再看Scrapy(1) 基本概念

再看Scrapy(1) 基本概念

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1 准备

安装scrapy：

	国内镜像源(官方的pypi不稳定)安装
	pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple/ scrapy

安装virtualenvwrapper：

下载
	pip3 install virtualenvwrapper

创建目录存放虚拟环境
	mkdir ~/.virtualenvs

配置环境变量
	export WORKON_HOME=~/.virtualenvs
	source /usr/local/python3/bin/virtualenvwrapper.sh

	source ~/.bashrc

2 技术选择与实现(scrapy vs reqeust + beautifulsoup)

不是一个层级的使用

requests + beautifulsoup 是库

scrapy 是框架

性能

在网络请求方面：

	scrapy 基于twisted实现，具有高性能优势 --- 异步IO ；

在数据处理方面：

	scrapy方便扩展，很多内置功能；内置 css，xpath选择器selector非常方便；lxml是c写的 所以更快
		 
	而beautifulsoup 是 python写的，会慢一点

3 爬虫的应用

1 .搜索引擎 --- 百度，goole(所有互联网的信息) ，垂直领域的搜索引擎(汽车，娱乐信息)

2  推荐引擎 --- 今日头条，数据推送

3  机器学习的样本

4  数据分析 ---金融，舆情分析

4 网页分类

静态网页 --- 类似静态博客系统，没有数据库操作

动态网页 --- 淘宝，信息更新(动态加载)

webservice（restapi） ajax + rest api

5 爬虫的常用策略

网站的 url 连接一般是 树形的结构(分层结构,不同的路由)，而且网站的url 可能是环路，需要去重

（1）深度优先算法 和 实现 (scrapy默认使用)

	递归实现

	def depth_tree(tree_node):
		if tree_node is not None:
			if tree_node._left is not None:
				return depth_tree(tree_node._left)
			if tree_node._right is not None:
			    return depth_tree(tree_node._right)


    递归层数太多---会有栈溢出的问题

（2）广度优先算法 和 实现

队列实现

def level_queue(root):
	if root is None:
		return 

	my_queue = []
	node =root

	my_queue.append(node)

	while my_queue:
		node = my_queue.pop(0)
		if node.lchild is not None:
			my_queue.append(node.lchild)

		if node.rchild is not None:
			my_queue.append(node.rchild)