网络爬虫
做网络爬虫是件很有意义的事情。首先，它可以是一个专门的职业。从公司层面讲，业务和战略可能都需要很多数据进行多维度分析，所以现在很多公司都有专门的爬虫工程师负责设计数据采集系统；其次，很多公司以爬虫为生，爬虫就是他们用来赚取利润的最主要手段，比如说各大搜索引擎和最近比较流行的即刻 APP；最后，爬虫也可以成为程序员业余时间赚取外快的好玩具，很多社群找程序员兼职爬取目标数据；最不济，它还可以成为一个好玩具，程序员可以抓取一些好玩的图片和文章，做一个自己喜爱的 Side Project。
我是通过看「静觅」上的文章接触爬虫的。作者最近还写了本书「Python3网络爬虫开发实战 」，算是现在市面上比较系统的爬虫书籍了。我也写点东西总结一下做爬虫过程中遇到的主要问题，希望对没有接触过的同学有参考意义，也希望老鸟们帮忙看看路子是否正确。本文主要是为了厘清爬虫运行的思路，不会涉及太多的具体代码。
「网络爬虫」又叫网络蜘蛛，实际上就是一种自动化的网络机器人，代替了人工来获取网络上的信息。所以只要复原用户获取网络信息的步骤，就能够厘清爬虫运行的整个脉络。
网址管理
上网的时候，我先是输入一个网址，服务器给我返回网页的结果，我碰到我感兴趣的文章就用鼠标拖动，浏览器会自动给我新建一个标签，一分钟以后，我就获取到了首页我需要的所有内容。我还有另外一种选择，当我碰到感兴趣的文章我就点进去，然后在文章里我又看到了更感兴趣的，我又点击进去，然后我再返回到首页看第二篇我感兴趣的文章。
第一种策略称为「广度优先」，第二种策略称为「深度优先」。实际使用过程中一般是采用广度优先的策略。我们先从入口返回的数据中拿到我们感兴趣的 URL，放到一个列表中，每爬取完一个 URL，就把它放到已完成的列表中。对于异常的，另外作标记后续处理。
实际上最简单的爬虫只作一件事：访问地址，获取数据。 当要访问的地址变得很多时，成立一个 URL 管理器，对所有需要处理的 URL 作标记。当逻辑不复杂的时候可以使用数组等数据结构，逻辑复杂的时候使用数据库进行存储。数据库记录有个好处是当程序意外挂掉以后，可以根据正在处理的 ID 号继续进行，而不需要重新开始，把之前已经处理过的 URL 再爬取一遍。以 Python3 为例，编写以下伪代码：
def main(): root_url = 'https://www.cnblogs.com' res = get_content(root_url) first_floor_urls = get_wanted_urls(res) for url in first_floor_urls: res_url = get_content(url) if sth_wrong(res_url): put_to_ERROR_list(url) else: sencond_floor_urls = get_wanted_urls(res_url) # rest of the code if __name__ == '__main__': main()
什么语言可以做爬虫
虽然我会的语言不多，但是我相信任何语言，只要他具备访问网络的标准库，都可以很轻易的做到这一点。刚刚接触爬虫的时候，我总是纠结于用 Python 来做爬虫，现在想来大可不必，无论是 java，PHP 还是其他更低级语言，都可以很方便的实现，静态语言可能更不容易出错，低级语言运行速度可能更快，Python 的优势在于库更丰富，框架更加成熟，但是对于新手来说，熟悉库和框架实际上也要花费不少时间。
比如我接触的 Scrapy，配环境就配了两天，对于里面复杂的结构更是云里雾里，后来我果断放弃了，任何爬虫我都只使用几个简单的库来实现，虽然耗费了很多时间，但是我对整个 HTTP 流程有了更深的理解。我认为：
在没有搞清楚设计优势的时候盲目的学习框架是阻碍技术进步的。
在我刚转行学习 Python 的那段时间，我每天都花很多时间在社区里去读那种比较 Flask，Django，Tornado 甚至是 Bottom，Sanic 这样的文章。这些文章很多都写得非常好，我也从中学到了很多知识，我知道了 Flask 胜在灵活，Django 更大更全面等等。
可是说真的，这浪费了我很多时间。新手总是有一种倾向，花费巨大的精力去寻找那些一劳永逸的方法，语言和框架，妄想只要学了这个，以后长时间就可以高枕无忧，面对各种挑战。如果要我重来一次，我会选择看一两篇这种优质的比较文章，然后大胆的选用其中一种主流的框架，在不重要的学习项目中尝试其他的框架，用了几次自然而然就会发现他们的优劣。
现在我还发现这种倾向不仅在新手中存在，老鸟也有很多患有这种技术焦虑症。他们看到媒体鼓吹 Go 语言和 Assembly，大家都在讨论微服务和 React Native，也不知所以的加入。但是有的人还是真心看懂了这些技术的优势，他们在合适的场景下进行试探性的尝试，然后步步为营，将这些新技术运用到了主要业务中，我真佩服这些人，他们不焦不燥热的引领着新技术，永远都不会被新技术推着走。
解析数据
本来应该叫解析网页，但是因为现在大多数数据都是在移动端，所以叫解析数据应该更合适。解析数据是说当我访问一个网址，服务器返回内容给了我，我怎么把我需要的数据提取出来。当服务器返回给我的是 HTML 时，我需要提取到具体哪个 DIV 下面的内容；当服务器返回给我的是 XML 时，我也需要提取某个标签下面的内容。
最原始的办法是使用「正则表达式」，这是门通用的技术，应该大多数语言都有类似的库吧，在 Python 中对应的是 re 模块，不过正则表达式非常难于理解，不到万不得已我真不想使用。Python 中的 BeautifulSoup 和 requests-HTML 非常适合通过标签进行内容提取。
应对反爬虫策略
爬虫对于服务器是一种巨大的资源负荷，想象一下，你从云服务商那里买了个 30 块钱一个月的虚拟云服务器，搭建了一个小型的博客用于分享自己的技术文章。你的文章非常优质，很多人慕名来访问，于是服务器的响应速度变慢了。有些人开始做爬虫来访问你的博客，为了做到实施更新，这些爬虫每秒钟都要疯狂的访问几百次，这时候可能你的博客再也没人能成功获取到内容了。
这时候你就必须想办法遏制爬虫了。服务器遏制爬虫的策略有很多，每次 HTTP 请求都会带很多参数，服务器可以根据参数来判断这次请求是不是恶意爬虫。
比如说 Cookie 值不对，referer 和 User-Agent 不是服务器想要的值。这时候我们可以通过浏览器来实验，看哪些值是服务器能够接受的，然后在代码里修改请求头的各项参数伪装成正常的访问。
除了固定的请求头参数，服务器可能还会自定义一些参数验证访问是否合法，这种做法在 app 端尤其常见。服务器可能要求你利用时间戳等一系列参数生成一个 key 发送给服务器，服务器会校验这个 key 是否合法。这种情况需要研究 key 的生成，如果不行干脆用模拟浏览器以及虚拟机来完全冒充用户。
服务器还会限制 IP，限制 IP 的访问速度。比如我用 IP 为 45.46.87.89 的机器访问服务器，服务器一旦自认为我是爬虫，会立刻加入黑名单，下一次起我的访问就完全无效了。绝大多数的 IP 限制都不会有这么严格，但是限制访问速度是很常见的，比如服务器规定 1 个小时以内，每个 IP 只能访问 40 次。
这要求爬虫设计者要注意两件事：
珍惜服务器资源，不要太暴力的获取服务器资源
时刻注意 IP 代理池的设计
设计太快的访问速度是一种不道德的行为，不应该受到任何鼓励，服务器在受到爬虫暴力访问后可能会将迅速反应，将反爬虫策略设计得更加严格，因此我从来不将爬虫的速度设计得太快，有时候会延时 1 分钟再做下一次爬取，我始终认为免费获取别人的内容也应该珍惜。
在设计爬虫的时候不要忘记隐藏自己的真实 IP 来保护自己。IP 代理池是每一次访问都换不同的 IP，避免被服务器封掉。网上有很多免费的代理池，可以做个爬虫爬取下来存储备用。也有很多现成的库比如 proxy_pool 就非常好用，安装完成以后访问本地地址就可以获取到可以用的 IP 列表。
爬虫和反爬虫会长时间斗志斗勇，除了上述问题还会遇到其他问题，比如说验证码设置。不同的验证码有不同的处理方式，常见的应对策略有买付费的验证服务，图像识别等。
其他具体的问题可以使用「抓包工具」去分析，比较常用的抓包工具有 charles 和 Fiddler，使用也很简单，搜教程看几分钟就会了。命令行我用过 mitmproxy，名字非常高大上，「中间人攻击」。我还尝试了 Wireshark，这个操作起来复杂得多，不过整个访问流程都不放过，不愧是学习 HTTP 的利器，有精力应该看一下 『网络是怎样链接的』和『WireShark网络分析就这么简单』这两本书，对理解网络访问非常有帮助。
抓包工具非常有用，不仅可以用来做爬虫分析，还可以用做网络攻防练习。我曾经用 Fiddler 发现了一个主流健身软件的很多漏洞，不过很快被他们发现了，他们通知我通过他们官方的渠道提交漏洞会有奖励，我照做了，不过没有得到他们的任何奖励和回复。可见，大公司也并不都靠谱。
模拟器
设计爬虫还需要注意一个非常残酷的现状：Web 端越来越 JS 化，手机端 key 值校验越来越复杂以致无法破解。这时候只能选择模拟器来完全假扮成用户了。
网页端常见的模拟浏览器工具有 selenium，这是一个自动化测试工具，它可以控制浏览器作出点击，拖拉等动作，总之就是代替人来操作浏览器，通常搭配 phantomjs 来使用。
PhantomJS 是一个基于WebKit的服务器端 JavaScript API，它基于 BSD开源协议发布。PhantomJS 无需浏览器的支持即可实现对 Web 的支持，且原生支持各种Web标准，如DOM 处理、JavaScript、CSS选择器、JSON、Canvas 和可缩放矢量图形SVG。不过目前好像已经停止维护啦。
不过没关系，Selenium 同样可以操作 FireFox 和 Chrome 等浏览器。如果有需要再学不迟。
除了 web 端，手机端 APP 也可以使用模拟器技术来完全模拟人的动作。我使用过 uiautomator，另外还有 Appium 非常强大，我暂时还没用过。
当需要并发的时候，我们手头上没有足够多的真机用来爬取，就要使用 genymotion 这样的虚拟机，使用起来跟 linux 虚拟机是一样的，下载安装包配置就可以了。
爬虫的并发和分布式
Python 作并发爬虫实际上毫无优势，不过如之前所讲，太高并发的爬虫对别人的服务器影响太大了，聪明的人不可能不作限制，所以高并发语言实际上优势也不大。Python 3.6 以后异步框架 Aiohttp 配合 async/await 语法也非常好用的，能在效率上提升不少。
至于分布式问题，我还没有好好研究，我做的大多数爬虫还达不到这个级别。我用过分布式存储，mongodb 配个集群不是很难。
总结
爬虫说起来是件简单的事情。但是往往简单的事情要做到极致就需要克服重重困难。要做好一个爬虫我能想到的主要事项有：
URL 的管理和调度。聪明的设计往往容错性很高，爬虫挂掉以后造成的损失会很小。
数据解析。多学点正则表达式总是好事情，心里不慌。
限制反爬虫策略。要求对 HTTP 有一定的理解，最好系统的学习一下。
模拟器。这样做的效率有点低，而且电脑不能做其他事情。
我非常喜欢设计爬虫，以后我会尝试设计个通用性质的爬虫。这篇文章没有写具体的代码，因为我看到网上的源码都非常好懂，我就不做重复的事情了。我学爬虫的时候收集了几个，是 Python 的，如果你感兴趣，可以找我索要。
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