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前言
本来以为第二篇没了，就把写了一部分的移到第一篇末尾了，所以已收藏第一篇的小伙伴可以也可以再翻翻看，是关于ts视频拼接的。
没想到，是我的路子窄了。
今天我打开了我的关注栏，从里面手动爬取了所有有爬虫专栏的博客，分析他们博客中我没见过或者不会或者需要会的知识点，整理一波走起。
时间戳
来自我的老朋友“不温不火”的一篇博客，不知道他那篇写时间戳干嘛，但是我觉得这个不错，因为之前写翻译软件的时候有被时间戳卡住过。当时没太在意，因为有个大佬的教程很快帮我解决了问题，项目催的又紧，就直接交了，没再去研究这个。
既然“冤家路窄”，这次就把它办了。
先介绍一个时间戳转换的网站，不知道什么是时间戳的小伙伴可以自己去玩一玩，网站上也有简单介绍多种语言的时间戳处理办法：
时间戳转换网站
这里我们只讲Python。
爬虫中时间戳常见场景
时间戳作为一种简单加密手段，你说会出现在什么场景？
js加密就不说了，我说过的，js加密能渲染我就渲染，不能渲染的我就请人来。
大多数的网站的验证码url地址是加上了一个时间戳的
我们可以拿到验证码就很简单了, Python生成一个时间戳 + 部分url的值 = 验证码图片的url地址
时间戳如何转换
import time
time.time()
将字符串的时间转为时间戳
import time
str_time = "2021-4-01 17:16:10"
# 将时间字符串转成时间数组
# 第一个参数就是时间字符串; 第二个就是转换的一些字符串
time_array = time.strptime(str_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 转换为时间戳
time_stamp = time.mktime(time_array) # 可以转化为int类型
字符串格式更改
"2021-4-01 17:16:10" 改为 "2021/4/01 17:16:10"
# 先转换为时间数组
import time
str_time = "2021-4-01 17:16:10"
time_array = time.strptime(str_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
other_way_time = time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S", time_array)
时间戳转换为指定日期
time_stamp = 1861700872
# 使用localtime()转换为时间数组,在格式化自己想要的格式
import time
time_array = time.localtime(time_stamp)
other_way_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_array)
import datetime
time_stamp = 1861700872
datetime_array = datetime.datetime.utcfromtimestamp(time_stamp)
other_way_time = datetime_array.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
获取三天前的时间
import time
import datetime
# 先获得时间数组格式的日期
three_day_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=3))
# 转换为时间戳
time_stamp = int(time.mktime(three_day_ago.timetuple()))
# 转换为其他形式的字符串
other_way_time = three_day_ago.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
毫秒级时间戳的 13位整数
int(time.time() * 1000)
就喜欢这种有经验的博主写的博客，一篇文章有多少内容在目录直接一目了然，不关注他难不成来关注我？
不温不火
url去重
昨天有个小伙伴问我怎么给url去重，我说用缓存会自动去重，那是个办法，今天又学到另一个办法，后期我其比对一下哪个方法会比较好。
from pybloom_live import ScalableBloomFilter # 用于URL去重的
#使用ScalableBloomFilter模块，对获取的URL进行去重处理
urlbloomfilter=ScalableBloomFilter(initial_capacity=100, error_rate=0.001, mode=ScalableBloomFilter.LARGE_SET_GROWTH)
···伪代码···
# 查重，从new中提取URL，并利用ScalableBloomFilter查重
if new["url"] not in urlbloomfilter:
urlbloomfilter.add(new["url"]) #将爬取过的URL放入urlbloomfilter中
try:
dosomething
except Exception as e:
error_url.add(new["url"]) #将未能正常爬取的URL存入到集合error_url中
看名字就知道这是一个布隆过滤器，bloomfilter：是一个通过多哈希函数映射到一张表的数据结构，能够快速的判断一个元素在一个集合内是否存在，具有很好的空间和时间效率。（典型例子，爬虫url去重）
讲真的，我不是很明白，布隆过滤器不是用来判断某个元素不存在吗？
它说存在那不一定存在，它说不存在那肯定是不存在的。
所以布隆过滤器什么时候能用来去重了？
后来，经过我多方查证，说是：很可能存在，所以就当做是存在，好的。毕竟那点误判率在大数据面前，不重要。
网页请求的背后流程
再怎么说，目前我还是个做后端的，所以对这个流程还是比较感兴趣的。
第一步：网络浏览器通过本地或者远程DNS，获取域名对应的IP地址
第二步：根据获取的IP地址与访问内容封装HTTP请求
第三步：浏览器发送HTTP请求
第四步：服务器接收信息，根据HTTP内容寻找web资源
第五步：服务器创建HTTP请求并封装
第六步：服务器将HTTP响应返回到客户端浏览器
第七步：浏览器解析，渲染服务器返回得资源，显示给用户
HTTP
HTTP请求过程
HTTP请求
HTTP响应
HTTP方法
HTTP头
HTTP请求的一般流程：
HTTP请求(Request)：
HTTP响应(Response)：
GET和POST：
GET 方法会将需要的参数附在 URL 的后面（是 URL 的一部分，即包含在 Request Line 中），以 “?” 分隔 URL和参数，多个参数之间用 “&” 连接。
豆瓣阅读的 URL 为 https://read.douban.com/?dcn=entry&dcs=book-nav&dcm=douban ，其中包含了3个 key-value 参数。服务器会根据这些参数对用户所请求的资源进行筛选和过滤。尽管 RFC2616 没有对 URL 的长度进行限制，但通常服务器或浏览器都会限制 URL 的长度，如 Chrome 的 URL 长度不能超过 8KB。所以，如果要向服务器发送大量的数据 POST 是更好的选择。
另外，为了保证客户端和服务器之间的一致性，RFC2616 规定 URL 中只能使用 ASCII 中的可见字符, 所以如果 URL 中包含了中文等非 ASCII 字符, 就要对 URL 进行编码。通常采用的编码方式是百分号编码，即用 ‘%’ 分隔十六进制的 UTF-8 编码。
与 GET 方法不同，POST 方法是将数据放在消息体中，并用 Content-Type 标明采用的是何种格式。不过，RFC2616 并没有规定消息体的格式，实际上，开发者完全可以开发自己的传输格式，只要保证客户端和服务器之间能正确解析即可。另外，通过 POST 传递的数据，不会被浏览器缓存，所以 POST 方法要比 GET 方法的安全性高一点。因为这些原因，现行的网站大多都采用 POST 方法实现注册、登录等交互功能。
再了解Cookie
Cookie，有时也用其复数形式Cookies，指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而存储在用户本地终端上的数据(通常经过加密)。
由于HTTP是一种无状态的协议，服务器但从网络连接上不能知道客户身份。如果想要知道客户身份，这是就需要一张通行证，每人一个，无论谁访问都必须携带自己的通行证。这样服务器就能通过通行证来确定客户身份，这就是Cookie的工作原理。
客户端发送一个http请求到服务器端，如果是登录操作则携带我们的用户名和密码。
服务器端验证后发送一个http响应到客户端，其中包含Set-Cookie头部。
客户端发送一个http请求到服务器端，其中包含Cookie。
服务器端发送一个http响应到客户端。
看了一个连目录都不做的人，看着就难受，取关了。
字体加密的破解太高级了，等下次机缘吧。
Xpath小补充
今天群里有个小伙伴问我说Xpath怎么按行提取，说的意思不是很明白，我们估计是这两种情况：
一种是这样的：
es = el.xpath('./h1 |./h2 |./h3 |./h4 |./h5 |./h6 |./p |./p/mark |./p/span/span/span/span[2]//span/span[2]'
'|./p/strong |./p/em |./ul//li |./ol//li |./ul//li |./blockquote/p |./pre/code |./p/code '
'|./div/table/thead/tr//th |./div/table/tbody/tr//td |./hr |./p/img |./p/a')
要抓取很多种不同的标签，但是有要保持标签内容的原有排序，可以使用这种方式，将所有的标签用 “|” 的方式进行并列。
另一种情况是这样的：
（这是一个爬取票房数据库的示例，里面采用了二次Xpath的方式）
import requests
from lxml import etree
def get_html(url,times):
'''
这是一个用户获取网页源数据的函数
:param url: 目标网址
:param times: 递归执行次数
:return: 如果有，就返回网页数据，如果没有，返回None
'''
try:
res = requests.get(url = url,headers = {
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:87.0) Gecko/20100101 Firefox/87.0"
}) #带上请求头，获取数据
if res.status_code>=200 and res.status_code<=300: #两百打头的标识符标识网页可以被获取
return res
else:
return None
except Exception as e:
print(e) # 显示报错原因（可以考虑这里写入日志）
if times>0:
get_html(url,times-1) # 递归执行
def get_data(html_data, Xpath_path):
'''
这是一个从网页源数据中抓取所需数据的函数
:param html_data:网页源数据 (单条数据)
:param Xpath_path: Xpath寻址方法
:return: 存储结果的列表
'''
data = html_data.content
data = data.decode().replace("<!--", "").replace("-->", "") # 删除数据中的注释
tree = etree.HTML(data) # 创建element对象
el_list = tree.xpath(Xpath_path)
return el_list
res = get_html('http://58921.com/alltime?page=1',2)
print(res.content)
el_list = get_data(res,'//*[@id="content"]/div[3]//tr')
for el in el_list:
e = el.xpath('.//text() | .//@href')
print(e)
哇哦，刚刚发现一个爬虫博主有几百篇爬虫。。。
太多了吧，下次再说吧。。。
