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合了一些最新版本的樣式，以微信讀書為標(biāo)本做了Axure原型學(xué)習(xí)，enjoy~
首先要感謝人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家@楊文強(qiáng)Kpaladin 老師，無私奉獻(xiàn)了微信讀書原型教程。楊老師的原文鏈接：http://www.woshipm.com/rp/231529.html
在新手學(xué)習(xí)Axure的這條路上，個(gè)人認(rèn)為一定要選擇一個(gè)簡(jiǎn)單易懂的原型堅(jiān)持練習(xí)，在練習(xí)的過程中遇到的困難再去學(xué)習(xí)，這樣逐步深入會(huì)對(duì)Axure的學(xué)習(xí)有更大的幫助，實(shí)踐出真知嘛。
我做的基本和楊老師的原型一樣，但是結(jié)合了一些最新版本的樣式，由于時(shí)間問題有些界面的改的有些混亂，但畢竟也只是為了學(xué)習(xí)Axure，相同的做法我基本都放棄了。
楊老師在文中寫的教程我就不再寫了，建議大家多多學(xué)習(xí)，然后我選擇幾處做的時(shí)候認(rèn)為不好理解的：
?教程中的內(nèi)容我沒看懂，就用了最笨也最好理解的方式實(shí)現(xiàn)的，將底邊欄每個(gè)模塊轉(zhuǎn)換成動(dòng)態(tài)面板，設(shè)置屬性如有圖即可，右圖我選擇了想法的設(shè)置。
因?yàn)椴磺宄?shí)際的產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)不會(huì)這么做，希望能有高人指點(diǎn)一下這個(gè)切換的做法。
第一步：將需要上下滑動(dòng)的內(nèi)容設(shè)置成動(dòng)態(tài)面板
第二步：放到合適的位置再次轉(zhuǎn)換成動(dòng)態(tài)面板，注意是轉(zhuǎn)換了兩次，區(qū)分為：內(nèi)容展示窗口（第二次轉(zhuǎn)換的動(dòng)態(tài)面板名稱）和內(nèi)容（第一次轉(zhuǎn)換的動(dòng)態(tài)面板名稱）。所以設(shè)置內(nèi)容展示窗口的動(dòng)態(tài)面板大小只是調(diào)整展示窗口的大小。
第三步：設(shè)置局部變量
解釋一下我設(shè)置的內(nèi)容，showyinsi=內(nèi)容展示窗口（動(dòng)態(tài)面板），Daoyan=內(nèi)容（動(dòng)態(tài)面板）
再加一個(gè)左右滑動(dòng)的回彈設(shè)置，同理，只是把Y坐標(biāo)換成X坐標(biāo)就行了。
這其實(shí)是比較常見的動(dòng)態(tài)面板使用，設(shè)置兩層即可。
我不知道有沒有簡(jiǎn)單的做法，這個(gè)挺麻煩的，用一個(gè)圈和一個(gè)條形框組合而成，但是如果熟練使用動(dòng)態(tài)面板的話也是很好實(shí)現(xiàn)的。
和內(nèi)容上下滑動(dòng)回彈一個(gè)原理，但是這次需要將小圓圈和條形框分別轉(zhuǎn)換成動(dòng)態(tài)面板，分別設(shè)置兩層（藍(lán)色和灰色），當(dāng)點(diǎn)擊時(shí)切換效果。
下圖中的設(shè)置僅對(duì)小圈圈（動(dòng)態(tài)面板）設(shè)置。
總結(jié)來說，在學(xué)習(xí)使用的過程中，動(dòng)態(tài)面板的使用非常重要，方便疊加和切換；另外還有熱區(qū)的使用，左右翻頁(yè)和點(diǎn)擊彈出我?guī)缀醵际鞘褂玫臒釁^(qū)點(diǎn)擊實(shí)現(xiàn)的。
以上是作為新手的練習(xí)內(nèi)容，做的不太好，也不太成熟，希望大家多多指正，有問題可以直接留言。
本文由 @四時(shí)佳興 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。
題圖來自 Pixabay，基于 CC0 協(xié)議
假設(shè)我有一個(gè)鞋店，并且想要及時(shí)了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格。我可以每天訪問他們的網(wǎng)站，與我店鋪中鞋子的價(jià)格進(jìn)行對(duì)比。但是，如果我店鋪中的鞋類品種繁多，或是希望能夠更加頻繁地查看價(jià)格變化的話，就需要花費(fèi)大量的時(shí)間，甚至難以實(shí)現(xiàn)。再舉一個(gè)例子，我看中了一雙鞋，想等它促銷時(shí)再購(gòu)買。我可能需要每天訪問這家鞋店的網(wǎng)站來查看這雙鞋是否降價(jià)，也許需要等待幾個(gè)月的時(shí)間，我才能如愿盼到這雙鞋促銷。上述這 兩個(gè)重復(fù)性的手工流程，都可以利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理。
理想狀態(tài)下，網(wǎng)絡(luò)爬蟲并不是必須品，每個(gè)網(wǎng)站都應(yīng)該提供API，以結(jié)構(gòu)化的格式共享它們的數(shù)據(jù)。然而現(xiàn)實(shí)情況中，雖然一些網(wǎng)站已經(jīng)提供了這種API，但是它們通常會(huì)限制可以抓取的數(shù)據(jù)，以及訪問這些數(shù)據(jù)的頻率。另外，對(duì)于網(wǎng)站的開發(fā)者而言，維護(hù)前端界面比維護(hù)后端API接口優(yōu)先級(jí)更高。總之，我們不能僅僅依賴于API去訪問我們所需的在線數(shù)據(jù)，而是應(yīng)該學(xué)習(xí)一些網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲目前還處于早期的蠻荒階段，“允許哪些行為”這種基本秩序還處于建設(shè)之中。從目前的實(shí)踐來看，如果抓取數(shù)據(jù)的行為用于個(gè)人使用，則不存在問題；而如果數(shù)據(jù)用于轉(zhuǎn)載，那么抓取的數(shù)據(jù)類型就非常關(guān)鍵了。
世界各地法院的一些案件可以幫助我們確定哪些網(wǎng)絡(luò)爬蟲行為是允許的。在Feist Publications, Inc.起訴Rural Telephone Service Co.的案件中，美國(guó)聯(lián)邦最高法院裁定抓取并轉(zhuǎn)載真實(shí)數(shù)據(jù)（比如，電話清單）是允許的。而在澳大利亞，Telstra Corporation Limited起訴Phone Directories Company Pty Ltd這一類似案件中，則裁定只有擁有明確作者的數(shù)據(jù)，才可以獲得版權(quán)。此外，在歐盟的ofir.dk起訴home.dk一案中，最終裁定定期抓取和深度鏈接是允許的。
這些案件告訴我們，當(dāng)抓取的數(shù)據(jù)是現(xiàn)實(shí)生活中的真實(shí)數(shù)據(jù)（比如，營(yíng)業(yè)地址、電話清單）時(shí)，是允許轉(zhuǎn)載的。但是，如果是原創(chuàng)數(shù)據(jù)（比如，意見和評(píng)論），通常就會(huì)受到版權(quán)限制，而不能轉(zhuǎn)載。
無論如何，當(dāng)你抓取某個(gè)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)時(shí)，請(qǐng)記住自己是該網(wǎng)站的訪客，應(yīng)當(dāng)約束自己的抓取行為，否則他們可能會(huì)封禁你的IP，甚至采取更進(jìn)一步的法律行動(dòng)。這就要求下載請(qǐng)求的速度需要限定在一個(gè)合理值之內(nèi)，并且還需要設(shè)定一個(gè)專屬的用戶代理來標(biāo)識(shí)自己。在下面的小節(jié)中我們將會(huì)對(duì)這些實(shí)踐進(jìn)行具體介紹。
關(guān)于上述幾個(gè)法律案件的更多信息可以參考下述地址：
在深入討論爬取一個(gè)網(wǎng)站之前，我們首先需要對(duì)目標(biāo)站點(diǎn)的規(guī)模和結(jié)構(gòu)進(jìn)行一定程度的了解。網(wǎng)站自身的robots.txt和Sitemap文件都可以為我們提供一定的幫助，此外還有一些能提供更詳細(xì)信息的外部工具，比如Google搜索和WHOIS。
大多數(shù)網(wǎng)站都會(huì)定義robots.txt文件，這樣可以讓爬蟲了解爬取該網(wǎng)站時(shí)存在哪些限制。這些限制雖然僅僅作為建議給出，但是良好的網(wǎng)絡(luò)公民都應(yīng)當(dāng)遵守這些限制。在爬取之前，檢查robots.txt文件這一寶貴資源可以最小化爬蟲被封禁的可能，而且還能發(fā)現(xiàn)和網(wǎng)站結(jié)構(gòu)相關(guān)的線索。關(guān)于robots.txt協(xié)議的更多信息可以參見http://www.robotstxt.org。下面的代碼是我們的示例文件robots.txt中的內(nèi)容，可以訪問http://example.webscraping.com/robots.txt獲取。
# section 1
User-agent: BadCrawler
Disallow: /
# section 2
User-agent: *
Crawl-delay: 5
Disallow: /trap
# section 3
Sitemap: http://example.webscraping.com/sitemap.xml在section 1中，robots.txt文件禁止用戶代理為BadCrawler的爬蟲爬取該網(wǎng)站，不過這種寫法可能無法起到應(yīng)有的作用，因?yàn)閻阂馀老x根本不會(huì)遵從robots.txt的要求。本章后面的一個(gè)例子將會(huì)展示如何讓爬蟲自動(dòng)遵守robots.txt的要求。
section 2規(guī)定，無論使用哪種用戶代理，都應(yīng)該在兩次下載請(qǐng)求之間給出5秒的抓取延遲，我們需要遵從該建議以避免服務(wù)器過載。這里還有一個(gè)/trap鏈接，用于封禁那些爬取了不允許鏈接的惡意爬蟲。如果你訪問了這個(gè)鏈接，服務(wù)器就會(huì)封禁你的IP一分鐘！一個(gè)真實(shí)的網(wǎng)站可能會(huì)對(duì)你的IP封禁更長(zhǎng)時(shí)間，甚至是永久封禁。不過如果這樣設(shè)置的話，我們就無法繼續(xù)這個(gè)例子了。
section 3定義了一個(gè)Sitemap文件，我們將在下一節(jié)中了解如何檢查該文件。
網(wǎng)站提供的Sitemap文件（即網(wǎng)站地圖）可以幫助爬蟲定位網(wǎng)站最新的內(nèi)容，而無須爬取每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)。如果想要了解更多信息，可以從http://www.sitemaps.org/protocol.html獲取網(wǎng)站地圖標(biāo)準(zhǔn)的定義。下面是在robots.txt文件中發(fā)現(xiàn)的Sitemap文件的內(nèi)容。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9">
<url><loc>http://example.webscraping.com/view/Afghanistan-1
</loc></url>
<url><loc>http://example.webscraping.com/view/Aland-Islands-2
</loc></url>
<url><loc>http://example.webscraping.com/view/Albania-3</loc>
</url>
...
</urlset>網(wǎng)站地圖提供了所有網(wǎng)頁(yè)的鏈接，我們會(huì)在后面的小節(jié)中使用這些信息，用于創(chuàng)建我們的第一個(gè)爬蟲。雖然Sitemap文件提供了一種爬取網(wǎng)站的有效方式，但是我們?nèi)孕鑼?duì)其謹(jǐn)慎處理，因?yàn)樵撐募?jīng)常存在缺失、過期或不完整的問題。
目標(biāo)網(wǎng)站的大小會(huì)影響我們?nèi)绾芜M(jìn)行爬取。如果是像我們的示例站點(diǎn)這樣只有幾百個(gè)URL的網(wǎng)站，效率并沒有那么重要；但如果是擁有數(shù)百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)的站點(diǎn)，使用串行下載可能需要持續(xù)數(shù)月才能完成，這時(shí)就需要使用第4章中介紹的分布式下載來解決了。
估算網(wǎng)站大小的一個(gè)簡(jiǎn)便方法是檢查Google爬蟲的結(jié)果，因?yàn)镚oogle很可能已經(jīng)爬取過我們感興趣的網(wǎng)站。我們可以通過Google搜索的site關(guān)鍵詞過濾域名結(jié)果，從而獲取該信息。我們可以從http://www.google.com/advanced_search了解到該接口及其他高級(jí)搜索參數(shù)的用法。
圖1所示為使用site關(guān)鍵詞對(duì)我們的示例網(wǎng)站進(jìn)行搜索的結(jié)果，即在Google中搜索site:example.webscraping.com。
從圖1中可以看出，此時(shí)Google估算該網(wǎng)站擁有202個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這和實(shí)際情況差不多。不過對(duì)于更大型的網(wǎng)站，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)Google的估算并不十分準(zhǔn)確。
在域名后面添加URL路徑，可以對(duì)結(jié)果進(jìn)行過濾，僅顯示網(wǎng)站的某些部分。圖2所示為搜索site:example.webscraping.com/view的結(jié)果。該搜索條件會(huì)限制Google只搜索國(guó)家頁(yè)面。
圖1
圖2
這種附加的過濾條件非常有用，因?yàn)樵诶硐肭闆r下，你只希望爬取網(wǎng)站中包含有用數(shù)據(jù)的部分，而不是爬取網(wǎng)站的每個(gè)頁(yè)面。
構(gòu)建網(wǎng)站所使用的技術(shù)類型也會(huì)對(duì)我們?nèi)绾闻廊‘a(chǎn)生影響。有一個(gè)十分有用的工具可以檢查網(wǎng)站構(gòu)建的技術(shù)類型——builtwith模塊。該模塊的安裝方法如下。
pip install builtwith該模塊將URL作為參數(shù)，下載該URL并對(duì)其進(jìn)行分析，然后返回該網(wǎng)站使用的技術(shù)。下面是使用該模塊的一個(gè)例子。
>>> import builtwith
>>> builtwith.parse('http://example.webscraping.com')
{u'javascript-frameworks': [u'jQuery', u'Modernizr', u'jQuery UI'],
u'programming-languages': [u'Python'],
u'web-frameworks': [u'Web2py', u'Twitter Bootstrap'],
u'web-servers': [u'Nginx']}從上面的返回結(jié)果中可以看出，示例網(wǎng)站使用了Python的Web2py框架，另外還使用了一些通用的JavaScript庫(kù)，因此該網(wǎng)站的內(nèi)容很有可能是嵌入在HTML中的，相對(duì)而言比較容易抓取。而如果改用AngularJS構(gòu)建該網(wǎng)站，此時(shí)的網(wǎng)站內(nèi)容就很可能是動(dòng)態(tài)加載的。另外，如果網(wǎng)站使用了ASP.NET，那么在爬取網(wǎng)頁(yè)時(shí)，就必須要用到會(huì)話管理和表單提交了。
對(duì)于一些網(wǎng)站，我們可能會(huì)關(guān)心其所有者是誰(shuí)。比如，我們已知網(wǎng)站的所有者會(huì)封禁網(wǎng)絡(luò)爬蟲，那么我們最好把下載速度控制得更加保守一些。為了找到網(wǎng)站的所有者，我們可以使用WHOIS協(xié)議查詢域名的注冊(cè)者是誰(shuí)。Python中有一個(gè)針對(duì)該協(xié)議的封裝庫(kù)，其文檔地址為https://pypi.python.org/pypi/python-whois，我們可以通過pip進(jìn)行安裝。
pip install python-whois下面是使用該模塊對(duì)appspot.com這個(gè)域名進(jìn)行WHOIS查詢時(shí)的返回結(jié)果。
>>> import whois
>>> print whois.whois('appspot.com')
{
...
"name_servers": [
"NS1.GOOGLE.COM",
"NS2.GOOGLE.COM",
"NS3.GOOGLE.COM",
"NS4.GOOGLE.COM",
"ns4.google.com",
"ns2.google.com",
"ns1.google.com",
"ns3.google.com"
],
"org": "Google Inc.",
"emails": [
"abusecomplaints@markmonitor.com",
"dns-admin@google.com"
]
}從結(jié)果中可以看出該域名歸屬于Google，實(shí)際上也確實(shí)如此。該域名是用于Google App Engine服務(wù)的。當(dāng)我們爬取該域名時(shí)就需要十分小心，因?yàn)镚oogle經(jīng)常會(huì)阻斷網(wǎng)絡(luò)爬蟲，盡管實(shí)際上其自身就是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲業(yè)務(wù)。
為了抓取網(wǎng)站，我們首先需要下載包含有感興趣數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁(yè)，該過程一般被稱為爬取（crawling）。爬取一個(gè)網(wǎng)站有很多種方法，而選用哪種方法更加合適，則取決于目標(biāo)網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)。我們首先會(huì)探討如何安全地下載網(wǎng)頁(yè)，然后會(huì)介紹如下3種爬取網(wǎng)站的常見方法：
要想爬取網(wǎng)頁(yè)，我們首先需要將其下載下來。下面的示例腳本使用Python的urllib2模塊下載URL。
import urllib2
def download(url):
return urllib2.urlopen(url).read()當(dāng)傳入U(xiǎn)RL參數(shù)時(shí)，該函數(shù)將會(huì)下載網(wǎng)頁(yè)并返回其HTML。不過，這個(gè)代碼片段存在一個(gè)問題，即當(dāng)下載網(wǎng)頁(yè)時(shí)，我們可能會(huì)遇到一些無法控制的錯(cuò)誤，比如請(qǐng)求的頁(yè)面可能不存在。此時(shí)，urllib2會(huì)拋出異常，然后退出腳本。安全起見，下面再給出一個(gè)更健壯的版本，可以捕獲這些異常。
import urllib2
def download(url):
print 'Downloading:', url
try:
html = urllib2.urlopen(url).read()
except urllib2.URLError as e:
print 'Download error:', e.reason
html = None
return html現(xiàn)在，當(dāng)出現(xiàn)下載錯(cuò)誤時(shí)，該函數(shù)能夠捕獲到異常，然后返回None。
下載時(shí)遇到的錯(cuò)誤經(jīng)常是臨時(shí)性的，比如服務(wù)器過載時(shí)返回的503 Service Unavailable錯(cuò)誤。對(duì)于此類錯(cuò)誤，我們可以嘗試重新下載，因?yàn)檫@個(gè)服務(wù)器問題現(xiàn)在可能已解決。不過，我們不需要對(duì)所有錯(cuò)誤都嘗試重新下載。如果服務(wù)器返回的是404 Not Found這種錯(cuò)誤，則說明該網(wǎng)頁(yè)目前并不存在，再次嘗試同樣的請(qǐng)求一般也不會(huì)出現(xiàn)不同的結(jié)果。
互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組（Internet Engineering Task Force）定義了HTTP錯(cuò)誤的完整列表，詳情可參考https://tools.ietf.org/html/rfc7231#section-6。從該文檔中，我們可以了解到4xx錯(cuò)誤發(fā)生在請(qǐng)求存在問題時(shí)，而5xx錯(cuò)誤則發(fā)生在服務(wù)端存在問題時(shí)。所以，我們只需要確保download函數(shù)在發(fā)生5xx錯(cuò)誤時(shí)重試下載即可。下面是支持重試下載功能的新版本 代碼。
def download(url, num_retries=2):
print 'Downloading:', url
try:
html = urllib2.urlopen(url).read()
except urllib2.URLError as e:
print 'Download error:', e.reason
html = None
if num_retries > 0:
if hasattr(e, 'code') and 500 <= e.code < 600:
# recursively retry 5xx HTTP errors
return download(url, num_retries-1)
return html現(xiàn)在，當(dāng)download函數(shù)遇到5xx錯(cuò)誤碼時(shí)，將會(huì)遞歸調(diào)用函數(shù)自身進(jìn)行重試。此外，該函數(shù)還增加了一個(gè)參數(shù)，用于設(shè)定重試下載的次數(shù)，其默認(rèn)值為兩次。我們?cè)谶@里限制網(wǎng)頁(yè)下載的嘗試次數(shù)，是因?yàn)榉?wù)器錯(cuò)誤可能暫時(shí)還沒有解決。想要測(cè)試該函數(shù)，可以嘗試下載http://httpstat.us/500，該網(wǎng)址會(huì)始終返回500錯(cuò)誤碼。
>>> download('http://httpstat.us/500')
Downloading: http://httpstat.us/500
Download error: Internal Server Error
Downloading: http://httpstat.us/500
Download error: Internal Server Error
Downloading: http://httpstat.us/500
Download error: Internal Server Error從上面的返回結(jié)果可以看出，download函數(shù)的行為和預(yù)期一致，先嘗試下載網(wǎng)頁(yè)，在接收到500錯(cuò)誤后，又進(jìn)行了兩次重試才放棄。
默認(rèn)情況下，urllib2使用Python-urllib/2.7作為用戶代理下載網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，其中2.7是Python的版本號(hào)。如果能使用可辨識(shí)的用戶代理則更好，這樣可以避免我們的網(wǎng)絡(luò)爬蟲碰到一些問題。此外，也許是因?yàn)樵?jīng)歷過質(zhì)量不佳的Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲造成的服務(wù)器過載，一些網(wǎng)站還會(huì)封禁這個(gè)默認(rèn)的用戶代理。比如，在使用Python默認(rèn)用戶代理的情況下，訪問http://www.meetup.com/，目前會(huì)返回如圖3所示的訪問拒絕提示。
圖3
因此，為了下載更加可靠，我們需要控制用戶代理的設(shè)定。下面的代碼對(duì)download函數(shù)進(jìn)行了修改，設(shè)定了一個(gè)默認(rèn)的用戶代理“wswp”（即Web Scraping with Python的首字母縮寫）。
def download(url, user_agent='wswp', num_retries=2):
print 'Downloading:', url
headers = {'User-agent': user_agent}
request = urllib2.Request(url, headers=headers)
try:
html = urllib2.urlopen(request).read()
except urllib2.URLError as e:
print 'Download error:', e.reason
html = None
if num_retries > 0:
if hasattr(e, 'code') and 500 <= e.code < 600:
# retry 5XX HTTP errors
return download(url, user_agent, num_retries-1)
return html現(xiàn)在，我們擁有了一個(gè)靈活的下載函數(shù)，可以在后續(xù)示例中得到復(fù)用。該函數(shù)能夠捕獲異常、重試下載并設(shè)置用戶代理。
在第一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲中，我們將使用示例網(wǎng)站robots.txt文件中發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)站地圖來下載所有網(wǎng)頁(yè)。為了解析網(wǎng)站地圖，我們將會(huì)使用一個(gè)簡(jiǎn)單的正則表達(dá)式，從<loc>標(biāo)簽中提取出URL。下面是該示例爬蟲的代碼。
def crawl_sitemap(url):
# download the sitemap file
sitemap = download(url)
# extract the sitemap links
links = re.findall('<loc>(.*?)</loc>', sitemap)
# download each link
for link in links:
html = download(link)
# scrape html here
# ...現(xiàn)在，運(yùn)行網(wǎng)站地圖爬蟲，從示例網(wǎng)站中下載所有國(guó)家頁(yè)面。
>>> crawl_sitemap('http://example.webscraping.com/sitemap.xml')
Downloading: http://example.webscraping.com/sitemap.xml
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Afghanistan-1
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Aland-Islands-2
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Albania-3
...可以看出，上述運(yùn)行結(jié)果和我們的預(yù)期一致，不過正如前文所述，我們無法依靠Sitemap文件提供每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的鏈接。下面我們將會(huì)介紹另一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲，該爬蟲不再依賴于Sitemap文件。
本節(jié)中，我們將利用網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的弱點(diǎn)，更加輕松地訪問所有內(nèi)容。下面是一些示例國(guó)家的URL。
可以看出，這些URL只在結(jié)尾處有所區(qū)別，包括國(guó)家名（作為頁(yè)面別名）和ID。在URL中包含頁(yè)面別名是非常普遍的做法，可以對(duì)搜索引擎優(yōu)化起到幫助作用。一般情況下，Web服務(wù)器會(huì)忽略這個(gè)字符串，只使用ID來匹配數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)記錄。下面我們將其移除，加載http://example.webscraping.com/view/1，測(cè)試示例網(wǎng)站中的鏈接是否仍然可用。測(cè)試結(jié)果如圖4所示。
圖4
從圖4中可以看出，網(wǎng)頁(yè)依然可以加載成功，也就是說該方法是有用的。現(xiàn)在，我們就可以忽略頁(yè)面別名，只遍歷ID來下載所有國(guó)家的頁(yè)面。下面是使用了該技巧的代碼片段。
import itertools
for page in itertools.count(1):
url = 'http://example.webscraping.com/view/-%d' % page
html = download(url)
if html is None:
break
else:
# success - can scrape the result
pass在這段代碼中，我們對(duì)ID進(jìn)行遍歷，直到出現(xiàn)下載錯(cuò)誤時(shí)停止，我們假設(shè)此時(shí)已到達(dá)最后一個(gè)國(guó)家的頁(yè)面。不過，這種實(shí)現(xiàn)方式存在一個(gè)缺陷，那就是某些記錄可能已被刪除，數(shù)據(jù)庫(kù)ID之間并不是連續(xù)的。此時(shí)，只要訪問到某個(gè)間隔點(diǎn)，爬蟲就會(huì)立即退出。下面是這段代碼的改進(jìn)版本，在該版本中連續(xù)發(fā)生多次下載錯(cuò)誤后才會(huì)退出程序。
# maximum number of consecutive download errors allowed
max_errors = 5
# current number of consecutive download errors
num_errors = 0
for page in itertools.count(1):
url = 'http://example.webscraping.com/view/-%d' % page
html = download(url)
if html is None:
# received an error trying to download this webpage
num_errors += 1
if num_errors == max_errors:
# reached maximum number of
# consecutive errors so exit
break
else:
# success - can scrape the result
# ...
num_errors = 0上面代碼中實(shí)現(xiàn)的爬蟲需要連續(xù)5次下載錯(cuò)誤才會(huì)停止遍歷，這樣就很大程度上降低了遇到被刪除記錄時(shí)過早停止遍歷的風(fēng)險(xiǎn)。
在爬取網(wǎng)站時(shí)，遍歷ID是一個(gè)很便捷的方法，但是和網(wǎng)站地圖爬蟲一樣，這種方法也無法保證始終可用。比如，一些網(wǎng)站會(huì)檢查頁(yè)面別名是否滿足預(yù)期，如果不是，則會(huì)返回404 Not Found錯(cuò)誤。而另一些網(wǎng)站則會(huì)使用非連續(xù)大數(shù)作為ID，或是不使用數(shù)值作為ID，此時(shí)遍歷就難以發(fā)揮其作用了。例如，Amazon使用ISBN作為圖書ID，這種編碼包含至少10位數(shù)字。使用ID對(duì)Amazon的圖書進(jìn)行遍歷需要測(cè)試數(shù)十億次，因此這種方法肯定不是抓取該站內(nèi)容最高效的方法。
到目前為止，我們已經(jīng)利用示例網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)簡(jiǎn)單爬蟲，用于下載所有的國(guó)家頁(yè)面。只要這兩種技術(shù)可用，就應(yīng)當(dāng)使用其進(jìn)行爬取，因?yàn)檫@兩種方法最小化了需要下載的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量。不過，對(duì)于另一些網(wǎng)站，我們需要讓爬蟲表現(xiàn)得更像普通用戶，跟蹤鏈接，訪問感興趣的內(nèi)容。
通過跟蹤所有鏈接的方式，我們可以很容易地下載整個(gè)網(wǎng)站的頁(yè)面。但是，這種方法會(huì)下載大量我們并不需要的網(wǎng)頁(yè)。例如，我們想要從一個(gè)在線論壇中抓取用戶賬號(hào)詳情頁(yè)，那么此時(shí)我們只需要下載賬號(hào)頁(yè)，而不需要下載討論貼的頁(yè)面。本文中的鏈接爬蟲將使用正則表達(dá)式來確定需要下載哪些頁(yè)面。下面是這段代碼的初始版本。
import re
def link_crawler(seed_url, link_regex):
"""Crawl from the given seed URL following links matched by link_regex
"""
crawl_queue = [seed_url]
while crawl_queue:
url = crawl_queue.pop()
html = download(url)
# filter for links matching our regular expression
for link in get_links(html):
if re.match(link_regex, link):
crawl_queue.append(link)
def get_links(html):
"""Return a list of links from html
"""
# a regular expression to extract all links from the webpage
webpage_regex = re.compile('<a[^>]+href=["\'](.*?)["\']',
re.IGNORECASE)
# list of all links from the webpage
return webpage_regex.findall(html)要運(yùn)行這段代碼，只需要調(diào)用link_crawler函數(shù)，并傳入兩個(gè)參數(shù)：要爬取的網(wǎng)站URL和用于跟蹤鏈接的正則表達(dá)式。對(duì)于示例網(wǎng)站，我們想要爬取的是國(guó)家列表索引頁(yè)和國(guó)家頁(yè)面。其中，索引頁(yè)鏈接格式如下。
國(guó)家頁(yè)鏈接格式如下。
因此，我們可以用/(index|view)/這個(gè)簡(jiǎn)單的正則表達(dá)式來匹配這兩類網(wǎng)頁(yè)。當(dāng)爬蟲使用這些輸入?yún)?shù)運(yùn)行時(shí)會(huì)發(fā)生什么呢？你會(huì)發(fā)現(xiàn)我們得到了如下的下載錯(cuò)誤。
>>> link_crawler('http://example.webscraping.com',
'/(index|view)')
Downloading: http://example.webscraping.com
Downloading: /index/1
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: unknown url type: /index/1可以看出，問題出在下載/index/1時(shí)，該鏈接只有網(wǎng)頁(yè)的路徑部分，而沒有協(xié)議和服務(wù)器部分，也就是說這是一個(gè)相對(duì)鏈接。由于瀏覽器知道你正在瀏覽哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)，所以在瀏覽器瀏覽時(shí)，相對(duì)鏈接是能夠正常工作的。但是，urllib2是無法獲知上下文的。為了讓urllib2能夠定位網(wǎng)頁(yè)，我們需要將鏈接轉(zhuǎn)換為絕對(duì)鏈接的形式，以便包含定位網(wǎng)頁(yè)的所有細(xì)節(jié)。如你所愿，Python中確實(shí)有用來實(shí)現(xiàn)這一功能的模塊，該模塊稱為urlparse。下面是link_crawler的改進(jìn)版本，使用了urlparse模塊來創(chuàng)建絕對(duì)路徑。
import urlparse
def link_crawler(seed_url, link_regex):
"""Crawl from the given seed URL following links matched by link_regex
"""
crawl_queue = [seed_url]
while crawl_queue:
url = crawl_queue.pop()
html = download(url)
for link in get_links(html):
if re.match(link_regex, link):
link = urlparse.urljoin(seed_url, link)
crawl_queue.append(link)當(dāng)你運(yùn)行這段代碼時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)雖然網(wǎng)頁(yè)下載沒有出現(xiàn)錯(cuò)誤，但是同樣的地點(diǎn)總是會(huì)被不斷下載到。這是因?yàn)檫@些地點(diǎn)相互之間存在鏈接。比如，澳大利亞鏈接到了南極洲，而南極洲也存在到澳大利亞的鏈接，此時(shí)爬蟲就會(huì)在它們之間不斷循環(huán)下去。要想避免重復(fù)爬取相同的鏈接，我們需要記錄哪些鏈接已經(jīng)被爬取過。下面是修改后的link_crawler函數(shù)，已具備存儲(chǔ)已發(fā)現(xiàn)URL的功能，可以避免重復(fù)下載。
def link_crawler(seed_url, link_regex):
crawl_queue = [seed_url]
# keep track which URL's have seen before
seen = set(crawl_queue)
while crawl_queue:
url = crawl_queue.pop()
html = download(url)
for link in get_links(html):
# check if link matches expected regex
if re.match(link_regex, link):
# form absolute link
link = urlparse.urljoin(seed_url, link)
# check if have already seen this link
if link not in seen:
seen.add(link)
crawl_queue.append(link)當(dāng)運(yùn)行該腳本時(shí)，它會(huì)爬取所有地點(diǎn)，并且能夠如期停止。最終，我們得到了一個(gè)可用的爬蟲！
現(xiàn)在，讓我們?yōu)殒溄优老x添加一些功能，使其在爬取其他網(wǎng)站時(shí)更加有用。
首先，我們需要解析robots.txt文件，以避免下載禁止爬取的URL。使用Python自帶的robotparser模塊，就可以輕松完成這項(xiàng)工作，如下面的代碼所示。
>>> import robotparser
>>> rp = robotparser.RobotFileParser()
>>> rp.set_url('http://example.webscraping.com/robots.txt')
>>> rp.read()
>>> url = 'http://example.webscraping.com'
>>> user_agent = 'BadCrawler'
>>> rp.can_fetch(user_agent, url)
False
>>> user_agent = 'GoodCrawler'
>>> rp.can_fetch(user_agent, url)
Truerobotparser模塊首先加載robots.txt文件，然后通過can_fetch()函數(shù)確定指定的用戶代理是否允許訪問網(wǎng)頁(yè)。在本例中，當(dāng)用戶代理設(shè)置為 BadCrawler 時(shí)，robotparser模塊會(huì)返回結(jié)果表明無法獲取網(wǎng)頁(yè)，這和示例網(wǎng)站robots.txt的定義一樣。
為了將該功能集成到爬蟲中，我們需要在crawl循環(huán)中添加該檢查。
...
while crawl_queue:
url = crawl_queue.pop()
# check url passes robots.txt restrictions
if rp.can_fetch(user_agent, url):
...
else:
print 'Blocked by robots.txt:', url有時(shí)我們需要使用代理訪問某個(gè)網(wǎng)站。比如，Netflix屏蔽了美國(guó)以外的大多數(shù)國(guó)家。使用urllib2支持代理并沒有想象中那么容易（可以嘗試使用更友好的Python HTTP模塊requests來實(shí)現(xiàn)該功能，其文檔地址為http://docs.python-requests.org/）。下面是使用urllib2支持代理的代碼。
proxy = ...
opener = urllib2.build_opener()
proxy_params = {urlparse.urlparse(url).scheme: proxy}
opener.add_handler(urllib2.ProxyHandler(proxy_params))
response = opener.open(request)下面是集成了該功能的新版本download函數(shù)。
def download(url, user_agent='wswp', proxy=None, num_retries=2):
print 'Downloading:', url
headers = {'User-agent': user_agent}
request = urllib2.Request(url, headers=headers)
opener = urllib2.build_opener()
if proxy:
proxy_params = {urlparse.urlparse(url).scheme: proxy}
opener.add_handler(urllib2.ProxyHandler(proxy_params))
try:
html = opener.open(request).read()
except urllib2.URLError as e:
print 'Download error:', e.reason
html = None
if num_retries > 0:
if hasattr(e, 'code') and 500 <= e.code < 600:
# retry 5XX HTTP errors
html = download(url, user_agent, proxy,
num_retries-1)
return html如果我們爬取網(wǎng)站的速度過快，就會(huì)面臨被封禁或是造成服務(wù)器過載的風(fēng)險(xiǎn)。為了降低這些風(fēng)險(xiǎn)，我們可以在兩次下載之間添加延時(shí)，從而對(duì)爬蟲限速。下面是實(shí)現(xiàn)了該功能的類的代碼。
class Throttle:
"""Add a delay between downloads to the same domain
"""
def __init__(self, delay):
# amount of delay between downloads for each domain
self.delay = delay
# timestamp of when a domain was last accessed
self.domains = {}
def wait(self, url):
domain = urlparse.urlparse(url).netloc
last_accessed = self.domains.get(domain)
if self.delay > 0 and last_accessed is not None:
sleep_secs = self.delay - (datetime.datetime.now() -
last_accessed).seconds
if sleep_secs > 0:
# domain has been accessed recently
# so need to sleep
time.sleep(sleep_secs)
# update the last accessed time
self.domains[domain] = datetime.datetime.now()Throttle類記錄了每個(gè)域名上次訪問的時(shí)間，如果當(dāng)前時(shí)間距離上次訪問時(shí)間小于指定延時(shí)，則執(zhí)行睡眠操作。我們可以在每次下載之前調(diào)用Throttle對(duì)爬蟲進(jìn)行限速。
throttle = Throttle(delay)
...
throttle.wait(url)
result = download(url, headers, proxy=proxy,
num_retries=num_retries)目前，我們的爬蟲會(huì)跟蹤所有之前沒有訪問過的鏈接。但是，一些網(wǎng)站會(huì)動(dòng)態(tài)生成頁(yè)面內(nèi)容，這樣就會(huì)出現(xiàn)無限多的網(wǎng)頁(yè)。比如，網(wǎng)站有一個(gè)在線日歷功能，提供了可以訪問下個(gè)月和下一年的鏈接，那么下個(gè)月的頁(yè)面中同樣會(huì)包含訪問再下個(gè)月的鏈接，這樣頁(yè)面就會(huì)無止境地鏈接下去。這種情況被稱為爬蟲陷阱。
想要避免陷入爬蟲陷阱，一個(gè)簡(jiǎn)單的方法是記錄到達(dá)當(dāng)前網(wǎng)頁(yè)經(jīng)過了多少個(gè)鏈接，也就是深度。當(dāng)?shù)竭_(dá)最大深度時(shí)，爬蟲就不再向隊(duì)列中添加該網(wǎng)頁(yè)中的鏈接了。要實(shí)現(xiàn)這一功能，我們需要修改seen變量。該變量原先只記錄訪問過的網(wǎng)頁(yè)鏈接，現(xiàn)在修改為一個(gè)字典，增加了頁(yè)面深度的記錄。
def link_crawler(..., max_depth=2):
max_depth = 2
seen = {}
...
depth = seen[url]
if depth != max_depth:
for link in links:
if link not in seen:
seen[link] = depth + 1
crawl_queue.append(link)現(xiàn)在有了這一功能，我們就有信心爬蟲最終一定能夠完成。如果想要禁用該功能，只需將max_depth設(shè)為一個(gè)負(fù)數(shù)即可，此時(shí)當(dāng)前深度永遠(yuǎn)不會(huì)與之相等。
這個(gè)高級(jí)鏈接爬蟲的完整源代碼可以在https://bitbucket.org/ wswp/code/src/tip/chapter01/link_crawler3.py下載得到。要測(cè)試這段代碼，我們可以將用戶代理設(shè)置為BadCrawler，也就是本章前文所述的被robots.txt屏蔽了的那個(gè)用戶代理。從下面的運(yùn)行結(jié)果中可以看出，爬蟲果然被屏蔽了，代碼啟動(dòng)后馬上就會(huì)結(jié)束。
>>> seed_url = 'http://example.webscraping.com/index'
>>> link_regex = '/(index|view)'
>>> link_crawler(seed_url, link_regex, user_agent='BadCrawler')
Blocked by robots.txt: http://example.webscraping.com/現(xiàn)在，讓我們使用默認(rèn)的用戶代理，并將最大深度設(shè)置為1，這樣只有主頁(yè)上的鏈接才會(huì)被下載。
>>> link_crawler(seed_url, link_regex, max_depth=1)
Downloading: http://example.webscraping.com//index
Downloading: http://example.webscraping.com/index/1
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Antigua-and-Barbuda-10
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Antarctica-9
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Anguilla-8
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Angola-7
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Andorra-6
Downloading: http://example.webscraping.com/view/American-Samoa-5
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Algeria-4
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Albania-3
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Aland-Islands-2
Downloading: http://example.webscraping.com/view/Afghanistan-1和預(yù)期一樣，爬蟲在下載完國(guó)家列表的第一頁(yè)之后就停止了。
本文節(jié)選自《用Python寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲》
本書講解了如何使用Python來編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序，內(nèi)容包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲簡(jiǎn)介，從頁(yè)面中抓取數(shù)據(jù)的三種方法，提取緩存中的數(shù)據(jù)，使用多個(gè)線程和進(jìn)程來進(jìn)行并發(fā)抓取，如何抓取動(dòng)態(tài)頁(yè)面中的內(nèi)容，與表單進(jìn)行交互，處理頁(yè)面中的驗(yàn)證碼問題，以及使用Scarpy和Portia來進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取，并在最后使用本書介紹的數(shù)據(jù)抓取技術(shù)對(duì)幾個(gè)真實(shí)的網(wǎng)站進(jìn)行了抓取，旨在幫助讀者活學(xué)活用書中介紹的技術(shù)。
本書適合有一定Python編程經(jīng)驗(yàn)，而且對(duì)爬蟲技術(shù)感興趣的讀者閱讀。
019年4月26日中午12.30左右，Axure RP 9.0 正式放出下載，最新版本號(hào)為 9.0.0.3646
Axure RP是產(chǎn)品規(guī)劃、原型化和交付給開發(fā)人員的最強(qiáng)大的方式，所有這些都沒有代碼。
https://www.axure.com/download
若網(wǎng)絡(luò)速度不佳，建議下載人人都是產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)官方分流（騰訊微云），含Windows版本和Mac版本：
鏈接：https://share.weiyun.com/5DBpLVH
（本鏈接含Windows版本和Mac版本Axure 9.0 正式版安裝包，及漢化文件）
Axure操作不熟練，做出的原型不標(biāo)準(zhǔn)，無法做出高保真的朋友~也可以看看這里 http://996.pm/7djKO
首先退出正在運(yùn)行中的 Axure (如果您正在使用)
將 Axure9正式版漢化及激活文件.rar 文件解壓, 得到 lang 文件夾及三個(gè)dll文件、1個(gè)激活碼的txt文件。將 lang 文件夾及三個(gè)dll文件復(fù)制到 Axure 安裝目錄（Axure 安裝目錄默認(rèn)是沒有l(wèi)ang文件夾的，需要手動(dòng)拷貝進(jìn)去）：
① 將 lang 文件夾及三個(gè)dll文件復(fù)制到 Axure 安裝目錄，漢化后的目錄結(jié)構(gòu)類似（僅限安裝時(shí)為默認(rèn)地址，如有更換安裝目錄，以安裝目錄為準(zhǔn)）：
② 如成功漢化，則啟動(dòng) Axure 可看到簡(jiǎn)體中文界面；如果仍為英文界面，則一定是漢化文件位置不正確。
① 在 應(yīng)用程序 文件夾里找到Axure RP 9.app程序，然后右鍵選擇“顯示包內(nèi)容”，然后依次打開Contents/Resources文件夾
② 將 lang 文件夾及三個(gè)dll文件復(fù)制到這個(gè)目錄下即可;
③ 如成功漢化，則啟動(dòng) Axure 可看到簡(jiǎn)體中文界面；如果仍為英文則一定是漢化文件位置不正確。
無論您是創(chuàng)建圖表，客戶旅程還是線框，Axure RP都可以幫助您記錄問題并讓每個(gè)人都在同一頁(yè)面上。
使用原型來測(cè)試設(shè)計(jì)并與其他人進(jìn)行驗(yàn)證對(duì)于做出更好的設(shè)計(jì)決策是非常寶貴的。Axure RP可讓您快速制作豐富的功能原型，以便即使在最緊急的項(xiàng)目中也能做出明智的選擇。
當(dāng)深思熟慮的解決問題和細(xì)心的設(shè)計(jì)融合在一起時(shí)，就會(huì)創(chuàng)造出最好的體驗(yàn)。Axure RP將強(qiáng)大的設(shè)計(jì)工具，SVG導(dǎo)入和Sketch集成與世界一流的原型設(shè)計(jì)相結(jié)合，讓您可以為利益相關(guān)者和客戶帶來驚喜。
完整，易于理解的規(guī)范使開發(fā)人員能夠提供與設(shè)計(jì)相匹配的產(chǎn)品。將Axure RP文件發(fā)布到Axure Cloud，并提供完整的圖片，包括文檔，原型和可視化設(shè)計(jì)，以及自動(dòng)紅線和代碼導(dǎo)出。
本漢化文件及激活密鑰由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理粉絲 @老貓 友情提供
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