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前言
上周写的爬虫代码分析思路，没多少人看丫....果然还是代码的讲解比较枯燥无聊吧....没看的可以回顾一下啦：
python小课堂32 - 初识原生爬虫（二）
本篇文章写完会将代码放在github上，想要地址源码链接的小伙伴，可以关注后，后台回复：爬虫33 获得源码地址。
PS：本期爬虫案例并不是最完善的爬虫，仅为了将爬虫的原理基础介绍清楚。要清楚，爬虫具有时效性，由于现在各大网站都有相关的反爬机制，所以也许现在写的爬虫代码此时适用，但过些时日就可能失效了，这点需要注意。本章仅供学习参考，请在遵守网络法律前提下进行相关操作。
优化的几点
不幸的是，据说 2019-03-18 熊猫tv就要倒闭了，写上这篇文章也算是对其一个纪念吧，截图留念（今日2019-03-11）。
看了上次文章的小伙伴，一定知道基础的信息我们已经可以获取到了，获取的过程中非常轻松，对方网站并没有设置反爬虫的机制。
即使这样，在其他也有不足，来看下结果图：
优化：
有的主播房间热度，后面是带有“万”字的，同时，有些数字后面爬取下来是带有空格的，控制台看到的不太清晰（自己动手的时候肯定会遇到），我们可以用之前学过的知识，对此数据进行相关的清洗，并且对其来个热度排序，分析出最高的热度。
枯燥的代码
为了不那么枯燥，笔者直对部分代码讲解思路，具体代码自行观看吧！
数据清洗部分：
def __refine(self, list_hot): """ 数据清洗, 去空格等操作, 回顾 map 和 lambda 表达式 """ l_hot = lambda hot: {nickname: hot[nickname][0].strip(), number: hot[number][0].strip() } return map(l_hot, list_hot)使用了 lambda 和 map ，列表中的字典进行了去空格处理，python字符串自带的内置函数strip()，可以完美的将空格去掉！
数据排序部分：
def __sort(self, list_hot): """ sorted 函数排序房间热度 """ list_hot = sorted(list_hot, key=self.__sort_seed) return list_hot def __sort_seed(self, hot): """ sorted 函数用到的关键词种子 """ return hot[number]排序部分特意解释下：调用sorted()内置函数，可以对列表中的内容进行排序，但是由于列表中放的是字典类型，所以需要传入 key 作为排序的依据，依据是什么呢？
就是 __sort_seed 方法，而此方法直接将字典中的热度返回作为sorted的排序依据。一般称之为种子函数。简单理解就是一个因子！
数据展示部分：
def __show(self, list_hot): """ 单独对控制台打印展示 """ for hot in list_hot: print(f"{hot[nickname]} ------------ {hot[number]}")运行看下与上篇文章不一样的结果：
很明显，展示的结果并不是顺序排列的！但是有规律可言，可以发现，它是根据热度的第一个数字进行了升序排列，继续修改一下：
def __sort(self, list_hot): """ sorted 函数排序房间热度 """ list_hot = sorted(list_hot, key=self.__sort_seed, reverse=True) return list_hot def __sort_seed(self, hot): """ sorted 函数用到的关键词种子,对 万 进行处理排序 """ r = re.findall(r\d*, hot[number]) number = float(r[0]) if 万 in hot[number]: number *= 10000 return number在 __sort 函数中，加了一个 reverse 参数，其可以使结果变为降序。
在种子函数中，需要对匹配到的热度数字进行数据清洗，用正则匹配到数字，并且将数字转为浮点型，如果包含了中文“万”字，则对数字进行一个乘法操作，并将 number 返回。这样一来，最终排序时依赖的就是浮点型的数字了。
美化一下打印输出，可以看到如下，已经是排序好的了：
PS: 若有忘记的童鞋，可以回顾下之前的相关知识点文章：
python小课堂28 - 进阶必修之匿名函数与高阶函数
案例中的严重缺点
从本章的代码来看，确实是串联起了之前所学过的各种小知识点，看上去用到了面向对象等思想，实则从爬虫架构的整体性，扩展性考虑，其实非常糟糕。为什么这么说呢？假如你换一个直播网站，例如斗鱼直播，此案例的代码所有相关点都需要修改，并没有什么相关复用性可言。代码架构最好的方式就是抽象，将所有共有的特征以一种形式抽象出来，也就是将不变的代码抽出来写出相应方法，变量作为入参去设计。
反爬虫机制
本篇的网站采集并没有涉及到反爬虫的相关机制，对于现在的各大网站来说，反爬虫机制是非常常见的。这里随便说几个常见的：
http 请求头相关信息。模拟发送请求，一般常见的网页服务端会对你的请求头进行第一步校验，对于 user-agent 校验， 此处推荐一个好用的 python 库，fake-useragent。相关库的安装链接：
电脑网络ip限制。爬虫采集时，若你同一ip访问请求过于频繁，服务端采取的措施一般是暂时封掉你的ip，不让你对其进行相关访问，常用解决思路，加大采集信息网站的相应时间，使用ip动态代理池，免费的可以自行去网上搜索，然后将其爬取下来自己使用，例如常见的西刺：。
登陆验证。例如知乎，你想爬取里面的内容，首先需要进行登录验证，才能访问知乎里面的内容。知乎这个网站是一个高流量的地方，所以反爬机制经常变更，对于登陆时，表单相关信息进行了加密处理，对于这种情况，只能看网上各种大神的反 js 解密思路了，效率低点的可以无脑采用 selenium 等自动化测试框架进行抓取...效率堪忧。动态数据加载。例如淘宝网，通过普通的请求返回的源码，有些数据并得不到你想要的数据，因为网站利用了 js 动态请求到后台，后台返回信息到前台页面，浏览器进行动态渲染补充到网页上相应位置的。故此类一般是使用抓包工具或者浏览器自带的F12找到相应的后台请求地址，对其进行调用访问，获取到有用的信息并解析。实在不行还有万能的 selenium ，现在的 selenium 也支持了无头机制，同样效率是个问题....以上，是笔者认为最常见的几种反爬机制，若遇到其它的，欢迎大家留言补充！
总结
到这里，原生爬虫篇就到此结束了，通过三篇文章，来总结下爬虫的大体流程：
1. 明确需求，你想要的信息
2. 找到对应的网页，并且利用开发者工具查看网页的相应元素信息
3. 根据 python 的请求库（urllib、requests..等）模拟请求网页，获取网页源代码并对其进行数据的解析与提取。
4. 提取后，对数据进行相应的清洗，保证数据的准确性。
5. 对数据进行相关业务理解，并对其可视化，根据你的思维分析出想要的信息结论。
在此说下由于熊猫TV马上就要GG了，所以本篇文章后续也许跑不通了，但是其中的细节思路还是可以借鉴的，重要的还是思想！
说句实话，本章爬虫从业务层次没有任何的实际意义，因为你为了看一个直播没必要这么大费周折，还需要先获取下信息热度，再去看吗？有这时间，你自己都够玩一把的时间了！
所以，本系列爬虫篇目的在于，带你了解什么是爬虫，对一个爬虫来说，重要的东西是哪些方面，编程中遇到的问题点，有哪些是可以进行优化的。我们获取到信息后，又能从中分析出什么有用的信息来，这才是最关键的！