02-认识python爬虫

学习目的

了解爬虫，爬虫起源；

爬虫是什么

专业术语：网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）

网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。

爬虫起源（产生背景）

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战；

搜索引擎有Yahoo，Google，百度等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南

网络爬虫是搜索引擎系统中十分重要的组成部分，它负责从互联网中搜集网页，采集信息

这些网页信息用于建立索引从而为搜索 引擎提供支持，它决定着整个引擎系统的内容是否丰富，信息是否即时，因此其性能的优劣直接影响着搜索引擎的效果。

网络爬虫程序的优劣，很大程度上反映了一个搜索引擎的好差。

不信，你可以随便拿一个网站去查询一下各家搜索对它的网页收录情况，爬虫强大程度跟搜索引擎好坏基本成正比。

搜索引擎工作原理

第一步：抓取网页（爬虫）

搜索引擎是通过一种特定规律的软件跟踪网页的链接，从一个链接爬到另外一个链接，像蜘蛛在蜘蛛网上爬行一样，所以被称为“蜘蛛”也被称为“机器人”。搜索引擎蜘蛛的爬行是被输入了一定的规则的，它需要遵从一些命令或文件的内容。

Robots协议（也称为爬虫协议、机器人协议等）的全称是“网络爬虫排除标准”（Robots Exclusion Protocol），网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取

https://www.taobao.com/robots.txt http://www.qq.com/robots.txt https://www.taobao.com/robots.txt

第二步：数据存储

搜索引擎是通过蜘蛛跟踪链接爬行到网页，并将爬行的数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是完全一样的。搜索引擎蜘蛛在抓取页面时，也做一定的重复内容检测，一旦遇到权重很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容，很可能就不再爬行。

第三步：预处理

搜索引擎将蜘蛛抓取回来的页面，进行各种步骤的预处理。

⒈提取文字⒉中文分词⒊去停止词⒋消除噪音（搜索引擎需要识别并消除这些噪声，比如版权声明文字、导航条、广告等……）5.正向索引6.倒排索引7.链接关系计算8.特殊文件处理

除了HTML文件外，搜索引擎通常还能抓取和索引以文字为基础的多种文件类型，如 PDF、Word、WPS、XLS、PPT、TXT 文件等。我们在搜索结果中也经常会看到这些文件类型。

但搜索引擎还不能处理图片、视频、Flash 这类非文字内容，也不能执行脚本和程序。

第四步：排名，提供检索服务

但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：

(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。

(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。

(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。

(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。

为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。

与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。

聚焦爬虫工作原理以及关键技术概述

网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。

传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。

然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。

另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：

(1) 对抓取目标的描述或定义；

(2) 对网页或数据的分析与过滤；

(3) 对URL的搜索策略。

抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。

网络爬虫的发展趋势

随着AJAX/Web2.0的流行，如何抓取AJAX等动态页面成了搜索引擎急需解决的问题，如果搜索引擎依旧采用“爬”的机制，是无法抓取到AJAX页面的有效数据的。对于AJAX这样的技术，所需要的爬虫引擎必须是基于驱动的。而如果想要实现事件驱动，首先需要解决以下问题：

第一：JavaScript的交互分析和解释；

第二：DOM事件的处理和解释分发；

第三：动态DOM内容语义的抽取。

爬虫发展的几个阶段（博士论文copy）

第一个阶段可以说是早期爬虫，斯坦福的几位同学完成的抓取，当时的互联网基本都是完全开放的，人类流量是主流；

第二个阶段是分布式爬虫，但是爬虫面对新的问题是数据量越来越大，传统爬虫已经解决不了把数据都抓全的问题，需要更多的爬虫，于是调度问题就出现了；

第三阶段是暗网爬虫。此时面对新的问题是数据之间的link越来越少，比如淘宝，点评这类数据，彼此link很少，那么抓全这些数据就很难；还有一些数据是需要提交查询词才能获取，比如机票查询，那么需要寻找一些手段“发现”更多，更完整的不是明面上的数据。

第四阶段智能爬虫，这主要是爬虫又开始面对新的问题：社交网络数据的抓取。

社交网络对爬虫带来的新的挑战包括

有一条账号护城河

我们通常称UGC（User Generated Content）指用户原创内容。为web2.0，即数据从单向传达，到双向互动，人民群众可以与网站产生交互，因此产生了账号，每个人都通过账号来标识身份，提交数据，这样一来社交网络就可以通过封账号来提高数据抓取的难度，通过账号来发现非人类流量。

之前没有账号只能通过cookie和ip。cookie又是易变，易挥发的，很难长期标识一个用户。

网络走向封闭

新浪微博在2012年以前都是基本不封的，随便写一个程序怎么抓都不封，但是很快，越来越多的站点都开始防止竞争对手，防止爬虫来抓取，数据逐渐走向封闭，越来越多的人难以获得数据。甚至都出现了专业的爬虫公司，这在2010年以前是不可想象的。。

反爬手段，封杀手法千差万别

写一个通用的框架抓取成百上千万的网站已经成为历史，或者说已经是一个技术相对成熟的工作，也就是已经有相对成熟的框架来”盗“成百上千的墓，但是极个别的墓则需要特殊手段了，目前市场上比较难以抓取的数据包括，微信公共账号，微博，facebook，ins，淘宝等等。

具体原因各异，但基本无法用一个统一框架来完成，太特殊了。如果有一个通用的框架能解决我说的这几个网站的抓取，这一定是一个非常震撼的产品，如果有，一定要告诉我，那我公开出来，然后就改行了。

当面对以上三个挑战的时候，就需要智能爬虫。智能爬虫是让爬虫的行为尽可能模仿人类行为，让反爬策略失效，只有”混在老百姓队伍里面，才是安全的“，因此这就需要琢磨浏览器了，很多人把爬虫写在了浏览器插件里面，把爬虫写在了手机里面，写在了路由器里面(春节抢票王)。

再有一个传统的爬虫都是只有读操作的，没有写操作，这个很容易被判是爬虫，智能的爬虫需要有一些自动化交互的行为，这都是一些抵御反爬策略的方法。

从商业价值上，是一个能够抽象千百万网站抓取框架的爬虫工程师值钱，还是一个能抓特定难抓网站的爬虫工程师值钱？

能花钱来买，被市场认可的数据，都是那些特别难抓的，抓取成本异常高的数据。

目前市场上主流的爬虫工程师，都是能够抓成百上千网站的数据，但如果想有价值，还是得有能力抓特别难抓的数据，才能估上好价钱。