【1.0】爬虫初识

【一】Python爬虫简介

• Python爬虫是一种自动化获取互联网数据的技术，它通过编写程序实现自动访问网站并抓取所需的数据。

【二】爬虫的定义

• 爬虫是一种自动化获取互联网数据的技术，通过模拟浏览器行为，向目标网站发送请求并获取响应，然后解析响应中的数据。

• 应用领域：爬虫可以应用于各种网站数据的获取，如新闻、论坛、电商等。

【三】爬虫的工作原理

• 爬虫通过发送HTTP请求，模拟浏览器行为，获取网站的响应，并解析响应中的数据。

• 应用领域：爬虫可以用于数据分析和挖掘，如文本分析、情感分析等。

【四】爬虫的分类

【1】通用爬虫和定向爬虫：

• 通用爬虫对整个互联网进行爬取
• 定向爬虫只针对特定的网站进行爬取。

【2】基于规则的爬虫和基于机器学习的爬虫：

• 基于规则的爬虫基于人工事先定义的规则提取数据
• 基于机器学习的爬虫通过机器学习算法自动提取数据。

【3】单机爬虫和分布式爬虫：

• 单机爬虫在单个计算机上运行
• 分布式爬虫通过多台计算机协同工作。

【五】Python爬虫的常用库

【1】requests库：

• 用于发送HTTP请求，方便地发送GET、POST等请求，并获取响应。
  • 应用领域：爬虫可以使用requests库来发送请求和获取响应。

【2】BeautifulSoup库：

• 用于解析HTML和XML文档，方便地提取其中的数据。
  • 应用领域：爬虫可以使用BeautifulSoup库来解析网页并提取需要的数据。

【3】Scrapy框架：

• 提供了一套完整的爬虫开发流程，包括发送请求、获取响应、解析响应、存储数据等步骤。
  • 应用领域：爬虫可以使用Scrapy框架进行爬虫开发。

【4】Selenium库：

• 用于模拟浏览器行为，模拟用户在浏览器中的操作，如点击、输入等。
  • 应用领域：爬虫可以使用Selenium库来模拟用户行为，获取需要的数据。

【六】爬虫的注意事项

【1】爬虫的合法性：

• 在进行爬虫开发时，需要遵守相关的法律法规，如《计算机软件保护条例》、《互联网信息服务管理办法》等。

【2】爬虫的速度：

• 需要注意爬虫的速度，避免对目标网站造成过大的负担。

【3】爬虫的稳定性：

• 需要注意爬虫的稳定性，避免因为网络波动等原因导致爬虫中断。

【4】爬虫的数据存储：

• 需要注意数据的存储方式，避免因为数据量过大导致存储不足。

【七】综上所述

• Python爬虫是一种自动化获取互联网数据的技术
• 常用库包括requests库、BeautifulSoup库、Scrapy框架和Selenium库等。
• 它在爬取网页数据、数据分析、自动化测试和机器学习等领域有广泛应用。
• 在进行爬虫开发时，需要遵守相关法律法规，注意爬虫的速度、稳定性和数据存储方式。

【八】爬虫相关的应用领域

【1】数据采集与挖掘：

• 爬虫可以帮助从互联网上获取大量的数据，如新闻文章、商品信息、社交媒体内容等。这些数据可以被用于市场调研、舆情监控、数据分析等用途。

【2】搜索引擎：

• 爬虫是搜索引擎的基础，通过爬虫程序可以自动抓取互联网上的网页内容，为搜索引擎建立索引，以便用户能够快速准确地搜索到所需的信息。

【3】价格比较与竞品分析：

• 通过爬虫可以定期获取竞争对手的产品信息和价格，以便进行价格比较和竞品分析，从而提供有效的市场竞争策略。

【4】舆情监控与声誉管理：

• 通过爬虫可以实时监测和分析社交媒体、论坛、新闻等渠道中与企业或个人相关的言论和评论，以及舆情走势，帮助企业及时了解公众对其品牌声誉和产品的看法，进行声誉管理和危机处理。

【5】公共数据监测与分析：

• 政府机构可以利用爬虫技术监测和分析公共数据，如气象数据、环境数据、人口统计数据等，以便为决策提供及时的数据支持。

【6】金融市场分析：

• 通过爬虫可以获取金融市场中的股票数据、财务报表、新闻公告等信息，为投资者提供决策参考。

【7】学术研究与文献检索：

• 研究人员可以利用爬虫收集相关领域的学术论文、研究成果等信息，帮助他们进行学术研究和文献综述。

【8】其他

• 爬虫在自动化测试之外还广泛应用于数据采集、舆情监控、价格比较、金融市场分析等多个领域。
• 通过爬虫技术，能够高效地获取和处理大规模的数据，为各行各业带来便利和价值。

【九】爬虫的流程

【1】发送请求

• 首先需要确定目标网站的URL，并使用相关的库或框架发送HTTP请求。通常使用GET或POST方法来获取网页数据。请求可能包含一些额外的参数，如请求头、Cookie等，以便模拟真实的浏览器行为。

【2】获取响应

• 一旦成功发送请求，目标网站会返回一个HTTP响应。这个响应通常包含网页的HTML代码和其他相关信息，如状态码、响应头等。通过使用Python模块（如requests、selenium）可以获取到完整的响应内容。

【3】解析响应

• 通过使用解析库（如BeautifulSoup、lxml、re）或者正则表达式等方式，对获取到的HTML代码进行解析。解析的目的是提取出我们所需的具体数据，如标题、链接、图片等，并进行进一步的处理。可以根据网页的结构和特征，选择合适的解析工具，从而方便地提取出所需数据。

【4】存储数据

• 解析到有价值的数据后，需要将其进行存储，以便后续的使用和分析。可以选择将数据保存到本地文件、数据库或其他存储介质中。存储的方式可以依据具体需求和数据结构来进行选择，常用的存储方式包括存储到文件（如CSV、JSON、Excel）、存储到关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、存储到非关系型数据库（如Redis、MongoDB）等。

【5】总结

• 爬虫的流程包括发送请求、获取响应、解析响应和存储数据等步骤，通过合理的设计和技术实现，可以快速、高效地从目标网站中提取所需的数据。
• 在实际爬取过程中，还需要考虑其他因素，如处理请求失败的情况、抓取策略的设计（如并发请求、延时等）、反爬虫措施的处理等。
• 此外，对于特殊情况下的动态网页，可能需要使用浏览器自动化工具（如Selenium）来模拟真实用户的操作，以获取页面的完整数据。

【十】常见的反爬虫措施

【1】频率限制：

• 网站会针对某个IP地址或用户账号设置请求频率限制，如单位时间内只允许发送一定数量的请求。

• 一旦超出限制，网站会对该IP或账号进行处罚，如暂时封禁或限制访问。

【2】封IP和封账号：

• 网站可以通过监测异常行为，如频繁请求、高并发等来判断是否有恶意爬取行为，并对相关IP地址或账号进行封禁。

• 为了规避封禁，爬虫可以使用代理池来随机切换IP地址，或使用大量小号（账号池）轮流发送请求。

【3】请求头中带加密信息：

• 网站可能要求请求头中包含特定的加密信息，如Referer（来源页面地址）和User-Agent（浏览器标识），用于验证请求的合法性。

• 爬虫需要模拟真实浏览器的请求头信息，以避免被检测为非法爬虫。

【4】响应回来的数据是加密：

• 为了防止直接获取数据，网站可能会对返回的数据进行加密或编码，爬虫需要解密或解码才能获取到有效信息。

• 这种情况下，爬虫可能需要分析加密算法或从其他渠道获取解密密钥。

【5】验证码反扒：

• 网站为了防止机器自动注册、恶意爬取等行为，可能会在关键操作前设置验证码。

• 爬虫需要通过第三方平台或自己破解验证码来进行自动化操作。

【6】JS加密：

• 网站可能使用JavaScript对核心代码进行了压缩和混淆，以 ers() -> function() 的形式， ers.somethin() -> function somethin() ，并添加了一些晦涩的加密方法。

• 爬虫需要逆向工程来还原和理解这些加密算法，并编写相应的代码进行解密。

【7】手机设备唯一ID号：

• 网站可能会根据爬虫请求的设备唯一标识符（例如IMEI、Android ID、iOS设备ID等）进行识别和限制。
• 爬虫可能需要模拟不同设备的请求，或者通过修改设备信息达到绕过检测的效果。

• 需要注意的是，对于某些网站，爬虫绕过这些反爬虫措施可能涉及到违法行为，建议在合法范围内开展爬虫活动，遵守相关法律法规和网站的使用规定。