影刀RPA进阶教程_网页截图与页面变化监控方案

影刀RPA进阶教程：网页截图与页面变化监控方案

有些场景不需要采集数据，只需要"盯着页面看有没有变化"。

比如：竞品商品下架了没有、活动页面上线了没有、自己的商品排名变了没有。

与其每天手动打开网页看一眼，不如让影刀每小时帮你截图，有变化了就通知你。

一、三种截图场景

全页面截图	"截图"指令	每天/每小时
指定区域截图	“截取元素截图”	按需

| 滚动长截图 | 多次截图后拼接（Python） | 按需 |

影刀的"截图"指令截的是当前浏览器可视区域，不是整个页面。如果需要截取"首屏以下"的内容，需要先滚动再截图。

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二、基础版：定点截图存档

# 每小时截图一次，带时间戳命名
打开网页("https://item.jd.com/xxx.html")
等待元素出现("商品详情区域", 8秒)

# 生成带时间戳的文件名
Python代码:
from datetime import datetime
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
filename = f"D:\\\\截图监控\\\\京东商品_{timestamp}.png"
变量_截图路径 = filename

截图("D:\\截图监控\\{时间戳}.png")

输出日志(f"截图已保存: {时间戳}.png")

配置定时任务每小时执行一次，一天就有 24 张截图。

三、进阶版：页面变化检测

光截图还不够，最好能自动判断"页面变了没有"。

思路：对比两张截图的像素差异。

Python代码:
import os
from datetime import datetime
from PIL import Image
import numpy as np

screenshot_dir = r"D:\\截图监控"
today = datetime.now().strftime("%Y%m%d")

# 找到最近两张截图
files = sorted([f for f in os.listdir(screenshot_dir) if f.startswith("京东商品_")])
if len(files) < 2:
print("截图不足两张，跳过对比")
else:
img1 = Image.open(os.path.join(screenshot_dir, files[–2]))
img2 = Image.open(os.path.join(screenshot_dir, files[–1]))

# 转为numpy数组对比
arr1 = np.array(img1.resize((800, 600)))
arr2 = np.array(img2.resize((800, 600)))

# 计算像素差异比例
diff = np.mean(np.abs(arr1.astype(float) – arr2.astype(float))) / 255

if diff > 0.05: # 差异超过5%
msg = f"⚠️ 页面发生变化！差异度: {diff*100:.1f}%"
print(msg)
# 触发通知
变量_变化通知 = msg
else:
print(f"页面无变化，差异度: {diff*100:.1f}%")

关键参数：diff > 0.05 这个阈值需要根据实际情况调。太小了误报多，太大了漏报多。建议先跑几天看看正常波动范围再设。

四、高级版：只监控关键区域

全页面对比太容易误报了——页面上的随机推荐、广告、时间戳都会导致"变化"。

更实用的做法：只对比你真正关心的区域。

Python代码:
from PIL import Image

# 截取页面上"价格区域"的元素截图
# 先用影刀"截取元素截图"截出关键区域

# 对比两次的价格区域截图
price1 = Image.open(r"D:\\截图监控\\价格区域_上次.png")
price2 = Image.open(r"D:\\截图监控\\价格区域_本次.png")

# 转为灰度后再对比，忽略颜色差异只关注内容
import numpy as np
arr1 = np.array(price1.convert("L"))
arr2 = np.array(price2.convert("L"))

diff = np.mean(np.abs(arr1.astype(float) – arr2.astype(float))) / 255

if diff > 0.02:
print(f"⚠️ 价格区域发生变化，差异度: {diff*100:.1f}%")
else:
print("价格无变化")

五、实战：商品排名监控

# === 商品排名监控 ===
# 场景：监控某个关键词下自己商品在第几位

关键词 = "蓝牙耳机"
目标店铺名 = "你的店铺名"
目标URL = f"https://search.jd.com/Search?keyword={关键词}"

打开网页(目标URL)
等待元素出现("商品列表", 8秒)

# 循环找目标店铺
获取相似元素列表("商品卡片") –> 商品列表
排名 = –1

遍历列表(商品列表, 商品元素, idx):
店铺名 = 获取元素文本(商品元素 // 店铺名称区域)

如果 店铺名 包含 目标店铺名:

[video(video–fyopkBSh–1781113760847)(type–csdn)(url–https://live.csdn.net/v/embed/524993)(image–https://v–
blog.csdnimg.cn/asset/a547123d88ad712dccba346c9217e237/cover/Cover0.jpg)(title–TEMU店群如何管理运营？)]

排名 = idx + 1
输出日志(f"找到目标商品：第 {排名} 位")
跳出循环

如果 排名 == –1:
输出日志(f"当前关键词未找到目标商品（可能不在前几页）")
排名 = "未上榜"

# 记录排名到Excel
读取Excel("D:\\排名监控\\排名记录.xlsx") –> 排名表
写入行数据(排名表, [当前时间, 关键词, 排名])
保存Excel(排名表, "D:\\排名监控\\排名记录.xlsx")

# 如果排名下降超过5位，发通知
如果 排名 是 数字 且 排名 > 历史排名 + 5:
发送飞书通知(f"🚨 排名下降：{关键词} 从第{历史排名}位降至第{排名}位")

六、避免被检测

高频截图可能触发网站的反爬机制。

降低风险的策略：

七、截图文件管理

一天 24 张截图，一周就是 168 张，一个月 700+ 张。不做管理很快就乱。

# 自动清理旧截图
Python代码:
import os, time
from datetime import datetime, timedelta

screenshot_dir = r"D:\\截图监控"
cutoff = datetime.now() – timedelta(days=30) # 保留30天

for f in os.listdir(screenshot_dir):
fpath = os.path.join(screenshot_dir, f)
if os.path.getmtime(fpath) < cutoff.timestamp():
os.remove(fpath)
print(f"已删除过期截图: {f}")

print(f"清理完成，保留最近30天截图")

作者：林焱

本文为《影刀RPA学习手册》系列文章之一，内容源于实操经验的整理与分享。