用爬虫技术及各种技术使用场景

爬虫技术得先分大类，比如按复杂度或应用规模来划分。然后每个类别里列举具体的技术或框架，并说明优缺点和典型场景。比如轻量级的需求用requests+BeautifulSoup，大规模就得用Scrapy或分布式。

还要考虑可能遇到的难点，比如反爬机制，所以得提到Selenium和Playwright这类处理动态内容的技术。另外，法律和伦理问题也不能忽略，需遵守robots.txt和避免过度请求。

这是一个关于常用爬虫技术及其使用场景的全面总结。爬虫技术可以根据其复杂度和应用场景分为几个不同的层次。

这些是构建任何爬虫都离不开的基础库。

用于模拟浏览器向服务器发送请求，获取网页原始数据（HTML, JSON等）。

技术代表：
- Python - Requests: 简单易用，功能强大，是同步请求的事实标准。适用于绝大多数简单的网页抓取任务。
- Python - httpx: 支持同步和异步 HTTP/2，是现代版的Requests，性能更高。
- Node.js - Axios / Request: 在JavaScript生态中非常流行的HTTP客户端。
使用场景：
- 获取静态网页内容（所有内容都直接在HTML源代码中）。
- 调用网站的API接口（通常返回JSON或XML格式数据）。
- 提交表单（登录、搜索等）。
- 需要处理Cookie、Session和Headers的简单任务。

用于从获取到的原始HTML数据中，提取出所需的结构化信息（如文本、链接、图片地址等）。

技术代表：
- 正则表达式 (Regex): 强大的文本匹配工具，但编写复杂且难以维护，适用于处理非结构化的文本或提取少量固定模式的信息。
- BeautifulSoup (Python): 优秀的解析库，能自动处理编码问题。它依赖解析器（如lxml, html.parser）来解析HTML/XML。优点是语法简单，容错性强，非常适合初学者和快速开发。
- lxml (Python): 一个高性能的解析库，底层用C语言编写。解析速度极快，支持XPath和CSS选择器。适合处理大规模数据和要求高性能的场景。
- PyQuery (Python): 语法模仿jQuery，如果你熟悉jQuery，用它来解析HTML会非常顺手。
使用场景：
- BeautifulSoup: 快速原型开发，中小型项目，对代码可读性要求高，HTML结构不规范或有很多"脏"标签的情况。
- lxml: 大型项目，需要处理海量页面且对爬取速度有极高要求的情况。通常是专业爬虫框架的首选解析器。
- 正则表达式: 提取隐藏在JS代码或文本中的特定字符串（如邮箱、电话、日期）。

当项目变得庞大和复杂时，就需要更强大的框架来管理。

提供了一整套工具来管理请求、解析、存储、队列等流程。

技术代表：
- Scrapy (Python): Python生态中最著名、最强大的爬虫框架。它是一个异步框架，性能很高。提供了完整的爬虫生命周期管理（从发起请求到存储数据）。
使用场景：
- 大型、结构化数据的爬取项目（如爬取整个电商网站的商品信息、新闻网站的历史文章）。
- 需要遵守robots.txt、管理下载延迟、深度爬取等复杂策略。
- 需要将爬取的数据以多种格式（JSON, CSV, 存入数据库）输出。
- 项目需要良好的扩展性和可维护性。

现代网站大量使用JavaScript动态加载内容，单纯用Requests获取的HTML是空的，看不到数据。这时需要能执行JS的工具。

技术代表：
- Selenium: 自动化测试工具，可以真实地启动一个浏览器（如Chrome, Firefox）并完全模拟用户操作（点击、输入、滚动等）。
- Playwright (推荐) / Puppeteer: 新一代的浏览器自动化库。比Selenium更强大、更快。它们直接通过DevTools协议控制浏览器，能可靠地捕获动态内容，并支持多种浏览器。
使用场景：
- 网页内容由JavaScript异步加载（如滚动到底部才加载更多，单页面应用SPA）。
- 需要与页面进行复杂交互才能看到数据（如点击选项卡、打开下拉菜单）。
- 需要破解复杂的反爬虫机制（如验证码），虽然这通常不是首选方法。

上述的Selenium, Playwright, Puppeteer都可以在无头模式下运行，即不显示浏览器图形界面。这大大节省了系统资源，并提高了速度，特别适合在服务器上运行。

网站会使用各种手段来阻止爬虫，因此需要相应的对策。

技术代表与场景：
- User-Agent 轮换 & IP 代理池:
  - 场景: 网站封禁了频繁请求的IP或识别出爬虫的UA。
  - 技术: 使用 fake-useragent 等库随机生成UA。付费或自建代理IP池（如使用 Squid, 或购买代理服务如Luminati, Oxylabs）来分散请求。
- 请求间隔与延迟:
  - 场景: 避免因请求过快被服务器识别为攻击。
  - 技术: 在代码中设置随机延时（如time.sleep(random.uniform(1, 3))），Scrapy等框架内置了自动限速功能。
- Cookie & Session 管理:
  - 场景: 需要保持登录状态或维持会话的爬取。
  - 技术: 使用requests.Session()或框架的相应功能来自动处理Cookie。
- 验证码识别:
  - 场景: 触发了网站的反爬机制，需要输入验证码。
  - 技术: 简单图片验证码可使用OCR库（如Tesseract，但效果一般），复杂验证码通常使用第三方打码平台（人工或机器学习识别）。

当单一机器无法满足海量数据爬取需求时。

技术代表与场景：
- 分布式爬虫:
  - 场景: 需要极高速率、极大并发地爬取数据（如搜索引擎）。
  - 技术: 使用 Scrapy-Redis 或 Scrapy-Cluster 等中间件，将URL请求队列存放在Redis等数据库中，让多个爬虫实例同时工作。
- 云爬虫服务:
  - 场景: 不想自己维护爬虫服务器和代理IP，希望开箱即用。
  - 技术: 使用现成服务，如 Apache Nutch (与Hadoop生态系统结合)，或商业产品如Scrapinghub（Scrapy的云服务平台）。

技术/工具	类型	优点	适用场景
Requests + BeautifulSoup	基础库组合	简单灵活，上手快	小规模、静态页面、快速脚本
Requests + lxml	基础库组合	解析速度极快	中大规模、静态页面、对性能要求高
Scrapy	爬虫框架	功能全面，异步高效，扩展性强	大型、结构化、复杂的爬取项目
Selenium / Playwright	浏览器自动化	能处理JS动态内容，模拟真人操作	动态渲染页面（SPA）、需要复杂交互
Scrapy-Redis	分布式中间件	实现分布式，提升爬取效率	海量URL、需要多机协同工作的超大规模爬取

如何选择？

重要提醒： 爬虫行为应遵守法律法规和网站的robots.txt协议，尊重数据版权和隐私，避免对目标网站服务器造成过大压力