oddish

During the daytime, Oddish buries itself in soil to absorb nutrients from the ground using its entire body.

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。

Aim

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!

免责声明

1. 滥用爬虫有被封号的风险；
2. 禁止恶意大量爬取buff数据，否则由此造成的责任自负；
3. 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；
4. 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；

如何防止账号被封禁

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：

1. 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；
2. 少量：
   1. 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；
   2. 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；
   3. 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；
   4. 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……

• 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

我要如何使用

视频教程

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

v4.0.0异步爬取

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。

wiki

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/

启动前必看

警告

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。

数据源

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。

认证

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; ...

爬取steam商店所需的代理

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。

启动命令

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

输出结果

• log: 日志；
• suggestion：分析结果；

如果不关心过程，只查看分析结果即可。

依赖

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

按照需求自定义配置

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

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

类别设定

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……

结论

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……

Last but not least

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