什么是网络爬虫？
网页蜘蛛(spider)，就是能够在互联网中检索自己需要的信息的程序或脚本。 爬虫，简单的说就是一个http(https)请求，获取到对面网页的源码，然后从网页的源码中抓取自己需要的信息。而html代码的规则是基于xml的，所以可以通过一定解析规则和逻辑完成我们的数据。
爬虫能干什么
爬虫能干的事情比较多，并且有些领域和爬虫都有很大的关联。不同深度，技术的爬虫工作者能干的事情也不同。
搜索引擎
- 你熟知的谷歌、百度、360等搜索都是
网络爬虫+算法+db存储形成的一套持久运行、相对稳定的系统。当然，这类爬虫并不是大部分人都能接触的，通常这类对硬件成本和算法的要求较高，要满足一定的爬行速率、爬行策略并且你还要通过一定算法检索文本、挖掘文本，通过文本价值和外链数量等等判权信息给搜索排名加权。具体不做过多介绍。笔者也不会。但是如果有兴趣完全可以运用开源软件或者工具做个站内搜索，或者局域搜索。这个如果有兴趣可以实现，虽然可能效果不好。
抢票、刷票等自动化软件
- 你可能见过一些抢票软件比如
12306抢票。而购票的一个过程其实也就是一个http的请求(post)购票。在你手点时间卡的肯定没有程序快。所以程序的优势在这里就出来了。 - 同理，遇到一些
拉票，投票的几万票的，你可以根据写个爬虫小程序去完成。
部分破解软件
- 你会见到一些诸如
pandownload、全网vip视频免费看、付费知识/文档下载、qq机器人等等。有经验的爬虫工程师不仅仅能够解析http请求，而tcp-ip等请求涉及到的各种加密也能处理的非常得手。然而这些人就能开发出一些让人感到黑科技的东西。
金融等行业数据挖掘、分析数据来源
- 随着大数据热门，相关的系列领域和相关领域如数据挖掘、分析以及人工只能的。因为数据的生产者是有限的，比如新浪
微博、淘宝、京东、金融等其他等就可以自己生产数据。而其他人如果想要这些数据集，那么要么通过官方可能给的部分可怜的api、数据。要么就是买(很贵)，要么就是自己爬。通过爬虫的数据可以做舆情分析，数据分析等等。数据本身是没有价值的，然而通过挖掘处理之后就极具商业、研究价值。
其他
- 数据是一个公司的核心。市面上有很多类似产品或者功能，有很多中小部分的数据核心来自于他人，所以爬虫对于他们公司至关重要。
- 而诸如
校园辅助app，博客一键搬迁，新闻等咨询，等等非官方授权的应用却有着官网app的功能都是基于网络爬虫实现。还有很多就不具体介绍。
爬虫很简单
语言的选择
- 对于初学者肯定会对选择java和python有些java爱好者可能会有点难受。对于java和python的爬虫。不能全全论之。因为各个语言有各个语言的特色。
- 就爬虫而言，个人感觉
用python更方便，得益于python精简的语法和弱类型变量。能够伸缩自如。这样还有一点就是python的字典操作起来远比java的Map方便。而java的强变量让书写变得稍加繁琐。 - 但是如果遇到多线程，
高并发问题其实还是java占优。python只能用多进程来优化速度而假的多线程对性能提升有限。
对于python爬虫常用的库有
| 名称 | 主要功能 | 依赖 |
|---|---|---|
| requests | 负责网页请求，代理等处理，封装urllib2(用起来麻烦)等库，使得操作简化。不需要考虑编码、解码等较麻烦的问题 | pip install requests |
| Beautifulsoup | 非常好用的dom解析器，还有css选择器。匹配正则等，而选用lxml当做解析 | pip install bs4,pip install lxml |
| xpath | 解析效率最高，和BeautifulSoup可以选择一个学习即可 | pip install lxml |
| re | 正则库，很多特殊匹配需要正则来完成 | 内置 |
| Senlenuim/ChromeDriver+PhantomJS | 模拟浏览器行为，执行点击事件，简单粗暴，但是速度慢 | 需要安装对应库和对应驱动 |
至于框架，scrapy流行。就不介绍 对于java爬虫常用的库有
| 名称 | 主要功能 |
|---|---|
| HttpURLConnection | java.net下包。很多其他包都基于此包进行封装 |
| HttpClient | 基于 HttpURLConnection进行封装，更加友好的解决参数，Cookie，Session等问题。 |
| jsoup | 基于HttpClient进行封装，更加方便的发送请求。此外jsoup的另一个重大功能就是他是一个非常良好的dom解析器。使用起来非常简单。 |
| Senlenuim+PhantomJS | 解决动态渲染解析不了的问题，同上 |
至于框架，java的框架比较多，但是流行度却没python的scrapy高。自己可以查询各种框架进行对比。当然自己也可以使用spring+mybatis进行封装。如果项目比较大。
两种语言的小demo
对于上面的主页，如果用python来完成数据提取
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl='https://blog.csdn.net/qq_40693171'req=requests.get(url)res=req.text#html 源码soup=BeautifulSoup(res,'lxml')#转为bea--对象node=soup.find(id='mainBox').find_all(attrs={ 'class':'article-item-box'})for link in node: value=link.h4 print(value.text)复制代码 运行结果
package com.bigsai;import org.jsoup.Jsoup;import org.jsoup.nodes.Document;import org.jsoup.nodes.Element;import org.jsoup.select.Elements;import java.io.IOException;public class test { public static void main(String[] args) throws IOException { String url="https://blog.csdn.net/qq_40693171"; Document doc= Jsoup.connect(url).get(); Elements elements=doc.getElementById("mainBox").select(".article-item-box"); for(Element element:elements) { Element node=element.select("h4").get(0); System.out.println(node.text()); } }}复制代码 运行结果
这样，一个简单的爬虫就完成了。是否勾起你对爬虫的兴趣？
爬虫也不简单
- 但是很多公司，网站的网址他们的数据是不太想随便让人爬的。有的网站给了robot.txt文件。规定那些爬虫可以爬。但是这些又是很矛盾的。因为如果你想要搜索引擎收录你，你肯定要允许百度，谷歌，360等爬虫程序访问你的网站，才能收录，搜索排名才能靠前。否则你的网站就成单机站点了。网站会处理或者拒绝
非正常访问的请求。比如检索你的请求非人为。请求过快等等。
爬虫与反爬虫的斗争由此开始。
ip、浏览器头(User-Agent)、和cookie限制
- 但是网站大部分会根据你所在的
公网ip进行封禁访问。如果你访问过快，就会招来403 forbidden。所以你需要使用代理ip来让对面认为你的ip没问题。 - 还有部分网站会针对
User-Agent等其他信息进行判断。所以你需要多准备几个User-Agent，比如谷歌的，IE的，360的随机使用即可。 - 而有些网站会根据
cookie进行封禁。因为有的cookie储存了用户的一些信息。如果网站根据cookie来进行限制，那么你不仅要找的到这样cookie池维护，还要记得维持cookie的活性。而新浪微博的反扒策略就是基于cookie鉴定。所以你需要到淘宝购买已登录过的cookie池才能拿到更多的数据。
需登录的验证码限制、参数限制
对于普通验证码来说，你大致有四个选择。
- 绕过验证码，直接手动登录用网站，复制cookie放到请求的去抓取数据。这种最不智能也是最简单的方法。(pandownload就是内置一个浏览器driver然后你手动登录后它获取你的cookie信息然后一波操作)
- 将验证码下载到本地(应用)，让用户识别填写然后登录。
- 通过人工智能和数字图像相关技术，提前训练好验证码识别模型，在遇到验证码时候执行程序识别。对于简单的验证码识别。也有不少开源作品。
- 通过打码平台，让第三方专业打码。
而对于滑块以及其他奇葩如滑块，点选等等，那你要么借助第三方，要么就是自己研究其中js运转流程。以及交付方式。算法原理，还是很复杂的。笔者这部分也不是特别了解。只是略知一二。
不仅如此，在登录环节，往往还会遇到一些其他参数的会放到JavaScript里面，这需要你抓到比较。有的还会针对你的数据进行加密传到后台。这就需要你娴熟的js解密能力了。
JavaScript渲染/ajax加密
- 有不少页面的数据是通过ajax或者JavaScript渲染进去的。而在数据上，爬虫无法识别、执行JavaScript代码，只能借助webdriver+phantomjs等模拟执行js获取数据。或者就是自己研究js流程。弄懂里面参数变化过程。但是实际是相当有难度的。毕竟人家一个团队写的逻辑，要你一个人(还不是搞前端的搞懂)真的是太困难的。所以，爬虫工程师的水平区别在解决这些复杂问题就体现出来了。
- 而异步传输如果借口暴露，或者能找到规则还好。如果做了加密限制，又是比较棘手的问题。
爬虫知识储备路线
虽然一些高难度的爬虫确实很难，没有一定的工作经验和时间研究确实很难变强。但是我们还是能够通过掌握一些大众知识能够满足生活、学习的日常需求和创意。
1.基础语法：
- 无论你使用java和python，爬虫也是程序，你首先要掌握这门编程语言的语法。而基础语法入门也不需要太久，但是还是 需要一点时间，不能急于求成。
2.正则和爬虫相关库，以及浏览器F12抓包和Fidder等抓包工具抓包
- 当掌握基础语法后，爬虫一些简单好用的基本库需要花时间学习。正如上面表格所列的库。
需要熟练掌握。在其中一定要学会使用抓包。简单分析请求的参数和地址等信息。而fiddler是一款强大的抓包工具。通过配置你也可以尝试抓安卓的包，爬去app的数据。至于简单抓包浏览器就可以完成。推荐谷歌浏览器。
3.扎实的语法
- 因为一个爬虫项目它的
数据是有层次的，所以你需要良好的逻辑和编程习惯，抓取这些数据能够清晰的存储而不混乱。并且url遍历也需要深度优先遍历或者广度有限遍历等策略。需要熟悉这些基本算法，熟悉语言中集合模块的使用。
4. 多线程、数据库、线程安全相关知识。
- 单线程的爬虫是没灵魂的爬虫，一定要试试多线程，多进程爬虫的快感，然而这个过程可能会遇到封ip等问题，需要你自己搭建一个ip池。
5. 分布式的概念和知识。
- 一直单机的爬虫是没灵魂的爬虫。要试试多台程序多线程跑一个爬虫任务。当然，这里就会遇到分布式锁的问题。需要你对该方面稍微了解。运用。
6. js进阶、逆向等知识.
- 随着前后端分离，js流行等等，网页其实对于爬虫变得复杂，难度和学习成本也在提升。试着找一些登录网站模拟登录，调用一些开源算法等等。这部分其实才是真正大佬能力体现。当能够识别这种加密，然而其他app协议也就能慢慢解开。完成一些牛逼的事情。
总结
- 爬虫虽然很多时候方便了我们，但是这也是一道边缘产业。存在很多不确定的因素。学习、娱乐，做个小demo还行。如果侵权请谨慎。(不过初学者的技术很难侵权哈哈)。
- 对于爬虫学习资源。淘宝的视频可以买。有些会比较陈旧。有很多优秀博主的博文、专栏都可以参考。
- 还有就是说一点，最近两年python很火，爬虫也很火，AI也很火。但是火归火，工作归工作。也不能太盲目从众。理性看待。(个人观点，不喜勿喷)
另外，如果文章有说的不好的地方还请大佬指出。我也写过一些爬虫和笔记。如果需要可以参考
在github上有个爬虫学习资料，gitbook格式感觉很喜欢。大佬可以star下。