from collections import deque
queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
queue.append("Terry")           # Terry 入队
queue.append("Graham")          # Graham 入队

queue.pop()                     # 队尾元素出队

queue.popleft()                 # 队首元素出队

queue                           # 队列中剩下的元素

"""
Explanation: 用Python 3开发网络爬虫
By Terrill Yang (Github: https://github.com/yttty)
由你需要这些：Python3.x爬虫学习资料整理 - 知乎专栏整理而来。
本篇来自零基础自学用Python 3开发网络爬虫(二): 用到的数据结构简介以及爬虫Ver1.0 alpha
用Python 3开发网络爬虫 - Chapter 02
上一回, 我们学会了

用伪代码写出爬虫的主要框架;
用Python的 urllib.request 库抓取指定url的页面;
用Python的 urllib.parse 库对普通字符串转符合url的字符串.

这一回, 开始用Python将伪代码中的所有部分实现. 由于文章的标题就是"零基础", 因此会先把用到的两种数据结构队列和集合介绍一下. 而对于正则表达式部分, 会给出我比较喜欢的几个参考资料, 等到以后有时间再补充.
1. Python的队列
在爬虫程序中, 用到了广度优先搜索(BFS)算法. 这个算法用到的数据结构就是队列.
Python的List功能已经足够完成队列的功能, 可以用 append() 来向队尾添加元素, 可以用类似数组的方式来获取队首元素, 可以用 pop(0) 来弹出队首元素. 但是List用来完成队列功能其实是低效率的, 因为List在队首使用 pop(0) 和 append() 都是效率比较低的, Python官方建议使用collection.deque来高效的完成队列任务.
(以下例子引用自官方文档)
End of explanation
"""


basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}

print(basket)                      # 这里演示的是去重功能

print('orange in basket? ', 'orange' in basket)                # 快速判断元素是否在集合内
print('crabgrass in basket? ', 'crabgrass' in basket)

# 下面展示两个集合间的运算.
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a)
print(b)

print(a & b)  # 交集

print(a | b)  # 并集

print(a - b)  # 差集

print(a ^ b)  # 对称差

"""
Explanation: 2. Python的集合
在爬虫程序中, 为了不重复爬那些已经爬过的网站, 我们需要把爬过的页面的url放进集合中, 在每一次要爬某一个url之前, 先看看集合里面是否已经存在. 如果已经存在, 我们就跳过这个url; 如果不存在, 我们先把url放入集合中, 然后再去爬这个页面.
Python提供了set这种数据结构. set是一种无序的, 不包含重复元素的结构. 一般用来测试是否已经包含了某元素, 或者用来对众多元素们去重. 与数学中的集合论同样, 他支持的运算有交, 并, 差, 对称差.
创建一个set可以用 set() 函数或者花括号 {} . 但是创建一个空集是不能使用一个花括号的, 只能用 set() 函数. 因为一个空的花括号创建的是一个字典数据结构. 以下同样是Python官网提供的示例.
End of explanation
"""


import re
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'hello')
 
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello world!')
 
if match:
    # 使用Match获得分组信息
    print(match.group())

"""
Explanation: 在我们的爬虫中, 只是用到其中的快速判断元素是否在集合内的功能, 以及集合的并运算.
3. Python的正则表达式
在爬虫程序中, 爬回来的数据是一个字符串, 字符串的内容是页面的html代码. 我们要从字符串中, 提取出页面提到过的所有url. 这就要求爬虫程序要有简单的字符串处理能力, 而正则表达式可以很轻松的完成这一任务.
参考资料
1. 正则表达式30分钟入门教程(GitBook)
2. w3cschool 的Python正则表达式部分
3. Python正则表达式指南
虽然正则表达式功能异常强大, 很多实际上用的规则也非常巧妙, 真正熟练正则表达式需要比较长的实践锻炼. 不过我们只需要掌握如何使用正则表达式在一个字符串中, 把所有的url都找出来, 就可以了. 如果实在想要跳过这一部分, 可以在网上找到很多现成的匹配url的表达式, 拿来用即可.
正则表达式简介
Courtesy of AstralWind - cnblogs
正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式，只需要简单看一看就可以上手了。
正则表达式的大致匹配过程是：依次拿出表达式和文本中的字符比较，如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同，但也是很好理解的，看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式"ab*"如果用于查找"abbbc"，将找到"abbb"。而如果使用非贪婪的数量词"ab*?"，将找到"a"。
下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法： 

开始使用re
Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例），最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。
End of explanation
"""


m = re.match(r'hello', 'hello world!')
print(m.group())

"""
Explanation: re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代，唯一的好处是少写一行re.compile()代码，但同时也无法复用编译后的Pattern对象。这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。如上面这个例子可以简写为：
End of explanation
"""


a = re.compile(r"""\d +  # the integral part
                   \.    # the decimal point
                   \d *  # some fractional digits""", re.X)
b = re.compile(r"\d+\.\d*")

"""
Explanation: Compile
re.compile(strPattern[, flag]):这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。 第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效，比如re.I | re.M。另外，你也可以在regex字符串中指定模式，比如re.compile('pattern', re.I | re.M)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。 
可选值有：

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
re.M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
re.S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为
re.L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
re.U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
re.X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。以下两个正则表达式是等价的：
End of explanation
"""


m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')
 
print("m.string:", m.string)
print("m.re:", m.re)
print("m.pos:", m.pos)
print("m.endpos:", m.endpos)
print("m.lastindex:", m.lastindex)
print("m.lastgroup:", m.lastgroup)
 
print("m.group(1,2):", m.group(1, 2))
print("m.groups():", m.groups())
print("m.groupdict():", m.groupdict())
print("m.start(2):", m.start(2))
print("m.end(2):", m.end(2))
print("m.span(2):", m.span(2))
print(r"m.expand(r'\2 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3'))

"""
Explanation: re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回，在需要大量匹配元字符时有那么一点用。
Match
Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。


属性

string: 匹配时使用的文本。
re: 匹配时使用的Pattern对象。
pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。



方法

group([group1, …]): 获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
groups([default]): 以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
groupdict([default]): 返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
start([group]): 返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
end([group]): 返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
span([group]): 返回(start(group), end(group))。
expand(template):将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g&lt;id&gt;、\g&lt;name&gt;引用分组，但不能使用编号0。\id与\g&lt;id&gt;是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'0'，只能使用\g&lt;1&gt;0。
End of explanation
"""


p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)
 
print("p.pattern:", p.pattern)
print("p.flags:", p.flags)
print("p.groups:", p.groups)
print("p.groupindex:", p.groupindex)

"""
Explanation: Pattern
Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。
Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。
Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

pattern: 编译时用的表达式字符串。
flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
groups: 表达式中分组的数量。
groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。
End of explanation
"""


pattern = re.compile(r'hello')
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello world!')
if match:
    print(match.group())

"""
Explanation: re模块方法
match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])
这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。 
pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。 
注意：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。
End of explanation
"""


p = re.compile(r'world') 
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None 
# 这个例子中使用match()无法成功匹配 
match1 = p.search('hello world!') 
match2 = p.match('hello world!') 
if match1: 
    print('pattern.search result: ', match1.group())
if match2: 
    print('pattern.match result: ', match2.group())

"""
Explanation: search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])
这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
End of explanation
"""


p = re.compile(r'\d+')
print(p.split('one1two2three3four4'))

"""
Explanation: split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit])
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
End of explanation
"""


p = re.compile(r'\d+')
print(p.findall('one1two2three3four4'))

"""
Explanation: findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags])
搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。
End of explanation
"""


p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
    print(m.group())

"""
Explanation: finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags])
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。
End of explanation
"""


p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
 
print(p.sub(r'\2 \1', s))
 
def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
 
print(p.sub(func, s))

"""
Explanation: sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count])
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。 
当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g&lt;id&gt;、\g&lt;name&gt;引用分组，但不能使用编号0。 
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。 
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
End of explanation
"""


p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
 
print(p.subn(r'\2 \1', s))
 
def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
 
print(p.subn(func, s))

"""
Explanation: subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
End of explanation
"""


import re
import urllib.request
import urllib
 
from collections import deque
 
queue = deque()
visited = set()
 
url = 'http://news.dbanotes.net'  # 入口页面, 可以换成别的
 
queue.append(url)
cnt = 0
 
while queue:
  url = queue.popleft()  # 队首元素出队
  visited |= {url}  # 标记为已访问
 
  print('已经抓取: ' + str(cnt) + '   正在抓取 <---  ' + url)
  cnt += 1
  urlop = urllib.request.urlopen(url)
  if 'html' not in urlop.getheader('Content-Type'):
    continue
 
  # 避免程序异常中止, 用try..catch处理异常
  try:
    data = urlop.read().decode('utf-8')
  except:
    continue
 
  # 正则表达式提取页面中所有队列, 并判断是否已经访问过, 然后加入待爬队列
  linkre = re.compile('href="(.+?)"')
  for x in linkre.findall(data):
    if 'http' in x and x not in visited:
      queue.append(x)
      print('加入队列 --->  ' + x)

"""
Explanation: 4. Python网络爬虫Ver 1.0 alpha
有了以上铺垫, 终于可以开始写真正的爬虫了. 我选择的入口地址是Fenng叔的Startup News, 我想Fenng叔刚刚拿到7000万美金融资, 不会介意大家的爬虫去光临他家的小站吧. 这个爬虫虽然可以勉强运行起来, 但是由于缺乏异常处理, 只能爬些静态页面, 也不会分辨什么是静态什么是动态, 碰到什么情况应该跳过, 所以工作一会儿就要败下阵来.
End of explanation
"""


