作为一个互联网的技能开发，爬虫不管是自己写的仍是所担任的网站被爬，都是挺常见的。

可是一个很常见的东西，却一向没有系统梳理过，今日咱们从开展前史，价值，问题和应对歹意爬虫的战略来聊一聊爬虫。

1 爬虫开展前史

爬虫的开展前史伴跟着查找引擎的开展和大的查找引擎公司的崛起，按时间线，大约分为三个阶段：

1.1 90 年代的前期爬虫

前期的爬虫首要用于搜集网页链接、测量互联网规划或供给查找服务。它们的方针相对简略清晰。它们依据文本的抓取和索引，大多数是单线程和次序抓取，有着简略的去重战略和有限的抓取规划，且其时对爬虫行为的约束较少。以下为一些前期爬虫：

  • World Wide Web Wanderer（1993年）：由麻省理工学院的 Matthew Gray 开发，World Wide Web Wanderer 是最早的网络爬虫之一。其是用 Perl 语言完成，最初的意图是测量互联网的规划，但随后它也开端搜集网页的 URL，并将这些 URL 存储在名为 Wandex 的数据库中。

  • JumpStation（1993年）：Jonathon Fletcher 开发的 JumpStation 是一个前期的查找引擎，被认为是世界上第一个网络查找引擎，它运用一个依据爬虫的办法来搜集链接并生成索引。JumpStation 运用简略的文本匹配技能来检索网页，并供给了一个基本的查找界面。

  • RBSE (Rice-Based Search Engine) ：全名为 Rice-Based Search Engine，是由 Rice University 的 Ramin Zabih 和 Justin Boyan 开发的。RBSE 是一个依据网络爬虫的查找引擎，它运用了一种名为 “backward link crawling” 的办法进行网络抓取。该办法首先找到某个已知的相关网页，然后经过盯梢这个网页的反向链接（即指向该网页的其他网页）来查找更多的相关内容。

  • WebCrawler（1994年）：WebCrawler 是由 Brian Pinkerton 开发的，它是第一个全文查找引擎。WebCrawler 运用爬虫抓取网页，并将搜集到的数据存储在索引服务器上。用户能够经过查找关键词找到相关网页。

  • Lycos（1994年）：Lycos 是另一个运用爬虫技能的查找引擎，由卡内基梅隆大学的 Michael Mauldin 开发。Lycos 成为了其时最大的查找引擎之一，供给了更先进的查找功能和更大的索引。

1.2 查找引擎年代的爬虫（90 年代末至 2000 年代初）

与前期爬虫相比，查找引擎年代的爬虫已经支撑了分布式抓取，支撑多种文件类型和媒体格式，需求选用更杂乱的网页解析技能，而且要恪守网站抓取规矩，别的，在去重，索引和隐私保护等方面有了长足的出息。此刻的爬虫，一同致力于供给更快速、更精确、更全面的查找成果，满意用户不断添加的信息需求。以下为一些示例：

  • Scooter（1995 年）：Scooter 是用于 AltaVista 公共查找引擎的网络爬虫，AltaVista 曾宣称Scooter 是「当今最快的网络爬虫」。它担任抓取和索引网页以构建 AltaVista 的查找成果。

  • Yandex Bot（1997年）：Yandex Bot 是俄罗斯查找引擎 Yandex 的网络爬虫。它经过抓取和索引网页来构建 Yandex 的查找成果。Yandex 运用了一种称为 MatrixNet 的机器学习算法来点评网页的质量和相关性。

  • Googlebot（1998年）：Googlebot 与 Google 查找引擎一同诞生。Google 的创始人拉里佩奇（Larry Page）和谢尔盖布林（Sergey Brin）于 1996 年开端研讨他们的查找引擎项目，终究在 1998 年正式推出 Google 查找引擎。Googlebot 是 Google 查找引擎的网络爬虫。它依照必定的算法和战略抓取互联网上的网页，用于构建 Google 的查找索引。Googlebot 运用了一种称为 PageRank 的链接剖析算法来点评网页的相关性和重要性。

  • Bingbot（2006年）：Bingbot 是微软旗下查找引擎 Bing 的网络爬虫。它经过抓取和索引网页来构建 Bing 的查找成果。Bingbot 选用了一种称为 TrustRank 的算法来点评网页的质量和可信度。

  • Baiduspider（2000年）：Baiduspider 是中国查找引擎百度的网络爬虫。它担任抓取和索引互联网上的中文网页，用于构建百度的查找成果。百度爬虫运用了一种称为 LinkRank 的链接剖析算法。

  • DuckDuckBot（2008年）：DuckDuckBot 是以隐私保护著称的查找引擎 DuckDuckGo 的网络爬虫。尽管 DuckDuckGo 在很大程度上依赖于其他查找引擎的成果，但它也运用自己的爬虫来抓取和索引网页。

1.3 现代爬虫

跟着互联网的快速开展，爬虫技能也在不断进步。一方面，查找引擎公司继续改善爬虫技能，以进步查找成果的质量和速度。另一方面，爬虫技能已经成为数据发掘、竞赛情报和商场研讨等范畴的重要东西。

跟着编程语言和开源项意图开展，现在有许多成熟的爬虫框架和库，如 Scrapy、Beautiful Soup、Puppeteer 和 Selenium 等。这些东西使得开发人员能够更容易地创立爬虫程序，以满意各种数据抓取需求。

在爬虫的开展前史中有一个不是标准的标准是必定要讲一下的，那就是 robots.txt 标准。

robots.txt 并不是一个实践的标准，而只是约定俗成的，其并不能真正确保网站的隐私，有点防君子不防小人的滋味。

它的由来能够追溯到 1994 年，其时互联网上的 Web 页面数量急剧添加，导致许多查找引擎和网络爬虫竞相抓取这些内容。可是，不是每个网站都希望被这些网络爬虫抓取和索引。而且，网络爬虫或许耗费很多的服务器资源，影响网站的功能和用户体会。为了处理这个问题，一个荷兰核算机科学家 Martijn Koster 提出了一种简略的处理计划：在网站的根目录下放置一个名为 robots.txt 的文本文件，用来告知网络爬虫哪些页面能够抓取，哪些不能够。robots.txt 的提出得到了查找引擎和网络爬虫开发者的广泛支撑，逐步成为了事实上的行业标准。

大多数网络爬虫在拜访一个网站之前都会查看 robots.txt 文件，以确定哪些内容能够抓取，哪些需求避免。需求留意的是，robots.txt 文件并没有法令约束力，歹意爬虫或许会忽略它的规矩。

2 爬虫的价值和问题

2.1 爬虫的价值

爬虫，作为一种自动遍历、抓取和剖析网页内容的技能，为互联网中的信息获取、数据剖析和常识发现供给了重要支撑。其价值能够分为以下 4 类：

  1. 信息获取与索引
  • 查找引擎索引：网络爬虫是查找引擎构建其索引的关键组件。经过抓取和剖析网页的内容、结构和链接信息，爬虫协助查找引擎构建一个全面、实时的网页数据库，然后为用户供给精确、相关的查找成果。
  1. 数据剖析与发掘

  • 数据发掘和剖析：爬虫能够用于从互联网上搜集很多数据，如新闻、论坛、博客、谈论等。这些数据能够用于进一步的数据发掘和剖析，以发现潜在的趋势、形式和相关，为商场研讨、竞赛剖析、舆情监控等运用供给有价值的洞察。

  • 内容监测：爬虫能够用于定时监测网站的内容改变，如新闻发布、产品更新、方针变动等。这有助于及时获取最新信息，为用户和企业供给实时的情报和提醒。

  • 学术研讨：网络爬虫在学术研讨中具有重要价值。研讨人员能够运用爬虫抓取特定主题或范畴的数据，进行进一步的剖析和发掘，以提醒潜在的常识和洞见。

  1. 数据整合与运用

  • 数据抓取和整合：爬虫能够用于抓取和整合来自不同来源的数据，如价格、产品规格、库存、点评等。这些数据可用于建立价格比较网站、产品引荐系统、库存管理系统等，协助用户和企业做出更正确的决议计划。

  • 常识图谱构建：经过抓取和剖析很多的结构化和非结构化数据，爬虫能够协助构建常识图谱，捕捉实体之间的联系和特点。常识图谱可用于支撑语义查找、问答系统、引荐系统等智能运用。

  1. 备份与存档
  • 存档和数据备份：网络爬虫能够用于抓取和备份网站的内容，为网页存档项目（如互联网档案馆）供给数据。这能够协助保留前史信息，供未来的研讨和回顾。

2.2 爬虫的问题

在有价值的一起，爬虫也会发生一些问题，这些问题分为两方，一个是关于爬虫建议方，另一个是关于爬虫接受方。

2.2.1 建议方的问题

关于建议方而言，或许有如下的问题：

  1. 技能应战

  • 动态页面抓取：现代网站普遍选用 JavaScript、AJAX、SPA 等技能，传统的依据静态 HTML 的爬虫难以获取这些数据。例如，网站上的谈论区或许是经过 AJAX 动态加载的，传统的爬虫无法直接抓取这些谈论内容。

  • 反爬虫办法：许多网站选用各种反爬虫办法，如验证码、IP 约束、Cookie 盯梢等，使得爬虫难以拜访和抓取方针数据。例如，购物网站或许会要求用户输入验证码才干查看商品价格，这对爬虫构成了应战。

  • 网页结构改变：网站经常更新布局和规划，导致爬虫需求不断地适应这些改变。例如，一个新闻网站或许会在某次更新后改变文章标题的 HTML 标签，使得原来的爬虫无法正确抓取标题信息。

  1. 品德与法令问题

  • 隐私侵略：在抓取用户信息、社交媒体动态等数据时，或许会涉及到用户隐私。例如，一个爬虫或许会抓取用户在社交媒体上的地理位置信息，进而侵略用户的隐私权。

  • 常识产权侵权：爬虫在抓取内容时或许会冒犯常识产权，如未经授权转载的文章、图片、音频等。例如，一个爬虫或许会抓取并转载一篇受版权保护的新闻报道，导致版权胶葛。

  • 法令法规恪守：爬虫在抓取数据时要恪守相关法令法规，如不得抓取违法信息、遵从 robots.txt 协议等。例如，一个爬虫或许会抓取到违背法规的虚伪广告，导致法令问题。

  1. 数据质量问题

  • 数据精确性：爬虫抓取的数据或许存在过错、失真、过期等问题。例如，一个爬虫或许由于网站结构改变而抓取到过错的商品价格信息，导致后续剖析和运用出现问题。

  • 数据完整性：爬虫抓取的数据或许不完整，无法包括一切相关信息。例如，一个用于舆情监控的爬虫或许仅抓取了部分新闻网站的报道，导致剖析成果偏颇。

  1. 资源问题
  • 存储和核算资源：爬虫需求耗费很多的存储和核算资源来处理抓取到的数据。例如，一个爬虫或许需求存储数 TB 的网页内容，并对其进行文本剖析、图像辨认等核算密集型任务，这或许导致存储和核算资源缺乏。

以上是对爬虫建议方的应战或问题，关于爬虫接受方面来说，这儿或许的问题又分为两个方面，一个是正常的爬虫，如查找引擎的爬虫，另一个是歹意爬虫。

2.2.2 正常爬虫对网站发生的问题

正常爬虫指的是遵从品德和法令规矩，尊重网站权益的爬虫。尽管正常爬虫的意图一般是合理、合法的，但它们仍然或许给被爬网站带来必定的问题：

  • 有限的服务器压力与带宽耗费：正常爬虫在抓取数据时也会占用服务器资源和带宽，尽管一般不会对网站造成严重影响。合理的爬虫应遵从网站的 robots.txt 文件设置，约束抓取速度，以减轻对服务器的压力。

  • 误抓取灵敏信息：正常爬虫在抓取数据时或许会误抓取到一些灵敏信息，如用户个人信息、电子邮件地址等。为了保护用户隐私，爬虫开发者应尽量避免抓取这类数据，或许在数据处理过程中对灵敏信息进行脱敏处理。

  • 数据精确性与完整性：正常爬虫抓取的数据或许存在过错、失真、过期等问题。例如，网站结构改变或许导致爬虫抓取到过错的数据。为了确保数据质量，爬虫开发者需求不断更新和优化爬虫战略。

  • 无意识的常识产权侵权：正常爬虫在抓取网站内容时或许会无意识地触及常识产权问题。为了避免侵权，爬虫开发者应尽量获取授权，或许仅抓取揭露可用、非受版权保护的数据。

2.2.3 歹意爬虫对网站发生的问题

歹意爬虫指的是未经授权或许违背网站规矩，选用不品德、非法手法抓取数据的爬虫。歹意爬虫或许给被爬网站带来以下问题：

  • 服务器压力与带宽耗费：歹意爬虫或许在短时间内对网站建议很多恳求，导致服务器负载过高，乃至引发服务器崩溃，导致正常客户不可用。此外，很多恳求会耗费网站的带宽资源，影响其他用户的拜访速度。带宽的添加会带来方针网站技能本钱的急剧添加。

  • 数据隐私与安全：歹意爬虫或许窃取网站的灵敏数据，如用户个人信息、登录凭证等。这种行为会侵略用户隐私，乃至或许导致数据泄露、身份盗用等安全问题。

  • 常识产权侵权：歹意爬虫或许未经授权抓取并转载受版权保护的内容，如文章、图片、音频等。这种行为侵略了网站及作者的常识产权，或许导致法令胶葛。

  • 网站安全漏洞运用：歹意爬虫或许会运用网站的安全漏洞进行进犯，如 SQL 注入、跨站脚本进犯等。这种行为会影响网站的数据安全和用户隐私。

  • 不良竞赛：商业竞赛对手或许运用歹意爬虫来抓取网站的数据，如产品信息、价格、促销活动等。这种行为或许导致不公平竞赛，影响被爬网站的商场位置和赢利。

  • 无效内容或账号滥用：爬虫或许会在网站上发布很多无意义的内容，以达到其意图，如影响内容查找或排名，而且这些内容需求不同的假账号进行操作，这会对网站的账号系统发生较多的垃圾数据。

3 应对爬虫的问题

能够看到正常的爬虫的问题还能接受，可是针对歹意爬虫咱们要打起十二分的精神，以避免其对咱们网站的损坏。经过以下的一些手法咱们能够缓解或许在必定程度上处理歹意爬虫的问题。

3.1 应对正常爬虫

为了 SEO 的作用咱们有时还需求给爬虫供给一些协助，以下为一些常见的办法：

  • 设置robots.txt文件：经过设置robots.txt文件，能够指导合规爬虫遵从规矩，约束其拜访特定目录或页面。这有助于减轻服务器担负，一起允许查找引擎等合规爬虫正常抓取数据。

  • 约束爬虫抓取速度或添加服务器：在robots.txt文件中设置 Crawl-delay 参数，来控制爬虫抓取速度。这有助于下降服务器压力，确保网站正常运转。当然，咱们也能够不约束其速度，经过添加服务器等办法供给更好的爬取体现。

  • 为爬虫供给 Sitemap：供给 Sitemap 文件，列出网站的一切页面 URL，协助爬虫更高效、精确地抓取网站内容。这有助于进步网站在查找引擎中的排名。

  • 优化网站结构：确保网站的链接结构清晰、合理，有助于爬虫更容易地抓取到一切页面。一起，遵从良好的 SEO 实践，进步网站在查找引擎中的体现。

  • 监控服务器日志：定时查看服务器日志，剖析爬虫的抓取行为，确保它们遵从 robots.txt 规矩。假如发现不遵从规矩的爬虫，能够采取相应的办法约束其拜访。

  • 与爬虫开发者和保护者交流：假如发现爬虫存在问题或给网站带来压力，能够测验与爬虫开发者和保护者进行交流，寻求协作处理问题。如网站供给的数据有较大需求，能够考虑为爬虫供给 API 接口。这有助于减轻服务器压力，一起供给更为标准、易于保护的数据拜访方式。

  • 运用CDN服务：选用内容分发网络（CDN）服务，能够有用分散流量，下降单个服务器的压力。进步爬虫的爬取体会。

3.2 应对歹意爬虫

歹意爬虫的出发点是运用非法手法获取利益或损害他人利益。首要源于网络进犯者、竞赛对手等方面的需求，以获取灵敏信息、窃取常识产权或添加方针网站的运营压力等等。

为应对歹意爬虫，咱们有如下一些常见的战略或办法来应对。

  • 约束恳求频率：监控来自单个 IP 地址的恳求频率。假如恳求频率过高，或许是歹意爬虫。能够约束该 IP 地址的拜访速度，或许暂时封锁它，以避免歹意抓取。频率约束中能够是分钟限，时限或日限。

  • 查看 User-Agent：查看恳求的 User-Agent 字段，以辨认歹意爬虫。某些歹意爬虫或许会运用非标准或可疑的 User-Agent。能够设置规矩，要求拜访者运用合法的浏览器 User-Agent。这块很常见，最开端的对抗中用这种计划比较容易收效，可是很快就或许破解。

  • 运用 Cookie 和 Session：经过运用 Cookie 和 Session 机制，能够盯梢拜访者的行为。歹意爬虫或许在短时间内拜访很多页面，而正常用户的拜访形式一般不同。能够经过剖析拜访形式来辨认并阻挠歹意爬虫。其本质上的逻辑是区别正常用户和爬虫以及添加爬虫抓取数据的难度。一般情况下，正常用户拜访网站时，服务端会为其生成一个唯一的 Session，并将 Session ID 存储在用户浏览器的 Cookie 中。当用户再次拜访网站时，浏览器会将 Cookie 中的 Session ID 发送给服务端，以便服务端辨认用户。而爬虫程序一般不会像浏览器那样自动处理 Cookie，因而经过查看恳求中是否包括有用的 Cookie 和 Session ID，能够在必定程度上区别正常用户和爬虫。当然，关于歹意爬虫来说，能够绕过 Cookie 和 Session 的检测，此刻就需求模拟浏览器的行为，包括处理 Cookie、保护 Session 等，这就大大添加了爬虫编写和运转的杂乱性。此外，服务端还能够对 Cookie 和 Session 进行加密、设置过期时间等，做一些战略或办法，进一步进步爬虫绕过检测的难度。

  • 启用验证码：关于灵敏操作或疑似歹意爬虫的拜访，能够要求用户输入验证码（如 Google 的 reCAPTCHA）。这有助于阻挠自动化的爬虫拜访，但或许会对正常用户造成必定的不便。在检测到拜访频率反常、反常拜访行为、IP黑名单或许一些灵敏操作、写操作时，能够启用验证码，此刻咱们需求权衡安全性和用户体会之间的平衡，网站应依据实践情况选择适宜的启用验证码的时机，以尽量削减对用户的打扰。别的，在实施验证码计划时，考虑用户友爱性。例如，确保验证码易于阅读和了解，一起供给无障碍拜访选项（如语音验证码或替代验证办法），以满意不同用户的需求。

  • 动态加载内容：运用前端技能动态加载页面内容，使得歹意爬虫更难抓取数据。这种办法或许会影响网站的可拜访性和 SEO，因而需求权衡后决议计划。

  • 保护 API：假如网站供给 API，能够对其添加额外的安全办法，如运用 API 密钥、约束恳求速率和运用 OAuth 等身份验证机制。

  • 监控日志和反常行为：定时查看服务器日志，以发现反常拜访形式，这有助于及时辨认并应对歹意爬虫。最好有成系统的机制来确保，或许依据这些日志做一些监控告警，以系统化的方式更快的发现问题。

  • 选用 Web 运用防火墙（WAF）：当时面的一些简略战略不行，此刻假如你正在运用云服务，能够运用 Web 运用防火墙（WAF）协助辨认和阻挠歹意流量。Web 运用防火墙（Web Application Firewall，简称 WAF）是一种保护 Web 运用程序免受歹意进犯和其他安全威胁的处理计划。WAF 位于 Web 运用程序和互联网之间，它监督、过滤或阻挠传入 Web 运用程序的 HTTP 流量。WAF 的中心功能是辨认并阻挠来自外部进犯者的歹意恳求，然后保护 Web 运用程序的安全。

WAF 能够供给如下一些办法，以协助辨认和阻挠歹意爬虫，然后保护 Web 运用程序和数据。

  • IP 地址筛选：WAF 能够经过辨认和阻挠来自已知歹意 IP 地址的恳求来应对歹意爬虫。咱们能够保护一个歹意 IP 地址的黑名单，并将其添加到 WAF 的拜访控制列表中，以阻挠这些 IP 地址的恳求。

  • 恳求速率约束：WAF 能够约束特定 IP 地址或客户端在给定时间段内宣布的恳求数量，然后避免爬虫对您的 Web 运用程序建议过多的恳求。经过设置合理的速率约束，能够在不影响正常用户拜访的情况下，抵挡歹意爬虫的进犯。

  • 恳求头剖析：WAF 能够剖析 HTTP 恳求头中的信息（如 User-Agent、Referer 等），以辨认和阻挠歹意爬虫。歹意爬虫一般运用特定的 User-Agent 字符串或发送不包括 Referer 的恳求。您能够依据这些特征创立 WAF 规矩，以阻挠这些恳求。

  • 恳求反常检测：WAF 能够检测到反常恳求，如恳求频率反常、恳求路径反常或恳求参数反常等。一旦检测到反常恳求，WAF 能够采取相应的办法，如阻挠恳求、要求输入验证码或添加恳求推迟等。

  • 自定义 WAF 规矩：咱们能够依据 Web 运用程序和业务需求创立自定义 WAF 规矩，以更有用地辨认和阻挠歹意爬虫。例如，咱们能够创立规矩来检测特定的进犯形式、恳求路径或查询参数等。

  • 机器学习和行为剖析：一些高级的 WAF 处理计划选用了机器学习和行为剖析技能，以更精确地辨认歹意爬虫。经过剖析很多的恳求数据，机器学习模型能够自动辨认反常行为并更新 WAF 规矩，然后更有用地阻挠歹意爬虫。

  • 集成第三方服务：WAF 能够与其他安全服务和处理计划集成，以进步对歹意爬虫的防护才能。例如，您能够集成 IP 信誉数据库、威胁情报渠道或验证码服务等，以进步 WAF 的作用。

WAF 的战略和咱们前面讲的战略区别不大，只不过依赖于其背面的研制才能、资源和大样本量，能够发现更多的反常情况，有更多的战略和办法来辨认，而且只需求投入少数的研制人力做自定义规矩配置。

4 更有应战的爬虫

爬虫也是在不断演化和开展的，现在的爬虫技能面对的问题或研讨的方向或许有如下的一些：

  • 智能爬虫：跟着网页结构和内容的日益杂乱，智能爬虫技能成为一个研讨热点。智能爬虫能够自动辨认网页内容，了解结构化和非结构化数据，以更高效和精确地获取有价值的信息。这儿是否能够结合最近的大模型来做一些工作？

  • 反爬虫战略和反反爬虫技能：许多网站选用反爬虫战略避免数据被抓取。研讨者重视怎么在尊重网站隐私和合规的前提下，开发更有用的反反爬虫技能，完成对网页内容的友爱抓取。

  • 增量爬取和实时抓取：跟着互联网信息的快速更新，增量爬取和实时抓取成为爬虫研讨的重要方向。研讨者企图经过优化爬取战略、调度算法、抓取频率等，完成更高效的增量爬取和实时抓取。

  • 分布式爬虫和大规划数据抓取：为应对大规划数据抓取的应战，研讨者重视分布式爬虫技能的优化和开展。分布式爬虫能够在多台核算机上并行运转，进步抓取速度和效率，下降单点故障的风险。

  • 深度网络爬虫：深度网络爬虫是指能够抓取隐藏在表单、登录、动态内容等杂乱场景下的数据。研讨者重视怎么运用机器学习、自然语言处理等技能，进步深度网络爬虫的抓取才能和精确性。

  • 语义爬虫：语义爬虫重视怎么从网页中自动抽取结构化数据和语义信息。经过运用常识图谱、本体建模等技能，语义爬虫能够更好地了解和表明网页内容，为语义查找、智能问答等运用供给支撑。

  • 针对特定范畴的爬虫研讨：不同范畴的网站具有特定的结构和内容特征。研讨者重视怎么针对特定范畴（如电子商务、社交媒体、学术研讨等）规划和优化爬虫技能，以更好地满意不同场景下的数据抓取需求。

关于现在的查找引擎来说，这些应该都是在必定程度上处理了的问题，或许正在处理和优化的问题，为了其业务的开展，他们致力于开展更高效、智能、可扩展的爬虫技能，以应对互联网信息获取和剖析的日益杂乱需求。