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# 接口的定义
  先定义一个采样类Sample，主要负责收集采样的信息。
```python
class Sample(metaclass=abc.ABCMeta):
    """
    采样类
    """

# 样本名称
    name = ''

# 样本类型
    type = 0

# 决策者
    manager = None

def __init__(self, userId):
        self._userId = userId
        self._lazy_data = []

@abc.abstractmethod
    def load(self):
        """
        :parameter userId
        加载数据
        :return:
        """
        pass

@property
    def items(self):
        if not self._lazy_data:
            self._lazy_data = self.load()
        return self._lazy_data

@property
    def length(self):
        """
        数据长度
        :return:
        """
        return len(self.items)

@property
    def weight(self):
        """
        数据权重
        :return:
        """
        pass

@property
    def workQuota(self):
        """
        工作配额
        :return:
        """
        return int(self.manager.getWorkQuota(self))
```
具体的样本种类根据业务的数据来了，比如我的业务涉及到用户推荐房源有关的就用户点单的数据，用户收藏的数据，用户足迹的数据，每个类都可以实例化一个类。
另外一个关键类是SamplePolicyManager,主要负责采样信息的管理和计算采样结果的配额，它的定义如下：
```python
class SamplePolicyManager(collections.UserList):
    """
    采样管理
    """

def append(self, item):
        item.manager = self
        return super(SamplePolicyManager, self).append(item)

def insert(self, i, item):
        item.manager = self
        super(SamplePolicyManager, self).insert(i, item)

def getWorkQuota(self, sample):
        """
        根据权重和总数量计算配额
        :param sample:
        :return:
        """
        return sample.weight * TOTAL_RECOMMEND_NUM
```
因为后面算法需要用到分类，所有我们把这部分概念抽象出来，方便后面灵活添加，创建一个分类器的接口IClassifierInterface。
```python
class IClassifierInterface(metaclass=abc.ABCMeta):
    """
    特征分类器
    """

# 分类数量
    CLASSIFY_NUM = 0

# 特征的权重,权重值参与最后的相似度计算,权重约高,影响越大
    WEIGHT = 0

NAME = ''

@abc.abstractmethod
    def classify(self, attrs, data):
        """
        计算分类数据
        :parameter attrs 需要分类的数据列
        :parameter data 分类好的数据
        :return:返回data
        """
        pass

@abc.abstractmethod
    def isDirty(self, attrs):
        """
        是否脏数据
        :param attrs:
        :return:
        """
        pass

def getVectors(self, infos):
        """
        根据用户的喜好计算出偏好向量
        :param infos:
        :return:
        """
        count = [0] * self.classifyNum
        vectors = []

for item in infos:
            count = self.classify(item, count)

lenInfo = float(len(infos))
        for item in count:
            vectors.append(item / lenInfo)
        return vectors

@property
    def classifyNum(self):
        return self.CLASSIFY_NUM
```
其实我实际的项目中，分类器有很多，比如价格分类器，面积分类器，户型分类器等等，根据自己的项目需求灵活增加即可。
比如价格分类器，代码如下：
```python
class PriceClassifier(IClassifierInterface):
    """
    价格分类器
    """

CLASSIFY_NUM = 13

WEIGHT = 0.2

NAME = 'price'

TEN_THOUSAND_RMB = 10000

def isDirty(self, attrs):
        """
        非法价格,减少曝光
        :param attrs:
        :return:
        """
        return attrs.price is None or attrs.price == 0

def classify(self, attr, data):
        if attr.price <= 50 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[0] = data[0] + 1
        elif 50 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 100 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[1] = data[1] + 1
        elif 100 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 150 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[2] = data[2] + 1
        elif 150 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 200 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[3] = data[3] + 1
        elif 200 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 250 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[4] = data[4] + 1
        elif 250 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 300 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[5] = data[5] + 1
        elif 300 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 350 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[6] = data[6] + 1
        elif 350 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 400 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[7] = data[7] + 1
        elif 400 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 450 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[8] = data[8] + 1
        elif 450 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 500 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[9] = data[9] + 1
        elif 500 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 550 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[10] = data[10] + 1
        elif 550 * self.TEN_THOUSAND_RMB < attr.price <= 600 * self.TEN_THOUSAND_RMB:
            data[11] = data[11] + 1
        else:
            data[12] = data[12] + 1
        return data
```
咣咣，请我们的猪脚登场，看具体算法前，我们先看下推荐类的接口定义：
```python
class IRecommendInterface(metaclass=abc.ABCMeta):
    """
    推荐接口
    """

houses = None

def addClassifier(self, classifier):
        """

:param classifier:
        :return:
        """
        self._classifiers.append(classifier)
        return self

def removeClassifier(self, classifier):
        """

:param classifier:
        :return:
        """
        self._classifiers.remove(classifier)

def __init__(self, houses, aggregation=None):
        super().__init__()
        self.houses = houses
        self._aggregation = aggregation
        # 分类器集合,分类器需要实现IClassifierInterface
        self._classifiers = []
        self._samples = []

def recommend(self):
        """
            推荐计算
        :param userInfo:
        :return:
        """

if self._aggregation is None:
            raise AssertionError()

for sample, loadArgs in self._samples:
            if sample.length > 0:
                similarWeight = self._recommend(sample, sample.items)
                similarWeight = sorted(similarWeight, key=lambda item: item['score'], reverse=True)[sample.workQuota:]
                self._aggregation.aggregate(sample, similarWeight)
        return self._aggregation

@abc.abstractmethod
    def _recommend(self, sample, infos):
        pass

def addSample(self, sample, loadArgs=None):
        loadArgs = loadArgs or []
        self._samples.append((sample, loadArgs))
        return self

@property
    def aggregation(self):
        return self._aggregation

@aggregation.setter
    def aggregation(self, value):
        self._aggregation = value
```
可以看到后面有一个聚合的方法，为什么需要这个聚合类？原因很简单，因为需要对推荐的数据做再一次的处理。看下聚合接口：
```python
class IAggregationRoot(metaclass=abc.ABCMeta):
    """
    结果聚合处理
    """

@abc.abstractmethod
    def aggregate(self, sample, vectors):
        pass

def __init__(self):
        self._value = []

def _afterProcess(self, value):
        return value

@property
    def value(self):
        return self._afterProcess(self._value)
```
非常简单，只是做结果的收集，在看推荐过程前，我们先写下测试用例看看，有了上面的类定义，我们用例代码这样写：
```python
# 初始化采样决策
    policyManager = SamplePolicyManager()

userOrderSample = UserOrderSample(userId)
    # 添加用户点单采样
    policyManager.append(userOrderSample)

userCollectSample = UserCollectSample(userId)
    # 添加用户收藏采样
    policyManager.append(userCollectSample)

userFootSample = UserFootSample(userId)
    # 添加用户足迹采样
    policyManager.append(userFootSample)

if not userOrderSample.items and not userCollectSample.items and not userFootSample.items:
        return

# 初始化推荐引擎
    cbRecommend = CBRecommend(houses)
    cbRecommend.aggregation = LimitScoreOrderAggregation(5)
    cbRecommend \
        .addClassifier(PriceClassifier()) \
        .addClassifier(SpaceClassifier()) \
        .addClassifier(FloorClassifier()) \
        .addClassifier(LayoutClassifier()) \
        .addClassifier(CommunityClassifier(cityId))

# 获取到推荐相似度向量
    similarWeight = cbRecommend \
        .addSample(userOrderSample) \
        .addSample(userCollectSample) \
        .addSample(userFootSample) \
        .recommend()
    print(similarWeight)
    return similarWeight
```
# 关键类实现
是不是很清晰了？最后只剩下实现推荐接口的CBRecommend实现类没讲解，这个类其实就是正正工作的地方，也就是推荐算法的逻辑，当然我们只要实现接口，完全可以把它换掉。他是这样的：
```python
class CBRecommend(IRecommendInterface):
    """
    基于内容推荐引擎
    """

def _cosineSimilarity(self, vectorA, vectorB, lenVectorA):
        '''
        函数功能：计算两向量的余弦相似度
        参数：向量vector_A,vector_B
        返回值：两向量的余弦相似度
        '''
        for i in range(len(vectorB)):
            if vectorB[i] == 1:
                index = i
                break
        vectorInner = vectorA[index]
        vectorCos = vectorInner / (lenVectorA)
        return vectorCos

def _recommend(self, sample, infos):
        similarWeight = []
        cachedUserInfos = {}

for item in self.houses:
            weightCos = 0
            classifierInfos = []
            for classifier in self._classifiers:
				# 是不是脏数据?
                if not classifier.isDirty(item):
					# 这里只是做一个缓存，避免多次计算
                    if classifier.NAME not in cachedUserInfos:
                        cachedUserInfos[classifier.NAME] = classifier.getVectors(infos)
                    vectors = cachedUserInfos[classifier.NAME]
					# 分配初始化空军
                    count = [0] * classifier.classifyNum
					# 得到分类矩阵
                    count = classifier.classify(item, count)
                    vectorA = np.sqrt(np.inner(vectors, vectors))
					# 获得余弦相似度
                    sim = self._cosineSimilarity(vectors, count, vectorA)
                else:
                    sim = -9999
                classifierInfos.append({'classifier': classifier, 'score': round(sim * classifier.WEIGHT, 8)})
				# 计算总得分
                weightCos += sim * classifier.WEIGHT
            similarWeight.append(
                {'itemId': item.id, 'item': item, 'score': round(weightCos, 8), 'sample': sample,
                 'classifiers': classifierInfos})
        return similarWeight

def __init__(self, houses, aggregation=None):
        super().__init__(houses, aggregation)
```
注释我都加上了,每个用户对每套房源都有一个得分，得分最高的推荐给用户就可以了。因为涉及到公司代码，业务相关的代码，我就不展示了，思路就是这个思路，用的推荐算法是基于内容的推荐算法。
# 总结
这个推荐算法当然是一个非常简单的推荐算法，但是效果也还可以，因为是基于用户内容的，所以基本上看过去的数据都是用户想要的。后面，我还会对推荐算法进行讲解，当然不是很专业，也不是我的本职工作，只是业余研究研究。

# 概述
  水文一篇，本来想把scrapy做成一个系列，不过最近还是比较忙，等有空的时候，就工作中遇到的反爬机制说一下。这次说的是爬取qunar网站的景点信息，并且存储到mongodb中。在说一遍，python做爬虫是真的方便，指的是爬虫的前端部分。
# 准备工作
- 创建项目
```python
scrapy startproject ticket_spiders
```
- 创建爬虫
```python
scrapy genspider qunar qunar.com 
```

# 制定爬取规则
  通过分析网页我们找到了爬取qunar景区的入口接口，http://piao.qunar.com/ticket/list.json?keyword=浙江®ion&page=151&from=mps_search_suggest ，这里为了做演示，只爬取浙江的景区。起始URL填写为到start_urls中，因为内容返回为JSON的，所以解析步骤相对来说简单多了，直接解析为JSON对象就可以。在做了简单的判断之后，我们把抽取到的数据发往pipeline就可以了。
```python
result = json.loads(response.text)
        if 'ret' in result and result['ret'] == True:
            data = result['data']
            oldKeyword = data['keyword']
            if oldKeyword == '浙江':
                sightList = data['sightList']
                if sightList:
                    for sight in sightList:
                        yield QunarItem(**sight)
```
# 分页规则
  爬虫的分页规则每个爬虫都不一样，针对我们今天的爬虫而言，我们只要让他一页一页翻下去就可以了。parse函数里的代码：
```python
    def parse(self, response):
        page = response.meta.get('page', 151)
        self.logger.info('current page {page}'.format(page=page))
        result = json.loads(response.text)
        if 'ret' in result and result['ret'] == True:
            data = result['data']
            oldKeyword = data['keyword']
            if oldKeyword == '浙江':
                sightList = data['sightList']
                if sightList:
                    for sight in sightList:
                        yield QunarItem(**sight)
                    nextPage = page + 1
                    yield scrapy.Request(
                        url='http://piao.qunar.com/ticket/list.json?keyword=%E6%B5%99%E6%B1%9F®ion&from=mps_search_suggest&page=' + str(
                            nextPage), callback=self.parse, meta={'page': nextPage})
            else:
                self.logger.error('被限制爬行了')
```
# 制定处理规则
  到了这步，我们已经有数据了，接下来该清洗的清洗，该处理的处理，该存储的存储，这次爬虫目标很简单，就是把数据全部存储起来就可以。
```python
import pymongo

mongoClint = pymongo.MongoClient('127.0.0.1', 27017)
dbQunar = mongoClint['qunar']
collection = dbQunar['sight']

class QunarPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        collection.insert_one(item._values)
        return item
```
# 全局配置
  上面那步写好了处理器，但是并没有进行挂接，这步我们进行挂接，在settings.py文件里，更改处理器配置参数如下：
```python
ITEM_PIPELINES = {
    'ticket_spiders.pipelines.QunarPipeline': 300,
}
```
# 运行和结果
```shell 
scrapy crawl qunar 
```
  执行后就可以得到最终抓取的结果，嗯，挺有满足感的，下面可以用这些数据进行分析或者展示了。
![](https://www.chenxf.org/usr/uploads/2020/03/4097088815.png)
# 总结
  scrapy作为抓取引擎既简单又强大，简单是说他其实封装了很多复杂的机制和概念，下次我带领大家从源码角度去了解这个框架。学习一门技术要从根本上，特别是源码角度或者是核心模型角度去了解其实现，才能从瞬息万变的技术变革中以不变应万变,以此和读者共勉。

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