Day05回顾
1、json模块
  1、json.loads()
    json格式(对象、数组) -> Python格式(字典、列表)
  2、json.dumps()
    Python格式(字典、列表、元组) -> json格式(对象、数组)
2、Ajax动态加载
  1、F12 -> Query String Data
  2、params={QueryString中一堆的查询参数}
  3、URL地址 ：F12抓到的GET地址
3、selenium+phantomjs
  1、phantomjs : *面浏览器(在内存中执行页面加载)
  2、使用步骤
    1、导入模块
      from selenium import webdriver
    2、创建浏览器对象
      driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='')
    3、发请求,获取页面信息
      driver.get(url)
    4、查找节点位置
      text = driver.find_element_by_class_name("")
    5、发送文字
      text.send_keys("")
    6、点击
      button = driver.find_element_by_id("")
      button.click()
    7、关闭
      driver.quit()
3、常用方法
  1、driver.get(url)
  2、driver.page_source
  3、driver.page_source.find("字符串")
    -1 ：没有找到,失败
  4、driver.find_element_by_id("")
  5、driver.find_element_by_name("")
  6、driver.find_element_by_class_name("")
  7、driver.find_enlement_by_xpath("")
  8、对象名.send_keys("")
  9、对象名.click()
  10、对象名.text
  11、driver.quit()
5、selenium+chromedriver
  1、下载对应版本的安装包
  2、如何设置*面模式
    option = webdriver.ChromeOpitons()
    option.set_headless()
    option.add_argument('windows-size=1920x3000')
    
    driver = webdriver.Chrome(options=option)
    driver.get(url)
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Day06笔记
1、京东商品抓取案例
  见 ：01_京东商品抓取(执行JS脚本).py
  1、目标
    商品名称、商品价格、评论数量、商家名称
  2、xpath匹配每个商品的节点对象
    //div[@id="J_goodsList"]//li
  3、关于下一页
    下一页按钮(能点)   : class的值为pn-next
    下一页按钮(不能点) : class的值为pn-next disabled
2、多线程爬虫
  1、进程
    1、系统中正在运行的一个应用程序
    2、1个CPU核心1次只能执行1个进程,其他进程都属于非运行状态
    3、N个CPU核心可同时执行N个任务
  2、线程
    1、进程中包含的执行单元,1个进程可包含多个线程
    2、线程使用所属进程空间(1次只能执行1个线程,阻塞)
  3、GIL ：全局解释锁
    执行通行证,仅此1个,谁拿到了通行证谁执行,否则等
  4、应用场景
    1、多进程 ：大量的密集计算
    2、多线程 ：I/O操作密集
      爬虫 ：网络I/O密集
      写文件 ：本地磁盘I/O
  5、百思不得其姐多线程案例
    1、网址 ：http://www.budejie.com/1
    2、目标 ：段子内容
    3、xpath表达式
      //div[@class="j-r-list-c-desc"]/a/text()
    4、知识点
      1、队列(from queue import Queue)
        put()
    get()
    Queue.empty() ：是否为空
    Queue.join()  ：如果队列为空,执行其他程序
      2、线程(import threading)
        threading.Thread(target=......)
    5、代码实现
3、BeautifulSoup解析
  1、定义 ：HTML或XML的解析器,依赖于lxml
  2、安装 ：python -m pip install beautifulsoup4
     导入 ：from bs4 import BeautifulSoup
  3、使用流程
    1、导模块 ：from bs4 import BeautifulSoup
    2、创建解析对象
      soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
    3、查找节点对象
      r_list = soup.find_all("div",attrs={"class":"test"})
  4、见示例代码
  5、BeautifulSoup支持的解析库
    1、lxml ：soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
      速度快,文档容错能力强
    2、html.parser ：Python标准库
      都一般
    3、xml
      速度快,文档容错能力强
  6、节点选择器
    1、选择节点并获取内容
      节点对象.节点名.string
  7、find_all() ：返回列表
    r_list = soup.find_all("节点名",attrs={"":""})
4、Scrapy框架
  1、定义
    异步处理框架,可配置和可扩展程度非常高,Python中使用最广泛的爬虫框架
  2、安装(Ubuntu)
    1、安装依赖库
      sudo apt-get install python3-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev
    2、安装Scrapy
      sudo pip3 install Scrapy
    3、验证 
      >>>import scrapy
    4、创建项目出现警告解决方案
      1、scrary startproject AAA
        "Warning : .... Cannot import OpenTpye ...."
        因为 pyasn1 版本过低,将其升级即可
        sudo pip3 install pyasn1 --upgrade
5、Scrapy框架五大组件
  1、引擎(Engine) ：整个框架的核心
  2、调度器(Scheduler)：接受从引擎发过来的URL,入队列
  3、下载器(Downloader)：获取网页源码,返给爬虫程序
  4、下载器中间件(Downloader Middlewares)
     蜘蛛中间件(Spider Middlewares)
  5、项目管道(Item Pipeline) ：数据处理
6、Scrapy框架详细抓取流程
7、制作Scrapy爬虫项目的步骤
  1、新建项目
    scrapy startproject 项目名
  2、明确目标(items.py)
  3、制作爬虫程序
    进入到spiders文件夹中,执行：
    scrapy genspider 文件名 "域名" 
  4、处理数据(pipelines.py)
  5、配置settings.py
  6、运行爬虫程序
    scrapy crawl 爬虫名
8、scrapy项目结构
  Baidu
  ├── Baidu ：项目目录
  │   ├── __init__.py
  │   ├── items.py       ：定义爬取数据结构
  │   ├── middlewares.py ：下载器中间件和蜘蛛中间件
  │   ├── pipelines.py   ：管道文件,处理数据
  │   ├── settings.py    ：项目全局配置
  │   └── spiders        ：文件夹,存放爬虫程序
  │       ├── baiduspider.py ：爬虫程序/spider
  │       ├── __init__.py
  │       
  └── scrapy.cfg ：项目基本配置文件,不用改
9、文件配置详解
  1、settings.py
    USER_AGENT = 'Baidu (+http://www.yourdomain.com)'

    # 是否遵循robots协议,改为False
    ROBOTSTXT_OBEY = False

    # 最大并发量,默认为16个
    CONCURRENT_REQUESTS = 6

    # 下载延迟时间
    DOWNLOAD_DELAY = 1
  
    # 请求报头
    DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
      'User-Agent':'Mozilla/5.0',
      'Accept':     'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
      'Accept-Language': 'en',
    }

    # 下载器中间件
    DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
       'Baidu.middlewares.BaiduDownloaderMiddleware': 543,
    }
    
    # 项目管道,处理数据
    ITEM_PIPELINES = {
       'Baidu.pipelines.BaiduPipelineMySQL': 300,
       'Baidu.pipelines.BaiduPipelineMongo': 200,
    }
10、项目 ：抓取百度首页源码,存到 百度.html中
  1、scrapy startproject Baidu
  2、cd Baidu/Baidu
  3、subl items.py(此步不用操作)
  4、cd spiders
  5、scrapy genspider baidu "www.baidu.com"
  6、subl baidu.py
    # 爬虫名
    # 域名        : 重点检查
    # start_urls  : 重点检查

    def parse(self,respose):
        with open("百度.html","w") as f:
        f.write(response.text)
  7、cd ../
  8、subl settings.py
    1、把robots改为False
    2、添加User-Agent
      DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
        'User-Agent','Mozilla/5.0',
    ... ...
      }
  9、cd spiders 运行 scrapy crawl baidu