实践记录：从零到一的“猎艳逐影”工具包
我这个人，要是能用工具解决的问题，绝不浪费时间用手。说起来这个“猎艳逐影”的工具，名字听着像搞什么大新闻，就是个我被逼急了，给自己捣鼓出来的自动化脚本集合。
为啥要搞这个？那段时间我接了个活儿，需要大量、特定主题的图片素材，数量要求几万张。我试着手动去翻，对着屏幕扒拉了一天，眼睛都快瞎了，进度不到百分之一。我当时就拍了桌子，不行，得让机器给我干活。
第一步：抓取机制的搭建与折腾
我抓起电脑，打开编辑器，决定用Python来搞定这事儿，因为我对这玩意儿还算熟。想法很粗暴，就是模拟浏览器访问，然后把页面里所有图片链接一股脑拽下来。
- 编写了最初的爬虫骨架，目标是几个公开图库。
- 设置了基础的请求头和代理池，防止被目标网站一眼看穿我是个机器人。
- 跑了一夜，第二天早上我兴奋地打开文件夹一看，差点气死。抓回来几千张，但大部分都是广告图、缩略图，还有格式不对的。我得砸进去大量时间去筛选、去重。
我意识到，暴力抓取就是白费力气。我得学精一点，不能光盯着页面的HTML标签，得深入到数据请求的层面。我打开开发者工具，研究目标网站的数据加载逻辑。我发现很多高质量的图片都是通过异步API接口拉取的。
于是我修改了我的代码逻辑，从直接解析网页转为拦截这些API请求。这下好了，数据流立马干净了许多。我调整了参数，锁定了几个关键字段，让它只拉取分辨率高、大小合适的图片。
第二步：解决不稳定与去重的大麻烦
数据源虽然干净了，但稳定性又成了新的拦路虎。跑一会儿，就会被网站踢下线，或是代理池里的IP突然失灵。
我搞了个简陋的重试机制，如果请求失败，就自动切换IP，然后等待五秒再试。为了确保效率，我还引入了多线程，让好几个“小工”同时去干活。这一下子速度就飞起来了。
最大的问题是去重。即便我筛选得再细，重复的图片还是会时不时冒出来。我琢磨了很久，决定采用图片哈希值比对的土办法。
- 我新增了一个模块，每抓到一张图片，就计算它的哈希值。
- 我创建了一个本地数据库（就是个文本文件，别笑），把所有哈希值都存进去。
- 新图片来了，先查库，如果发现哈希值已经存在，就直接扔掉，不浪费下载时间。
这个去重功能一上线，效率直接翻了三倍。 我看着它吭哧吭哧地给我往回收图，心里那叫一个痛快。
第三步：包装成“安装包”和记录更新日志
核心功能跑通了，我自己在命令行下用得挺顺手。但我那几个项目组的同事，他们都是搞前端和产品的，对命令行一窍不通。他们找到我，说你这玩意儿能不能弄得“正规”一点，最好能点一下就能跑。
我苦笑一声，又得折腾打包。我研究了各种Python的打包工具，最终选中了一个最傻瓜式的，虽然打出来的包有点大，但至少能实现一键运行。
为了让同事们知道我到底修了哪些烂摊子，我被迫开始写更新日志。
每一次我改一个参数，修一个线程阻塞的bug，我都要记下一行：
- v1.0：首次打包，解决了某系统下路径识别错误的问题。
- v1.1：优化了去重机制，新增了模糊比对选项（怕遗漏相似图）。
- v1.2：调整了下载速度上限，避免特定目标网站封锁IP。
我把所有依赖环境封装进去，写好了详细的安装步骤文档，压缩成了最终的《猎艳逐影_安装包》。看起来像个正经软件了。
说到底，我为啥非得把一个脚本搞成一个“安装包”？还不是上次我给老板演示另一个小工具时，那老板非说我跑命令行的界面太“黑客”，看起来不安全，不肯用。后来那项目就黄了。从那以后我就明白了，东西好不好是一回事，面子功夫也得做到位。现在这套工具包，我扔给同事，他们点开，运行，输入关键词，半小时就能把他们想要的素材收得整整齐齐。我这心里才算踏实了。