一、爬虫定义与分类
网络爬虫，通过一定的规则策略，自动抓取、下载互联网上网页，在按照某些规则算法对这些网页进行数据抽取，形成所需要的数据集。
按照抓取网站对象来分类，可以分为2类爬虫。
通用爬虫：类似百度、谷歌这样的爬虫，抓取对象是整个互联网，对于网页没有固定的抽取规则。 对于所有网页都是一套通用的处理方法。
垂直爬虫：这类爬虫主要针对一些特定对象、网站，有一台指定的爬取路径、数据抽取规则。比如今日头条，它的目标网站就是所有的新闻类网站。 比如Etao比价、网易的慧慧购物助手，他们的目标网站就是 淘宝、京东、天猫等等电商网站。
通用爬虫和垂直爬虫显著的区别：
抓取范围，通用爬虫的抓取范围要比垂直爬虫大得多，一个是整个互联网，一个是指定的网站。
爬取路线，通用爬虫要不按照深度爬取、要不是按广度爬取。 而垂直爬虫则可能是按照指定路线爬取。
数据处理，通用爬虫一般就是分词、索引到数据库。 而垂直爬虫则通过特定的规则来抽取更加精细的数据 。
关于行业内的网络爬虫，经过除部分分析，基本以垂直爬虫需求为主，比如通过垂直电商平台获取国内和国际的商品价格等场景。
二、网络爬虫实现
1、爬虫的组成部分
一个完整的爬虫功能通常由以下功能模块组成：
HTTP下载器：负责HTTP下载，别小瞧它，要做好还挺不容易，因为你面对的复杂而无序、甚至包含错误的互联网。
抓取队列：存储新产生的URL队列（queue），队列可以是多种形式的，他可以是redis的队列、数据库中的表、内存中的队列。根据场景，你可以自行选择。
调度器：负责管理工作的，它通过制定策略，规定哪些URL优先执行、哪些URL靠后。
多线程模块：支持多线程，并且可控，实现海量数据的大批量爬取。
排重集合：这是一个爬虫必不可少的部分，你必须记录下哪些URL已经采集过、哪些是未采集过的，哪些信息已经采集过了，哪些还没有采集，需要记录上次抓取时间。
页面解析器：定义如何解析抓取到的页面，对于通用爬虫，它可能对于所有页面都是一套逻辑，就是分词、索引。 但对于垂直爬虫，则需要指定规则，手段包括正则、XPath、正文识别、ORC图片识别等多种方式。
数据存储：将爬虫按照解析规则解析的结果写入数据库中， 一般情况下都是存储到数据库啦，一般的关系数据库，也有写到NoSQL中。
结果提供服务：将爬虫的结果以批量数据的方式对外提供同步数据文件，或者提供WebSevice查询服务，按照实际需求情况。
2、爬虫技术流程
通用爬虫和垂直爬虫他们的流程都是相似的，爬虫的具体流程如下图的流程结构图所示：
爬虫的核心流程如下：
指定起始URLs。 也就是指定一个入口，不管是通用爬虫还是垂直爬虫，都需要一个入口。
下载、解析URL。 这里分为2个操作，分别是：抽取数据，存储到数据库以及解析出页面中包含的URL。
将解析的新URL放到队列中。
调度器从URL队列中，按照一定策略，取出要下载的URL，添加到HTTP下载中。
下载完成后，对文本内容进行解析和规则提取出有用的结果，写入数据库中。
对入库的信息进行清洗、治理、去重等操作，提升爬取结果的数据质量
三、爬虫面临艰巨的挑战
爬虫面临的最大挑战就反爬虫。在爬网站的内容的时候并不是一爬就可以了，有时候就会遇到一些网站的反爬虫，会经常遇到返回一些404，403或者500的状态码，或者直接返回的是混淆后的密文，根本无法提取出其中的有效信息。下面列举常见的反爬虫方式以及解决方案。
1、请求头HTTP-Header屏蔽
Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。由于正常用户访问网站时是通过浏览器访问的，所以目标网站通常会在收到请求时校验Headers中的User-Agent字段，如果不是携带正常的User-Agent信息的请求便无法通过请求。还有一部分网站为了防盗链，还会校验请求Headers中的Referer、COOKIE信息。
遇到了这类反爬虫机制，需要根据实际爬取的网站进行定制化的模拟来符合正常访问，需要工程师去分析判断网站Http-header的验证方式，并针对性地进行调整。
2、验证码屏蔽方式
验证码几乎是现在所有站点对付爬虫的手段，验证码包括图像验证码、短信动态密码、语音密码、USB加密狗等方式。简单的验证码可以通过OCR技术实现验证码识别，而遇到复杂的验证机制，依托现有技术很难解决，往往需要人工来进行辅助验证。只有通过平台的验证码后，才能访问到所需要的信息。
3、封IP、限制IP访问频率
如果一个固定的IP在短暂的时间内快速大量的访问一个网站，应用后台往往会自动判断是机器爬虫。带来的结果就是直接将这个IP给封了，爬虫程序自然也就做不了什么了。
解决方法主要就是通过购买IP代理池，然后通过代理的方式实现不同的IP地址、间隔性地进行访问。
4、动态加载技术实现反爬虫
对于一些动态网页，利用JS动态填充技术，实现内容的动态填充。如果简单解析Http会发现返回的信息为空，而真正有用的信息则影藏在JS文件中，或者通过ajax请求得到。这种情况需要进行完全模拟终端用户的正常访问请求，以及浏览动作，在浏览器端重现用户行为，才能够获取到所需要的信息。
5、内容的加密与混淆
数据加密混淆的方式有很多种，国内主流的网站（淘宝、天猫、微博、新浪等）基本都采用了特殊的数据混淆加密的收到，本地数据均为混淆后的数据无法直接采集使用，需要开发人员进行分析，找出混淆的规律，再利用解析器来提取出有效信息。
还有一种加密是服务器端加密，在客户端或者前端解密，比如想抓app端的一些数据，发现接口返回的结果都是加密后的密文，需要反编译apk文件获得源码读源码，找到加密算法、密匙进行反向工程。
6、增量与存量内容对比与整合
针对一些长期的爬取需求，会定时进行爬取，而如何有效的爬取出其中新增和更新的内容，以及如何将爬取下来的增量内容与存量的内容进行对比分析、整合形成一个完整数据集。
7、不定期的应用变更、上线反爬虫措施
爬虫和反爬虫作为相生相克的死对头，无论爬虫多厉害，都是能被复杂的反爬虫机制发现，从而采用更为先进、难以破解的反爬虫措施。国内主流的网站（淘宝、天猫、微博、京东等）为了防止被爬虫，会不定期地对反爬虫措施进行变更，使得原有的爬虫程序完全失效，开发者也将不得不重新开发一套新的爬虫程序，以适应爬取数据需求。
