Массовая Загрузка, Обработка И Выгрузка Изображений В Битрикс На Python3

А как насчет более подробной информации? Месяц назад в нашу команду поступило задание примерно следующего содержания: запускается новый сайт интернет-магазина, работающий на Битриксе, все товары в его базе уже зарегистрированы, но фотографии к каждому товару заполнены не полностью( к каждому товару есть только подробное фото, а превью - фотографий и дополнительных изображений нет).

Для каждого изделия необходимо было сделать:

• Загрузите каждую подробную фотографию
• Измените его размер до необходимого разрешения и обработайте в зависимости от статуса товара (разрешение фото для люксового товара выше, чем для товара из категории масс-маркета)
• Загрузите это фото как дополнительное изображение
• Измените размер одной и той же фотографии до разрешения, необходимого для трех типов изображений предварительного просмотра продукта, и загрузите ее в поля изображения предварительного просмотра.

• Загрузите со старого сайта дополнительные фотографии для каждого товара и подгоните их под разрешение основной фотографии (для целей данного поста будем считать, что доступа к базе данных старого сайта нет)
• Загрузите дополнительные фотографии в раздел дополнительных изображений.

Предполагается, что вы умеете работать с Python и SQL, знаете библиотеки request, bs4, sqlite3, если нет, то информация все равно будет полезна.

Шаг 1. Массовое получение ссылок на изображения из Битрикс

Первое, что вам нужно знать: чтобы скачать изображение с помощью Python и даже просто скачать его, вам необходимо получить прямую ссылку на это изображение.

Это можно сделать путем парсинга карточки товара в Битриксе, а можно просто (как оказалось) скачать таблицу с соответствующим ID товара и ссылкой на подробное изображение.

Для этого перейдите в раздел Ресурсы > Каталог > Каталог товаров > Эelements.



Каталог продуктов Битрикс Видите механизм, выделенный на фотографии? Нажмите на нее и настройте поля, которые будут отображаться в таблице в зависимости от вашей задачи.

Установка стола Для нашей конкретной задачи нам нужна была только подробная картинка, но в зависимости от ваших настроек они могут отличаться.

Нажмите кнопку «Применить» и получите красивый вид таблицы нашей продукции.

Теперь нам нужно скачать эту таблицу как обычную таблицу Excel. Для этого нажмите эту кнопку:



Поздравляем, вы загрузили полную таблицу Excel со всеми продуктами, их идентификаторами, номерами артикулов и ссылками на подробное фото.

А если вы уже готовы распаковать свой модуль для работы с таблицами Excel на Python, то спешу вас прервать и открыть скачанный файл в текстовом редакторе:



Оказывается, это обычный html-документ, что нас конечно радует. Полученные данные было бы неплохо привести в удобный формат плюс-минус, то есть загрузить в локальную базу данных.

Прежде чем вы сможете загрузить что-либо в таблицу, вам необходимо ее создать: _{(Хотелось бы отметить, что этот шаг не является обязательным, и если вам удобно хранить данные в формате json, txt или той же таблице, пожалуйста, сделайте это).}

   

 CREATE TABLE "elements" (
 

   

• Можете Ли Вы Восстановить Свои Данные Из Резервной Копии?

  19 Oct, 24

• Латышский

  19 Oct, 24

• 4 Эффективных Метода Восстановления Пароля Windows Xp

  19 Oct, 24

• Пишем Письмо Инвестору - Советы Фрии, Grishin Robotics, Leta Capital, Maxfield Capital И Runa Capital

  19 Oct, 24

• Зависимы Ли Вы От Социальных Сетей И Как С Этим Бороться?

  19 Oct, 24

• Как Патч Для Уязвимостей Meltdown И Spectre На Самом Деле Влияет На Производительность?

  19 Oct, 24

• Спросите Итана №97: Могут Ли У Лун Быть Спутники?

  19 Oct, 24

• Javascript — Это Базовый Язык Сегодняшнего Дня! (В Лучшем Случае.)

  19 Oct, 24

• Виды Лицензий На Электронные Платежи В Сингапуре И Как Их Получить?

  19 Oct, 24

• Асинхронная Загрузка Данных Backbone.js

  19 Oct, 24