1. 技术可行性
动态图片生成：通过编程接口（API）或脚本，可以将实时价格数据自动生成图片。例如，使用Python的`matplotlib`或`Pillow`库，结合价格数据源（如Excel、数据库或网页爬虫），实现自动生成图片并覆盖旧文件。
在线工具：部分数据可视化工具（如Google Sheets + Screenshot自动化）可以定期导出最新表格为图片，但需要手动或半自动操作。
2. 数据来源的实时性
依赖数据更新频率：如果价格数据源（如代购平台、供应商后台）本身支持实时接口（API），则可以实现秒级更新；若依赖人工录入或手动抓取，则实时性受限。
案例：例如，若代购平台提供价格API，可通过脚本每5分钟拉取数据并生成新图片，上传至云存储（如阿里云OSS）并替换网页链接，实现“伪实时”更新。
3. 用户端展示限制
图片静态性：传统图片一旦生成即为固定文件，需依赖外部系统更新。若在网页或APP内展示，需通过“版本号控制”（如在图片URL后添加`?v=0`）强制客户端刷新缓存。
替代方案：建议使用嵌入式网页或动态表格（如Google Sheets公开链接），直接展示实时数据，避免依赖图片更新。
4. 实际操作建议
低成本方案：人工监控价格变化，每天定时更新图片（如早晚各一次），通过网盘链接或聊天机器人推送。
自动化方案（需技术基础）：
使用爬虫抓取代购平台价格（需注意反爬虫政策）。
通过Python + Selenium自动化截图，保存为图片并上传。
部署至服务器定时运行（如每小时一次）。
平衡方案：使用RPA工具（如影刀、uibot）模拟人工操作，半自动更新图片。
5. 注意事项
平台合规性：确保代购平台允许数据抓取或截图，避免账号风险。
用户体验：频繁更新的图片可能导致用户需要反复刷新页面，建议搭配文字提示（如“最后更新于XX:XX”）。
完全实时（秒级）的图片更新需较高技术投入，但可通过自动化工具实现每小时/每天的准实时更新。若需更高效率，建议放弃纯图片形式，改用网页嵌入式动态数据（如HTML表格）。
