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如何構(gòu)建一個(gè)通用的Python爬蟲平臺(tái)?

共 10031字,需瀏覽 21分鐘

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2021-02-23 13:53

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之前做爬蟲時(shí),在公司設(shè)計(jì)開發(fā)了一個(gè)通用的垂直爬蟲平臺(tái),后來在公司做了內(nèi)部的技術(shù)分享,這篇文章把整個(gè)爬蟲平臺(tái)的設(shè)計(jì)思路整理了一下,分享給大家。
寫一個(gè)爬蟲很簡(jiǎn)單,寫一個(gè)可持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行的爬蟲也不難,但如何構(gòu)建一個(gè)通用化的垂直爬蟲平臺(tái)?
這篇文章,我就來和你分享一下,一個(gè)通用垂直爬蟲平臺(tái)的構(gòu)建思路。

爬蟲簡(jiǎn)介

首先介紹一下,什么是爬蟲?
搜索引擎是這樣定義的:
網(wǎng)絡(luò)爬蟲(又被稱為網(wǎng)頁蜘蛛,網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人),是一種按照一定的規(guī)則,自動(dòng)地抓取網(wǎng)頁信息的程序或者腳本。
很簡(jiǎn)單,爬蟲就是指定規(guī)則自動(dòng)采集數(shù)據(jù)的程序腳本,目的在于拿到想要的數(shù)據(jù)。
而爬蟲主要分為兩大類:
  • 通用爬蟲(搜索引擎)
  • 垂直爬蟲(特定領(lǐng)域)
由于第一類的開發(fā)成本較高,所以只有搜索引擎公司在做,如谷歌、百度等。
而大多數(shù)企業(yè)在做的都是第二類,成本低、數(shù)據(jù)價(jià)值高。
例如一家做電商的公司只需要電商領(lǐng)域有價(jià)值的數(shù)據(jù),那開發(fā)一個(gè)只采集電商領(lǐng)域數(shù)據(jù)的爬蟲平臺(tái),意義較大。
我要和你分享的主要是針對(duì)第二類,垂直爬蟲平臺(tái)的設(shè)計(jì)思路。

如何寫爬蟲

首先,從最簡(jiǎn)單的開始,我們先了解一下如何寫一個(gè)爬蟲?

簡(jiǎn)單爬蟲

開發(fā)爬蟲最快的語言一般是 Python,它的代碼寫起來非常少。我們以抓取豆瓣書籍頁面為例,來寫一個(gè)簡(jiǎn)單的程序。
#?coding:?utf8

"""簡(jiǎn)單爬蟲"""

import?requests
from?lxml?import?etree

def?main():
????#?1.?定義頁面URL和解析規(guī)則
????crawl_urls?=?[
????????'https://book.douban.com/subject/25862578/',
????????'https://book.douban.com/subject/26698660/',
????????'https://book.douban.com/subject/2230208/'
????]
????parse_rule?=?"http://div[@id='wrapper']/h1/span/text()"

????for?url?in?crawl_urls:
????????#?2.?發(fā)起HTTP請(qǐng)求
????????response?=?requests.get(url)

????????#?3.?解析HTML
????????result?=?etree.HTML(response.text).xpath(parse_rule)[0]

????????#?4.?保存結(jié)果
????????print?result

if?__name__?==?'__main__':
????main()
這個(gè)爬蟲比較簡(jiǎn)單,大致流程為:
  1. 定義頁面URL和解析規(guī)則
  2. 發(fā)起HTTP請(qǐng)求
  3. 解析HTML,拿到數(shù)據(jù)
  4. 保存數(shù)據(jù)
任何爬蟲,要想獲取網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù),都是經(jīng)過這幾步。
當(dāng)然,這個(gè)簡(jiǎn)單爬蟲效率比較低,是采用同步抓取的方式,只能抓完一個(gè)網(wǎng)頁,再去抓下一個(gè),有沒有可以提高效率的方式呢?

異步爬蟲

我們進(jìn)行優(yōu)化,由于爬蟲的抓取請(qǐng)求都是阻塞在網(wǎng)絡(luò) IO 上,所以我們可以使用異步的方式來優(yōu)化,例如多線程或協(xié)程并行抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù),這里用 Python 的協(xié)程來實(shí)現(xiàn)。
#?coding:?utf8

"""協(xié)程版本爬蟲,提高抓取效率"""

from?gevent?import?monkey
monkey.patch_all()

import?requests
from?lxml?import?etree
from?gevent.pool?import?Pool

def?main():
????#?1.?定義頁面URL和解析規(guī)則
????crawl_urls?=?[
????????'https://book.douban.com/subject/25862578/',
????????'https://book.douban.com/subject/26698660/',
????????'https://book.douban.com/subject/2230208/'
????]
????rule?=?"http://div[@id='wrapper']/h1/span/text()"

????#?2.?抓取
????pool?=?Pool(size=10)
????for?url?in?crawl_urls:
????????pool.spawn(crawl,?url,?rule)

????pool.join()

def?crawl(url,?rule):
????#?3.?發(fā)起HTTP請(qǐng)求
????response?=?requests.get(url)

????#?4.?解析HTML
????result?=?etree.HTML(response.text).xpath(rule)[0]

????#?5.?保存結(jié)果
????print?result

if?__name__?==?'__main__':
????main()
經(jīng)過優(yōu)化,我們完成了異步版本的爬蟲代碼。
有了這些基礎(chǔ)知識(shí)之后,我們看一個(gè)完整的例子,如何抓取一個(gè)整站數(shù)據(jù)?

整站爬蟲

#?coding:?utf8

"""整站爬蟲"""

from?gevent?import?monkey
monkey.patch_all()

from?urlparse?import?urljoin

import?requests
from?lxml?import?etree
from?gevent.pool?import?Pool
from?gevent.queue?import?Queue

base_url?=?'https://book.douban.com'

#?種子URL
start_url?=?'https://book.douban.com/tag/?view=type&icn=index-sorttags-all'

#?解析規(guī)則
rules?=?{
????#?標(biāo)簽頁列表
????'list_urls':?"http://table[@class='tagCol']/tbody/tr/td/a/@href",
????#?詳情頁列表
????'detail_urls':?"http://li[@class='subject-item']/div[@class='info']/h2/a/@href",
????#?頁碼
????'page_urls':?"http://div[@id='subject_list']/div[@class='paginator']/a/@href",
????#?書名
????'title':?"http://div[@id='wrapper']/h1/span/text()",
}

#?定義隊(duì)列
list_queue?=?Queue()
detail_queue?=?Queue()

#?定義協(xié)程池
pool?=?Pool(size=10)

def?crawl(url):
????"""首頁"""
????response?=?requests.get(url)
????list_urls?=?etree.HTML(response.text).xpath(rules['list_urls'])
????for?list_url?in?list_urls:
????????list_queue.put(urljoin(base_url,?list_url))

def?list_loop():
????"""采集列表頁"""
????while?True:
????????list_url?=?list_queue.get()
????????pool.spawn(crawl_list_page,?list_url)

def?detail_loop():
????"""采集詳情頁"""
????while?True:
????????detail_url?=?detail_queue.get()
????????pool.spawn(crawl_detail_page,?detail_url)

def?crawl_list_page(list_url):
????"""采集列表頁"""
????html?=?requests.get(list_url).text
????detail_urls?=?etree.HTML(html).xpath(rules['detail_urls'])
????#?詳情頁
????for?detail_url?in?detail_urls:
????????detail_queue.put(urljoin(base_url,?detail_url))

????#?下一頁
????list_urls?=?etree.HTML(html).xpath(rules['page_urls'])
????for?list_url?in?list_urls:
????????list_queue.put(urljoin(base_url,?list_url))

def?crawl_detail_page(list_url):
????"""采集詳情頁"""
????html?=?requests.get(list_url).text
????title?=?etree.HTML(html).xpath(rules['title'])[0]
????print?title

def?main():
????#?1.?標(biāo)簽頁
????crawl(start_url)
????#?2.?列表頁
????pool.spawn(list_loop)
????#?3.?詳情頁
????pool.spawn(detail_loop)
????#?開始采集
????pool.join()

if?__name__?==?'__main__':
????main()
我們想要抓取豆瓣圖書的整站數(shù)據(jù),執(zhí)行的流程是:
  1. 找到入口,也就是從書籍標(biāo)簽頁進(jìn)入,提取所有標(biāo)簽 URL
  2. 進(jìn)入每個(gè)標(biāo)簽頁,提取所有列表 URL
  3. 進(jìn)入每個(gè)列表頁,提取每一頁的詳情URL和下一頁列表 URL
  4. 進(jìn)入每個(gè)詳情頁,拿到書籍信息
  5. 如此往復(fù)循環(huán),直到數(shù)據(jù)抓取完畢
這就是抓取一個(gè)整站的思路,很簡(jiǎn)單,無非就是分析我們?yōu)g覽網(wǎng)站的行為軌跡,用程序來進(jìn)行自動(dòng)化的請(qǐng)求、抓取。
理想情況下,我們應(yīng)該能夠拿到整站的數(shù)據(jù),但實(shí)際情況是,對(duì)方網(wǎng)站往往會(huì)采取防爬蟲措施,在抓取一段時(shí)間后,我們的 IP 就會(huì)被封禁。
那如何突破這些防爬措施,拿到數(shù)據(jù)呢?我們繼續(xù)優(yōu)化代碼。

防反爬的整站爬蟲

#?coding:?utf8

"""防反爬的整站爬蟲"""

from?gevent?import?monkey
monkey.patch_all()

import?random
from?urlparse?import?urljoin

import?requests
from?lxml?import?etree
import?gevent
from?gevent.pool?import?Pool
from?gevent.queue?import?Queue

base_url?=?'https://book.douban.com'

#?種子URL
start_url?=?'https://book.douban.com/tag/?view=type&icn=index-sorttags-all'

#?解析規(guī)則
rules?=?{
????#?標(biāo)簽頁列表
????'list_urls':?"http://table[@class='tagCol']/tbody/tr/td/a/@href",
????#?詳情頁列表
????'detail_urls':?"http://li[@class='subject-item']/div[@class='info']/h2/a/@href",
????#?頁碼
????'page_urls':?"http://div[@id='subject_list']/div[@class='paginator']/a/@href",
????#?書名
????'title':?"http://div[@id='wrapper']/h1/span/text()",
}

#?定義隊(duì)列
list_queue?=?Queue()
detail_queue?=?Queue()

#?定義協(xié)程池
pool?=?Pool(size=10)

#?定義代理池
proxy_list?=?[
????'118.190.147.92:15524',
????'47.92.134.176:17141',
????'119.23.32.38:20189',
]

#?定義UserAgent
user_agent_list?=?[
????'Mozilla/5.0?(Windows?NT?6.1)?AppleWebKit/537.36?(KHTML,?like?Gecko)?Chrome/41.0.2228.0?Safari/537.36',
????'Mozilla/5.0?(Windows?NT?6.1;?WOW64;?rv:40.0)?Gecko/20100101?Firefox/40.1',
????'Mozilla/5.0?(Macintosh;?Intel?Mac?OS?X?10_9_3)?AppleWebKit/537.75.14?(KHTML,?like?Gecko)?Version/7.0.3?Safari/7046A194A',
????'Mozilla/5.0?(Windows?NT?6.1;?WOW64;?Trident/7.0;?AS;?rv:11.0)?like?Gecko',
]

def?fetch(url):
????"""發(fā)起HTTP請(qǐng)求"""
????proxies?=?random.choice(proxy_list)
????user_agent?=?random.choice(user_agent_list)
????headers?=?{'User-Agent':?user_agent}
????html?=?requests.get(url,?headers=headers,?proxies=proxies).text
????return?html

def?parse(html,?rule):
????"""解析頁面"""
????return?etree.HTML(html).xpath(rule)

def?crawl(url):
????"""首頁"""
????html?=?fetch(url)
????list_urls?=?parse(html,?rules['list_urls'])
????for?list_url?in?list_urls:
????????list_queue.put(urljoin(base_url,?list_url))

def?list_loop():
????"""采集列表頁"""
????while?True:
????????list_url?=?list_queue.get()
????????pool.spawn(crawl_list_page,?list_url)

def?detail_loop():
????"""采集詳情頁"""
????while?True:
????????detail_url?=?detail_queue.get()
????????pool.spawn(crawl_detail_page,?detail_url)

def?crawl_list_page(list_url):
????"""采集列表頁"""
????html?=?fetch(list_url)
????detail_urls?=?parse(html,?rules['detail_urls'])

????#?詳情頁
????for?detail_url?in?detail_urls:
????????detail_queue.put(urljoin(base_url,?detail_url))

????#?下一頁
????list_urls?=?parse(html,?rules['page_urls'])
????for?list_url?in?list_urls:
????????list_queue.put(urljoin(base_url,?list_url))

def?crawl_detail_page(list_url):
????"""采集詳情頁"""
????html?=?fetch(list_url)
????title?=?parse(html,?rules['title'])[0]
????print?title

def?main():
????#?1.?首頁
????crawl(start_url)
????#?2.?列表頁
????pool.spawn(list_loop)
????#?3.?詳情頁
????pool.spawn(detail_loop)
????#?開始采集
????pool.join()

if?__name__?==?'__main__':
????main()
這個(gè)版本的代碼與之前不同的是,在發(fā)起 HTTP 請(qǐng)求時(shí),加上了隨機(jī)代理 IP 和請(qǐng)求頭 UserAgent,這也是突破防爬措施的常用手段。使用這些手段,加上一些質(zhì)量高的代理 IP,應(yīng)對(duì)一些小網(wǎng)站的數(shù)據(jù)抓取,不在話下。
當(dāng)然,這里只為了展示一步步寫爬蟲、優(yōu)化爬蟲的思路,來達(dá)到抓取數(shù)據(jù)的目的,現(xiàn)實(shí)情況的抓取與反爬比想象中的更復(fù)雜,需要具體場(chǎng)景具體分析。

現(xiàn)有問題

經(jīng)過上面這幾步,我們想要哪個(gè)網(wǎng)站的數(shù)據(jù),分析網(wǎng)站網(wǎng)頁結(jié)構(gòu),寫出代碼應(yīng)該不成問題。
但是,抓幾個(gè)網(wǎng)站可以這么寫,但抓幾十個(gè)、幾百個(gè)網(wǎng)站,你還能寫下去嗎?
當(dāng)我們要采集的網(wǎng)站越來越多,編寫的爬蟲腳本也會(huì)越來越多,維護(hù)起來也會(huì)變得困難。由此暴露出來的問題包括:
  • 爬蟲腳本繁多,管理和維護(hù)困難
  • 爬蟲規(guī)則定義零散,可能會(huì)重復(fù)開發(fā)
  • 爬蟲都是后臺(tái)腳本,沒有監(jiān)控
  • 爬蟲腳本輸出的數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一,可能是文件,也可能也數(shù)據(jù)庫
  • 業(yè)務(wù)要想使用爬蟲的數(shù)據(jù)比較困難,沒有統(tǒng)一的對(duì)接入口
這些問題都是我們?cè)谂老x越寫越多的情況下,難免會(huì)遇到的問題。
此時(shí),我們迫切需要一個(gè)更好的解決方案,來更好地開發(fā)爬蟲,所以爬蟲平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。
那么如何設(shè)計(jì)一個(gè)通用化的垂直爬蟲平臺(tái)呢?

平臺(tái)架構(gòu)

我們來分析每個(gè)爬蟲的共同點(diǎn),結(jié)果發(fā)現(xiàn):寫一個(gè)爬蟲無非就是規(guī)則、抓取、解析、入庫這幾步,那我們可不可以把每一塊分別拆開呢?
根據(jù)這個(gè)思路,我們可以把爬蟲平臺(tái)設(shè)計(jì)成如下圖:

我們的爬蟲平臺(tái)包括的模塊有
  • 配置服務(wù):包括抓取頁面配置、解析規(guī)則配置、數(shù)據(jù)清洗配置
  • 采集服務(wù):只專注網(wǎng)頁的下載,并配置防爬策略
  • 代理服務(wù):持續(xù)提供穩(wěn)定、可用的代理 IP
  • 清洗服務(wù):針對(duì)爬蟲采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步清洗和規(guī)整
  • 數(shù)據(jù)服務(wù):爬蟲數(shù)據(jù)的展示,以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接
我們把一個(gè)爬蟲的每一個(gè)環(huán)節(jié),拆開做成一個(gè)個(gè)單獨(dú)的服務(wù)模塊,各模塊各司其職,每個(gè)模塊之間通過 API 或 消息隊(duì)列進(jìn)行通信。
這樣做的好處是,每個(gè)模塊維護(hù)只維護(hù)自己領(lǐng)域的功能,而且每個(gè)模塊可獨(dú)立升級(jí)和優(yōu)化,不影響其他模塊。
下面我們來看一下每個(gè)模塊具體是如何設(shè)計(jì)的。

詳細(xì)設(shè)計(jì)

配置服務(wù)

配置服務(wù)模塊,此模塊主要包括采集 URL 的配置、頁面解析規(guī)則的配置、數(shù)據(jù)清洗規(guī)則的配置。
我們把爬蟲的規(guī)則從爬蟲腳本中抽離出來,單獨(dú)配置與維護(hù),這樣做的好處是便于重用和管理。
由于此模塊只專注配置管理,那我們可以對(duì)配置規(guī)則進(jìn)一步拆開,可以支持各種方式的數(shù)據(jù)解析模式,主要包含以下幾種:
  • 正則解析規(guī)則
  • CSS解析規(guī)則
  • XPATH解析規(guī)則
每種解析規(guī)則模式,只配置對(duì)應(yīng)的表達(dá)式即可。
采集服務(wù)可以寫一個(gè)配置解析器,與配置服務(wù)進(jìn)行對(duì)接,這個(gè)配置解析器內(nèi)部實(shí)現(xiàn)各種模式具體的解析邏輯。
數(shù)據(jù)清洗規(guī)則配置,主要包含每個(gè)頁面采集數(shù)據(jù)后,針對(duì)這個(gè)頁面字段做進(jìn)一步清洗和規(guī)整化的配置規(guī)則。例如采集服務(wù)抓取到的數(shù)據(jù)包含特殊字符,在采集服務(wù)中不會(huì)做進(jìn)一步處理,而是放到清洗服務(wù)中去處理,具體的清洗規(guī)則可以自定義,常見的有刪除某些特殊字符、特殊字段類型轉(zhuǎn)換等等。

采集服務(wù)

此服務(wù)模塊比較純粹,就是寫爬蟲邏輯。我們可以像之前那樣開發(fā)、調(diào)試、運(yùn)行爬蟲腳本那樣,在此模塊來開發(fā)和調(diào)試爬蟲邏輯。
但之前的方式只能在命令行腳本中編寫爬蟲程序,然后調(diào)試運(yùn)行,有沒有一種好的方案可以把它做成可視化的呢?
我們調(diào)研了市面上 Python 語言實(shí)現(xiàn)的,比較好的爬蟲框架,發(fā)現(xiàn) pyspider 符合我們的需求,此框架的特點(diǎn):
  • 支持分布式
  • 配置可視化
  • 可周期采集
  • 支持優(yōu)先級(jí)
  • 任務(wù)可監(jiān)控
pyspider架構(gòu)圖如下:

正所謂站在巨人的肩膀上,這個(gè)框架基本可以滿足我們的需求,但為了更好地實(shí)現(xiàn)我們的爬蟲平臺(tái),我們決定對(duì)其進(jìn)行二次開發(fā),并增強(qiáng)一些組件,使爬蟲開發(fā)成本更低,更符合我們的業(yè)務(wù)規(guī)則。
二次開發(fā)的功能主要包括:
  • 開發(fā)配置解析器,對(duì)接配置服務(wù),可以解析配置服務(wù)的多種規(guī)則模式
  • spider handler模塊定制爬蟲模板,并把爬蟲任務(wù)進(jìn)行分類,定義成模板,降低開發(fā)成本
  • fetcher模塊新增代理 IP 調(diào)度機(jī)制,對(duì)接代理服務(wù),并增加代理 IP 調(diào)度策略
  • result_worker模塊把輸出結(jié)果定制化,用來對(duì)接清洗服務(wù)
基于這個(gè)開源框架,并且增強(qiáng)其組件的方式,我們可以做出一個(gè)分布式、可視化、任務(wù)可監(jiān)控、可生成爬蟲模板的采集服務(wù)模塊。
這個(gè)模塊的功能,只專注于網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的采集。

代理服務(wù)

做爬蟲的都知道,代理是突破防抓的常用手段,如何獲取穩(wěn)定、持續(xù)的代理呢?
代理服務(wù)這個(gè)模塊,就是用來實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能的。
此模塊內(nèi)部維護(hù)代理 IP 的質(zhì)量和數(shù)量,并輸出給采集服務(wù),供其采集使用。
該模塊主要包括兩部分:
  • 免費(fèi)代理
  • 付費(fèi)代理

免費(fèi)代理

免費(fèi)代理 IP 主要由我們自己的代理采集程序采集獲得,大致思路為:
  • 收集代理源
  • 定時(shí)采集代理
  • 測(cè)試代理
  • 輸出可用代理
具體的實(shí)現(xiàn)邏輯可以參考我之前寫的這篇文章:如何搭建一個(gè)爬蟲代理服務(wù)?

付費(fèi)代理

免費(fèi)代理的質(zhì)量和穩(wěn)定性相對(duì)較差,對(duì)于采集防爬比較厲害的網(wǎng)站,還是不夠用。
這時(shí)我們會(huì)購(gòu)買一些付費(fèi)代理,專門用于采集這類防爬的網(wǎng)站,此代理 IP 一般為高匿代理,并定時(shí)更新。
免費(fèi)代理 IP + 付費(fèi)代理 IP,通過 API 的方式提供給采集服務(wù)。

清洗服務(wù)

清洗服務(wù)這個(gè)模塊比較簡(jiǎn)單,主要接收采集服務(wù)輸出的數(shù)據(jù),然后根據(jù)對(duì)應(yīng)的規(guī)則執(zhí)行清洗邏輯。
例如網(wǎng)頁字段與數(shù)據(jù)庫字段歸一轉(zhuǎn)換,特殊字段清洗定制化等等。
這個(gè)服務(wù)模塊運(yùn)行了很多 Worker,最終把輸出結(jié)果輸送到數(shù)據(jù)服務(wù)。

數(shù)據(jù)服務(wù)

數(shù)據(jù)服務(wù)這個(gè)模塊,會(huì)接收最終清洗后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),統(tǒng)一入庫。且針對(duì)其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一推送輸出:
主要功能包括:
  • 數(shù)據(jù)平臺(tái)展示
  • 數(shù)據(jù)推送
  • 數(shù)據(jù)API

解決的問題

好了,經(jīng)過以上爬蟲平臺(tái)的構(gòu)建,我們基本解決了最開始困擾的幾個(gè)問題,現(xiàn)在的爬蟲平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)的功能包括:
  • 爬蟲腳本統(tǒng)一管理、配置可視化
  • 爬蟲模板快速生成爬蟲代碼,降低開發(fā)成本
  • 采集進(jìn)度可監(jiān)控、易跟蹤
  • 采集的數(shù)據(jù)統(tǒng)一輸出
  • 業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用爬蟲數(shù)據(jù)更便捷

爬蟲技巧

最后,分享一下做爬蟲時(shí)候的一些技巧,從整體上來說,其實(shí)核心思想就一個(gè):盡可能地模擬人的行為。
主要包括以下幾方面:
  • 隨機(jī) UserAgent 模擬不同的客戶端(github有UserAgent庫,非常全面)
  • 隨機(jī)代理 IP(高匿代理 + 代理調(diào)度策略)
  • Cookie池(針對(duì)需要登錄的采集行為)
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當(dāng)然,做爬蟲是一個(gè)相互博弈的過程,有時(shí)沒必要硬碰硬,遇到問題換個(gè)思路也是一種解決辦法。例如,對(duì)方的移動(dòng)客戶端防抓厲害,那去看一看對(duì)方的PC站可不可以搞一下?WAP端是否可以嘗試一下?在有限的成本拿到數(shù)據(jù)才是爬蟲的目的。
爬蟲做的越來越多時(shí),你就會(huì)發(fā)現(xiàn),這是一個(gè)策略和技巧同樣重要的領(lǐng)域。
以上就是構(gòu)建一個(gè)垂直爬蟲平臺(tái)的設(shè)計(jì)思路,從最簡(jiǎn)單的爬蟲腳本,到寫越來越多的爬蟲,到難以維護(hù),再到整個(gè)爬蟲平臺(tái)的構(gòu)建,一步步都是遇到問題解決問題的產(chǎn)物,在我們真正發(fā)現(xiàn)核心問題時(shí),解決思路也就不難了。


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