爬蟲是什么呢，簡單而片面的說，爬蟲就是由計算機自動與服務(wù)器交互獲取數(shù)據(jù)的工具。爬蟲的最基本就是get一個網(wǎng)頁的源代碼數(shù)據(jù)，如果更深入一些，就會出現(xiàn)和網(wǎng)頁進行POST交互，獲取服務(wù)器接收POST請求后返回的數(shù)據(jù)。一句話，爬蟲用來自動獲取源數(shù)據(jù)，至于更多的數(shù)據(jù)處理等等是后續(xù)的工作，這篇文章主要想談?wù)勁老x獲取數(shù)據(jù)的這一部分。爬蟲請注意網(wǎng)站的Robot.txt文件，不要讓爬蟲違法，也不要讓爬蟲對網(wǎng)站造成傷害。

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反爬及反反爬概念的不恰當(dāng)舉例

基于很多原因(如服務(wù)器資源，保護數(shù)據(jù)等)，很多網(wǎng)站是限制了爬蟲效果的。

考慮一下，由人來充當(dāng)爬蟲的角色，我們怎么獲取網(wǎng)頁源代碼?最常用的當(dāng)然是右鍵源代碼。

網(wǎng)站屏蔽了右鍵，怎么辦?

拿出我們做爬蟲中最有用的東西 F12(歡迎討論)

同時按下F12就可以打開了(滑稽)

源代碼出來了!!

在把人當(dāng)作爬蟲的情況下，屏蔽右鍵就是反爬取策略，F(xiàn)12就是反反爬取的方式。

講講正式的反爬取策略

事實上，在寫爬蟲的過程中一定出現(xiàn)過沒有返回數(shù)據(jù)的情況，這種時候也許是服務(wù)器限制了UA頭(user-agent)，這就是一種很基本的反爬取，只要發(fā)送請求的時候加上UA頭就可以了…是不是很簡單?

其實一股腦把需要不需要的Request Headers都加上也是一個簡單粗暴的辦法……

有沒有發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的驗證碼也是一個反爬取策略呢?為了讓網(wǎng)站的用戶能是真人，驗證碼真是做了很大的貢獻。隨驗證碼而來的，驗證碼識別出現(xiàn)了。

說到這，不知道是先出現(xiàn)了驗證碼識別還是圖片識別呢?

簡單的驗證碼現(xiàn)在識別起來是非常簡單的，網(wǎng)上有太多教程，包括稍微進階一下的去噪，二值，分割，重組等概念?？墒乾F(xiàn)在網(wǎng)站人機識別已經(jīng)越發(fā)的恐怖了起來，比如這種：

簡單講述一下去噪二值的概念

將一個驗證碼變成就是二值，也就是將圖片本身變成只有兩個色調(diào)，例子很簡單，通過python PIL庫里的

Image.convert("1") 

就能實現(xiàn)，但如果圖片變得更為復(fù)雜，還是要多思考一下，比如如果直接用簡單方式的話 就會變成思考一些這種驗證碼應(yīng)該怎么識別?這種時候 去噪 就派上了用處，根據(jù)驗證碼本身的特征，可以計算驗證碼的底色和字體之外的RGB值等，將這些值變成一個顏色，將字體留出。示例代碼如下，換色即可

for x in range(0,image.size[0]): 
 
        for y in range(0,image.size[1]): 
 
            # print arr2[x][y] 
 
            if arr[x][y].tolist()==底色: 
 
                arr[x][y]=0 
 
            elif arr[x][y].tolist()[0] in range(200,256) and arr[x][y].tolist()[1] in range(200,256) and arr[x][y].tolist()[2] in range(200,256): 
 
                arr[x][y]=0 
 
            elif arr[x][y].tolist()==[0,0,0]: 
 
                arr[x][y]=0 
 
            else: 
 
                arr[x][y]=255 

arr是由numpy得到的,根據(jù)圖片RGB值得出的矩陣,讀者可以自己嘗試完善代碼，親自實驗一下。

細致的處理之后圖片可以變成識別率還是很高的。

在驗證碼的發(fā)展中，還算清晰的數(shù)字字母，簡單的加減乘除，網(wǎng)上有輪子可以用，有些難的數(shù)字字母漢字，也可以自己造輪子(比如上面)，但更多的東西，已經(jīng)足夠?qū)懸粋€人工智能了……(有一種工作就是識別驗證碼…)

再加一個小提示：有的網(wǎng)站PC端有驗證碼，而手機端沒有…

下一個話題!

反爬取策略中比較常見的還有一種封IP的策略，通常是短時間內(nèi)過多的訪問就會被封禁，這個很簡單，限制訪問頻率或添加IP代理池就OK了,當(dāng)然，分布式也可以…

IP代理池->左轉(zhuǎn)Google右轉(zhuǎn)baidu，有很多代理網(wǎng)站，雖然免費中能用的不多 但畢竟可以。

還有一種也可以算作反爬蟲策略的就是異步數(shù)據(jù)，隨著對爬蟲的逐漸深入(明明是網(wǎng)站的更新?lián)Q代!)，異步加載是一定會遇見的問題，解決方式依然是F12。以不愿透露姓名的網(wǎng)易云音樂網(wǎng)站為例，右鍵打開源代碼后，嘗試搜索一下評論

數(shù)據(jù)呢?!這就是JS和Ajax興起之后異步加載的特點。但是打開F12，切換到NetWork選項卡，刷新一下頁面，仔細尋找，沒有秘密。

哦，對了 如果你在聽歌的話，點進去還能下載呢…

僅為對網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的科普，請自覺抵制盜版，保護版權(quán)，保護原創(chuàng)者利益。

如果說這個網(wǎng)站限制的你死死的，怎么辦?我們還有最后一計，一個強無敵的組合：selenium + PhantomJs

這一對組合非常強力，可以完美模擬瀏覽器行為，具體的用法自行百度，并不推薦這種辦法，很笨重，此處僅作為科普。

總結(jié)

本文主要討論了部分常見的反爬蟲策略(主要是我遇見過的(聳肩))。主要包括 HTTP請求頭，驗證碼識別，IP代理池，異步加載幾個方面，介紹了一些簡單方法(太難的不會!)，以Python為主。希望能給初入門的你引上一條路。