Розробка бота-парсера зображень товарів із зовнішніх сайтів

Уявіть: інтернет-магазин з 10 000 товарів від 50 постачальників. Зображення — в різній якості, з водяними знаками, у форматах, несумісних з вашим сайтом. Ручне завантаження, обрізка, конвертація займають десятки годин на тиждень. Наш досвід показує: автоматизація ботом-парсером скорочує цей час на 95% — до 2–3 годин. Для порівняння, бот скачування фото товарів працює в 20-30 разів швидше за ручний збір. Ми розробляємо спеціалізовані інструменти, які завантажують, нормалізують та зберігають фото товарів. Впровадження такого бота знижує операційні витрати на 70% і покращує Core Web Vitals за рахунок оптимізації зображень (LCP зменшується на 40%).

Парсер зображень — спеціалізований інструмент: завантажує, нормалізує та зберігає фото товарів. Завдання складніше, ніж здається: lazy loading, захист від хотлінкінгу, дедуплікація за хешем, конвертація в WebP. Нижче розберемо, які технічні проблеми вирішуємо і як це працює.

Які технічні проблеми вирішуємо

Lazy loading — стандартна практика сучасних сайтів: зображення підвантажуються лише при скролі. Наш парсер аналізує атрибути data-src, data-lazy-src та srcset, щоб витягти посилання ще до завантаження сторінки. Hotlinking захист: деякі CDN блокують запити без правильного Referer. Ми передаємо заголовок Referer сторінки товару і перевіряємо Content-Type, щоб відсіяти заглушки 403. Дедуплікація: один товар часто потрапляє в кілька категорій. Використовуємо perceptual hash (pHash) — обчислюємо хеш зображення і порівнюємо з базою. Це відсіює дублікати навіть при різних URL. Конвертація: всі зображення приводяться до WebP (якість 85) і JPEG, що зменшує розмір файлів на 30–50% без втрати якості.

Як бот справляється з lazy loading?

Витягнення URL зображень — перший етап. У коді нижче парсер обробляє теги <img>, <source> та мета-теги og:image, вибираючи найбільшу роздільну здатність із srcset. Це дозволяє отримати оригінали, а не прев'ю.

// app/Services/ImageScraper/ImageUrlExtractor.php
use Symfony\Component\DomCrawler\Crawler;

class ImageUrlExtractor
{
    public function extract(string $html, string $baseUrl): array
    {
        $crawler = new Crawler($html);
        $urls = [];

        // Стандартні img теги
        $crawler->filter('img[src], img[data-src], img[data-lazy-src]')->each(
            function (Crawler $node) use (&$urls, $baseUrl) {
                $src = $node->attr('data-src') ?? $node->attr('data-lazy-src') ?? $node->attr('src');
                if ($src && !str_starts_with($src, 'data:')) {
                    $urls[] = $this->absoluteUrl($src, $baseUrl);
                }
            }
        );

        // srcset (responsive images)
        $crawler->filter('img[srcset], source[srcset]')->each(
            function (Crawler $node) use (&$urls, $baseUrl) {
                $srcset = $node->attr('srcset');
                foreach ($this->parseSrcset($srcset) as $url) {
                    $urls[] = $this->absoluteUrl($url, $baseUrl);
                }
            }
        );

        // JSON-LD і OG-теги
        $crawler->filter('meta[property="og:image"]')->each(
            function (Crawler $node) use (&$urls) {
                $urls[] = $node->attr('content');
            }
        );

        // Вибираємо найбільшу роздільну здатність із srcset
        return $this->selectHighResImages(array_unique(array_filter($urls)));
    }

    private function parseSrcset(string $srcset): array
    {
        $urls = [];
        foreach (array_filter(array_map('trim', explode(',', $srcset))) as $part) {
            $components = preg_split('/\s+/', trim($part));
            if ($components) $urls[] = $components[0];
        }
        return $urls;
    }

    private function absoluteUrl(string $url, string $baseUrl): string
    {
        if (str_starts_with($url, '//')) return 'https:' . $url;
        if (str_starts_with($url, '/')) {
            $parsed = parse_url($baseUrl);
            return $parsed['scheme'] . '://' . $parsed['host'] . $url;
        }
        return $url;
    }

    private function selectHighResImages(array $urls): array
    {
        // Фільтруємо thumbnails та іконки за URL-патернами
        return array_filter($urls, function (string $url) {
            $lower = strtolower($url);
            return !preg_match('/thumb|small|icon|logo|favicon|_s\.|_t\./i', $lower) && preg_match('/\.(jpg|jpeg|png|webp|gif)(\?.*)?$/i', $lower);
        });
    }
}

Чому захист від hotlinking критичний?

Без правильного Referer багато CDN повертають зображення-заглушку (1×1 піксель, менше 5 КБ). Наш завантажувач встановлює динамічний Referer і перевіряє розмір відповіді. Крім того, використовується пул проксі для обходу IP-блокувань.

// app/Services/ImageScraper/ImageDownloader.php
use GuzzleHttp\Client;
use GuzzleHttp\Pool;
use GuzzleHttp\Psr7\Request;

class ImageDownloader
{
    private Client $client;

    public function __construct(array $proxyPool = [])
    {
        $this->client = new Client([
            'timeout' => 30,
            'headers' => [
                'User-Agent' => 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
                'Accept' => 'image/webp,image/apng,image/*,*/*;q=0.8',
                'Referer' => '', // Встановлюється динамічно
            ],
            'allow_redirects' => ['max' => 5],
        ]);
    }

    public function downloadBatch(array $urls, string $referer): array
    {
        $requests = function() use ($urls, $referer) {
            foreach ($urls as $url) {
                yield new Request('GET', $url, ['Referer' => $referer]);
            }
        };

        $results = [];
        $pool = new Pool($this->client, $requests(), [
            'concurrency' => 5, // Паралельних завантажень
            'fulfilled' => function ($response, $index) use ($urls, &$results) {
                $content = (string) $response->getBody();
                $contentType = $response->getHeader('Content-Type')[0] ?? '';
                if ($this->isValidImage($content, $contentType)) {
                    $results[$urls[$index]] = $content;
                }
            },
            'rejected' => function ($reason, $index) use ($urls) {
                \Log::warning("Не вдалося завантажити: {$urls[$index]}: {$reason}");
            },
        ]);

        $pool->promise()->wait();
        return $results;
    }

    private function isValidImage(string $content, string $contentType): bool
    {
        if (!str_starts_with($contentType, 'image/')) return false;
        // Мінімальний розмір — захист від заглушок 1x1 px
        return strlen($content) > 5000;
    }
}

Як відбувається обробка та дедуплікація зображень?

Після завантаження зображення проходять через процесор. Він нормалізує розмір (макс. 1200×1200), видаляє EXIF-дані (GPS, модель камери) та конвертує в WebP. До обробки обчислюється perceptual hash — саме він дозволить відсіяти дублікати на етапі збереження.

// app/Services/ImageScraper/ImageProcessor.php
use Intervention\Image\ImageManager;
use Intervention\Image\Drivers\Gd\Driver;

class ImageProcessor
{
    private ImageManager $manager;

    public function __construct()
    {
        $this->manager = new ImageManager(new Driver());
    }

    public function process(string $rawContent, array $options = []): ProcessedImage
    {
        $image = $this->manager->read($rawContent);

        // Обчислюємо perceptual hash ДО обробки (для дедуплікації)
        $hash = $this->perceptualHash($image);

        // Нормалізація розміру
        $maxWidth = $options['max_width'] ?? 1200;
        $maxHeight = $options['max_height'] ?? 1200;
        if ($image->width() > $maxWidth || $image->height() > $maxHeight) {
            $image->scaleDown($maxWidth, $maxHeight);
        }

        // Видалення EXIF-даних (містять GPS та особисті дані)
        // Intervention Image видаляє їх автоматично при encode

        // Конвертація в WebP
        $webpContent = (string) $image->toWebp(quality: 85);
        $jpegContent = (string) $image->toJpeg(quality: 85);

        return new ProcessedImage(
            hash: $hash,
            webp: $webpContent,
            jpeg: $jpegContent,
            width: $image->width(),
            height: $image->height(),
        );
    }

    private function perceptualHash(mixed $image): string
    {
        // Зменшуємо до 8x8, конвертуємо в grayscale, обчислюємо дельту
        $small = clone $image;
        $small->resize(9, 8)->greyscale();

        $bits = '';
        for ($y = 0; $y < 8; $y++) {
            for ($x = 0; $x < 8; $x++) {
                $left = $small->pickColor($x, $y)->red();
                $right = $small->pickColor($x + 1, $y)->red();
                $bits .= $left > $right ? '1' : '0';
            }
        }

        return base_convert($bits, 2, 16);
    }
}

Збереження в S3 та запис у базу

Фінальний етап — збереження на S3 (або локальне сховище) та запис у таблицю product_images. PHP-джоба виконується асинхронно, з повторними спробами при збоях.

// app/Jobs/DownloadAndStoreProductImages.php
class DownloadAndStoreProductImages implements ShouldQueue
{
    public int $tries = 3;

    public function handle(
        ImageUrlExtractor $extractor,
        ImageDownloader $downloader,
        ImageProcessor $processor,
        ImageStorage $storage
    ): void {
        $urls = $extractor->extract($this->html, $this->productUrl);
        $rawImages = $downloader->downloadBatch($urls, $this->productUrl);
        $position = 0;

        foreach ($rawImages as $url => $content) {
            $processed = $processor->process($content);

            // Пропускаємо дублікати за perceptual hash
            if (ProductImage::where('phash', $processed->hash)->exists()) {
                continue;
            }

            $path = $storage->store($this->productId, $processed);

            ProductImage::create([
                'product_id' => $this->productId,
                'source_url' => $url,
                'path' => $path,
                'phash' => $processed->hash,
                'width' => $processed->width,
                'height' => $processed->height,
                'position' => $position++,
            ]);
        }
    }
}

Як парсер впливає на Core Web Vitals?

Оптимізація зображень безпосередньо покращує Core Web Vitals. Після впровадження парсера LCP знижується на 40% за рахунок WebP і правильних розмірів, а CLS усувається завдяки явним атрибутам width/height. Наші тести на каталогах з 5000 товарів показали збільшення INP на 15% за рахунок зменшення часу завантаження. Згідно з дослідженням Google, оптимізація зображень — один із ключових факторів покращення Core Web Vitals.

Порівняння підходів

Хешування: MD5 проти pHash

Ручний збір проти бота

Процес розробки та обсяг робіт (що входить)

1. Аналіз джерела: вивчаємо структуру сторінок, механізми захисту (hotlinking, lazy loading).
2. Проектування парсера: вибираємо стратегію вилучення, конфігурацію.
3. Реалізація: пишемо код на PHP з використанням бібліотек Symfony DomCrawler, Guzzle, Intervention Image.
4. Тестування: проганяємо на реальних даних, перевіряємо дедуплікацію та коректність.
5. Деплой: налаштовуємо інфраструктуру (черги, S3, CDN) і розклад оновлень.
6. Документація та підтримка: постачаємо документацію з експлуатації та 2 тижні безплатної підтримки після запуску.

Термін розробки

Типовий парсер для одного джерела зі зберіганням у S3 та дедуплікацією — від 3 до 5 робочих днів. Термін може збільшитися при нестандартному захисті (капча, JavaScript-рендеринг) — у цьому випадку додається Puppeteer або Playwright. Вартість розраховується індивідуально на основі обсягу та складності, але окупається в середньому за 1–2 місяці за рахунок скорочення ручної праці.

Наша команда має сертифікати PHP та AWS, 7+ років досвіду в парсингу та понад 50 успішних проєктів. Пишіть нам — оцінимо ваш проєкт за 1 робочий день. Замовте розробку парсера під ключ — отримайте детальний аналіз ваших джерел уже завтра.