像素到数据：智能解析系统的架构优化与代码实现

像素到数据：轻量级智能解析系统的Python实现与架构优化

在上一篇文章像素到数据：Selenium，OpenCV，Tesseract，Python构建的智能解析系统中，我们介绍了基于 Selenium、OpenCV 和 Tesseract 的网页信息提取系统。本文将通过架构优化，实现更简洁的代码结构，并通过具体案例展示优化效果。

一、系统架构

系统初始化

导航到目标页面

截图并裁剪

增强型OCR处理

数据验证与输出

二、核心代码

import cv2
import pytesseract
import numpy as np
from PIL import Image
import time
import random
import os
import logging

class WebExtractor:
    def __init__(self):
        self.driver = None
        self.config = {
   
            'tesseract_path': r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe',
            'screenshot_dir': './screenshots',
            'timeout': 15
        }
        self._initialize()

    def _initialize(self):
        """初始化配置与驱动"""
        os.makedirs(self.config['screenshot_dir'], exist_ok=True)
        pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = self.config['t