• 爬取简书的用户数据

  ( 包括 ：uid，昵称，头像，性别，关注数，粉丝数，文章数，字数，获得的赞的数目 )

• 爬取用户之间的following关系

• 进行用户的数据分析，关系网络的分析

• 为了加速爬取，使用scrapy框架，scrapy封装了多进程异步爬取的框架，这样可以提高爬取的效率。

• 页面的很多数据使用的是js在动态加载，使用postman和chrome的浏览器插件可以抓包分析出这样数据是如何得到的，然后进行相应的爬取

• 特意为爬虫写了一个ip的代理池，这样可以绕过ip的限制( https://github.com/zhaozhengcoder/Ip_pool )

• 使用xpath对爬取到的html文件进行解析

• 使用布隆过滤器对爬取的url去重，避免一个页面的重复爬取(https://github.com/zhaozhengcoder/Jianshu_scrapy/blob/master/myBloomFilter.py )

• 数据库用的是关系型数据库mysql （目前爬去了8w条用户信息，和25w的用户关系）。下一步讲关系型数据库的数据导入图数据库NEO4J，这样进行关系网络的分析的时候，会方便一点

• 试着对拿到的数据 做一点点分析，整理在我的blog上面(https://www.jianshu.com/p/7c6c38bba5af)

1. 改变一下现有的爬取策略，现有的用户的信息有较强的局部性，争取能够爬取到更加完整，全面的用户信息
2. 使用图数据库进行用户的关系网络分析

Scrapy  : 1.0.3
lxml    : 3.5.0.0
libxml2 : 2.9.3
Twisted : 16.0.0
Python  : 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) - [GCC 5.4.0 20160609]
Platform: Linux-4.4.0-97-generic-x86_64-with-Ubuntu-16.04-xenial

爬虫是一个强依赖于网站的html结构的，如果网站出现前端版本更新，那么会导致爬虫解析html的policy出问题。
截止到2017年10月31日，程序是没有问题的，之后我们维护一段时间。再之后，就不一定了。毕竟，人生苦短 ~
逃 ~

爬虫爬下来的数据存在mysql里面，主要的数据是两大块，一是：作者的信息，二是：作者之间的following关系。这两块信息存储的时候，设计了两张表：

第一张表存储作者的信息

 ( uid ，姓名，性别，文章数，被喜欢的次数，关注的用户数，粉丝数，字数，头像的url )

第二张表存储作者的follow关系

(uid，following_uid ) #这个表示uid对应的用户 的一个粉丝是following——uid对应的用户

这样看着还行，但是有一个问题是，割裂了用户信息和用户粉丝信息，把他们分成了两张表。如何涉及到这样的查询的时候，就必然需要大量的join操作。

在github上面看见这位大哥的分析的很好，详情可以看他的 Blog

简单的说，关系型数据库对这种更像是“json”格式的数据，在增删改查上面会比较吃力和麻烦一点。

但是使用monogdb可以解决这种问题，因为mongodb放宽了对数据格式的要求，非常适合存储这样的数据，它可以把所有的信息堆在一张长得很像json的表上。刚才说的mysql上面存在的问题，就轻松解决！

so,　最近估计会重构一个mongodb的版本!

• update :

  找了一个不忙的半天，学习了一些mongodb的语法，更新了一个使用mongodb的版本 https://github.com/zhaozhengcoder/Jianshu_scrapy/tree/master/jianshu_scrapy_mongo

• 2017.11.02 update :

  发现了一个问题，就是自己没有写去重的policy，下一步可能会增加去重的策略，提高爬虫的效率

• update : 关于实现重复爬取页面去重的策略的想法

  1. 使用set, 将爬过的url存放在set里面，对于一个newurl，进行一个判断　

      if newurl in urlset:
          不爬取这个url
      else 
          爬取这个url
  

  2. 使用bloomfilter

  #自己实现了一个布隆过滤器，在可以在目录里面看见这个文件
  myBloomFilter.py