《网络爬虫》

请求目标网页：

• 爬虫首先发送 HTTP 请求到目标网页服务器，获取网页源代码。

• 请求可以是 GET 或 POST 请求，爬虫可以设置请求头（例如 User-Agent）来模拟正常的浏览器行为，避免被服务器检测为机器人。

解析网页：

• 获取到的网页通常是 HTML 格式。爬虫会对这些 HTML 文档进行解析，常用的工具有：

  • BeautifulSoup（适用于简单的 HTML 页面）

  • lxml（支持 XPath 和 CSS 选择器）

  • Scrapy（自带解析工具，适合大规模爬取）

解析过程中，爬虫会使用 CSS 选择器或 XPath 定位网页中的关键信息，比如标题、文章内容、图片链接等。

提取数据：

• 通过解析得到的 DOM 树，爬虫提取出页面中的数据（例如，价格、商品名、评论等）。

• 提取的内容可以是文本、链接、图片等。

存储数据：

• 爬取的数据可以存储在不同的格式中，例如 JSON、CSV、数据库（如 MySQL、MongoDB）等。

• 数据存储通常基于需求和后期分析的方便性来选择。

跟踪链接与递归抓取：

• 爬虫抓取的网页可能包含链接，爬虫通过递归遍历这些链接，抓取更多页面。

• 需要处理一些常见问题，如重复抓取、分页等。

处理反爬虫机制：

• 许多网站会采取反爬虫技术来防止自动化抓取，如 IP 封禁、验证码、动态加载内容等。

• 爬虫可能需要通过以下方式绕过这些限制：

  • 使用代理池

  • 设置请求头

  • 模拟用户行为（例如，点击按钮或滚动页面）

  • 使用延时控制请求频率，避免被封禁

网页抓取：最基本的类型，主要目标是提取网页上的内容（如文章、商品信息、评论等）。

搜索引擎爬虫：如 Google、Bing 等搜索引擎的爬虫，用于抓取互联网的所有公开网页，并将其建立索引。

社交媒体爬虫：从社交平台（如 Twitter、Facebook、Instagram）抓取数据，包括用户信息、帖子、评论等。

电子商务爬虫：爬取电商平台（如亚马逊、淘宝）的商品信息、价格、库存等，常用于价格监控和竞争分析。

新闻爬虫：定期抓取新闻网站内容，提供实时新闻聚合。

Scrapy：功能强大且灵活，适合大规模爬虫任务。

BeautifulSoup：简单易用的网页解析工具，适合小规模抓取任务。

Selenium：可以模拟用户行为（如点击、滚动、输入），适合抓取动态网页（如 AJAX 加载的内容）。

PySpider：具有分布式功能，适合大规模抓取任务。

Requests：用于发送 HTTP 请求，获取网页内容，适合简单的爬取任务。

反爬虫机制：

• 网站通常会采取技术手段来检测并封禁爬虫，如使用 CAPTCHA、IP 封禁、动态内容加载等。

• 爬虫需要实现机制绕过，如使用代理池、设置随机 User-Agent、控制请求频率等。

动态网页：

• 一些网站使用 JavaScript 动态加载数据，这使得传统的爬虫难以抓取。

• 可以使用 Selenium 或 Splash 等工具来模拟浏览器行为，从而抓取动态网页内容。

数据清洗与处理：

• 爬虫抓取的数据通常很杂乱，需要进行清洗和处理，例如去除广告、去重、标准化数据格式等。

合法性问题：

• 爬虫抓取数据时，可能会侵犯版权、违反网站的服务条款或隐私政策。要确保合法合规地抓取数据。