【爬虫开发】爬虫从0到1全知识md笔记第:requests模块,知识点:【附代码文档】

爬虫开发从0到1全知识教程完整教程(附代码资料)主要内容讲述:爬虫课程概要,爬虫基础爬虫概述,爬虫的分类,http协议复习。requests模块,requests模块1. requests模块介绍,2. response响应对象,3. requests模块发送请求,4. requests模块发送post请求,5. 利用requests.session进行状态保持。数据提取概要,数据提取概述1. 响应内容的分类,2. 认识xml以及和html的区别,1. jsonpath模块的使用场景,2. jsonpath模块的使用方法,3. jsonpath练习,1. 了解 lxml模块和xpath语法。Selenium课程概要selenium的介绍,selenium提取数据。Selenium课程概要,反爬与反反爬selenium的其它使用方法。反爬与反反爬常见的反爬手段和解决思路。反爬与反反爬验证码处理,chrome浏览器使用方法介绍。反爬与反反爬,Mongodb数据库JS的解析,介绍,内容,mongodb文档,Mongodb的介绍和安装,小结。Mongodb数据库介绍,内容,mongodb文档,mongodb的简单使用,小结,Mongodb的的增删改查。Mongodb数据库介绍,内容,mongodb文档,mongodb的聚合操作,2 mongodb的常用管道和表达式,Mongodb的索引操作。Mongodb数据库,scrapy爬虫框架介绍,内容,mongodb文档,mongodb和python交互,小结,介绍。scrapy爬虫框架,scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy的入门使用,小结,介绍。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy管道的使用,小结,scrapy的crawlspider爬虫。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy中间件的使用,小结,scrapy_redis概念作用和流程。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫,小结,scrapy_splash组件的使用。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy的日志信息与配置,小结,scrapyd部署scrapy项目。利用appium抓取app中的信息,利用appium抓取app中的信息介绍,内容,appium环境安装,介绍,内容,利用appium自动控制移动设备并提取数据。appium环境安装,Mongodb的介绍和安装,小结。scrapy的概念和流程 ,小结,selenium的介绍,常见的反爬手段和解决思路。数据提取概述1. 响应内容的分类,2. 认识xml以及和html的区别,爬虫概述,http协议复习。mongodb的简单使用,小结,scrapy的入门使用,小结。selenium提取数据,利用appium自动控制移动设备并提取数据。验证码处理。数据提取-jsonpath模块1. jsonpath模块的使用场景,2. jsonpath模块的使用方法,3. jsonpath练习,chrome浏览器使用方法介绍,Mongodb的的增删改查,小结。scrapy数据建模与请求,小结,selenium的其它使用方法。数据提取-lxml模块1. 了解 lxml模块和xpath语法,2. 谷歌浏览器xpath helper插件的安装和使用,3. xpath的节点关系,4. xpath语法-基础节点选择语法,5. xpath语法-节点修饰语法,6. xpath语法-其他常用节点选择语法。JS的解析,mongodb的聚合操作,2 mongodb的常用管道和表达式。scrapy模拟登陆,小结,Mongodb的索引操作,小结,scrapy管道的使用,小结。Mongodb的权限管理,小结,scrapy中间件的使用,小结。mongodb和python交互,小结,scrapy_redis概念作用和流程,小结,scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫,小结。scrapy_splash组件的使用,小结,scrapy的日志信息与配置,小结。scrapyd部署scrapy项目,13.Gerapy,13.Gerapy。1.2.1-简单的代码实现,目标urlscrapy的crawlspider爬虫。

全套笔记资料代码移步: 前往gitee仓库查看

感兴趣的小伙伴可以自取哦,欢迎大家点赞转发~


全套教程部分目录:


部分文件图片:

requests模块

本阶段课程主要学习requests这个http模块,该模块主要用于发送请求获取响应,该模块有很多的替代模块,比如说urllib模块,但是在工作中用的最多的还是requests模块,requests的代码简洁易懂,相对于臃肿的urllib模块,使用requests编写的爬虫代码将会更少,而且实现某一功能将会简单。因此建议大家掌握该模块的使用

requests模块

知识点:
  • 掌握 headers参数的使用
  • 掌握 发送带参数的请求
  • 掌握 headers中携带cookie
  • 掌握 cookies参数的使用
  • 掌握 cookieJar的转换方法
  • 掌握 超时参数timeout的使用
  • 掌握 ip参数proxies的使用
  • 掌握 使用verify参数忽略CA证书
  • 掌握 requests模块发送post请求
  • 掌握 利用requests.session进行状态保持

前面我们了解了爬虫的基础知识,接下来我们来学习如何在代码中实现我们的爬虫

1. requests模块介绍

requests文档[

1.1 requests模块的作用:

  • 发送http请求,获取响应数据

1.2 requests模块是一个第三方模块,需要在你的python(虚拟)环境中额外安装

  • pip/pip3 install requests

1.3 requests模块发送get请求

  1. 需求:通过requests向百度首页发送请求,获取该页面的源码

  2. 运行下面的代码,观察打印输出的结果

  
  
# 1.2.1-简单的代码实现
  
  
import requests 

  
  
# 目标url
  
  
url = ' 

  
  
# 向目标url发送get请求
  
  
response = requests.get(url)

  
  
# 打印响应内容
  
  
print(response.text)

知识点:掌握 requests模块发送get请求

2. response响应对象

观察上边代码运行结果发现,有好多乱码;这是因为编解码使用的字符集不同早造成的;我们尝试使用下边的办法来解决中文乱码问题

  
  
# 1.2.2-response.content
  
  
import requests 

  
  
# 目标url
  
  
url = ' 

  
  
# 向目标url发送get请求
  
  
response = requests.get(url)

  
  
# 打印响应内容
  
  
  
  
# print(response.text)
  
  
print(response.content.decode()) # 注意这里!
  1. response.text是requests模块按照chardet模块推测出的编码字符集进行解码的结果
  2. 网络传输的字符串都是bytes类型的,所以response.text = response.content.decode(‘推测出的编码字符集’)
  3. 我们可以在网页源码中搜索charset,尝试参考该编码字符集,注意存在不准确的情况

2.1 response.text 和response.content的区别:

  • response.text

    • 类型:str
    • 解码类型: requests模块自动根据HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测,推测的文本编码
  • response.content

    • 类型:bytes
    • 解码类型: 没有指定

知识点:掌握 response.text和response.content的区别

2.2 通过对response.content进行decode,来解决中文乱码

  • response.content.decode() 默认utf-8

  • response.content.decode("GBK")

  • 常见的编码字符集

    • utf-8
    • gbk
    • gb2312
    • ascii (读音:阿斯克码)
    • iso-8859-1

知识点:掌握 利用decode函数对requests.content解决中文乱码

2.3 response响应对象的其它常用属性或方法

response = requests.get(url)中response是发送请求获取的响应对象;response响应对象中除了text、content获取响应内容以外还有其它常用的属性或方法:

  • response.url响应的url;有时候响应的url和请求的url并不一致
  • response.status_code 响应状态码
  • response.request.headers 响应对应的请求头
  • response.headers 响应头
  • response.request._cookies 响应对应请求的cookie;返回cookieJar类型
  • response.cookies 响应的cookie(经过了set-cookie动作;返回cookieJar类型
  • response.json()自动将json字符串类型的响应内容转换为python对象(dict or list)
  
  
# 1.2.3-response其它常用属性
  
  
import requests

  
  
# 目标url
  
  
url = '

  
  
# 向目标url发送get请求
  
  
response = requests.get(url)

  
  
# 打印响应内容
  
  
  
  
# print(response.text)
  
  
  
  
# print(response.content.decode())             # 注意这里!
  
  
print(response.url)                            # 打印响应的url
print(response.status_code)                    # 打印响应的状态码
print(response.request.headers)                # 打印响应对象的请求头
print(response.headers)                        # 打印响应头
print(response.request._cookies)            # 打印请求携带的cookies
print(response.cookies)                        # 打印响应中携带的cookies

知识点:掌握 response响应对象的其它常用属性

3. requests模块发送请求

3.1 发送带header的请求

我们先写一个获取百度首页的代码

import requests

url = '

response = requests.get(url)

print(response.content.decode())

  
  
# 打印响应对应请求的请求头信息
  
  
print(response.request.headers)
3.1.1 思考
  1. 对比浏览器上百度首页的网页源码和代码中的百度首页的源码,有什么不同?

    • 查看网页源码的方法:

      • 右键-查看网页源代码 或
      • 右键-检查
  2. 对比对应url的响应内容和代码中的百度首页的源码,有什么不同?

    • 查看对应url的响应内容的方法:

      1. 右键-检查
      2. 点击 Net work
      3. 勾选 Preserve log
      4. 刷新页面
      5. 查看Name一栏下和浏览器地址栏相同的url的Response
  3. 代码中的百度首页的源码非常少,为什么?

    • 需要我们带上请求头信息

    回顾爬虫的概念,模拟浏览器,欺骗服务器,获取和浏览器一致的内容

    • 请求头中有很多字段,其中User-Agent字段必不可少,表示客户端的操作系统以及浏览器的信息
3.1.2 携带请求头发送请求的方法

requests.get(url, headers=headers)

  • headers参数接收字典形式的请求头
  • 请求头字段名作为key,字段对应的值作为value
3.1.3 完成代码实现

从浏览器中复制User-Agent,构造headers字典;完成下面的代码后,运行代码查看结果

import requests

url = '

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}

  
  
# 在请求头中带上User-Agent,模拟浏览器发送请求
  
  
response = requests.get(url, headers=headers) 

print(response.content)

  
  
# 打印请求头信息
  
  
print(response.request.headers)

知识点:掌握 headers参数的使用

3.2 发送带参数的请求

我们在使用百度搜索的时候经常发现url地址中会有一个 ?,那么该问号后边的就是请求参数,又叫做查询字符串

3.2.1 在url携带参数

直接对含有参数的url发起请求

import requests

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}

url = '

response = requests.get(url, headers=headers)
3.2.2 通过params携带参数字典

​ 1.构建请求参数字典

​ 2.向接口发送请求的时候带上参数字典,参数字典设置给params

import requests

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}

  
  
# 这是目标url
  
  
  
  
# url = '
  
  

  
  
# 最后有没有问号结果都一样
  
  
url = '

  
  
# 请求参数是一个字典 即wd=python
  
  
kw = {'wd': 'python'}

  
  
# 带上请求参数发起请求,获取响应
  
  
response = requests.get(url, headers=headers, params=kw)

print(response.content)

知识点:掌握发送带参数的请求的方法

3.3 在headers参数中携带cookie

网站经常利用请求头中的Cookie字段来做用户访问状态的保持,那么我们可以在headers参数中添加Cookie,模拟普通用户的请求。我们以github登陆为例:

3.3.1 github登陆抓包分析
  1. 打开浏览器,右键-检查,点击Net work,勾选Preserve log
  2. 访问github登陆的url地址 `
  3. 输入账号密码点击登陆后,访问一个需要登陆后才能获取正确内容的url,比如点击右上角的Your profile访问`
  4. 确定url之后,再确定发送该请求所需要的请求头信息中的User-Agent和Cookie

requests-3-2-1-4

3.3.2 完成代码
  • 从浏览器中复制User-Agent和Cookie
  • 浏览器中的请求头字段和值与headers参数中必须一致
  • headers请求参数字典中的Cookie键对应的值是字符串
import requests

url = '

  
  
# 构造请求头字典
  
  
headers = {
    # 从浏览器中复制过来的User-Agent
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',
    # 从浏览器中复制过来的Cookie
    'Cookie': 'xxx这里是复制过来的cookie字符串'
}

  
  
# 请求头参数字典中携带cookie字符串
  
  
resp = requests.get(url, headers=headers)

print(resp.text)
3.3.3 运行代码验证结果

在打印的输出结果中搜索title,html中的标题文本内容如果是你的github账号,则成功利用headers参数携带cookie,获取登陆后才能访问的页面

requests-3-2-3


知识点:掌握 headers中携带cookie

3.4 cookies参数的使用

上一小节我们在headers参数中携带cookie,也可以使用专门的cookies参数

  1. cookies参数的形式:字典

cookies = {"cookie的name":"cookie的value"}

  • 该字典对应请求头中Cookie字符串,以分号、空格分割每一对字典键值对
  • 等号左边的是一个cookie的name,对应cookies字典的key
  • 等号右边对应cookies字典的value
  1. cookies参数的使用方法

response = requests.get(url, cookies)

  1. 将cookie字符串转换为cookies参数所需的字典:

cookies_dict = {cookie.split('=')[0]:cookie.split('=')[-1] for cookie in cookies_str.split('; ')}

  1. 注意:cookie一般是有过期时间的,一旦过期需要重新获取
import requests

url = '

  
  
# 构造请求头字典
  
  
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'
}
  
  
# 构造cookies字典
  
  
cookies_str = '从浏览器中copy过来的cookies字符串'

cookies_dict = {cookie.split('=')[0]:cookie.split('=')[-1] for cookie in cookies_str.split('; ')}

  
  
# 请求头参数字典中携带cookie字符串
  
  
resp = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies_dict)

print(resp.text)

知识点:掌握 cookies参数的使用

3.5 cookieJar对象转换为cookies字典的方法

使用requests获取的resposne对象,具有cookies属性。该属性值是一个cookieJar类型,包含了对方服务器设置在本地的cookie。我们如何将其转换为cookies字典呢?

  1. 转换方法

cookies_dict = requests.utils.dict_from_cookiejar(response.cookies)

  1. 其中response.cookies返回的就是cookieJar类型的对象

  2. requests.utils.dict_from_cookiejar函数返回cookies字典


知识点:掌握 cookieJar的转换方法

3.6 超时参数timeout的使用

在平时网上冲浪的过程中,我们经常会遇到网络波动,这个时候,一个请求等了很久可能任然没有结果。

在爬虫中,一个请求很久没有结果,就会让整个项目的效率变得非常低,这个时候我们就需要对请求进行强制要求,让他必须在特定的时间内返回结果,否则就报错。

  1. 超时参数timeout的使用方法

response = requests.get(url, timeout=3)

  1. timeout=3表示:发送请求后,3秒钟内返回响应,否则就抛出异常
import requests


url = '
response = requests.get(url, timeout=3)     # 设置超时时间

知识点:掌握 超时参数timeout的使用

3.7 了解以及proxy参数的使用

proxy参数通过指定ip,让ip对应的正向服务器转发我们发送的请求,那么我们首先来了解一下ip以及服务器

3.7.1 理解使用的过程
  1. ip是一个ip,指向的是一个服务器
  2. 服务器能够帮我们向目标服务器转发请求

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

3.7.2 正向和反向的区别

前边提到proxy参数指定的ip指向的是正向的服务器,那么相应的就有反向服务器;现在来了解一下正向服务器和反向服务器的区别

  1. 从发送请求的一方的角度,来区分正向或反向

  2. 为浏览器或客户端(发送请求的一方)转发请求的,叫做正向

    • 浏览器知道最终处理请求的服务器的真实ip地址,例如VPN
  3. 不为浏览器或客户端(发送请求的一方)转发请求、而是为最终处理请求的服务器转发请求的,叫做反向

    • 浏览器不知道服务器的真实地址,例如nginx
3.7.3 ip(服务器)的分类
  1. 根据ip的匿名程度,IP可以分为下面三类:

    • 透明(Transparent Proxy):透明虽然可以直接“隐藏”你的IP地址,但是还是可以查到你是谁。目标服务器接收到的请求头如下:

REMOTE_ADDR = Proxy IP
HTTP_VIA = Proxy IP
HTTP_X_FORWARDED_FOR = Your IP




* 匿名(Anonymous Proxy):使用匿名,别人只能知道你用了,无法知道你是谁。目标服务器接收到的请求头如下:

```python
REMOTE_ADDR = proxy IP
HTTP_VIA = proxy IP
HTTP_X_FORWARDED_FOR = proxy IP
  • 高匿(Elite proxy或High Anonymity Proxy):高匿让别人根本无法发现你是在用,所以是最好的选择。毫无疑问使用高匿效果最好。目标服务器接收到的请求头如下:
REMOTE_ADDR = Proxy IP
HTTP_VIA = not determined
HTTP_X_FORWARDED_FOR = not determined
  1. 根据网站所使用的协议不同,需要使用相应协议的服务。从服务请求使用的协议可以分为:

    • http:目标url为http协议

    • https:目标url为https协议

    • socks隧道(例如socks5)等:

      1. socks 只是简单地传递数据包,不关心是何种应用协议(FTP、HTTP和HTTPS等)。
      2. socks 比http、https耗时少。
      3. socks 可以转发http和https的请求
3.7.4 proxies参数的使用

为了让服务器以为不是同一个客户端在请求;为了防止频繁向一个域名发送请求被封ip,所以我们需要使用ip;那么我们接下来要学习requests模块是如何使用ip的

  • 用法:
response = requests.get(url, proxies=proxies)
  • proxies的形式:字典

  • 例如:

proxies = { 
    "http": " 
    "https": " 
}
  • 注意:如果proxies字典中包含有多个键值对,发送请求时将按照url地址的协议来选择使用相应的ip

知识点:掌握 ip参数proxies的使用

3.8 使用verify参数忽略CA证书

在使用浏览器上网的时候,有时能够看到下面的提示(2018年10月之前的12306网站):

12306ssl错误

  • 原因:该网站的CA证书没有经过【受信任的根证书颁发机构】的认证
  • **[关于CA证书以及受信任的根证书颁发机构点击了解更多](
3.8.1 运行代码查看代码中向不安全的链接发起请求的效果

运行下面的代码将会抛出包含ssl.CertificateError ...字样的异常

import requests
url = "
response = requests.get(url)
3.8.2 解决方案

为了在代码中能够正常的请求,我们使用verify=False参数,此时requests模块发送请求将不做CA证书的验证:verify参数能够忽略CA证书的认证

import requests
url = " 
response = requests.get(url,verify=False)

知识点:掌握 使用verify参数忽略CA证书

4. requests模块发送post请求

思考:哪些地方我们会用到POST请求?

  1. 登录注册( 在web工程师看来POST 比 GET 更安全,url地址中不会暴露用户的账号密码等信息)
  2. 需要传输大文本内容的时候( POST 请求对数据长度没有要求)

所以同样的,我们的爬虫也需要在这两个地方回去模拟浏览器发送post请求

4.1 requests发送post请求的方法

  • response = requests.post(url, data)

  • data参数接收一个字典

  • requests模块发送post请求函数的其它参数和发送get请求的参数完全一致

4.2 POST请求练习

下面面我们通过金山翻译的例子看看post请求如何使用:

  1. 地址:[
思路分析
  1. 抓包确定请求的url地址

  1. 确定请求的参数

  1. 确定返回数据的位置

  1. 模拟浏览器获取数据
4.2.3 抓包分析的结论
  1. url地址:`

  2. 请求方法:POST

  3. 请求所需参数:

data = {
    'f': 'auto', # 表示被翻译的语言是自动识别
    't': 'auto', # 表示翻译后的语言是自动识别
    'w': '人生苦短' # 要翻译的中文字符串
}
  1. pc端User-Agent:

Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36

4.2.4 代码实现

了解requests模块发送post请求的方法,以及分析过移动端的百度翻译之后,我们来完成代码

import requests
import json


class King(object):

    def __init__(self, word):
        self.url = "
        self.word = word
        self.headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36"
        }
        self.post_data = {
            "f": "auto",
            "t": "auto",
            "w": self.word
        }

    def get_data(self):
        response = requests.post(self.url, headers=self.headers, data=self.post_data)
        # 默认返回bytes类型,除非确定外部调用使用str才进行解码操作
        return response.content

    def parse_data(self, data):

        # 将json数据转换成python字典
        dict_data = json.loads(data)

        # 从字典中抽取翻译结果
        try:
            print(dict_data['content']['out'])
        except:
            print(dict_data['content']['word_mean'][0])

    def run(self):
        # url
        # headers
        # post——data
        # 发送请求
        data = self.get_data()
        # 解析
        self.parse_data(data)

if __name__ == '__main__':
    # king = King("人生苦短,及时行乐")
    king = King("China")
    king.run()
    # python标准库有很多有用的方法,每天看一个标准库的使用

知识点:掌握 requests模块发送post请求

5. 利用requests.session进行状态保持

requests模块中的Session类能够自动处理发送请求获取响应过程中产生的cookie,进而达到状态保持的目的。接下来我们就来学习它

5.1 requests.session的作用以及应用场景

  • requests.session的作用

    • 自动处理cookie,即 下一次请求会带上前一次的cookie
  • requests.session的应用场景

    • 自动处理连续的多次请求过程中产生的cookie

5.2 requests.session使用方法

session实例在请求了一个网站后,对方服务器设置在本地的cookie会保存在session中,下一次再使用session请求对方服务器的时候,会带上前一次的cookie

session = requests.session() # 实例化session对象
response = session.get(url, headers, ...)
response = session.post(url, data, ...)
  • session对象发送get或post请求的参数,与requests模块发送请求的参数完全一致

5.3 课堂测试

使用requests.session来完成github登陆,并获取需要登陆后才能访问的页面

5.3.1 提示
  1. 对github登陆以及访问登陆后才能访问的页面的整个完成过程进行抓包

  2. 确定登陆请求的url地址、请求方法和所需的请求参数

    • 部分请求参数在别的url对应的响应内容中,可以使用re模块获取
  3. 确定登陆后才能访问的页面的的url地址和请求方法

  4. 利用requests.session完成代码

5.3.2 参考代码
import requests
import re


  
  
# 构造请求头字典
  
  
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',
}

  
  
# 实例化session对象
  
  
session = requests.session()

  
  
# 访问登陆页获取登陆请求所需参数
  
  
response = session.get(' headers=headers)
authenticity_token = re.search('name="authenticity_token" value="(.*?)" />', response.text).group(1) # 使用正则获取登陆请求所需参数

  
  
# 构造登陆请求参数字典
  
  
data = {
    'commit': 'Sign in', # 固定值
    'utf8': '✓', # 固定值
    'authenticity_token': authenticity_token, # 该参数在登陆页的响应内容中
    'login': input('输入github账号:'),
    'password': input('输入github账号:')
}

  
  
# 发送登陆请求(无需关注本次请求的响应)
  
  
session.post(' headers=headers, data=data)

  
  
# 打印需要登陆后才能访问的页面
  
  
response = session.get(' headers=headers)
print(response.text)

知识点:掌握 利用requests.session进行状态保持

未完待续, 同学们请等待下一期

全套笔记资料代码移步: 前往gitee仓库查看

感兴趣的小伙伴可以自取哦,欢迎大家点赞转发~

上一篇:Game Audio Programming


下一篇:Spring Boot事件监听机制:原理、实践与优化之道