整個分享分爲三個階段，第一階段先介紹了自己從大學以來從事編程開發以來的相關歷程，第二階段是正式的網絡爬蟲分享流程，詳細總結了網絡爬蟲開發的一些要點，第三階段是解答一些提問，並抽獎送出一些禮品。所以在這裏我會對我昨天分享的主要內容做下總結，另外還會附上視頻回放、PPT，另外還會爲大家送上一些福利，希望大家可以支持！
總括
整個分享的主題叫做《健壯高效的網絡爬蟲》，本次分享從抓取、解析、存儲、反爬、加速五個方面介紹了利用 Python 進行網絡爬蟲開發的相關知識點和技巧，介紹了不同場景下如何採取不同措施高效地進行數據抓取的方法，包括 Web 抓取、App 抓取、數據存儲、代理選購、驗證碼破解、分佈式抓取及管理、智能解析等多方面的內容，另外還結合了不同場景介紹了常用的一些工具包，全部內容是我在從事網絡爬蟲研究過程以來的經驗精華總結。
爬取
對於爬取來說，我們需要學會使用不同的方法來應對不同情景下的數據抓取任務。如果你在學習Python的過程中遇見了很多疑問和難題，可以加-q-u-n 227 -435-450裏面有軟件視頻資料免費
爬取的目標絕大多數情況下要麼是網頁，要麼是 App，所以這裏就分爲這兩個大類別來進行了介紹。
對於網頁來說，我又將其劃分爲了兩種類別，即服務端渲染和客戶端渲染，對於 App 來說，我又針對接口的形式進行了四種類別的劃分——普通接口、加密參數接口、加密內容接口、非常規協議接口。
所以整個大綱是這樣子的：
- 網頁爬取
- 服務端渲染
- 客戶端渲染
- App 爬取
- 普通接口
- 加密參數接口
- 加密內容接口
- 非常規協議接口
爬取 / 網頁爬取
服務端渲染的意思就是頁面的結果是由服務器渲染後返回的，有效信息包含在請求的 HTML 頁面裏面，比如貓眼電影這個站點。客戶端渲染的意思就是頁面的主要內容由 JavaScript 渲染而成，真實的數據是通過 Ajax 接口等形式獲取的，比如淘寶、微博手機版等等站點。
服務端渲染的情況就比較簡單了，用一些基本的 HTTP 請求庫就可以實現爬取，如 urllib、urllib3、pycurl、hyper、requests、grab 等框架，其中應用最多的可能就是 requests 了。
對於客戶端渲染，這裏我又劃分了四個處理方法：
- 尋找 Ajax 接口，此種情形可以直接使用 Chrome/Firefox 的開發者工具直接查看 Ajax 具體的請求方式、參數等內容，然後用 HTTP 請求庫模擬即可，另外還可以通過設置代理抓包來查看接口，如 Fiddler/Charles。
- 模擬瀏覽器執行，此種情形適用於網頁接口和邏輯較爲複雜的情況，可以直接以可見即可爬的方式進行爬取，如可以使用 Selenium、Splinter、Spynner、pyppeteer、PhantomJS、Splash、requests-html 等來實現。
- 直接提取 JavaScript 數據，此種情形適用於真實數據沒有經過 Ajax 接口獲取，而是直接包含在 HTML 結果的某個變量中，直接使用正則表達式將其提取即可。
- 模擬執行 JavaScript，某些情況下直接模擬瀏覽器執行效率會偏低，如果我們把 JavaScript 的某些執行和加密邏輯摸清楚了，可以直接執行相關的 JavaScript 來完成邏輯處理和接口請求，比如使用 Selenium、PyExecJS、PyV8、js2py 等庫來完成即可。
爬取 / App 爬取
對於 App 的爬取，這裏分了四個處理情況：
- 對於普通無加密接口，這種直接抓包拿到接口的具體請求形式就好了，可用的抓包工具有 Charles、Fiddler、mitmproxy。
- 對於加密參數的接口，一種方法可以實時處理，例如 Fiddler、mitmdump、Xposed 等，另一種方法是將加密邏輯破解，直接模擬構造即可，可能需要一些反編譯的技巧。
- 對於加密內容的接口，即接口返回結果完全看不懂是什麼東西，可以使用可見即可爬的工具 Appium，也可以使用 Xposed 來 hook 獲取渲染結果，也可以通過反編譯和改寫手機底層來實現破解。
- 對於非常規協議，可以使用 Wireshark 來抓取所有協議的包，或者使用 Tcpdump 來進行 TCP 數據包截獲。
以上便是爬取流程的相關分類和對應的處理方法。
解析
對於解析來說，對於 HTML 類型的頁面來說，常用的解析方法其實無非那麼幾種，正則、XPath、CSS Selector，另外對於某些接口，常見的可能就是 JSON、XML 類型，使用對應的庫進行處理即可。
這些規則和解析方法其實寫起來是很繁瑣的，如果我們要爬上萬個網站，如果每個網站都去寫對應的規則，那麼不就太累了嗎？所以智能解析便是一個需求。
智能解析意思就是說，如果能提供一個頁面，算法可以自動來提取頁面的標題、正文、日期等內容，同時把無用的信息給刨除，例如上圖，這是 Safari 中自帶的閱讀模式自動解析的結果。
對於智能解析，下面分爲四個方法進行了劃分：
- readability 算法，這個算法定義了不同區塊的不同標註集合，通過權重計算來得到最可能的區塊位置。
- 疏密度判斷，計算單位個數區塊內的平均文本內容長度，根據疏密程度來大致區分。
- Scrapyly 自學習，是 Scrapy 開發的組件，指定⻚頁⾯面和提取結果樣例例，其可⾃自學習提取規則，提取其他同類⻚頁⾯面。
- 深度學習，使⽤用深度學習來對解析位置進⾏行行有監督學習，需要⼤大量量標註數據。
如果能夠容忍一定的錯誤率，可以使用智能解析來大大節省時間。
目前這部分內容我也還在探索中，準確率有待繼續提高。
存儲
存儲，即選用合適的存儲媒介來存儲爬取到的結果，這裏還是分爲四種存儲方式來進行介紹。
- 文件，如 JSON、CSV、TXT、圖⽚、視頻、⾳頻等，常用的一些庫有 csv、xlwt、json、pandas、pickle、python-docx 等。
- 數據庫，分爲關係型數據庫、非關係型數據庫，如 MySQL、MongoDB、HBase 等，常用的庫有 pymysql、pymssql、redis-py、pymongo、py2neo、thrift。
- 搜索引擎，如 Solr、ElasticSearch 等，便於檢索和實現⽂本匹配，常用的庫有 elasticsearch、pysolr 等。
- 雲存儲，某些媒體文件可以存到如七⽜牛雲、又拍雲、阿里雲、騰訊雲、Amazon S3 等，常用的庫有 qiniu、upyun、boto、azure-storage、google-cloud-storage 等。
這部分的關鍵在於和實際業務相結合，看看選用哪種方式更可以應對業務需求。
反爬
反爬這部分是個重點，爬蟲現在已經越來越難了，非常多的網站已經添加了各種反爬措施，在這裏可以分爲非瀏覽器檢測、封 IP、驗證碼、封賬號、字體反爬等。
下面主要從封 IP、驗證碼、封賬號三個方面來闡述反爬的處理手段。
反爬 / 封 IP
對於封 IP 的情況，可以分爲幾種情況來處理：
- 首先尋找手機站點、App 站點，如果存在此類站點，反爬會相對較弱。
- 使用代理，如抓取免費代理、購買付費代理、使用 Tor 代理、Socks 代理等。
- 在代理的基礎上維護自己的代理池，防止代理浪費，保證實時可用。
- 搭建 ADSL 撥號代理，穩定高效。
反爬 / 驗證碼
驗證碼分爲非常多種，如普通圖形驗證碼、算術題驗證碼、滑動驗證碼、點觸驗證碼、手機驗證碼、掃二維碼等。
- 對於普通圖形驗證碼，如果非常規整且沒有變形或干擾，可以使用 OCR 識別，也可以使用機器學習、深度學習來進行模型訓練，當然打碼平臺是最方便的方式。
- 對於算術題驗證碼，推薦直接使用打碼平臺。
- 對於滑動驗證碼，可以使用破解算法，也可以模擬滑動。後者的關鍵在於缺口的找尋，可以使用圖片比對，也可以寫基本的圖形識別算法，也可以對接打碼平臺，也可以使用深度學習訓練識別接口。
- 對於點觸驗證碼，推薦使用打碼平臺。
- 對於手機驗證碼，可以使用驗證碼分發平臺，也可以購買專門的收碼設備，也可以人工驗證。
- 對於掃二維碼，可以人工掃碼，也可以對接打碼平臺。
反爬 / 封賬號
某些網站需要登錄才能爬取，但是一個賬號登錄之後請求過於頻繁會被封號，爲了避免封號，可以採取如下措施：
- 尋找手機站點或 App 站點，此種類別通常是接口形式，校驗較弱。
- 尋找無登錄接口，儘可能尋找⽆無需登錄即可爬取的接口。
- 維護 Cookies 池，使⽤用批量賬號模擬登錄，使⽤時隨機挑選可用 Cookies 使⽤即可，實現：https://github.com/Python3WebSpider/CookiesPool。
加速
當爬取的數據量非常大時，如何高效快速地進行數據抓取是關鍵。
常見的措施有多線程、多進程、異步、分佈式、細節優化等。
加速 / 多線程、多進程
爬蟲是網絡請求密集型任務，所以使用多進程和多線程可以大大提高抓取效率，如使用 threading、multiprocessing 等。
加速 / 異步
將爬取過程改成非阻塞形式，當有響應式再進行處理，否則在等待時間內可以運行其他任務，如使用 asyncio、aiohttp、Tornado、Twisted、gevent、grequests、pyppeteer、pyspider、Scrapy 等。
加速 / 分佈式
分佈式的關鍵在於共享爬取隊列，可以使用 celery、huey、rq、rabbitmq、kafka 等來實現任務隊列的對接，也可以使用現成的框架 pyspider、Scrapy-Redis、Scrapy-Cluster 等。
加速 / 優化
可以採取某些優化措施來實現爬取的加速，如：
- DNS 緩存
- 使用更快的解析方法
- 使用更高效的去重方法
- 模塊分離化管控
加速 / 架構
如果搭建了分佈式，要實現高效的爬取和管理調度、監控等操作，我們可以使用兩種架構來維護我們的爬蟲項目。
- 將 Scrapy 項目打包爲 Docker 鏡像，使用 K8S 控制調度過程。
- 將 Scrapy 項目部署到 Scrapyd，使用專用的管理工具如 SpiderKeeper、Gerapy 等管理。
以上便是我分享的全部內容，所有的內容幾乎都展開說了，一共講了一個半小時。