什么是爬虫

一、概述

1.1 定义 爬虫（Web Crawler/Spider）是一类自动化程序，用于按照既定策略从互联网或特定网络中发现、访问、解析并采集数据。在工程实践中，爬虫负责将"网页/API/动态渲染内容"转化为可分析、可存储、可复用的结构化数据。

1.2 与相关概念的区别

• 抓取：强调"取数据"的动作，范围更广，既可来源于网页，也可来源于接口、文件或消息流。
• 爬取：更强调"沿链接/入口持续扩展"的过程，通常伴随URL发现与去重策略。
• 采集：以业务导向的数据沉淀为目标，是抓取/爬取之后的存储与清洗环节的统称。

1.3 适用场景

• 搜索引擎索引构建
• 电商/招聘/房产等行业数据采集
• 舆情监测与情感分析
• 金融/风控数据补充与校验
• 竞争情报与价格监测
• 学术、公开数据集构建与更新

二、常见应用场景

2.1 搜索引擎索引 以大规模爬虫为基础，通过URL发现、抓取与解析，构建庞大的网页索引；再配合反垃圾、权重评估与排序算法，为检索服务提供数据基础。

2.2 行业数据采集 在电商、招聘、房产等垂直领域，按照业务字段定义（如商品标题、价格、库存、公司、职位、薪资、房源、面积等）进行结构化采集与入库，供分析与应用。

2.3 舆情与监测 对新闻、社媒、论坛、评论等信息源持续抓取，结合关键词、主题、情感倾向等模型，形成实时监测与报告。

2.4 增量与变更跟踪 定期巡检目标页面或接口，对差异进行识别与记录，用于数据更新、版本比对与变更告警。

三、工作流程与架构

3.1 流程总览 种子URL/入口 → 请求调度 → 下载器（HTTP/API/渲染） → 解析器（HTML/JSON/XPath/CSS选择器/正则） → 数据清洗与验证 → 持久化（CSV/JSON/DB/MQ） → URL发现与去重 → 限速与重试 → 监控与告警。

3.2 核心组件

• 调度器：管理待抓取队列、优先级、去重状态与抓取深度。
• 下载器：负责发起网络请求，处理重试、超时、重定向、代理与限速。
• 解析器：将网页或响应体解析为结构化数据，支持HTML、XML、JSON、二进制格式等。
• 存储层：以CSV/JSON/SQL/NoSQL/MQ等形式落地采集结果，支持断点续采与幂等。
• 去重模块：基于URL规范化、内容指纹或业务主键进行重复数据过滤。
• 限速与并发控制：令牌桶、漏桶、速率限制、并发上限、域名/站点级控制。
• 监控与告警：采集量、失败率、延迟、队列深度、异常分布、代理可用率等。

3.3 关键数据结构

• URL队列：按优先级、站点、深度分层管理。
• 抓取记录：请求参数、响应码、重试次数、耗时、异常原因等。
• 解析结果：字段集合、原始片段、校验状态与主键。

四、关键技术点

4.1 网络与协议

• HTTP方法与状态码：GET/POST/HEAD/PUT/DELETE；2xx成功、3xx重定向、4xx客户端错误、5xx服务端错误。
• 请求头与会话：User-Agent、Accept、Accept-Language、Cookie、Referer、Authorization；Session维持登录态与跨请求上下文。
• 编码与压缩：Content-Type、Charset、Gzip/Brotli；正确处理文本与二进制响应。

4.2 页面解析

• HTML结构与DOM：理解标签层次、属性与文本节点。
• 选择器与路径：CSS选择器、XPath、正则混合策略；优先选择稳定、可复用的选择器。
• 异常结构与容错：缺字段、布局变动、懒加载、多版本模板。

4.3 动态内容与JS渲染

• Ajax与接口：识别页面背后的XHR/Fetch请求，直接调用其API更稳健。
• 渲染引擎：使用无头浏览器（Playwright、Selenium）处理强前端渲染、滚动加载、交互驱动页面。
• 资源阻断与优化：拦截图片/视频等重资源，聚焦必要请求以提升性能。

4.4 API抓取

• REST/GraphQL：分页、游标、筛选、排序；签名与鉴权处理。
• 限流与重试：遵循服务端速率限制，指数退避与幂等设计。
• 结构校验：字段缺失、类型变化、版本升级的兼容策略。

4.5 并发与限速

• 并发模型：线程/进程/协程；事件驱动与异步IO。
• 速率控制：全局、站点、路径级限速；令牌桶/漏桶模型。
• 队列与背压：生产-消费速率匹配，防止过载与资源拥塞。

4.6 反爬与对抗

• 常见策略：UA与Header校验、IP封锁、验证码、人机识别、JS混淆与指纹、行为轨迹检测。
• 合理应对：遵循robots与服务条款、控制速率、随机化访问、使用高质量代理、必要场景下进行渲染；避免恶意与高风险操作。
• 稳健设计：多通道抓取、自动降级、隔离可疑站点、灰度与熔断。

4.7 数据存储与质量

• 存储介质：CSV/JSON用于轻量与传输；SQL/NoSQL用于查询与分析；对象存储/MQ用于批处理与异步管道。
• 质量控制：去重、合规校验、字段完整性、标准化、异常数据隔离与回溯。

4.8 监控与可观测性

• 采集量、成功率、错误分布、延迟、队列深度、代理有效率、页面结构变动频度。
• 告警与自愈：阈值告警、自动重试、熔断与恢复、可视化报表与审计。

五、合规与伦理

5.1 robots.txt与访问规则 在站点允许范围内进行访问，尊重抓取策略提示（如Disallow、Crawl-Delay、Sitemap）。

5.2 服务条款与版权 遵守目标站点的服务条款与版权声明，避免侵犯知识产权与使用限制。

5.3 个人数据与隐私 涉及个人数据时遵循隐私保护法律法规，进行最小化采集、目的限定与安全存储。

5.4 合理速率与资源占用 控制访问频率与并发，避免对目标站点造成过度压力。

5.5 合法用途与审计 明确用途、保留采集日志与访问记录，确保可追溯与问责。

六、工程化最佳实践

6.1 项目结构建议

• 按"采集策略/解析器/存储/公共库"分层；模块清晰、职责单一。
• 配置与密钥隔离到环境变量或配置文件，禁止硬编码敏感信息。

6.2 稳健与容错

• 超时、重试、退避与熔断策略；失败任务隔离与重入。
• 断点续采与幂等：以业务主键或内容指纹保障去重与重复执行安全。

6.3 日志与告警

• 结构化日志与关键指标；对错误原因、请求ID、目标URL进行记录。
• 异常分级与告警通道：邮件、IM、Webhook。

6.4 测试与验收

• 单元测试覆盖解析逻辑与URL规范化；集成测试覆盖下载与限速；回归测试覆盖结构变动。

6.5 部署与调度

• 容器化与任务编排；定时任务/工作流调度；资源配额与隔离；代理池与IP资源管理。

七、Python生态与简例

7.1 常用库

• requests：HTTP客户端，适合直接接口或简单页面。
• BeautifulSoup/lxml：HTML解析与选择器支持。
• Scrapy：成熟的爬虫框架，包含调度、下载、解析、管道与中间件生态。
• Playwright/Selenium：无头浏览器，适合强JS渲染与交互。

7.2 简单示例：请求并解析页面标题

import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_title(url, headers=None, timeout=10):
    h = headers or {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    r = requests.get(url, headers=h, timeout=timeout)
    r.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
    return soup.title.string if soup.title else None

if __name__ == "__main__":
    urls = ["https://example.com", "https://www.python.org"]
    for u in urls:
        print(fetch_title(u))
        time.sleep(1.5)

7.3 动态页面示例（Playwright）

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def fetch_text(url):
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.firefox.launch()
        page = await browser.new_page()
        await page.goto(url)
        await page.wait_for_load_state("networkidle")
        text = await page.text_content("title")
        await browser.close()
        return text

if __name__ == "__main__":
    print(asyncio.run(fetch_text("https://example.com")))

八、常见问题与排错

• 403/429：检查UA、来源、速率与代理质量，采用指数退避与限速。
• 验证码与人机识别：评估必要性，优先选择合规路径与备用数据源。
• 动态内容为空：确认XHR/API端点，或采用渲染引擎与等待条件。
• 编码与解析异常：正确处理Charset与Content-Type，选择稳健解析器。
• 结构频繁变动：使用更稳定的选择器与特征，增加回归测试与告警。
• 代理质量差：优化代理池评估与淘汰策略，监控可用率与延迟。
• 并发导致过载：增设背压与全局/站点级限速，合理调度。

九、术语简表

• UA：User-Agent，请求头标识客户端类型。
• Cookie/Session：状态维护与认证信息。
• DOM/XPath/CSS选择器：页面结构与节点定位工具。
• 分页/游标：接口或页面的分批获取机制。
• 抓取深度：从种子URL沿链接扩展的层级数。
• 去重：基于URL规范化或内容指纹的重复过滤。
• 种子：初始入口URL或ID集合。

十、参考与延伸

• HTTP/1.1 RFC（7230--7235）与HTTP/2规范
• robots.txt协议说明与Sitemap标准
• Scrapy、Requests、Playwright官方文档
• 常见站点的API文档与服务条款

结语 爬虫是一项跨技术栈、跨工程环节的系统化能力。合规、稳健、可维护是其核心要求。通过合理的架构设计、限速与容错策略、解析与数据质量保障，以及对合规边界的严格遵循，爬虫能够为业务提供持续、可靠的数据供给。