2.0/Yjj/config.py

# config.py - 药九九数据采集配置文件
import random
from datetime import datetime

import pymysql
from dotenv import load_dotenv
import os
import oss2
from PIL import Image





# 第一步：加载.env文件（必须放在配置读取前）
# load_dotenv() 默认读取当前目录的.env文件；若.env在其他路径，可指定：load_dotenv("/path/to/.env")
# load_dotenv()

# MySQL配置（和你原有MYSQL_CONFIG结构一致）
MYSQL_CONFIG = {
    "host": "120.25.48.236",       # 本地MySQL地址
    "port": 3306,              # 端口
    "user": "drug_retrieve",            # 你的MySQL用户名
    "password": "ksCt3xm6chzdkafj",    # 你的MySQL密码
    "database": "drug_retrieve",   # 已建好的数据库名
    "charset": "utf8mb4"       # 字符集（避免中文乱码）
}

# ==================== 从数据库提取商品 ====================
def get_search_keywords_from_db():
    """从数据库读取keywords字段，生成SEARCH_KEYWORDS列表"""
    keywords = []
    conn = None
    cursor = None
    try:
        # 校验MYSQL_CONFIG完整性
        required_configs = ['host', 'user', 'password', 'database']
        for cfg in required_configs:
            if cfg not in MYSQL_CONFIG:
                raise ValueError(f"MYSQL_CONFIG缺失必要配置：{cfg}")

        # 建立数据库连接
        conn = pymysql.connect(**MYSQL_CONFIG)
        cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
        sql = 'SELECT id, collect_equipment_id, product_name, start_page, end_page, duration, product_specs, product_brand,`collect_task_id`, company_id,`sampling_cycle`,`sampling_start_time`,`sampling_end_time`,`collect_equipment_account_id`,`collect_region_id`,`collect_equipment_id`,`collect_round` FROM retrieve_collect_task_allocate WHERE status = 1 AND platform = 7'
        cursor.execute(sql)


        # 提取所有keywords字段值，生成列表
        results = cursor.fetchall()
        print(f"成功从数据库读列表 {results} ")

        print(f"成功从数据库读取 {len(results)} 个关键词（status=1）")
    except Exception as e:
        print(f"读取数据库关键词失败：{str(e)}")
        # 读取失败时，可返回空列表或备用列表（可选）
        results = []
    finally:
        print("读取到的关键词示例：")
        # 关闭游标和连接（容错处理）
        if cursor:
            try:
                cursor.close()
            except:
                pass
        if conn:
            try:
                conn.close()
            except:
                pass

    return results


# ==================== 1. 核心业务配置 ====================
# 搜索关键词列表
SEARCH_KEYWORDS = get_search_keywords_from_db()





# ==================== 2. 反爬配置 ====================
# 随机延迟范围（模拟真人操作间隔）
MIN_CLICK_DELAY = 1.5  # 点击间隔最小秒数
MAX_CLICK_DELAY = 3.5  # 点击间隔最大秒数
MIN_INPUT_DELAY = 0.1  # 打字每个字符的最小延迟
MAX_INPUT_DELAY = 0.3  # 打字每个字符的最大延迟
MIN_PAGE_DELAY = 2.0   # 页面加载后最小等待秒数
MAX_PAGE_DELAY = 4.0   # 页面加载后最大等待秒数

# 关键词间的反爬长延迟（比单个商品更长）
MIN_KEYWORD_DELAY = 8.0
MAX_KEYWORD_DELAY = 15.0

# 滚动配置（固定1400px±50px）
SCROLL_TARGET_DISTANCE = 400  # 目标滚动距离
SCROLL_OFFSET_RANGE = 50       # 随机偏移范围
SCROLL_STEP = 50               # 每次滚动步长（越小越慢，越像真人）
SCROLL_INTERVAL = 0.05         # 步长间隔（秒）

# ==================== 3. Cookie & 登录配置 ====================
COOKIE_FILE_PATH = "yjj_cookies.json"  # Cookie保存路径
# 需要登录后访问的验证页面（用于检测Cookie是否有效）
LOGIN_VALIDATE_URL = "https://www.yyjzt.com/login"

# 账号密码
YJJ_ACCOUNT = {
    "YJJ1": {
        "USERNAME": "18971731507",
        "PASSWORD": "Jzt000000",
        "used": 0
    },
    "YJJ2": {
        "USERNAME": "user002",
        "PASSWORD": "pass456",
        "used": 1
    },
    "YJJ3": {
        "USERNAME": "user003",
        "PASSWORD": "pass789",
        "used": 0
    }
}




# 目标登录URL
TARGET_LOGIN_URL = "https://www.yyjzt.com/"
# "https://www.yyjzt.com/login?redirect=%2FgoodDetail%3FladderNum%26itemStoreId%3D124250306%26sourceProdetail%3D%252Fsearch%26is_store%3D0"

# ==================== 4. 元素选择器配置 ====================
# 基础选择器
USERNAME_SELECTOR = "input[placeholder*=请输入手机号]"
PASSWORD_SELECTOR = "input[placeholder*=请填写登录密码]"
LOGIN_BTN_SELECTOR = "button:has(span:text('账号登录'))"
SEARCH_INPUT_SELECTOR = '//*div[@class="ph-si-el_input el-input"]'
SEARCH_BTN_SELECTOR = ".el-button.ph-si-btn"

# 采集元素选择器（根据页面实际调整！）
PRODUCT_ITEM_SELECTOR = "div.sr-list-item[data-item_loc]"         # 商品项容器
PRODUCT_TITLE_SELECTOR = "span.gc-l3-name"        # 商品标题
PRODUCT_PRICE_SELECTOR = "span.gc-l2-price"       # 商品价格（取第一个）
PRODUCT_STORE_SELECTOR = 'span.gc-l7-shop-store-name'  #店铺名称
PRODUCT_COMPANY_SELECTOR = "div.gc-l4"            # 公司名称
PRODUCT_VALIDITY_SELECTOR = "span.el-tooltip"     # 有效期

# ==================== 5. 等待时间配置（毫秒） ====================
ELEMENT_TIMEOUT = 50000
LOGIN_AFTER_CLICK = 5000
SEARCH_BTN_TIMEOUT = 5000
COLLECT_DELAY = 3000
DETAIL_LOAD_TIMEOUT = 5000  # 点击商品后等待详情加载的时间

# ==================== 6. 浏览器配置 ====================
BROWSER_HEADLESS = False
BROWSER_CHANNEL = "chrome"
SLOW_MO_MIN = 50
SLOW_MO_MAX = 100

# ==================== 7. CSV配置 ====================
CSV_HEADERS = [
    "商品标题", "商品采购价格", "商品折扣价格", "规格", "盒数",
    "店铺名称", "公司名称",
    "有效日期", "生产日期", "批准文号", "采集时间"
]  # 表头
# 注：CSV_FILE_PATH 因包含动态时间戳，保留在主文件中定义

#存放营业执照图片路径
# cropped_screenshot_path =


#百度OCR配置
request_url_config = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/business_license"

AppKey_config = "tRK2RhyItCSh6BzyT4CNVXQa"
AppSecret_config = "TDgKiPo94i2mOM1sDqOuDnlcK1bG66jh"
token_url_config = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'


# ---------------------- OSS 配置项 ----------------------
OSS_ACCESS_KEY_ID = 'LTAI5tDwjfteBvivYN41r8sJ'
OSS_ACCESS_KEY_SECRET = 'yowuOGi2nYYnrqGpO3qcz94C4brcPp'
OSS_ENDPOINT = "oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com"
OSS_BUCKET_NAME = "zhijiayun-jiansuo"
OSS_PREFIX = "scrape_data/"



# 本地截图配置
LOCAL_SCREENSHOT_DIR = "local_screenshots"  # 本地截图保存目录
LOCAL_SCREENSHOT_NAME = None  # 自动生成文件名，无需手动指定
LOCAL_CROPPED_DIR = "./local_cropped_screenshots"  # 裁剪后图片保存目录


# 图片压缩配置
IMAGE_COMPRESS_ENABLE = True  # 是否开启图片压缩（True=开启，False=关闭）
IMAGE_COMPRESS_QUALITY = 30  # jpg/jpeg格式压缩质量（1-95，数值越大画质越好，文件越大，推荐80-90）
IMAGE_COMPRESS_PNG_LEVEL = 9  # png格式压缩级别（0-9，数值越大压缩率越高，速度越慢，推荐5-7）


# ---------------------- 工具函数 ----------------------
def init_local_screenshot_dir():
    """
    初始化本地截图目录（如果不存在则创建）
    """
    if not os.path.exists(LOCAL_SCREENSHOT_DIR):
        os.makedirs(LOCAL_SCREENSHOT_DIR)
        print(f"本地截图目录【{LOCAL_SCREENSHOT_DIR}】创建成功")
    else:
        print(f"本地截图目录【{LOCAL_SCREENSHOT_DIR}】已存在")




def init_oss_bucket():
    """
    初始化OSS Bucket对象，用于后续上传操作
    """
    try:
        # 创建认证对象
        auth = oss2.Auth(OSS_ACCESS_KEY_ID, OSS_ACCESS_KEY_SECRET)
        bucket = oss2.Bucket(auth, OSS_ENDPOINT, OSS_BUCKET_NAME)
        # 验证Bucket是否可访问（可选）
        bucket.get_bucket_info()
        print("OSS Bucket 初始化成功")
        return bucket
    except Exception as e:
        print(f"OSS Bucket 初始化失败：{str(e)}")
        raise




def upload_local_screenshot_to_oss(bucket, local_file_path, oss_file_path=None):
    """
    将截图内容上传到OSS
    :param bucket: 初始化好的OSS Bucket对象
    :param screenshot_content: 截图内容（字节流，或本地文件路径）
    :param oss_file_path: 上传到OSS后的文件路径（如screenshots/20260130_100000_target_page.jpg）
    :return: 上传后的OSS文件公网访问链接
    """

    # 1. 校验本地文件是否存在
    if not os.path.exists(local_file_path):
        raise FileNotFoundError(f"本地截图文件不存在：{local_file_path}")


    # 2. 生成默认的OSS文件路径（如果用户未指定）
    if not oss_file_path:
        # 提取本地文件名作为OSS文件名，保持一致性
        local_file_name = os.path.basename(local_file_path)
        oss_file_path = f"screenshots/{local_file_name}"

    try:
         # 3. 上传本地文件到OSS（核心修改：使用put_object_from_file）
        bucket.put_object_from_file(oss_file_path, local_file_path)

        # 4. 构造OSS文件的公网访问链接
        oss_file_url = f"https://{OSS_BUCKET_NAME}.{OSS_ENDPOINT}/{oss_file_path}"
        print(f"本地截图上传OSS成功，访问链接：{oss_file_url}")
        return oss_file_url

    except Exception as e:
        print(f"本地截图上传OSS失败：{str(e)}")
        raise

# ---------------------- 补全/修改：裁剪函数（新增完整裁剪+删原图逻辑） ----------------------
def crop_local_screenshot(local_file_path, cropped_file_path=None, crop_region=None):
    """
    裁剪本地截图文件（完整实现：裁剪后图片压缩，裁剪+保存裁剪文件+删除原图）
    :param local_file_path: 原始本地截图文件路径
    :param cropped_file_path: 裁剪后图片的保存路径（可选）
    :param crop_region: 裁剪区域（元组，格式：(left, upper, right, lower)），可选
    :return: 裁剪后图片的本地路径
    """
    # 1. 校验原始文件是否存在
    if not os.path.exists(local_file_path):
        raise FileNotFoundError(f"原始截图文件不存在：{local_file_path}")

    # 2. 初始化裁剪后文件目录（自动创建）（你的原有逻辑，保持不变）
    os.makedirs(LOCAL_CROPPED_DIR, exist_ok=True)


    # 3. 新增：生成默认裁剪后文件路径（避免重名，带_cropped标识）
    if not cropped_file_path:
        file_name = os.path.basename(local_file_path)
        file_name_no_ext, file_ext = os.path.splitext(file_name)
        cropped_file_name = f"{file_name_no_ext}_cropped{file_ext}"
        cropped_file_path = os.path.join(LOCAL_CROPPED_DIR, cropped_file_name)

    with Image.open(local_file_path) as img:
        img_width, img_height = img.size
        print(f"获取截图尺寸：宽={img_width}，高={img_height}")  # 打印尺寸，方便排查


        if not crop_region:
            left = int(img_width * 0.1)
            upper = 0
            right = int(img_width * 0.9)
            lower = int(img_height * 0.3)
            crop_region = (left, upper, right, lower)
            print(f"未指定裁剪区域，默认裁剪中间30%区域：{crop_region}")

        # 4.2 新增：校验裁剪区域合法性（避免超出图片尺寸）
        c_left, c_upper, c_right, c_lower = crop_region
        if c_right > img_width or c_lower > img_height or c_left < 0 or c_upper < 0:
            raise ValueError(f"裁剪区域超出图片尺寸！图片尺寸：({img_width}, {img_height})，裁剪区域：{crop_region}")


        # 4.3 执行裁剪并保存裁剪后的图片
        cropped_img = img.crop(crop_region)

        # 4.4 压缩并保存裁剪后的图片
        file_ext = os.path.splitext(cropped_file_path)[1].lower()  # 获取文件后缀（小写，兼容JPG/Jpg等）
        try:
            if IMAGE_COMPRESS_ENABLE:
                # 区分图片格式，应用不同压缩策略
                if file_ext in ['.jpg', '.jpeg']:
                    # JPG/JPEG格式：质量压缩（有损压缩，平衡画质和大小）
                    cropped_img.save(
                        cropped_file_path,
                        format='JPEG',  # 强制指定JPEG格式，确保压缩生效
                        quality=IMAGE_COMPRESS_QUALITY,  # 压缩质量（配置项中定义）
                        optimize=True,  # 开启优化，提升压缩效果（减小文件体积）
                        progressive=True  # 生成渐进式JPG，网页加载更友好（可选，不影响压缩效果）
                    )
                print(f"JPG图片压缩保存成功，压缩质量：{IMAGE_COMPRESS_QUALITY}，保存到：{cropped_file_path}")
            else:
                cropped_img.save(cropped_file_path, format='JPEG')
                print(f"未开启压缩，裁剪图片直接保存到：{cropped_file_path}")
        except Exception as e:
            # 压缩失败兜底：直接保存未压缩的JPG图片，不中断后续流程
            cropped_img.save(cropped_file_path, format='JPEG')
            print(f"JPG图片压缩失败，已直接保存未压缩版本：{str(e)}")



    # 5. 裁剪成功后，删除原始截图文件（带异常处理）
    try:
        if os.path.exists(cropped_file_path):  # 确保裁剪文件生成成功，再删原图
            os.remove(local_file_path)
            print(f"原始截图文件已删除：{local_file_path}")
        else:
            print(f"裁剪文件未生成，暂不删除原始截图：{local_file_path}")
    except OSError as e:
        print(f"删除原始截图文件失败（文件可能被占用）：{str(e)}")

    # 6. 返回裁剪+压缩后的文件路径
    return cropped_file_path


def screenshot_target_page_to_local_then_oss(target_page, local_file_path=None, oss_file_path=None, full_page=True, crop_region=None,username=None):
    """
    对target_page截图保存到本地→裁剪图片（删原图）→上传裁剪后的图片到OSS（修改后整合版）
    :param target_page: Playwright的Page对象（已加载目标页面）
    :param local_file_path: 本地截图文件的完整路径（可选）
    :param oss_file_path: OSS上的文件路径（可选）
    :param full_page: 是否截取全屏（True=全屏，False=当前可视区域）
    :param crop_region: 自定义裁剪区域（元组：(left, upper, right, lower)），可选
    :return: 裁剪后文件路径 + OSS文件访问链接
    """
    # 1. 初始化本地截图目录（不存在则创建，避免保存文件时报错）
    os.makedirs(LOCAL_SCREENSHOT_DIR, exist_ok=True)

    # 2. 生成默认的本地文件路径（如果用户未指定）
    if not local_file_path:
        current_time = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") + '_YJJ_' + str(random.random()).replace('.', '_')
        local_file_name = f"{current_time}_target_page.jpg"
        local_file_path = os.path.join(LOCAL_SCREENSHOT_DIR, local_file_name)

    # 3. 对target_page截图并保存到本地（核心修改：指定path参数）
    print(f"正在对target_page截图，将保存到：{local_file_path}")
    target_page.screenshot(
        path=local_file_path,  # 保存到本地文件的核心参数
        full_page=full_page,   # 是否全屏截图
        omit_background=False, # 是否忽略背景
        timeout=10000          # 截图超时时间
    )
    print(f"本地截图保存成功")


    # 4. 调用裁剪函数，处理原图（裁剪+删原图）
    cropped_file_path = crop_local_screenshot(
        local_file_path=local_file_path,
        crop_region=crop_region
    )


    # 5. 初始化OSS Bucket
    bucket = init_oss_bucket()

    # 6. 修改：上传裁剪后的图片，而非原始截图
    oss_file_url = upload_local_screenshot_to_oss(bucket, cropped_file_path, oss_file_path)

    # 6. 返回本地文件路径和OSS链接，方便后续使用
    return cropped_file_path, oss_file_url