走路草，白天沉睡，夜晚潜行，我来过，并将信息镌刻在深深的记忆里。
To crawl csgo skin from buff.163.com.
If there is no data available, crawl from the website, then analyse data from local pandas DataFrame to avoid more crawling behavior.
First Rule: BE GOOD AND TRY TO FOLLOW A WEBSITE’S CRAWLING POLICIES. Don't crawl the website with a high frequency!
- 滥用爬虫有被封号的风险；
- 禁止恶意大量爬取buff数据，否则由此造成的责任自负；
- 禁止将该爬虫或爬虫获取到的数据用作商业用途，否则由此造成的责任自负；
- 该爬虫为兴趣使然，不收取任何费用，也没有任何恶意代码。如果还是出了问题，我们可以协商改进代码，但由此造成的后果（比如账号被封），我们也无能为力；
该爬虫只是为了买个性价比最高的饰品卖到steam里换个买游戏钱，所以本质上不会被经常使用，也不需要爬取太多数据。
总体原则是“缓慢”地获取“少量”数据。这里有一些建议，通过修改配置config.ini，能帮助你更合理地使用oddish：
- 缓慢：尽量调大配置里的
frequency_interval_low和frequency_interval_high，爬取时间间隔越长，爬得越慢，越安全； - 少量：
- 尽量使用配置里的
category_white_list限定爬取饰品的类别，类别越少，要爬的数据量越小； - 尽量使用配置里的
category_black_list限定爬取饰品的类别，类别越多，要爬的数据量越小； - 尽量使用配置里的
crawl_min_price_item和crawl_max_price_item缩小要爬去饰品的价格区间，区间越小，要爬的数据量越小； - 不要经常使用。就我本人来讲，一月能用一次就不错了……csgo出个大行动，或者有新游戏发行，才有使用oddish的场景。天天爬，一天爬很多次的同学，有那么多游戏要买吗……
- 尽量使用配置里的
- 如果你对该爬虫的代码实现感兴趣，欢迎学习交流；
- 如果你想买个饰品卖到steam换个游戏钱，欢迎使用；
- 如果你想倒（往steam里有毛好倒的？倒完卖余额吗？？？），gun (ノ｀Д)ノ
最直白的方式，就是再跟着视频一步步来：oddish纯小白使用教程
从v4.0.0版本开始，从steam获取数据时，换成了aio（async io），速度极大提升，基本上一分钟以内就能搞定了。 相应的，要装的aio相关依赖也多了一些。
如果实在搞不定，建议下载v4.0.0之前的版本。用起来稍微简单点儿，缺点就是非常慢。和v4.0.0相比，二者大概就是一分钟和一小时的差距吧。
但个人还是建议先尝试一下v4.0.0+版本，毕竟速度快了不是一星半点儿。
这里还有两篇文章介绍了oddish初期构建和优化思路，如果你想看的话：
- https://puppylpg.github.io/2019/12/02/python-crawler-buff/
- https://puppylpg.github.io/2019/12/07/python-crawler-buff-optimaze/
警告：由于现在buff有反爬机制，爬的过频繁会账号冷却。目前程序配置的是4-8s爬取一次。可自行在配置文件config.ini里配置间隔时间，但为了您的账号安全，程序无论如何都不会以小于4s的间隔爬数据。
如果还不放心，建议时间间隔再调大一些。当然，调的越大，爬得越慢。所以建议同时使用配置里的黑白名单缩小饰品爬取范围， 减少没必要的爬取。
当首次爬取某url时，会从网站爬取数据，保存到本地。之后再次爬取时，默认先检测本地文件，如果有，直接从本地加载。
url对应内容的缓存时间可在配置里自行设置，可配置是否强制从网站上爬取。
总体来讲，缓存时间设置的越长，信息越不是最新的，失效可能性越大。反之，越能获取最新信息，但爬取的工作量越大，需要时间更久。
buff提供完用户名密码之后还要使用网易易盾验证登录，挺烦的。所以目前简单起见，直接使用已登录的cookies进行访问。
你可以在界面内登陆获取cookies，也可以手工把cookie贴到config/config.ini里，使用该cookie运行。
建议使用Chrome登录buff，手工查看cookie（可自行百度方法），贴到配置里，粘贴后配置示例如下：
[BASIC]
buff_cookie = _ntes_nnid=b14d347a6d72cfffffffffa5cdbb99a7,1571493626117; _ntes_nuid=b14d347a6d72c258095b57a5cdbb99a7; ...
steam_cookie = timezoneOffset=28800,0; steamMachineAuth76561198093333055=649A9B56941EC90A07EEEEEE0A907688C5D6042; ...
并不能找到国内的质量比较高的合（免）适（费）的代理服务器。如果不能裸访问steam商店，需要本地开启代理（或者vpn），
同时需要在config/config.ini中提供一个socks代理配置（即ss或v2ray的本地端口），以科学爬取社区市场数据。
如果不需要代理即可直连steam商店，将配置文件中的 proxy 留空即可。
你也可以使用网易UU加速器，只需使用模式一、二或三加速Steam社区/商店，并将配置文件中的proxy留空。
完成配置后， 工程根目录下运行：python -m src 或下载release版本直接运行。
如果需要使用旧式命令行窗口，可以传入--console或者在配置中设置console=True
- log: 日志；
- suggestion：分析结果；
如果不关心过程，只查看分析结果即可。
以源代码的方式运行需要安装必需的依赖。
如果只会使用Anaconda人肉安装，就安装以下依赖：
- python: 3.8.5
- requests: 2.24.0
- aiohttp: 3.7.3
- aiofiles: 0.6.0
- aiohttp-socks: 0.5.5（使用pip）
- PyQt5 5.15.2
- PyQtWebEngine 5.15.2
由于aiohttp-socks没有移植到Anaconda，所以只能使用pip安装。点击Anaconda界面首页的'CMD.exe Promt'下面的Launch按钮，
会打开一个命令行，输入pip install aiosocks即可安装。
使用pip可直接执行以下命令安装：
pip install -r requirements.txt
修改config/config.ini中的一些参数，进行自己希望的自定义配置。所有配置的含义见文件中的注释，或者wiki介绍。
价格区间设定在2.0.0版本中是一个非常重要的优化。
之前的价格筛选方式为：爬取所有饰品，按照价格区间进行筛选。优化之后，先使用buff对价格进行筛选，然后爬去筛选后的物品。 这样做之后爬取数据量骤减，效率极大提升。
价格区间配置为config/config.ini的crawl_min_price_item和crawl_max_price_item，有以下限定：
- 最低价不小于0；
- 最高价不低于最低价，且不超过buff限定的最高价，目前为15w；
- 如果所填写条件不满足上述条件，将按上述条件进行处理。
比如区间设定为5~1元，则会被系统调整为5~5元，即只爬取5元饰品。
但是不得不说buff的区间筛选API很是清奇，限定价格之后，返回的
page_num和page_size竟然都是错的。也就是说返回的数据并不能告诉我们在这个价格区间内 一共有多少页共计多少饰品。然鹅机智的我发现，如果将page number设定为超出实际页数的值，这两个数据就会变成正确值。比如，价格在98~99.9的饰品共计3页42件，但是返回值告诉我们一共有720页14388件，而这实际是buff现售物品总数，并不是价格筛选后的件数。 想获取准确值3页42件，只需给page number设定为超出3的值即可，所以我用了sys.maxsize，一个巨大无比的值。
只有trick能击败trick，然后让代码变得更加tricky :D
增设类别限定，可以配置自己只想爬取的类别（白名单）或者不想爬取（黑名单）的类别。
白名单优先级高于黑名单优先级。
高级技巧（小白慎入）：黑白名单均支持通配符匹配，如 weapon_knife* 等，更多用法请搜索 "Shell 通配符"。
所以规则如下：
- 如果黑白名单均未设置，默认爬取所有类别，所有类别参考
config/reference/category.md； - 如果设置了白名单，仅爬取白名单类型饰品；
- 如果只设置了黑名单，则爬取除了黑名单之外的所有物品；
比如：
category_white_list = ["weapon_ak47", "weapon_m4a1", "weapon_m4a1_silencer"]
category_black_list = ["weapon_m4a1"]
则最终会爬取AK、M4A1、M4A4三种物品。
NOTE: M4A1游戏代号为"weapon_m4a1_silencer"、M4A4游戏代号为"weapon_m4a1"。 不要问为什么，我猜是V社员工一开始起名的时候没想好，后来由于兼容性等原因不好改了。那咋办嘛，就这么用着呗。
类别名称一定不能写错了（建议复制粘贴），否则buff直接返回所有类别的物品……什么鬼设定……
最终我发现，这种方法未必比充值卡更优惠，但绝对更安全、快速。再也不用：
- 苦等卖家发货；
- 大半夜和客服聊天；
- 忍受充值卡随意涨价的无奈；
- 担心账户被红信；
额外好处是，充值卡只能买固定面值的，这种却可以根据需要的余额数，买任意价位的饰品转余额。
而且程序给出的收益是使用steam售价的.25分位点的价格计算的，偏保守，所以实际收益一般会更多。
一个示例：
- 想趁打折买只狼&黑魂III；
- 跑了一下100-200的饰品，程序给出的最高建议是：AK-47 | 皇后 (破损不堪): 213.81325(steam .25 percentile sold price after tax) - 159.0(buff) = 54.81325000000001(beyond 34.47%). Sold 159 items in 7 days.
- 所以buff收了最便宜的皇后AK破损不堪，花了159。steam挂270，很快就卖掉了，到手余额：AK-47 | The Empress 234.80 CNY；
- 比例：159/234.79=0.677（想了想，充值卡也不过如此）；
- 加上原来就有的40+余额，买了DARK SOULS III Deluxe Edition和Sekiro: Shadows Die Twice；
- 玩了一下，卒，卒，卒……卒无限循环，退款……
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