爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

爬虫技术

爬虫技术

1. 基本介绍： config.py：配置信息文件 generate_task2db.py:从12306网站上下载train_list和station_name信息，对数据进行初步处理。生成两类任务：车次时刻表信息抓取任务(train_crawler.py)与车次经停靠站点信息（path_stations_crawler.py）。_id（主键）：任务抓取url参数。车次时刻表信息抓取任务，对应起始站代码和终点站代码；车次经停靠站点信息抓取任务，对应车次序号train_no、起始站代码和终点站代码。status: 任务执行状态。以0作为任务抓取的初始状态值，表示UN_PROCESSED，1表示PROCESSING,2表示PROCESSED train_crawler.py: 车次时刻表信息抓取爬虫。 path_stations_crawler.py: 经停靠站台信息抓取爬虫。 get_pa

数据挖掘与数据管理

数据挖掘与数据管理

网站做了很多反爬虫工作，爬起来有些艰难，本文详细介绍了python解决网站的反爬虫策略，有需要的小伙伴可以参考下。

本文将描述一种尽量简单的反爬虫方案，可以在十几分钟内解决部分简单的爬虫问题，缓解恶意攻击或者是系统超负荷运行的状况；至于复杂的爬虫以及更精准的防御，需要另外讨论。爬虫和反爬虫日益成为每家公司的标配系统。爬虫在情报获取、虚假流量、动态定价、恶意攻击、薅羊毛等方面都能起到很关键的作用，所以每家公司都或多或少的需要开发一些爬虫程序，业界在这方面的成熟的方案也非常多;有矛就有盾，每家公司也相应的需要反爬虫系统来达到数据保护、系统稳定性保障、竞争优势保持的目的。然而，一方面防守这事ROI不好体现，另一方面反爬虫这种系统，相对简单的爬虫来说难度和复杂度都要高很多，往往需要一整套大数据解决方案才能把事情做好

WPF-Automatic-Crawler 这是一款带UI界面的自动化采集爬虫，内部使用了WebKit浏览器内核，以实现对Ajax动态加载数据的采集。整个软件采用策略设计模式，可非常灵活的通过编写多个策略类来定义数据的抓取方式及内容。

爬虫的反爬机制与相对应的反反爬手段