браузер (например, Headless), вам необходимо загрузить соответствующий WebDriver. Вы можете найти больше информации здесь.

Шаги:

  1. Установите Google Chrome (пропустите, если он уже установлен)
  2. Определите вашу версию Chrome. Обычно его можно найти, нажав «О Google Chrome». В настоящее время у меня есть версия 77.0.3865.90 (моя основная версия, таким образом, 77 , число перед первой точкой).
  3. Загрузите отсюда соответствующий ChromeDriver для вашей основной версии и поместите исполняемый файл в доступное место (я использую Desktop / Scraping )
  4. Установите пакет Python Selenium через pip install selenium

Запуск WebDriver

Запустите следующий фрагмент (для простоты демонстрации сделайте это в Jupyter Notebook) и посмотрите, как открывается призрачный браузер.

 import selenium # Это путь, который я использую 
# DRIVER_PATH = '... / Desktop / Scraping / chromedriver 2' # Поместите путь для вашего ChromeDriver сюда
DRIVER_PATH = wd = webdriver.Chrome (executable_path = DRIVER_PATH)

Если все пойдет по плану, вы должны увидеть что-то вроде этого:

Браузер Google Chrome, управляемый Selenium

Теперь запустите (в новой ячейке):

 wd.get ('https://google.com' ) 

Ваш браузер должен перейти – что неудивительно – в Google.com. Теперь запустите:

 search_box = wd.find_element_by_css_selector ('input.gLFyf') 
search_box.send_keys ('Dogs')

Вы увидите результат, когда ваш браузер наберет Dogs в поле поиска.

Хорошо, закроем драйвер:

 wd.quit () 

Отлично! Вы знаете основы. Selenium чрезвычайно мощный инструмент, и практически любое взаимодействие можно смоделировать. Некоторые действия доступны даже с помощью абстрактных методов, таких как нажатие кнопок или наведение курсора на объекты. Кроме того, в худшем случае вы всегда можете вернуться к имитации человеческого поведения, переместив курсор туда, где вы хотите, а затем выполнить действие щелчка.

скребок изображений – npm

Это простой способ очистить изображения Google с помощью Puppeteer. Безголовый браузер будет вести себя как «обычный» пользователь и будет прокручивать страницу вниз, пока не будет достаточно результатов.

Обратите внимание, что это не идеальный подход для очистки изображений. Это всего лишь демонстрация очистки изображений от Google.Если вас не волнует источник, вероятно, лучше использовать другую поисковую систему с API, например Bing.

npm установка скребка образов

Дайте мне первые 200 изображений Banana из Google (в браузере без головы)

 var Scraper = require ('images-scraper');

const google = new Scraper ({
  кукловод: {
    без головы: ложь,
  },
});

(async () => {
  const results = await google. scrape ('банан', 200);
  приставка.журнал ('результаты', результаты);
}) (); 

Результатов

узел src / example.js

 результатов [
  {
    url: 'https://api.time.com/wp-content/uploads/2019/11/gettyimages-459761948.jpg?quality=85&crop=0px%2C74px%2C1024px%2C536px&resize=1200%2C628&strip',
    источник: 'https://time.com/5730790/banana-panama-disease/',
    title: «Чему мы можем научиться из почти полного исчезновения бананов | Время'
  },
  ...
] 

Конструктору можно передать несколько параметров.

 var options = {
  userAgent: 'Mozilla / 5.0 (X11; Linux i686; rv: 64.0) Gecko / 20100101 Firefox / 64.0', // пользовательский агент
  puppeteer: {}, // параметры кукольника, например, {headless: false}
  tbs: {// все возможные варианты поиска tbs, некоторые примеры и дополнительная информация: http://jwebnet.net/advancedgooglesearch.html
    isz: // параметры: l (arge), m (edium), i (cons) и т. д.
    itp: // параметры: клипарт, лицо, штриховой рисунок, новости, фото
    ic: // параметры: цвет, серый, транс
    sur: // параметры: fmc (коммерческое повторное использование с модификацией), fc (коммерческое повторное использование), fm (некоммерческое повторное использование с модификацией), f (некоммерческое повторное использование)
  },
  safe: false // включить / отключить безопасный поиск
}; 

Пример для форка: https: // repl. это / присоединиться / hylyxvxc-peterevers

Запуск этого на Repl.it требует, чтобы вы создали ответ Bash вместо ответа NodeJS. Создание реплики Bash предоставит вам зависимость Chromium.

Чтобы использовать эти пакеты в Heroku, установите https://elements.heroku.com/buildpacks/jontewks/puppeteer-heroku-buildpack. Тогда беги.

  npm config set puppeteer_download_host = https: //npm.taobao.org/mirrors
  

И переустановите Puppeteer.

Отладку можно выполнить, отключив безголовый браузер и визуально изучив предпринятые действия.

 const google = new Scraper ({
  кукловод: {
    без головы: ложь,
  },
}); 

Или настройками переменной окружения LOG_LEVEL .

LOG_LEVEL = узел отладки src / example.js .

Авторские права (c) 2021, Питер Эверс [email protected]

Настоящим предоставляется разрешение на использование, копирование, изменение и / или распространение этого программного обеспечения для любых целей за плату или без комиссии при условии, что указанное выше уведомление об авторских правах и это уведомление о разрешении присутствуют во всех копиях. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ «КАК ЕСТЬ», И АВТОР ОТКАЗЫВАЕТСЯ ОТ ВСЕХ ГАРАНТИЙ В ОТНОШЕНИИ ДАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, ВКЛЮЧАЯ ВСЕ ПОДРАЗУМЕВАЕМЫЕ ГАРАНТИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ЦЕННОСТИ И ПРИГОДНОСТИ. НИ ПРИ КАКИХ ОБСТОЯТЕЛЬСТВАХ АВТОР НЕ НЕСЕТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ ЗА ЛЮБЫЕ ОСОБЫЕ, ПРЯМЫЕ, КОСВЕННЫЕ ИЛИ КОСВЕННЫЕ УБЫТКИ ИЛИ ЛЮБЫЕ УБЫТКИ, ПРИЧИНЕННЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ, ДАННЫХ ИЛИ ПРИБЫЛИ, В РЕЗУЛЬТАТЕ ДЕЙСТВИЯ ДОГОВОРА, НЕЗАВИСИМОСТИ ИЛИ ИНЫХ ДЕЙСТВИЙ В СВЯЗИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЛИ ВЫПОЛНЕНИЕМ ДАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.

Селектор изображений | Документация по веб-парсеру

Селектор изображений может извлекать атрибут src (URL) изображения.

Примечание! При выборе селектора CSS для селектора изображений все изображения в сайт перемещен в топ. Если эта функция каким-то образом нарушает верстку сайтов, пожалуйста сообщить об этом как об ошибке.

Варианты конфигурации

  • selector – CSS-селектор для элемента изображения.
  • multiple – извлекается несколько записей. Обычно не должно быть проверил селектор изображений.

Сценарии использования

См. Сценарии использования селектора текста.

Скрипт загрузчика изображений

Скрипт загрузчика изображений находит URL-адреса изображений, извлеченные программой Image Selector, в файле csv и загружает их.Он попытается загрузить изображения со всех URL-адресов, которые хранятся в столбцах, имена заканчиваются на -src . web-scraper-oder и web-scraper-start-url Столбцы требуется для работы скрипта. Изображения переименованы в <веб-скребок> - <имя-селектора> .ext .

Использование Windows

  1. Загрузите и установите python 3.x отсюда: https://www.python.org/downloads/
  2. Загрузите скрипт загрузчика изображений отсюда: https: // github.com / webscraperio / image-downloader
  3. Очистите целевой сайт и экспортируйте данные в формате CSV
  4. Перетащите CSV-файл поверх image-downloader. py

macOS, использование Linux

  1. При необходимости установите python через диспетчер пакетов. Скорее всего, он у вас уже предустановлен.
  2. Загрузите скрипт загрузчика изображений отсюда: https://github.com/webscraperio/image-downloader
  3. Move загрузчик изображений.py to Загрузки каталог
  4. Очистите целевой сайт и экспортируйте данные в формате CSV
  5. Сохраните файл CSV в каталоге Загрузки
  6. Откройте приложение Терминал . У вас должен быть один предустановленный
  7. Перейдите в рабочий каталог Загрузки , набрав: cd Загрузки
  8. Запустите сценарий загрузки изображений, набрав: Python image-downloader.py scraped_data.csv

Очистка Интернета – мощный инструмент.Clearview AI Abused It

Интернет был разработан, чтобы сделать информацию бесплатной и простой для всех. Но по мере того, как объем личной информации в Интернете растет, риски тоже возрастают. На прошлых выходных для многих защитников конфиденциальности произошел кошмарный сценарий. New York Times сообщила, что Clearview AI, секретная компания по наблюдению, продавала правоохранительным органам инструмент распознавания лиц, основанный на «трех миллиардах изображений», взятых из открытого Интернета. Копы уже давно имеют доступ к подобной технологии, но Clearview отличается тем, где она получает свои данные.По данным Times , компания скопировала изображения с миллионов общедоступных сайтов, включая Facebook, YouTube и Venmo.

Чтобы использовать этот инструмент, полицейские просто загружают изображение подозреваемого, а Clearview выводит его фотографии и ссылки на то, где они были размещены. Компания упростила возможность мгновенно подключить человека к его следу в сети – именно этой способностью многие люди давно опасались, что кто-то будет обладать этой способностью. (К заявлениям Clearview следует относиться с недоверием; расследование Buzzfeed News показало, что его маркетинговые материалы содержат преувеличения и ложь.Компания не сразу ответила на запрос о комментарии.)

Как практически любой инструмент, соскабливание может использоваться в благородных или гнусных целях. Без него у нас не было бы, например, бесценной WayBack Machine из Internet Archive. Но это также то, как исследователи из Стэнфорда несколько лет назад создали широко осуждаемый «гайдар», алгоритм, который, по их утверждениям, может определять сексуальность человека по его лицу. «Это фундаментальная вещь, на которую мы полагаемся каждый день, многие люди даже не подозревают, потому что это происходит за кулисами», – говорит Джейми Ли Уильямс, штатный поверенный Electronic Frontier Foundation из группы гражданских свобод.EFF и другие группы по защите цифровых прав часто утверждали, что преимущества выскабливания перевешивают вред.

ПОДРОБНЕЕ

Автоматический скрапинг нарушает политики таких сайтов, как Facebook и Twitter, последний из которых специально запрещает парсинг для создания баз данных распознавания лиц. На этой неделе Twitter отправил Clearview письмо с просьбой прекратить кражу данных с сайта «по любой причине», и Facebook, как сообщается, также изучает этот вопрос, согласно Times .Но неясно, есть ли у них какие-либо средства правовой защиты в нынешней системе.

Чтобы противостоять скрапингу, компании часто использовали Закон о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях, утверждая, что эта практика равносильна доступу к компьютеру без надлежащего разрешения. Однако в прошлом году Девятый окружной апелляционный суд постановил, что автоматический сбор данных не нарушает CFAA. В этом случае LinkedIn подала в суд и проиграла компанию HiQ, которая массово очищала общедоступные профили LinkedIn и объединяла их с другой информацией в базу данных для работодателей.EFF и другие группы объявили решение о победе, поскольку оно ограничивало сферу действия CFAA, которым, по их мнению, часто злоупотребляли компании, и помогло защитить исследователей, нарушающих условия соглашения во имя свободы информации.

CFFA – один из немногих вариантов, доступных компаниям, которые хотят остановить скреперы, что является частью проблемы. «Это закон 1986 года, еще до появления Интернета, – говорит Уиллиамс. «Если это лучшее, что мы можем сделать для защиты нашей конфиденциальности от этих очень сложных, очень современных проблем, то я думаю, что мы облажались.

Группы за гражданские свободы и технологические компании призывают к принятию федерального закона, который установит право американцев на неприкосновенность частной жизни в цифровую эпоху. Clearview и компании, которым это нравится, делают этот вопрос более срочным. «Нам нужен всеобъемлющий закон о конфиденциальности, охватывающий биометрические данные», – говорит Уильямс.

Обработка изображений с помощью Python

Процесс создания приложений машинного обучения, глубокого обучения или искусственного интеллекта состоит из нескольких этапов. Один из них – анализ данных и определение того, какие из них можно использовать, а какие нет. Нам также нужно выбрать алгоритмы машинного обучения или архитектуры нейронной сети , которые нам нужно использовать для решения проблемы. Мы можем даже использовать обучение с подкреплением или трансферное обучение. Однако часто у клиентов нет данных, которые могли бы решить их проблему. Чаще всего это , наша задача – получить данные из Интернета, которые будут использоваться алгоритмом машинного обучения или нейронной сетью .

Обычно это правило, когда мы работаем над задачами компьютерного зрения.Клиенты полагаются на вашу способность собирать данные, которые будут использоваться для ваших VGG , ResNet или пользовательской сверточной нейронной сети. Итак, в этой статье мы сосредоточимся на этапе, предшествующем анализу данных, и всем модным алгоритмам – очистке данных, или, если быть точнее, очистке изображений. Мы собираемся выяснить два способа получить изображения с какого-нибудь веб-сайта с помощью Python.

Технологии

В общем, существует несколько способов загрузки изображений с веб-страницы.Есть даже несколько пакетов Python , которые могут помочь вам с этой задачей. В этой статье мы исследуем , два из этих пакетов: Beautiful Soup, и Scrapy. Обе хорошие библиотеки для извлечения данных из HTML .

Чтобы установить их, запустите эту команду для Beautiful Soup :

 pip install beautifulsoup4 

И эта команда для Scrapy:

 pip install scrapy 

Поскольку эти инструменты не могут работать без Pillow , убедитесь, что эта библиотека также установлена ​​:

 pip install Подушка 

Обе эти библиотеки – отличные инструменты, поэтому давайте посмотрим, какую проблему нам нужно решить.В этом примере мы хотим загрузить избранных изображений из всех сообщений блога со страницы нашего блога. Если мы проверим эту страницу, мы увидим, что URL-адреса, где расположены эти изображения, хранятся в тегах HTML, и они вложены в теги и

. Это важно, потому что мы можем использовать классы CSS в качестве идентификатора .

Теперь, когда мы знаем немного больше о нашей задаче, давайте реализуем решение сначала с Beautiful Soup , а затем с Scrapy .

Красивый суп

Эта библиотека довольно интуитивно понятна в использовании. Однако нам нужно импортировать другие библиотеки , чтобы выполнить эту задачу:

из bs4 импорт BeautifulSoup
запросов на импорт
импорт urllib. request
импортный шутиль

Эти библиотеки используются для отправки веб-запросов ( запросов, и urllib.запрос ) и хранить данные в файлах ( shutil ). Теперь мы можем отправить запрос на страницу блога, получить ответ и проанализировать его с помощью Beautiful Soup :

url = “https://rubikscode.net/"
response = requests.get (url)
soup = BeautifulSoup (response.текст, “html.parser”)
aas = soup. find_all (“a”, class _ = ‘entry-Feature-image-url’)

Мы извлекли все элементы из HTML DOM, которые имеют тег и класс entry-Feature-image-url , используя find_all метод . Все они хранятся в переменной aas , если вы распечатаете ее, она будет выглядеть примерно так:

[ ” , ” wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads/2019/11/Feature.png?fit=1080%2C608&ssl=1″ width = ”9999 ″ /> , ” , ” , ” , ” , ” ,  Можете ли вы быть специалистом по данным и разработчиком программного обеспечения одновременно? ,  Серия трансформаторов ]

Теперь нам нужно использовать эту информацию и получить данные от каждой отдельной ссылки . Нам также необходимо хранить его файлы. Давайте сначала извлечем URL-ссылки и имена изображений для каждого изображения из переменной aas .

image_info = []
для a in aas:
image_tag = а.findChildren (“img”)
image_info.append ((image_tag [0] [“src”], image_tag [0] [“alt”]))

Мы используем функцию findChildren для каждого элемента в массиве aas и добавляем его атрибуты в список image_info . Вот результат :

[(‘https://i1.wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads/2019/11/featured.png?fit=1080%2C608&ssl=1&#8217 ;,’ Введение в чат-ботов и их бизнес Значение ‘), (‘ https: // i2.wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads/2019/11/Feature.png?fit=1080%2C608&ssl=1&#8217 ;, ‘Transfer Learning with TensorFlow 2 – Model Fine Tuning’), (‘https: //i1.wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads/2019/11/Add-a-heading-2.png?fit=1080%2C608&ssl=1&#8217 ;, ‘Передача обучения с помощью TensorFlow 2’ ), (‘https://i0.wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads/2019/11/Add-a-heading-1.png?fit=1080%2C608&ssl=1&#8217 ;,’ Использование MongoDB в Python ‘), (‘ https://i0.wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads/2019/10/make-or-brake.png? fit = 3400% 2C1480 & ssl = 1 & # 8217 ;, «Бизнес-ценность искусственного интеллекта»), («https://i2.wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads/2019/10/featured. png? fit = 3400% 2C1480 & ssl = 1 & # 8217 ;, ‘5 замечательных новых функций – Python 3.8’), (‘https://i2.wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads/2019/10/ Linear-Algebra.png? Fit = 3400% 2C1480 & ssl = 1 & # 8242 ;, ’29 навыков успешного специалиста по данным ‘), (‘ https://i0.wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads /2019/10/AutoML.png?fit=3400%2C1480&ssl=1&#8217 ;, ‘Можете ли вы быть специалистом по данным и разработчиком программного обеспечения одновременно?’), (‘Https: // i0.wp.com/rubikscode.net/wp-content/uploads/2019/09/Copy-of-GAN-Series.png?fit=3400%2C1480&ssl=1&#8217 ;, «Серия трансформаторов»)]

Отлично, у нас есть ссылки и названия изображений, все, что нам нужно сделать, это загрузить данных. Для этого мы создаем функцию download_image :

def download_image (изображение):
response = requests.get (изображение [0], stream = True)
настоящее имя = ”.присоединиться (e вместо e на изображении [1], если e.isalnum ())
file = open (“C: // images // bs // {} .jpg” .format (настоящее имя), ‘wb’)
response.raw.decode_content = True
shutil.copyfileobj (response.raw, файл)
del response

Это простая функция.сначала мы отправляем запрос на URL-адрес, который мы извлекли из HTML. Затем на основе заголовка создаем имя файла . Во время этого процесса мы удаляем все пробелы и специальные символы. В конце концов, мы создаем файл с собственным именем и копируем все данные из ответа в этот файл, используя shutil . В конце мы вызываем все функции для каждого изображения в списке:

для i в диапазоне (0, len (image_info)):
download_image (image_info [i])

Результат выглядит так:

Scrapy

Другой инструмент, который мы можем использовать для загрузки изображений, – это Scrapy .Хотя Beautiful Soup интуитивно понятен и очень прост в использовании, вам все равно нужно использовать другие библиотеки, и все может получить беспорядочный , если мы работаем над более крупным проектом . Scrapy отлично подходит для таких ситуаций. После установки этой библиотеки вы можете создать новый проект Scrapy с помощью этой команды:

 scrapy startproject name_of_project 

Это создаст структуру проекта, которая на похожа на на структуру проекта Django .Интересные файлы: settings.py , items.py и ImgSpyder.py .

Первое, что нам нужно сделать, это добавить файл или изображение pipeline в файл settings.py . В этом примере мы добавляем image pipeline. Также необходимо добавить место, где хранятся изображения. Поэтому мы добавляем в настройки эти две строчки:

ITEM_PIPELINES = {‘scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline ‘: 1}
IMAGES_STORE = ‘C: / images / scrapy’

Затем мы переходим к пунктам . ру . Здесь мы определяем структуру загруженных элементов. В этом случае мы используем Scrapy для загрузки изображений, однако это один из мощных инструментов для загрузки других типов данных. Вот как это выглядит:

импортный лом
класс ImageItem (scrapy.Товар):
images = scrapy.Field ()
image_urls = scrapy.Field ()

Здесь мы определили класс ImageItem , который наследует класс Item от Scrapy . Мы определяем два обязательных поля, когда работаем с Image Pipeline : images и images_urls , и мы определяем их как scrapy.Поле () . Важно отметить, что эти поля должны иметь эти имена . Кроме того, обратите внимание, что img_urls должен быть списком и содержать абсолютных URL-адресов . По этой причине мы должны создать функцию для преобразования относительных URL-адресов в абсолютные URL-адреса. Наконец, мы реализуем искатель в пределах ImgSpyder.py:

импортный лом
с..items import ImageItem
класс ImgSpider (scrapy.spiders.Spider):
name = “img_spider”
start_urls = [“https://rubikscode.net/"]
def parse (self, response):
image = ImageItem ()
img_urls = []
за img в ответ.css (“. URL-адрес-изображения-записи img :: attr (src)”). extract ():
img_urls.append (img)
изображение [“image_urls”] = img_urls
вернуть изображение

В этом файле мы создаем класс ImgSpyder , который наследует класс Spider от Scrapy .Этот класс в основном используется для сканирования и загрузки данных. Вы можете видеть, что каждый Spider имеет имя . Это имя используется для запуска процесса позже. Поле start_urls определяет, какие веб-страницы сканируются. Когда мы запускаем Spider , он отправляет запросы на страницы, определенные в массиве start_urls .

Ответ обрабатывается в методе parse , который мы переопределяем в классе ImgSpider .Фактически это означает, что когда мы запускаем этот пример, он отправляет запрос на http://rubikscode.net , а затем обрабатывает ответ в методе parse . В этом методе мы создаем экземпляра из ImageItem . Затем мы используем селектор css для извлечения URL-адресов изображений и сохранения их в массиве img_urls . Наконец, мы помещаем все из массива img_urls в объект ImageItem . Обратите внимание, что нам не нужно ничего помещать в поле класса images , то есть сделано на Scrapy .