一，基础
scrapy优势：异步IO，性能强；内置功能丰富（css,xpath）；易扩展
爬虫简要步骤：URL分析，数据爬取分析逻辑开发，数据储存(数据库)，反爬虫策略。
注意事项：注意不要违法（关闭robot协议，不违法）
其他相关知识：virtualenv，正则，编码(ASCII, unicode, UTF-8)
字符串编码知识：
二，xpath
1，xpath语法
respone.xpath返回的是select元素，可以继续使用xpath.
select元素的extract()方法，提取对象的值的数组，由于一般取数组的第一项，故可以使用extract_first()
例子：respone.xpath().extract()[0] <===> respone.xpath().extract_first()
比较：前者需要异常处理（数组为空的情况），后者有默认返回None，所以优先使用后者
- xpath中使用XSLT元素和函数，例如：response.xpath('//h1/text()')，其中text()就是XSLT函数
- 元素有多个class时，仅仅写//span[@class="xxx"]，可能匹配不到，可以写//span[contains(@class, 'xxx')]
-尽量通过class或者id选择元素，不要使用绝对选择，比如/html/body/div[3]/h1/div/span
有的元素是动态JS插入的，绝对选择很容易出错
2，scrapy shell url
测试xpath可以在命令行使用如上命令，比打断点调试快
3，css选择器
例子：response.css('.xxx h1::text').extract()
提取class为xxx的元素中的h1中的文本
还有很多其他尾类选择器，常用的如::attr(href)，获取a标签的href属性
三，url提取
1，运用urllib中的parse
parse.urljoin(baseurl, target):会自动提取baseURL中的域名与target结合
2，scrapy.http中的Request
使用这个Request可以将新获取的url传递给scrapy，参数有url, callback，还可以增加meta，给callback传餐，获取meta参数，使用response.meta['xxx']，或者使用字典的get方法，避免错误
四，items➡️格式化 和 pipeline➡️数据存储
1，item中定义要获取的数据字段，然后在spider中创建item类的实例，并讲相关的值以字典的形式赋值给item实例。
调用yield item实例，这些字段就会在pipeline中处理
2，配置pipeline，以及优先级，越小越先进入pipeline处理
每个pipeline要return item，最后将数据存储到DB，或者使用codecs包，保存到文件
3，item loader
add_css(‘name', '规则')
add_xpath(‘name', '规则')
add_value(‘name', 值)
item_loader.load_item() 解析规则，生成item实例
注意：生成的item实例，每个字段的值都是list，而且没有特异化处理
解决：在 xx = scrapy.field() 中用scrapy.loader.processors中的MapCompose预处理数据，接收多个函数，依次处理
五，模拟登陆
使用requests库和cookie
try
import cookielib
except:
import http.cookiejar as cookie # python3
六，反爬虫
1，UA
不建议使用fake_useragent，不好用
在网上找个UA的list，随机取就好
2，IP代理（通过代理服务器）(西次IP代理)
在中间件：request.meta['proxy'] = '西次的IP代理'
爬取所有高密的IP代理，构造IP代理池
GitHub ---> scrapy proxy 现成的轮子
3，验证码识别 （略过，后面补）
人工打码 && 在线打码
七，动态网站爬取selenium
selenium英文文档
selenium中文文档
其实这一块看文档足够，简单，而且文档比较好
selenium适用于自动化测试，完全满足爬取动态网页，模拟点击，模拟登陆等功能
下载Chromedriver，编写脚本模拟浏览器加载，获取浏览器解析后的代码，即可。
1，常用方法
browser.find_elemnt_by_xxxx() xxx有css,xpath,node,id等等多种方法
browser.find_elemnt_by_xxxx().send_keys() 如果选取的是input，这个方法就是输入值
browser.find_elemnt_by_xxxx().click() 模拟点击
browser.execute_script(‘window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);var a=10;') 运行JS代码，做一些滚动等动作，便于爬取微博这种滚动加载的页面
2，不加载图片
当不需要加载图片时，使用此功能可以提高爬虫速度
这个方法文档中并没有，可以去读源码，结合文档自己分析
from selenium import webdriver
prefs = { "profile.managed_default_content_settings.images":2 }
chrome_opt = webdriver.ChromeOptions()
chrome_opt.add_experimental_option("prefs", prefs)
browser = webdriver.Chrome(executable_path="path", chrome_opt=chrome_opt)
browser.get("url")
3，selenium集成到scrapy
通过scrapy的middleware中的process_request，使request通过selenium的get来请求，最后return 一个scrapy.http中的HtmlResponse即可（scrapy就不会再处理了）
代码如下：通过注释，已经解释了为什么这么写，这么写的好处
class DigeSpiderSpiderMiddleware(object):
# Not all methods need to be defined. If a method is not defined,
# scrapy acts as if the spider middleware does not modify the
# passed objects.
def __init__(self):
# 每个爬虫只开一次浏览器
# 放到spider中，保证了每个 有需要的spider单独开浏览器，不影响其他spider，还可以提高并发效率
self.browser = webdriver.Chrome(executable_path='/Users/chaos/desktop/chromedriver')
# super(DigeSpiderSpiderMiddleware, self).__init__()
dispatcher.connect(self.spider_closed, signals.spider_closed)
def spider_closed(self):
# 通过信号与槽，当spider关闭时，关闭浏览器
self.browser.quit()
class chrome_filter(object):
def process_request(self, request, spider):
if spider.name == 'price_info_spider':
spider.browser.get(request.url)
time.sleep(2)
spider.browser.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);var a=10;') # 向下滚动页面
time.sleep(2)
return HtmlResponse(url=spider.browser.current_url, body=spider.browser.page_source, encoding='utf-8')
有待提升部分：time的sleep降低了scrapy的效率，最好能改写为异步的。这不敷需要重写scrapy的downloader。我暂不考虑
八，redis缓存打造分布式爬虫
原理：使用redis缓存多个服务器爬虫的url去重逻辑和request队列
优势：多个服务器(IP)，速度与安全都极大提升
