1. Fiddler 设置

这是使用 fiddler 进行手机 app 的抓包，也可以使用 Charles，burpSuite 等。。。

电脑安装 Fiddler，
手机和安装 fiddler 的电脑处于同一个网络里，否则手机不能把 HTTP 发送到 Fiddler 的机器上来。

配置 Fiddler，允许"远程连接"。用 Fiddler 对 Android 应用进行抓包

启动Fiddler，打开菜单栏中的 Tools > Fiddler Options，打开“Fiddler Options”对话框。

在Fiddler Options”对话框切换到“Connections”选项卡，然后勾选“Allow romote computers to connect”后面的复选框，然后点击“OK”按钮。

在本机命令行输入：ipconfig，找到本机的 ip 地址。

2. 移动设备设置

2.1. 安卓手机设置

Android 设备上的代理服务器设置“”

打开 android 设备的 “设置”->“WLAN”，找到你要连接的网络，在上面长按，然后选择“修改网络”，弹出网络设置对话框，在接下来弹出的对话框中，勾选“显示高级选项”。在接下来显示的页面中，点击“代理”，选择“手动”。然后在“代理服务器主机名”后面的输入框输入电脑的ip地址，在“代理服务器端口”后面的输入框输入8888，然后点击“保存”按钮。

代理服务器主机名设为 PC 的 IP，代理服务器端口设为Fiddler上配置的端口8888，点"保存"。

然后启动 android 设备中的浏览器，访问百度的首页，在 fiddler 中可以看到完成的请求和响应数据。

2.2. IOS 应用进行抓包

打开 IPhone，找到网络连接，打开 HTTP 代理，输入 Fiddler 所在机器的 IP 地址(比如:192.168.1.104) 以及 Fiddler 的端口号8888

2.3 安装证书、捕获 HTTPS

只能捕获 HTTP，而不能捕获 HTTPS 的解决办法：

为了让 Fiddler 能捕获 HTTPS 请求，需要在安卓设备或者苹果设备上安装证书

IOS 设备步骤：

首先要知道 Fiddler 所在的机器的 IP 地址：假如我安装了 Fiddle r的机器的IP地址是:192.168.1.104
打开IPhone 的Safari, 访问 http://192.168.0.52:8888，点"FiddlerRoot certificate" 然后安装证书

过证书校验

上面的设置还不能抓像招商银行、支付宝等 APP的 https 包，因为这些 APP 对 https 证书进行了校验，还需要将 Fiddler 代理服务器的证书导到 Android 设备上才能抓这些 APP 的包

导入的过程:

打开浏览器，在地址栏中输入代理服务器的IP和端口，会看到一个Fiddler提供的页面：

点击页面中的 “FiddlerRootcertificate” 链接，接着系统会弹出对话框：

输入一个证书名称，然后直接点“确定”就好了。

注意：用完了，记得把 IPhone 上的 Fiddle r代理关闭，以免 IPhone 上不了网。

也可以使用模拟器，例如：雷电、夜神、蓝叠等等。。

3. 斗鱼app、妹子图app

斗鱼官网：https://www.douyu.com/ 斗鱼 app 下载：https://www.douyu.com/client?tab=client#mobile

可以到 妹子图官网 下载 妹子图app

创建项目 'douyu'

scrapy startproject douyu

树形图展示项目

cd douyu/
tree

Sublime 打开项目

subl .

生成采集模块 spider

使用 genspider 在当前项目中创建 spider。语法: scrapy genspider [-t template] <name> <domain>

$ scrapy genspider -l
Available templates:basiccrawlcsvfeedxmlfeed$ scrapy genspider -d basic
import scrapyclass $classname(scrapy.Spider):name = "$name"allowed_domains = ["$domain"]start_urls = ('http://www.$domain/',)def parse(self, response):pass$ scrapy genspider -t basic example example.com
Created spider 'example' using template 'basic' in module:mybot.spiders.example

创建：

scrapy genspider douyu_spider douyucdn.cn

编辑项目

item.py

import scrapyclass DouyuItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:data = scrapy.Field()image_path = scrapy.Field()pass

setting.py

设置 USER_AGENT

USER_AGENT = 'DYZB/2.271 (iPhone; iOS 9.3.2; Scale/3.00)'

douyu_spider.py

# -*- coding: utf-8 -*-import json
import scrapyclass DouYuSpider(scrapy.spiders.Spider):name = 'douyu_spider'allowed_domains = ["douyucdn.cn"]'''添加内容'''offset = 0start_urls = [f'http://capi.douyucdn.cn/api/v1/getVerticalRoom?limit=20&offset={offset}']def parse(self, response):"""添加内容"""data = json.loads(response.body)['data']if not data:returnfor it in data:# item = DouyuItem()item = dict()item['image_url'] = it['vertical_src']item['data'] = it# yield itemprint(item)self.offset += 20yield scrapy.Request(f'http://capi.douyucdn.cn/api/v1/getVerticalRoom?limit=20&offset={self.offset}',callback=self.parse)if __name__ == '__main__':from scrapy import cmdlinecmdline.execute('scrapy crawl douyu_spider'.split())pass

pipeline.py

文件系统存储: 文件以它们URL的 SHA1 hash 作为文件名

sha1sum sha1sum对文件进行唯一较验的hash算法，

用法: sha1sum [OPTION] [FILE]... 参数： -b, --binary 二进制模式读取 -c, --check 根据sha1 num检查文件 -t, --text 文本模式读取（默认）

举例：

f51be4189cce876f3b1bbc1afb38cbd2af62d46b  scrapy.cfg

{ 'image_path': 'full/9fdfb243d22ad5e85b51e295fa60e97e6f2159b2.jpg', 'image_url': u'http://staticlive.douyucdn.cn/upload/appCovers/845876/20160816/c4eea823766e2e5e018eee6563e4c420_big.jpg' }

测试：

sudo vi test.txt
拷贝内容
http://staticlive.douyucdn.cn/upload/appCovers/845876/20160816/c4eea823766e2e5e018eee6563e4c420_big.jpg
sha1sum test.txt 
9fdfb243d22ad5e85b51e295fa60e97e6f2159b2 test.txt

参考文档：http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/media-pipeline.html

下面是你可以在定制的图片管道里重写的方法：

class scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline ( ImagesPipeline 是 FilesPipeline 的扩展 )

get_media_requests(item, info)
管道会得到文件的 URL 并从项目中下载。需要重写 get_media_requests() 方法，
并对各个图片 URL 返回一个 Request。（ Must return a Request for each image URL. ）
```
def get_media_requests(self, item, info):for image_url in item['image_urls']:yield scrapy.Request(image_url)
```

item_completed(results, item, info)

当它们完成下载后，结果将以2-元素的元组列表形式传送到item_completed() 方法 results 参数: 每个元组包含 (success, file_info_or_error):

success 是一个布尔值，当图片成功下载时为 True，因为某个原因下载失败为False
file_info_or_error 是一个包含下列关键字的字典（如果成功为 True）或者出问题时为Twisted Failure
- url - 文件下载的url。这是从 get_media_requests() 方法返回请求的url。
- path - 图片存储的路径
- checksum - 图片内容的 MD5 hash
下面是 item_completed(results, items, info)中 results 参数的一个典型值:

[(True,
{'checksum': '2b00042f7481c7b056c4b410d28f33cf','path': 'full/0a79c461a4062ac383dc4fade7bc09f1384a3910.jpg','url': 'http://staticlive.douyucdn.cn/upload/appCovers/420134/20160807/f18f869128d038407742a7c533070daf_big.jpg'}),
(False,
Failure(...))]

默认 get_media_requests() 方法返回 None ，这意味着项目中没有文件可下载。

item_completed(results, items, info)

当图片请求完成时（要么完成下载，要么因为某种原因下载失败）,该方法将被调用
item_completed() 方法需要返回一个输出，其将被送到随后的项目管道阶段，因此你需要返回（或者丢弃）项目
举例：
其中我们将下载的图片路径（传入到results中）存储到file_paths 项目组中，如果其中没有图片，我们将丢弃项目:

from scrapy.exceptions import DropItemdef item_completed(self, results, item, info):image_paths  = [x['path'] for ok, x in results if ok]'''image_paths=s[]for ok, x in results:if ok:image_paths.append(x['path'])return image_paths'''if not image_paths :raise DropItem("Item contains no images")item['image_paths'] = image_pathsreturn item

默认情况下，item_completed()方法返回项目

定制图片管道:

下面是项目图片管道

import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.exceptions import DropItemclass ImagesPipeline(ImagesPipeline):def get_media_requests(self, item, info):image_url = item['image_url']yield scrapy.Request(image_url)def item_completed(self, results, item, info):image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]if not image_paths:raise DropItem("Item contains no images")item['image_path'] = image_paths[0]return item

启用pipelines

设置图片下载位置

是定义在 IMAGES_STORE 设置里的文件夹

IMAGES_STORE = '/home/python/project/douyu/photos'

启用PIPELINES：设置item后处理模块

ITEM_PIPELINES = {
'douyu.pipelines.ImagesPipeline': 300,
}

运行爬虫

scrapy runspider douyu/spiders/douyu_spider.py
或者是 scrapy crawl douyu_spider

项目还缺什么？ item 存储、pipeline.py 编写

import json
import codecsclass JsonWriterPipeline(object):def __init__(self):self.file = codecs.open('items.json', 'w', encoding='utf-8')def process_item(self, item, spider):line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"self.file.write(line)return itemdef spider_closed(self, spider):self.file.close()

启用 JsonWriterPipeline 编写

ITEM_PIPELINES = {'douyu.pipelines.ImagesPipeline': 300,'douyu.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,
}

再次运行

 scrapy crawl douyu_spider

美团 App 热门商圈团购采集 (1)

环境：针对美团版本5.4

在 tutorial 项目下，新建一个 spider

scrapy genspider -t basic Meituan_City meituan.com

编辑items.py

class MeituanCity(Item):
data = Field()

编辑 Meituan_City.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import json
from tutorial.items import MeituanCityclass MeituanCitySpider(scrapy.Spider):name = "Meituan_City"allowed_domains = ["meituan.com"]start_urls = ('http://api.mobile.meituan.com/group/v1/city/list?show=all',)def parse(self, response):data = json.loads(response.body)for item in data['data']:cityId = item['id']# http://api.mobile.meituan.com/group/v2/area/list?cityId=42&spatialFields=centerurl = 'http://api.meituan.com/group/v2/area/list?cityId=%s&spatialFields=center' % cityIdprint urlyield scrapy.Request(url,callback=self.Parse_Geo,meta={'item': item})breakdef Parse_Geo(self, response):print response.urldata = json.loads(response.body)metaitem = response.meta['item']# 商区信息subareasinfo = dict()if 'data' in data:if 'subareasinfo' in data['data']:for item in data['data']['subareasinfo']:subareasinfo[item['id']] = itemif 'data' in data:if 'areasinfo' in data['data']:for line in data['data']['areasinfo']:# 行政区districtName = line['name']districtId = line['id']for tmp in line['subareas']:# 商圈信息area = subareasinfo[tmp]center = area['center']center = center.replace('POINT(', '').replace(')', '').split()if len(center) > 1:lat = center[1]lng = center[0]longitude = Nonelatitude = Nonetry:longitude = str(int(float(lng) * 1000000))latitude = str(int(float(lat) * 1000000))except:passItem = MeituanCity()Item['data'] =dict()geoItem=Item['data'] # 城市信息geoItem['cityid'] = metaitem['id']geoItem['cityname'] = metaitem['name']# 行政区geoItem['districtId'] = districtIdgeoItem['districtName'] = districtName# 商圈geoItem['SubAreaId'] = area['id']geoItem['secondArea'] = area['name']# 经纬度geoItem['longitude'] = longitudegeoItem['latitude'] = latitudeyield Item

此时运行：

scrapy runspider tutorial/spiders/Meituan_City.py

美团 App 热门商圈团购采集 (2)

把上节内容生成的城市信息 items.json改成city_items.json 作为第二部分爬虫的启动数据

添加items.py

class MeituanItem(Item):data = Field()

创建模板：

scrapy genspider -t basic Meituan_meishi meituan.com

添加以下代码到Meituan_meishi.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import codecs
import json
from tutorial.items import MeituanItem
import reclass MeituanMeishiSpider(scrapy.Spider):'''美食团购页面信息采集'''name = "Meituan_meishi"allowed_domains = ["meituan.com"]'''start_urls = ('http://www.meituan.com/',)'''offset = 0def start_requests(self):file = codecs.open('city_items.json', 'r', encoding='utf-8')for line in file:item = json.loads(line)cityid = item['data']['cityid']latitude = item['data']['latitude']longitude= item['data']['longitude']lat = round(float(latitude), 6)lng= round(float(longitude), 6)url = 'http://api.mobile.meituan.com/group/v4/deal/select/city/42/cate/1?sort=defaults&mypos='+ str(lat) +'%2C'+ str(lng) +'&offset=0&limit=15'yield scrapy.Request(url,callback=self.parse)breakfile.close()def parse(self, response):'''数据存储以及翻页操作'''item = MeituanItem()data = json.loads(response.body)item['data']=dict()item['data'] = datayield itemoffset = re.search('offset=(\d+)',response.request.url).group(1)url = re.sub('offset=\d+','offset='+str(int(offset)+15),response.request.url)yield scrapy.Request(url,callback=self.parse)

运行：scrapy runspider tutorial/spiders/Meituan_meishi.py

采集方案策略设计

首先大的地方，我们想抓取某个数据源，我们要知道大概有哪些路径可以获取到数据源，基本上无外乎三种：

PC端网站
针对移动设备响应式设计的网站（也就是很多人说的 H5, 虽然不一定是H5）；
移动 App

原则是能抓移动App的，最好抓移动App，如果有针对移动设备优化的网站，就抓针对移动设备优化的网站，最后考虑PC网站。因为移动 App 基本都是 API 很简单，而移动设备访问优化的网站一般来讲都是结构简单清晰的 HTML，而 PC 网站自然是最复杂的了；针对 PC 端网站和移动网站的做法一样，分析思路可以一起讲，移动App单独分析。

网站类型的分析

首先是网站类的，使用的工具就是 Chrome，建议用 Chrome 的隐身模式，分析时不用频繁清除 cookie，直接关闭窗口就可以了。

具体操作步骤如下：

输入网址后，先不要回车确认，右键选择审查元素，然后点击网络，记得要勾上preserve log选项，因为如果出现上面提到过的重定向跳转，之前的请求全部都会被清掉，影响分析，尤其是重定向时还加上了Cookie；
接下来观察网络请求列表，资源文件，例如css，图片基本都可以忽略，第一个请求肯定就是该链接的内容本身，所以查看源码，确认页面上需要抓取的内容是不是在HTML标签里面，很简单的方法，找到自己要找的内容，看到父节点，然后再看源代码里面该父节点里面有没有内容，如果没有，那么一定是异步请求，如果是非异步请求，直接抓该链接就可以了。分析异步请求，按照网络列表，略过资源文件，然后点击各个请求，观察是否在返回时包含想要的内容，有几个方法：
内容比较有特点，例如人的属性信息，物品的价格，或者微博列表等内容，直接观察可以判断是不是该异步请求；
知道异步加载的内容节点或者父节点的class或者id的名称，找到js代码，阅读代码得到异步请求；确认异步请求之后，就是要分析异步请求了，简单的，直接请求异步请求，能得到数据，但是有时候异步请求会有限制，所以现在分析限制从何而来。

针对分析对请求的限制，思路是逆序方法。

先找到最后一个得到内容的请求，然后观察headers，先看post数据或者url的某个参数是不是都是已知数据，或者有意义数据，如果发现不确定的先带上，只是更改某个关键字段，例如page，count看结果是不是会正常，如果不正常，比如多了个token，或者某个字段明显被加密，例如用户名密码，那么接下来就要看JS的代码，看到底是哪个函数进行了加密，一般会是原生JS代码加密，那么看到代码，直接加密就行，如果是类似RSA加密，那么就要看公钥是从何而来，如果是请求得到的，那么就要往上分析请求，另外如果是发现请求headers里面有陌生字段，或者有Cookie也要往上看请求，Cookie在哪一步设置的；
接下来找到刚刚那个请求未知来源的信息，例如Cookie或者某个加密需要的公钥等等，看看上面某个请求是不是已经包含，依次类推。

App 的分析

App 类使用的工具是 Fidder，手机和电脑在一个局域网内，先用 Fidde r配置好端口，然后手机设置代理，ip 为电脑的 ip，端口为设置的端口，然后如果手机上请求网络内容时，Fidder 会显示相应地请求，那么就 ok 了，分析的大体逻辑基本一致，限制会相对少很多，但是也有几种情况需要注意：

加密，App有时候也有一些加密的字段，这个时候,一般来讲都会进行反编译进行分析，找到对应的代码片段，逆推出加密方法；
gzip压缩或者base64编码，base64编码的辨别度较高，有时候数据被gzip压缩了，不过Charles都是有自动解密的；
https证书，有的https请求会验证证书, Fidder提供了证书，可以在官网找到，手机访问，然后信任添加就可以。

爬虫搜索策略

在爬虫系统中，待抓取 URL 队列是很重要的一部分。待抓取 URL 队列中的 URL 以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些 URL 排列顺序的方法，叫做抓取策略。

1、深度优先搜索策略（顺藤摸瓜）(Depth-First Search)

即图的深度优先遍历算法。网络爬虫会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。

2、广度（宽度）优先搜索策略（Breadth First Search）

宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。

有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。

广度优先搜索和深度优先搜索

深度优先搜索算法涉及的是堆栈

广度优先搜索涉及的是队列。

堆栈(stacks)具有后进先出(last in first out，LIFO)的特征

队列(queue)是一种具有先进先出(first in first out，LIFO)特征的线性数据结构

Scrapy是以广度优先还是深度优先进行爬取的呢？

默认情况下，Scrapy使用 LIFO 队列来存储等待的请求。简单的说，就是深度优先顺序。深度优先对大多数情况下是更方便的。如果您想以广度优先顺序进行爬取，你可以设置以下的设定:

DEPTH_PRIORITY = 1
SCHEDULER_DISK_QUEUE = 'scrapy.squeue.PickleFifoDiskQueue'
SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = 'scrapy.squeue.FifoMemoryQueue'

二叉树的深度优先遍历与广度优先遍历 [ C++ 实现 ]

深度优先搜索算法（Depth First Search），是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。

当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。

如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。

如右图所示的二叉树：

A 是第一个访问的，然后顺序是 B、D，然后是 E。接着再是 C、F、G。

那么，怎么样才能来保证这个访问的顺序呢？

分析一下，在遍历了根结点后，就开始遍历左子树，最后才是右子树。

因此可以借助堆栈的数据结构，由于堆栈是后进先出的顺序，由此可以先将右子树压栈，然后再对左子树压栈，

这样一来，左子树结点就存在了栈顶上，因此某结点的左子树能在它的右子树遍历之前被遍历。

深度优先遍历代码片段

//深度优先遍历
void depthFirstSearch(Tree root){stack<Node *> nodeStack;  //使用C++的STL标准模板库nodeStack.push(root);Node *node;while(!nodeStack.empty()){node = nodeStack.top();printf(format, node->data);  //遍历根结点nodeStack.pop();if(node->rchild){nodeStack.push(node->rchild);  //先将右子树压栈}if(node->lchild){nodeStack.push(node->lchild);  //再将左子树压栈}}
}

广度优先搜索算法（Breadth First Search），又叫宽度优先搜索，或横向优先搜索。

是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。

如右图所示的二叉树，A 是第一个访问的，然后顺序是 B、C，然后再是 D、E、F、G。

那么，怎样才能来保证这个访问的顺序呢？

借助队列数据结构，由于队列是先进先出的顺序，因此可以先将左子树入队，然后再将右子树入队。

这样一来，左子树结点就存在队头，可以先被访问到。

广度优先遍历代码片段

//广度优先遍历
void breadthFirstSearch(Tree root){queue<Node *> nodeQueue;  //使用C++的STL标准模板库nodeQueue.push(root);Node *node;while(!nodeQueue.empty()){node = nodeQueue.front();nodeQueue.pop();printf(format, node->data);if(node->lchild){nodeQueue.push(node->lchild);  //先将左子树入队}if(node->rchild){nodeQueue.push(node->rchild);  //再将右子树入队}}
}

完整代码:

/*** <!--* File   : binarytree.h* Author : fancy* Email  : fancydeepin@yeah.net* Date   : 2013-02-03* --!>*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <malloc.h>
#include <Stack>
#include <Queue>
using namespace std;
#define Element char
#define format "%c"typedef struct Node {Element data;struct Node *lchild;struct Node *rchild;
} *Tree;int index = 0;  //全局索引变量//二叉树构造器,按先序遍历顺序构造二叉树
//无左子树或右子树用'#'表示
void treeNodeConstructor(Tree &root, Element data[]){Element e = data[index++];if(e == '#'){root = NULL;}else{root = (Node *)malloc(sizeof(Node));root->data = e;treeNodeConstructor(root->lchild, data);  //递归构建左子树treeNodeConstructor(root->rchild, data);  //递归构建右子树}
}//深度优先遍历
void depthFirstSearch(Tree root){stack<Node *> nodeStack;  //使用C++的STL标准模板库nodeStack.push(root);Node *node;while(!nodeStack.empty()){node = nodeStack.top();printf(format, node->data);  //遍历根结点nodeStack.pop();if(node->rchild){nodeStack.push(node->rchild);  //先将右子树压栈}if(node->lchild){nodeStack.push(node->lchild);  //再将左子树压栈}}
}//广度优先遍历
void breadthFirstSearch(Tree root){queue<Node *> nodeQueue;  //使用C++的STL标准模板库nodeQueue.push(root);Node *node;while(!nodeQueue.empty()){node = nodeQueue.front();nodeQueue.pop();printf(format, node->data);if(node->lchild){nodeQueue.push(node->lchild);  //先将左子树入队}if(node->rchild){nodeQueue.push(node->rchild);  //再将右子树入队}}
}/*** <!--* File   : BinaryTreeSearch.h* Author : fancy* Email  : fancydeepin@yeah.net* Date   : 2013-02-03* --!>*/
#include "binarytree.h"int main() {//上图所示的二叉树先序遍历序列,其中用'#'表示结点无左子树或无右子树Element data[15] = {'A', 'B', 'D', '#', '#', 'E', '#', '#', 'C', 'F','#', '#', 'G', '#', '#'};Tree tree;treeNodeConstructor(tree, data);printf("深度优先遍历二叉树结果: ");depthFirstSearch(tree);printf("\n\n广度优先遍历二叉树结果: ");breadthFirstSearch(tree);return 0;}