scrapy架构介绍、scrapy解析数据、scrapy解析数据、持久化方案、全站爬取cnblogs文章、爬虫和下载中间件、加代理，cookie，header，加入selenium

# 1 selenium
	-登录cnblogs，拿到cookie，再打开cnblogs，写入cookie，它就是登录状态
    
    -半自动点赞---》selenium生成的cookie，给requests用
    	-selenium操作浏览器，速度慢
        -requests速度快
        
    -动作链
    -自动登录12306
# 2 打码平台
	-帮我们破解验证码---》超级鹰，云打码
    -验证码图片，发送给破解平台，把结果给你，你输入进去
    -获取到验证码图片
    	-1 截图
        -2 如果图片用base64编码的，直接保存到本地即可
        
        
    -使用打码平台，登录打码平台
    
    
# 3 xpath的使用
	- /
    - //
    -.
    -..
    -标签名字
    -@属性名

    
# 4 scrapy框架
	

0 scrapy架构介绍

# 引擎(EGINE)
引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。

# 调度器(SCHEDULER)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

# 下载器(DOWLOADER)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的

# 爬虫(SPIDERS)--->在这里写代码
SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求

# 项目管道(ITEM PIPLINES)
在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作

# 下载器中间件(Downloader Middlewares)

位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用来处理从EGINE传到DOWLOADER的请求request，已经从DOWNLOADER传到EGINE的响应response，你可用该中间件做以下几件事：设置请求头，设置cookie，使用代理，集成selenium

# 爬虫中间件(Spider Middlewares)
位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作是处理SPIDERS的输入（即responses）和输出（即requests）

0.1 scrapy的一些命令

# 安装完成后，会有scrapy的可执行文件

# 创建项目
	scrapy startproject 项目名字  # 跟创建django一样，pycharm能直接创建django
    
    
# 创建爬虫
	scrapy genspider 名字 域名   # 创建爬虫  django的创建app
    
# pycharm打开scrapy的项目


# 运行爬虫
	scrapy crawl 爬虫名字
    
# 想点击绿色箭头运行爬虫
	新建一个run.py,写入，以后右键执行即可
    from scrapy.cmdline import execute
    execute(['scrapy','crawl','cnblogs','--nolog'])
    
    
    
# 补充：爬虫协议
 http://www.cnblogs.com/robots.txt

0.2 scrapy项目目录结构

firstscrapy 						# 项目名
    firstscrapy            # 文件夹名字，核心代码，都在这里面
    	spiders            # 爬虫的文件，里面有所有的爬虫
        	__init__.py
        	baidu.py      # 百度爬虫 
        	cnblogs.py    #cnblogs爬虫
        items.py # 有很多模型类---》以后存储的数据，都做成模型类的对象，等同于django的models.py
        middlewares.py # 中间件：爬虫中间件，下载中间件都写在这里面
        pipelines.py   #项目管道---》以后写持久化，都在这里面写
        run.py         # 自己写的，运行爬虫
        settings.py    # 配置文件  django的配置文件
   scrapy.cfg          # 项目上线用的，不需要关注

1 scrapy解析数据

1 response对象有css方法和xpath方法
	-css中写css选择器
    -xpath中写xpath选择
2 重点1：
	-xpath取文本内容
	'.//a[contains(@class,"link-title")]/text()'
    -xpath取属性
    './/a[contains(@class,"link-title")]/@href'
    -css取文本
    'a.link-title::text'
    -css取属性
    'img.image-scale::attr(src)'
3 重点2：
	.extract_first()  取一个
    .extract()        取所有
    

解析cnblosg

    # def parse(self, response):
    #     # 解析数据 css解析
    #     article_list = response.css('article.post-item')
    #     for article in article_list:
    #         title = article.css('div.post-item-text>a::text').extract_first()
    #         author_img = article.css('div.post-item-text img::attr(src)').extract_first()
    #         author_name = article.css('footer span::text').extract_first()
    #         desc_old = article.css('p.post-item-summary::text').extract()
    #         desc = desc_old[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
    #         if not desc:
    #             desc = desc_old[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
    #         url=article.css('div.post-item-text>a::attr(href)').extract_first()
    #         # 文章真正的内容，没拿到，它不在这个页面中，它在下一个页面中
    #         print(title)
    #         print(author_img)
    #         print(author_name)
    #         print(desc)
    #         print(url)

    def parse(self, response):
        # 解析数据 css解析
        article_list = response.xpath('//*[@id="post_list"]/article')
        # article_list = response.xpath('//article[contains(@class,"post-item")]')
        for article in article_list:
            title = article.xpath('.//div/a/text()').extract_first()
            author_img = article.xpath('.//div//img/@src').extract_first()
            author_name = article.xpath('.//footer//span/text()').extract_first()
            desc_old = article.xpath('.//p/text()').extract()
            desc = desc_old[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
            if not desc:
                desc = desc_old[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
            url = article.xpath('.//div/a/@href').extract_first()
            # 文章真正的内容，没拿到，它不在这个页面中，它在下一个页面中
            print(title)
            print(author_img)
            print(author_name)
            print(desc)
            print(url)

2 settings相关配置，提高爬取效率

# scrapy 项目有项目自己的配置文件，还有内置的

2.1 基础的一些

#1 了解
BOT_NAME = "firstscrapy"  #项目名字，整个爬虫名字
#2 爬虫存放位置    了解
SPIDER_MODULES = ["firstscrapy.spiders"]
NEWSPIDER_MODULE = "firstscrapy.spiders"

#3  记住 是否遵循爬虫协议，一般都设为False
ROBOTSTXT_OBEY = False
# 4 记住
USER_AGENT = "firstscrapy (+http://www.yourdomain.com)"
#5  记住  日志级别
LOG_LEVEL='ERROR'

#6   记住 DEFAULT_REQUEST_HEADERS 默认请求头
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
   'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
   'Accept-Language': 'en',
}

#7 记住 后面学  SPIDER_MIDDLEWARES 爬虫中间件
SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'cnblogs.middlewares.CnblogsSpiderMiddleware': 543,
}
#8 后面学 DOWNLOADER_MIDDLEWARES  下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'cnblogs.middlewares.CnblogsDownloaderMiddleware': 543,
}

#9 后面学 ITEM_PIPELINES 持久化配置
ITEM_PIPELINES = {
    'cnblogs.pipelines.CnblogsPipeline': 300,
}

2.2 增加爬虫的爬取效率

#1 增加并发：默认16
默认scrapy开启的并发线程为32个，可以适当进行增加。在settings配置文件中修改
CONCURRENT_REQUESTS = 100
值为100,并发设置成了为100。
#2 降低日志级别：
在运行scrapy时，会有大量日志信息的输出，为了减少CPU的使用率。可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可。在配置文件中编写：
LOG_LEVEL = 'INFO'
# 3 禁止cookie：
如果不是真的需要cookie，则在scrapy爬取数据时可以禁止cookie从而减少CPU的使用率，提升爬取效率。在配置文件中编写：
COOKIES_ENABLED = False
# 4 禁止重试：
对失败的HTTP进行重新请求（重试）会减慢爬取速度，因此可以禁止重试。在配置文件中编写：
RETRY_ENABLED = False
# 5 减少下载超时：
如果对一个非常慢的链接进行爬取，减少下载超时可以能让卡住的链接快速被放弃，从而提升效率。在配置文件中进行编写：
DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s

3 持久化方案

# 方式一：（parse必须有return值，必须是列表套字典形式--->使用命令，可以保存到json格式中，csv中。。。）
scrapy crawl cnblogs -o cnbogs.json

# 方式二：我们用的，使用pipline存储---》可以存到多个位置
	-第一步：在item.py中写一个类
        class FirstscrapyItem(scrapy.Item):
            title = scrapy.Field()
            author_img = scrapy.Field()
            author_name = scrapy.Field()
            desc = scrapy.Field()
            url = scrapy.Field()
            # 博客文章内容，但是暂时没有
            content = scrapy.Field()
            
    -第二步：在pipline.py中写代码，写一个类：open_spide,close_spider，process_item
    	-open_spide：开启爬虫会触发
    	-close_spider：爬完会触发
        -process_ite:每次要保存一个对象会触发
        class FirstscrapyFilePipeline:
            def open_spider(self, spider):
                print('我开了')
                self.f=open('a.txt','w',encoding='utf-8')
            def close_spider(self, spider):
                print('我关了')
                self.f.close()
            # 这个很重要
            def process_item(self, item, spider):
                self.f.write(item['title']+'\n')
                return item
    -第三步：配置文件配置
    	ITEM_PIPELINES = {
           "firstscrapy.pipelines.FirstscrapyFilePipeline": 300,  # 数字越小，优先级越高
        }
        
    -第四步：在解析方法parse中yield item对象
    

4 全站爬取cnblogs文章

4.1 request和response对象传递参数

# Request创建：在parse中，for循环中，创建Request对象时，传入meta
	yield Request(url=url, callback=self.detail_parse,meta={'item':item})
    
# Response对象：detail_parse中，通过response取出meta取出item，把文章详情写入
	yield item

4.2 解析下一页并继续爬取

import scrapy
from bs4 import BeautifulSoup
from firstscrapy.items import FirstscrapyItem
from scrapy.http.request import Request

class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
    name = "cnblogs"
    allowed_domains = ["www.cnblogs.com"]
    start_urls = ["http://www.cnblogs.com/"]

    # 解析出下一页地址，继续爬取
    def parse(self, response):
        article_list = response.xpath('//*[@id="post_list"]/article')
        # article_list = response.xpath('//article[contains(@class,"post-item")]')
        # l=[]
        for article in article_list:
            item = FirstscrapyItem()
            title = article.xpath('.//div/a/text()').extract_first()
            item['title'] = title
            author_img = article.xpath('.//div//img/@src').extract_first()
            item['author_img'] = author_img
            author_name = article.xpath('.//footer//span/text()').extract_first()
            item['author_name'] = author_name
            desc_old = article.xpath('.//p/text()').extract()
            desc = desc_old[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
            if not desc:
                desc = desc_old[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
            item['desc'] = desc
            url = article.xpath('.//div/a/@href').extract_first()
            item['url'] = url
            # print(title)
            # yield item对象 不完整，缺文章的content，而文章的content在下一个页面中,而此处要yield一个Request对象
            # yield item
            yield Request(url=url,callback=self.parser_detail,meta={'item':item}) # 爬完后执行的解析方法


        next='https://www.cnblogs.com'+response.css('div.pager>a:last-child::attr(href)').extract_first()
        print(next) # 继续爬取
        yield Request(url=next,callback=self.parse)



    # 解析详情的方法
    def parser_detail(self,response):
        # print(response.status)
        # 解析出文章内容
        content=response.css('#cnblogs_post_body').extract_first()
        # print(str(content))
        # 如何放到item中
        item=response.meta.get('item')
        if content:
            item['content']=content
        else:
            item['content'] = '没查到'
        yield item

5 爬虫和下载中间件

6 加代理，cookie，header，加入selenium

6.1 加代理

6.2 加cookie,修改请求头，随机生成UserAgent

6.3 集成selenium

#1  面试官要看你项目
	- 编码水平
    - 公司的看不了，给他看的，全是个人项目
    - 公司项目看不了，签了保密协议
    
    
#2  数据库如何处理的？
	-云数据库：阿里云数据库，花钱，买服务---》账号和密码---》公司不需要自己搭建mysql
    	-mysql
        -redis
        -mongodb
    -自己的数据库，部署在云服务器上的数据库，是你自己的
    
    
# 3 你用过什么云产品？
	- 阿里云的ecs，服务器
    - 阿里云的oss ，对象存储
    - 云短信
    - 七牛云 文件存储
    
    
# 4 看看你的数据库
	-配置文件 dev.py  连的是本地127.0.0.1
    -你们上线怎么弄
    	-我不知道，就是给我一个地址，端口，用户名密码
        
    - 上线的数据库服务和项目服务 是在同一台及其上吗？

# 5 celery用过
	定时任务
    定时
    异步任务
    
    
    
# 6 多线程用过
	-用过
    -怎么用的？两种方式
    	-类实例化得到对象Thread类 传入target 任务函数，对象.start
        -写一个类，继承Thread，重写run方法，写任务  类实例化得到对象  对象.start
    -如果io密集型，用多线程，计算密集型用多进程 ---》只针对于cpython
    
    
# 7 mysql 用过，索引你知道吗？
	唯一索引和联合索引有什么区别
    
    
#8 1千万w，性别字段(男女)，查询时候，这个字段要不要加索引
	-因为它就两种状态，建立索引是没用的，即便建立索引，也不会走
    
    


# 9 实现踢下线
	-session机制---》表中把它那条记录删除
    -token机制----》
    	-下线人id----》放个位置
        -进入到认证类中---》

# 10 实现黑名单功能
	-建立个黑名单表
    	-id  用户id ，ip，时间。。。

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