我從五個方面介紹了利用 Python 進行網絡爬蟲開發(fā)的相關知識點和技巧：

抓取

解析

存儲

反爬

加速

目錄

一、爬取

爬取的目標可以大致分為兩類：網頁、APP

對于網頁，可以分為兩種類別，即

• 服務端渲染
• 客戶端渲染

對于APP，可以分為四類，即

• 普通接口
• 加密參數(shù)接口
• 加密內容接口
• 非常規(guī)協(xié)議接口

(一)網頁爬取

服務端渲染

對于服務端渲染，用一些基本的HTTP請求庫就可以實現(xiàn)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。

客戶端渲染

對于客戶端渲染，有四種處理方法：

• 尋找Ajax接口
• 此種情形可以直接使用 Chrome/Firefox 的開發(fā)者工具直接查看 Ajax 具體的請求方式、參數(shù)等內容，然后用 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(zhí)行
• 此種情形適用于網頁接口和邏輯較為復雜的情況，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(xiàn)。
• 直接提取JavaScript數(shù)據(jù)
• 此種情形適用于真實數(shù)據(jù)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(zhí)行JavaScript
• 某些情況下直接模擬瀏覽器執(zhí)行效率會偏低，如果把 JavaScript 的某些執(zhí)行和加密邏輯摸清楚了，可以直接執(zhí)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。

(二)APP爬取

對于APP的爬取分為四種情況：

• 普通無加密接口
• 直接抓包拿到接口的具體請求形式就好，可用的抓包工具有 Charles、Fiddler、mitmproxy。
• 加密參數(shù)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。
• 加密內容接口
• 即接口返回結果完全看不懂是什么東西，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(xiàn)破解。
• 非常規(guī)協(xié)議
• 可以使用 Wireshark 來抓取所有協(xié)議的包，或者使用 Tcpdump 來進行 TCP 數(shù)據(jù)包截獲。

二、解析

對于 HTML 類型的頁面來說，常用的解析方法其實無非那么幾種，正則、XPath、CSS Selector，另外對于某些接口，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(guī)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(guī)則，那么不就太累了嗎？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。

三、存儲

存儲，即選用合適的存儲媒介來存儲爬取到的結果

進擊的Coder

四、反爬蟲

爬蟲現(xiàn)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，在這里可以分為非瀏覽器檢測、封 IP、驗證碼、封賬號、字體反爬等。

(一)防封IP

(二)驗證碼

驗證碼分為非常多種，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。

• 對于普通圖形驗證碼，如果非常規(guī)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。
• 對于算術題驗證碼，推薦直接使用打碼平臺。
• python學習關注加群：839383 765 獲取最新python入門學習資料及視頻哦。
• 對于滑動驗證碼，可以使用破解算法，也可以模擬滑動。后者的關鍵在于缺口的找尋，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。
• 對于點觸驗證碼，推薦使用打碼平臺。
• 對于手機驗證碼，可以使用驗證碼分發(fā)平臺，也可以購買專門的收碼設備，也可以人工驗證。
• 對于掃二維碼，可以人工掃碼，也可以對接打碼平臺。

(三)防封號

一些網站需要登錄才能爬取，但是一個賬號登錄之后請求過于頻繁會被封號，為了避免封號，可以采取如下措施：

五、加速

當爬取的數(shù)據(jù)量非常大時，如何高效快速地進行數(shù)據(jù)抓取是關鍵。常見的措施有多線程、多進程、異步、分布式、細節(jié)優(yōu)化等。

(一)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。

(二)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。

(三)分布式

分布式的關鍵在于共享爬取隊列，可以使用 celery、huey、rq、rabbitmq、kafka 等來實現(xiàn)任務隊列的對接，也可以使用現(xiàn)成的框架 pyspider、Scrapy-Redis、Scrapy-Cluster 等。

(四) 優(yōu)化

(五)架構

好了，更多爬蟲內容記得關注我們哦！

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的爬虫模拟登陆手机验证码_网络爬虫干货总结，这次比较全面！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。