python网络爬虫（webspider）系统化整理总结（一）：入门

接触爬虫很久了，一直没有个系统的理解和整理，近来假日无事，总结一下。

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一、爬虫概述及分类

二、爬虫的应用场景

三、爬虫的一般执行过程

四、爬虫技术常用的知识

五、反爬虫

-------------------------------------------以下是正文---------------------------------------------------------

一、爬虫概述及分类

        网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

       目前爬虫种类和一些基本信息如下：

二、爬虫的应用场景

三、爬虫的一般执行过程

执行过程：

各部分运行关系流程图：

四、爬虫技术常用的知识

       1、数据抓取：

                 1.1，涉及的过程主要是模拟浏览器向服务器发送构造好的http请求，一般是get或者post类型；

                 1.2，爬虫的实现，除了scrapy框架之外，python有很多可供调用的库：

                         urllib、requests、mechanize：用于获取URL对应的原始响应内容；

                         selenium、splinter通过加载浏览器驱动，获取渲染之后的响应内容，模拟程度高，但是效率低；

                 1.3，http协议、身份认证机制（COOKIE）；

                 1.4，网络流量分析：Chrome、Firfox+Firebug、Fiddler、Burp Suite 。

       2、数据解析：

                  2.1，HTM结构、json数据格式、XML数据格式；

                  2.2，库：lxml、beautiful-soup4、re、pyquery；

                  2.3，从页面提取所需数据的方法：

                           xpath路径表达式、CSS选择器（主要用于提取结构化数据）

                           正则表达式（主要用于提取非结构化数据）。

       3、数据库：

                  3.1，结构化数据库：MySQL、SQLite等；

                  3.2，非结构化数据库：Redis等。

       4、其他：

                  4.1，多线程、任务调度、消息队列、分布式爬虫、图像识别、反爬虫技术等等。。。。。。

五、反爬虫

           1. 基本的反爬虫手段，主要是检测请求头中的字段，比如：User-Agent、 referer等。 针对这种情

况，只要在请求中带上对应的字段即可。 所构造http请求的各个字段最好跟在浏览器中发送的完全一

样，但也不是必须。

           2. 基于用户行为的反爬虫手段，主要是在后台对访问的IP（或User-Agent）进行统计，当超过某一

设定的阈值，给予***。 针对这种情况，可通过使用代理服务器解决，每隔几次请求，切换一下所用

代理的IP地址（或通过使用User-Agent列表解决，每次从列表里随机选择一个使用）。 这样的反爬

虫方法可能会误伤用户。

           3. 希望抓取的数据是如果通过ajax请求得到的，假如通过网络分析能够找到该ajax请求，也能分析出

请求所需的具体参数，则直接模拟相应的http请求，即可从响应中得到对应的数据。 这种情况，跟普

通的请求没有什么区别。

           4. 基于Java的反爬虫手段，主要是在响应数据页面之前，先返回一段带有Java代码的页面，用于验

证访问者有无Java的执行环境，以确定使用的是不是浏览器。