python规划

-----------动态内容与反爬策略----------

动态页面处理

Selenium:自动化浏览器(点击、滚动、表单提交)

Playwright(更现代的替代方案)

API逆向工程

分析Ajax请求(Chrome DevTools)

直接调用API接口(如知乎热榜API)

反爬应对

User-Agent轮换、IP代理(免费/付费代理池)

验证码处理(简单验证码用OCR,复杂验证码需打码平台)

请求频率控制(time.sleep随机延迟)

实战项目:

爬取动态渲染的电商网站(如京东商品评论)

---------爬虫框架与效率优化-----------

Scrapy框架

项目结构、Spider编写、Item Pipeline

中间件(User-Agent、代理中间件)

数据存储(MySQL/MongoDB)

异步爬虫

aiohttp + asyncio(高并发请求)

分布式爬虫

Scrapy-Redis搭建分布式爬虫

实战项目:

用Scrapy爬取新闻网站(如新浪新闻)并存入数据库

------------高级技巧与扩展---------

数据清洗与存储

pandas处理结构化数据

数据库:MySQL(关系型)、MongoDB(非关系型)

爬虫监控

日志记录(logging模块)

异常捕获与重试机制

-----进阶------

-------高级反爬对抗与逆向工程------

1.1 深度反爬策略与破解

常见反爬手段:

封IP(代理池+IP轮换)

User-Agent检测(动态生成+浏览器指纹)

请求参数加密(如_signature、token)

行为验证(鼠标轨迹、点击验证码)

前端JS加密(如obfuscation混淆代码)

解决方案:

动态IP代理:付费代理(快代理、芝麻代理)、Tor网络、ADSL拨号

请求签名破解:Python模拟JS加密(如PyExecJS、Node.js子进程)

浏览器指纹伪装:selenium-wire + undetected-chromedriver

验证码绕过:

简单验证码:Tesseract OCR(需训练)

复杂验证码:打码平台(如超级鹰、图鉴)

行为验证:selenium模拟人工操作

----------JavaScript逆向(核心)----------

目标:爬取数据被前端JS加密的网站(如电商、社交媒体)

技术栈:

Chrome DevTools:调试JS,定位加密函数(XHR断点、堆栈追踪)

AST抽象语法树:反混淆JS代码(Babel解析)

Python执行JS:

PyExecJS(调用本地Node.js)

PyMiniRacer(V8引擎绑定)

js2py(纯Python实现,兼容性差)

实战案例:

破解某电商平台的_token生成逻辑

逆向某短视频APP的API加密参数(如X-Signature)

------------APP爬虫与协议分析-----------

2.1 移动端抓包

工具:

Android/iOS抓包:Charles、Fiddler、mitmproxy

HTTPS解密:安装CA证书(需Root/越狱)

Packet Capture(免Root抓包)

分析技巧:

拦截API请求,分析加密参数(如sign、timestamp)

模拟APP登录(提取token或session)

-------------逆向APP(进阶)---------

Android逆向:

反编译APK:Jadx、Apktool

Hook框架:Frida(动态注入)、Xposed(需Root)

脱壳:对付加固(如梆梆加固、360加固)

iOS逆向:

砸壳:frida-ios-dump

静态分析:Hopper Disassembler

动态调试:LLDB

实战案例:

爬取某新闻APP的加密API数据

逆向某社交APP的私信接口

------------分布式与高性能爬虫-------------

3.1 分布式爬虫架构

Scrapy-Redis:

基于Redis的任务队列(去重、调度)

多机协同爬取(主从模式)

Celery + RabbitMQ:

异步任务分发(适合大规模爬虫)

Kafka + Spark(超大规模数据):

实时流式爬虫(如舆情监控)

-----------高性能优化-----------

异步IO:

aiohttp + asyncio(万级并发)

httpx(支持HTTP/2)

无头浏览器优化:

Playwright(比Selenium更快)

puppeteer(Node.js方案,可配合Python调用)

-----------爬虫工程化与部署--------------

4.1 爬虫管理

任务调度:

Scrapyd(部署Scrapy项目)

Airflow(定时任务+监控)

可视化监控:

Prometheus + Grafana(实时监控爬虫状态)

Logstash + ELK(日志分析)

4.2 数据存储优化

数据库选型:

关系型:PostgreSQL(JSON支持好)、MySQL

NoSQL:MongoDB(灵活)、Elasticsearch(全文搜索)

大数据存储:

HDFS + Spark(PB级数据)

ClickHouse(高性能分析)

---------------前沿技术与综合实战---------------

5.1 深度学习辅助爬虫

OCR识别:

PaddleOCR(高精度识别验证码)

OpenCV预处理(去噪、二值化)

NLP分析:

情感分析(爬取评论数据)

关键词提取(新闻聚合)

5.2 综合实战项目

电商比价系统:

爬取淘宝、京东、拼多多价格 + 自动比价

数据存储 + 可视化(Dash/Streamlit)

社交媒体舆情监控:

爬取微博/推特 + 情感分析(NLTK/TextBlob)

全网招聘数据分析:

爬取BOSS直聘、拉勾 + 薪资预测模型

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