原理
傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較爲複雜，需要根據一定的網頁分析算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。
然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重覆上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；
所以一個完整的爬蟲一般會包含如下三個模塊：
網絡請求模塊
爬取流程控制模塊
內容分析提取模塊
網絡請求
我們常說爬蟲其實就是一堆的http(s)請求，找到待爬取的鏈接，然後發送一個請求包，得到一個返回包，當然，也有HTTP長連接(keep-alive)或h5中基於stream的websocket協議，這裏暫不考慮；
所以核心的幾個要素就是：
url
請求header、body
響應herder、內容
URL
爬蟲開始運行時需要一個初始url，然後會根據爬取到的html文章，解析裏面的鏈接，然後繼續爬取，這就像一棵多叉樹，從根節點開始，每走一步，就會產生新的節點。爲了使爬蟲能夠結束，一般都會指定一個爬取深度(Depth)。
Http請求
http請求信息由請求方法(method)、請求頭(headers)、請求正文(body)三部分組成。由於method一般是header中的第一行，也可以說請求頭中包含請求方法，下面是chrome訪問請求頭的一部分：
對於爬蟲需要注意的是請求方法是post時，需要將請求的參數先進行urlencode後再發送，後臺收到請求信息後可能會做一些校驗，這可能會影響到爬取，相關的header字段如下：
Basic Auth
這是一種古老的、不安全的用戶驗證方式，一般會有用戶授權的限制，會在headers的Autheration字段裏要求加入用戶名密碼(明文)，如果驗證失敗則請求就會失敗，現在這種認證方式正在被淘汰。
Referer
鏈接的來源，通常在訪問鏈接時，都要帶上Referer字段，服務器會進行來源驗證，後臺通常會用此字段作爲防盜鏈的依據。
User-Agent
後臺通常會通過此字段判斷用戶設備類型、系統以及瀏覽器的型號版本。有些編程語言包裏網絡請求會自定義User-Agent，可以被辨別出來，爬蟲中可以設置爲瀏覽器的ua.
Cookie
一般在用戶登錄或者某些操作後，服務端會在返回包中包含Cookie信息要求瀏覽器設置Cookie，沒有Cookie會很容易被辨別出來是僞造請求；
也有本地通過JS，根據服務端返回的某個信息進行處理生成的加密信息，設置在Cookie裏面；
JavaScript加密操作
在進行敏感數據傳輸時，一般都會通過javascript進行加密，例如qq空間就會對用戶登陸密碼進行RSA加密後再發送給服務器，因此，爬蟲在模擬登陸時需要自己去請求公鑰，然後加密。
自定義字段
因爲http的headers可以自定義地段，所以第三方可能會加入了一些自定義的字段名稱或者字段值，這也是需要注意的。
流程控制
所謂爬取流程，就是按照什麼樣的規則順序去爬。在爬取任務不大的情況下，爬取的流程控制不會太麻煩，很多爬取框架都已經幫你做了如scrapy，只需要自己實現解析的代碼。
但在爬取一些大型網站時，例如全網抓取京東的評論，微博所有人的信息，關注關係等等，這種上十億到百億次設置千億次的請求必須考慮效率，否則一天只有86400秒，那麼一秒鐘要抓100次，一天也才8640w次請求，也需要100多天才能到達十億級別的請求量。
涉及到大規模的抓取，一定要有良好的爬蟲設計，一般很多開源的爬蟲框架也都是有限制的，因爲中間涉及到很多其他的問題，例如數據結構，重複抓取過濾的問題，當然最重要的是要把帶寬利用滿。
所以分佈式抓取很重要，這時流程控制就會很重要，分佈式最重要的就是多臺機器不同線程的調度和配合，通常會共享一個url隊列，然後各個線程通過消息通信，如果想要抓的越多越快，那麼對中間的消息系統的吞吐量要求也越高。
現在也有一些開源的分佈式爬取框架如scrapy-redis就是一個重寫了scrapy的調度模塊、隊列、管道的包，redis數據庫是用來在分佈式中做請求隊列共享，scrapyd是用來部署scrapy的,scrapyd-api用來啓動獲取數據。
內容分析提取
請求headers的Accept-Encoding字段表示瀏覽器告訴服務器自己支持的壓縮算法（目前最多的是gzip），如果服務器開啓了壓縮，返回時會對響應體進行壓縮，爬蟲需要自己解壓；
過去我們常需要獲取的內容主要來源於網頁html文檔本身，也就是說，我們決定進行抓取的時候，都是html中包含的內容，但是隨着這幾年web技術飛速的發展，動態網頁越來越多，尤其是移動端，大量的SPA應用，這些網站中大量的使用了ajax技術。
我們在瀏覽器中看到的網頁已不全是html文檔說包含的，很多都是通過javascript動態生成的，一般來說，我們最終眼裏看到的網頁包括以下三種：
Html文檔本身包含內容
這種情況是最容易解決的，一般來講基本上是靜態網頁已經寫死的內容，或者動態網頁，採用模板渲染，瀏覽器獲取到HTML的時候已經是包含所有的關鍵信息，所以直接在網頁上看到的內容都可以通過特定的HTML標籤得到。
這種情況解析也是很簡單的，一般的方法有一下幾種：
CSS選擇器
XPATH（這個值得學習一下）
正則表達式或普通字符串查找
JavaScript代碼加載內容
一般來說有兩種情況：一種情況是在請求到html文檔時，網頁的數據在js代碼中，而並非在html標籤中，之所以我們看到的網頁是正常的，那是因爲，其實是由於執行js代碼動態添加到標籤裏面的。
所以這個時候內容在js代碼裏面的，而js的執行是在瀏覽器端的操作，所以用程序去請求網頁地址的時候，得到的response是網頁代碼和js的代碼，所以自己在瀏覽器端能看到內容，解析時由於js未執行，肯定找到指定HTML標籤下內容肯定爲空，如百度的主頁就是這種，這個時候的處理辦法，一般來講主要是要找到包含內容的js代碼串，然後通過正則表達式獲得相應的內容，而不是解析HTML標籤。
另一種情況是在和用戶交互時，JavaScript可能會動態生成一些dom，如點擊某個按鈕彈了一個對話框等；對於這種情況，一般這些內容都是一些用戶提示相關的內容，沒什麼價值，如果確實需要，可以分析一下js執行邏輯，但這樣的情況很少。
Ajax／Fetch異步請求
這種情況是現在很常見的，尤其是在內容以分頁形式顯示在網頁上，並且頁面無刷新，或者是對網頁進行某個交互操作後，得到內容。對於這種頁面，分析的時候我們要跟蹤所有的請求，觀察數據到底是在哪一步加載進來的。然後當我們找到核心的異步請求的時候，就只需抓取這個異步請求就可以了，如果原始網頁沒有任何有用信息，也沒必要去抓取原始網頁了。
爬蟲技術的現狀
語言
理論上來說，任何支持網絡通信的語言都是可以寫爬蟲的，爬蟲本身雖然語言關係不大，但是，總有相對順手、簡單的。目前來說，大多數爬蟲是用後臺腳本類語言寫的，其中python無疑是用的最多最廣的，並且頁誕生了很多優秀的庫和框架，如scrapy、BeautifulSoup 、pyquery、Mechanize等。
但是一般來說，搜索引擎的爬蟲對爬蟲的效率要求更高，會選用c++、java、go(適合高併發)，我在大學時代就用c++實現了一個多線程的框架，但是發現和python實現的爬蟲效率提升並不明顯，原因是，對於簡單爬蟲，瓶頸在於數據分析及提取，而網絡效率和語言關係並不大。
值得一提的是，在近幾年node發展非常快， 使得javascript遍地開花，有些人也開始嘗試用node做爬蟲，但是，這其實和其它後臺腳本語言沒什麼區別，也不如 python簡單， 因爲你依舊不能在node 裏發起ajax請求，不能執行原網頁的dom。
因爲node的javascript 執行環境和瀏覽器的執行環境並不相同。那麼，難道就真的不能像在瀏覽器中一樣用js寫爬蟲，用jquery提取內容嗎？
運行環境
爬蟲本身不區分到底是運行在windows還是Linux，又或是OSX，但從業務角度講，我們把運行在服務端(後臺)的，稱之爲後臺爬蟲。而現在，幾乎所有的爬蟲都是後臺爬蟲。
後臺爬蟲的三大問題
後臺爬蟲在大行其道的時候，也有着些許棘手的、到目前也沒有什麼好的解決方案問題，而歸根結底，這些問題的根本原因是由於後臺爬蟲的先天不足導致，在正式討論之前，我們先思考一個問題，“爬蟲和瀏覽器有什麼異同？”。
相同點
本質上都是通過http/https協議請求互聯網數據
不同點
爬蟲一般爲自動化程序，無需用用戶交互，而瀏覽器不是
運行場景不同；瀏覽器運行在客戶端，而爬蟲一般都跑在服務端
能力不同；瀏覽器包含渲染引擎、javascript虛擬機，而爬蟲一般都不具備這兩者。
瞭解了這些，我們再來看看後臺面臨的問題
問題一：交互問題
有些網頁往往需要和用戶進行一些交互，進而才能走到下一步，比如輸入一個驗證碼，拖動一個滑塊，選幾個漢字。網站之所以這麼做，很多時候都是爲了驗證訪問者到底是人還是機器。
而爬蟲程序遇到這種情況很難處理，傳統的簡單圖片驗證碼可以通過圖形處理算法讀出內容，但是隨着各種各樣，花樣百出，人神共憤的、變態的驗證碼越來越多（尤其是買火車票時，分分鐘都想爆粗口），這個問題就越來越嚴重。
問題二：Javascript 解析問題
如前文所述，javascript可以動態生成dom。目前大多數網頁屬於動態網頁（內容由javascript動態填充），尤其是在移動端，SPA/PWA應用越來越流行，網頁中大多數有用的數據都是通過ajax/fetch動態獲取後然後再由js填充到網頁dom樹中，單純的html靜態頁面中有用的數據很少。
目前主要應對的方案就是對於js ajax/fetch請求直接請求ajax/fetch的url ，但是還有一些ajax的請求參數會依賴一段javascript動態生成，比如一個請求籤名，再比如用戶登陸時對密碼的加密等等。
如果一昧的去用後臺腳本去幹javascript本來做的事，這就要清楚的理解原網頁代碼邏輯，而這不僅非常麻煩，而且會使你的爬取代碼異常龐大臃腫，但是，更致命的是，有些javascript可以做的事爬蟲程序是很難甚至是不能模仿的，比如有些網站使用拖動滑塊到某個位置的驗證碼機制，這就很難再爬蟲中去模仿。
其實，總結一些，這些弊端歸根結底，是因爲爬蟲程序並非是瀏覽器，沒有javascript解析引擎所致。針對這個問題，目前主要的應對策略就是在爬蟲中引入Javascript 引擎，如PhantomJS，但是又有着明顯的弊端，如服務器同時有多個爬取任務時，資源佔用太大。
還有就是，這些 無窗口的javascript引擎很多時候使用起來並不能像在瀏覽器環境中一樣，頁面內部發生跳轉時，會導致流程很難控制。
問題三：IP限制
這是目前對後臺爬蟲中最致命的。網站的防火牆會對某個固定ip在某段時間內請求的次數做限制，如果沒有超過上線則正常返回數據，超過了，則拒絕請求，如qq 郵箱。
值得說明的是，ip限制有時並非是專門爲了針對爬蟲的，而大多數時候是出於網站安全原因針對DOS***的防禦措施。後臺爬取時機器和ip有限，很容易達到上線而導致請求被拒絕。目前主要的應對方案是使用代理，這樣一來ip的數量就會多一些，但代理ip依然有限，對於這個問題，根本不可能徹底解決。
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