什么是爬虫？
- 模拟浏览器对网站服务器发送请求
- 解析服务器返回的响应数据，并保存数据
爬虫能获取哪些数据？
- 原则上所有可以通过浏览器获取的数据都可以爬取
- 爬虫也只能获取爬取浏览器可以正常获取的数据
爬虫的应用场景？
- 数据分析 (如电影票房、股票信息、商品销量等)
- 舆情监控(如微博、论坛等)
- 搜索引擎刷浏览播放量等(如各类自媒体账号)
- 抢票投票(对购票、投票接口发送请求)
- 网络安全(短信轰炸- 多个网站发送验证码)
为什么会有反爬?
- 防止有价值的数据被恶意获取
- 封锁垃圾流量，降低服务器的压力和运行成本
爬虫与反爬的对抗？
- 部分数据需要登录才能获取
- 通过验证码甄别真人与爬虫
- 监测同一IP 地址单位时间内的请求量
- 请求需要携带特定的数据
- 响应数据被加密，需要特定的算法解密
学习内容
- 如何爬取网页数据? （如何对服务器发送请求，获取源文件）
- Requests 模块（对服务器发送请求，获取数据 ）
- 模拟真实浏览器状态
- 设置 Proxy 代理IP（避免单个ip发送过快，被服务器认为是爬虫）
- 如何提取关键数据?（如何在源文件中获取有用的数据）
- 正则表达式
- XPath 表达式
- 如何储存提取到的数据?
- MongoDB 数据库
- Scrapy 框架爬取海量数据
- 集成发送请求，数据解析，数据保存
- Scrapy 结合 MongoDB 储存数据
- Scrapy-Redis 分布式爬虫（多个机器共同爬取一个任务）
- Redis 数据库
- Scrapy-Redis 框架
- 模拟登陆
- 登陆原理: Cookie 和 Session
- Selenium 浏览器自动化
- 爬取需要登陆才能获取的数据
- 验证码识别
- OpenCV 计算机视觉
- OCR 文字识别引擎
- EasyDL 机器学习云服务
- 反爬与反反爬
- 破解文字加密反爬
- 各类加密算法:MD5，SHA256，AES，RSAc
- JS逆向分析:还原网站的加密流程
- 拓展内容
- 数据分析: Pandas 模块
- 高频面试题目
爬虫合法么?
- 作为技术本身在法律中是不被禁止的
- 爬虫能获取的数据都是能通过浏览器正常获取的公开数据
- 爬虫只是更快速的获取大量数据
有法律风险的情况？
- 结合爬虫对网站服务器进行黑客攻击
- 通过获取的数据谋取经济利益
- 通过爬虫进行不当的商业竞争
- 爬取的数据侵犯了对方的版权或隐私权
如何规避法律风险？
- 切勿对网站服务器进行大规模的请求轰炸
- 切勿对爬取到的数据进行公开传播或售卖
- 切勿对涉及知识产权和用户隐私的数据进行爬取
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