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。
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。
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
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。。
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'
树形图展示项目
Sublime 打开项目
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>
创建：
编辑项目
item.py
setting.py
设置 USER_AGENT
douyu_spider.py
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：
测试：
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 是 的扩展
- (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. ）
- (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 方法 results 参数: 每个元组包含 :
-
是一个布尔值，当图片成功下载时为 ，因为某个原因下载失败为
-
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
- 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
下面是 中 results 参数的一个典型值:
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:
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
启用pipelines
设置图片下载位置
是定义在 IMAGES_STORE 设置里的文件夹
启用PIPELINES：设置item后处理模块
运行爬虫
项目还缺什么？ item 存储、pipeline.py 编写
启用 JsonWriterPipeline 编写
再次运行
环境：针对美团版本5.4
在 tutorial 项目下，新建一个 spider
编辑items.py
编辑 Meituan_City.py
此时运行：
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
创建模板：
添加以下代码到
运行：scrapy runspider tutorial/spiders/Meituan_meishi.py
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。
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:
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
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
完整代码: