Python爬虫概述
一、爬虫背景及应用
网络爬虫（Web Crawler），又称网络蜘蛛（Web Spider），是一种按照一定规则，自动地抓取互联网上信息的程序或脚本。 爬虫通过模拟浏览器的行为，发送HTTP请求，获取网页内容，并从中提取有价值的数据。
网络爬虫是一种自动浏览互联网并收集数据的程序。
爬虫技术（Web Crawling/Scraping）最早可追溯到1994年由MIT学生Matthew Gray开发的World Wide Web Wanderer（第一个互联网爬虫），用于统计网站数量。
- 1998年：Google创始人开发PageRank算法，推动分布式爬虫发展
- 2000s：随着Web 2.0兴起，动态网页技术（AJAX/JavaScript）催生新一代爬虫工具
- 2010s至今：大数据时代推动爬虫技术向分布式、智能化、反反爬方向发展
使用场景
1. 搜索引擎
- 工作原理：通过爬虫建立网页索引库
- 典型案例：
- Googlebot（Google搜索引擎）
- Baiduspider（百度搜索引擎）
2. 数据采集与分析
电商竞品分析，价格分析。
3. 企业级应用
- 招聘网站：聚合各平台职位信息（如：Indeed）
- 旅游平台：同步酒店/机票价格（如：Kayak）
- AI训练数据：构建语料库/图像数据集（如：Common Crawl）
4. 安全领域
- 政府监管：
- 暗网监控（执法机构）
- 虚假广告检测（市场监管）
- 安全研究：
- 漏洞扫描（自动探测Web漏洞）
- 钓鱼网站识别
二、爬虫基本原理
网络爬虫(Web Crawler)是一种自动浏览互联网并收集数据的程序， 其核心工作原理可以概括为以下几个步骤：
- URL管理：从初始URL开始，爬虫维护一个待抓取的URL队列
- 网页下载：通过HTTP请求获取网页内容
- 内容解析：从下载的网页中提取所需数据和新的URL
- 数据存储：将提取的有用信息保存到数据库或文件
- 循环处理：将新发现的URL加入队列，重复上述过程
三、实现方案
- 单页面数据抓取（Requests + BeautifulSoup）
Requests进行网页下载，BeautifulSoup进行内容解析。
- 动态页面抓取方案（Selenium）
是一个浏览器自动化工具，用于处理JavaScript渲染的页面
- Scrapy框架完整方案
四、技术难点
- 每个网站千差万别，需要按其特征进行内容解析。 由于不同网站在HTML结构、数据组织方式上存在显著差异，爬虫系统需要针对性地设计解析策略。具体包括：
- DOM树结构分析：通过XPath或CSS选择器定位关键数据节点，需考虑不同网站的标签嵌套特征.
- 数据清洗机制：应对非标准化数据（如日期格式、价格单位等），建立正则表达式规则库.
某些数据需要登录才能访问，需要处理登录与表单。
某些网站是通过avaScript渲染的页面, 需要使用动态页面抓取方案。
例如zaobao.com 新闻正文在html文件中是乱序的，通过JAVASCRIPT进行排序显示。 需要了解其排序原理或者是采用动态页面抓取方案。