都是爬虫惹的祸
1、什么是爬虫？
不知道有多少人看过吴军博士的《数学之美》（第二版），如果没有看过，真心推荐你去看看。书中有很大一部分内容在讲搜索引擎和自然语言处理，那这和爬虫有什么关系呢？
其实还是有关系的，做个不恰当的比喻，其实搜索引擎也是一个大型的爬虫，只不过搜索引擎爬的是全网的“公开信息”，然后将网页的内容缓存并建立索引，以便用户进行搜索。
当然，这和大家理解的爬虫可能不一样。在大部分人看来，爬虫就是写一段程序来定向抓取某一类数据。我想说的也是这一类爬虫。
举一个例子，比如范冰冰的一条微博，大概有13.2w条评论，我们去翻看这些评论的时候，这13.2w条评论并不是一次性加载出来的，而是我们浏览的时候手指在手机屏幕向上滑，触发微博客户端向服务器发出请求，从而加载后续评论内容，正常情况下一次请求加载10条评论。
每次请求都有一个page字段或其他字段来唯一标识当前请求的这一页数据，如果用户通过手指滑动想要看完所有的评论，那会花费大量的时间。
而这时就可以用爬虫来帮忙抓取所有数据了，爬虫可以“模拟”用户发出大量的请求，从而快速获得全部数据。
大家常常谈起的爬虫，其实就是指定向抓取——通过模拟用户操作，发送请求，获取数据。
2、公开信息和后台信息
通常爬虫抓取的是公开信息，那什么叫公开信息，什么又叫后台信息呢？
公开信息有两层含义，一是面向大众的公开信息，一是面向个人的公开信息。
面向大众的公开信息是指那些你不需要登录就能浏览的信息，比如知乎、京东的产品、微博的部分页面、携程网的酒店页面等。
面向个人的公开信息是指你作为某些App的用户，需要登录自己的账号才能看到的信息，比如一些相亲网，需要你登录后才能查看别人的公开信息。
后台信息又是指什么呢？
后台信息指的是，App服务提供商才能看到的信息。拿知乎和微博为例，某些后台信息如用户的身份信息、姓名、身份证号、app的用户总量、日活跃数、某个页面的UV（浏览量）、PV（点击量）等。这类信息通常是程序的开发者或数据维护者才有权看到。
爬虫抓取的通常是公开信息，即用户有权看到的信息。如果在未经服务提供商允许的情况下获取了别人的后台信息，就是违法犯罪，这叫“脱裤”。
3、过度邪恶化
站在技术角度讲，爬虫很多时候是被大众误解了。很多人不由自主地就把爬虫和后台信息联系到了一起，更何况，现在还是一个信息安全得不到保障的时代。
所以，也可以理解，很多人觉得爬虫不是什么好东西，因为误解从一开始就产生了。
就像前些天闹得沸沸扬扬的程序员捅了“马蜂窝”事件。马蜂窝是一个类似于携程和去哪儿的旅游App。
几个程序员用爬虫抓取了它的一些UGC相关信息（大多是用户评论），然而发现它的部分评论是“山寨”的，或是从别处爬来的，或是自己生成的。
看网上的舆论呢，是程序员一边倒地支持扒出马蜂窝造假的那几个程序员，而其他民众基本是吃瓜，说啥的都有。
据说，马蜂窝还要告这几个程序员。不过告啥呢？如果是告他们抓取数据，可是自己的数据也是从别处抓过来的呀。如果是告诽谤，数据摆在那里，又是实锤。看来，这肚子气只能憋回去了。
其实要说数据造假，恐怕少有App敢站出来说自己没造过假，行业内都是你爬我的数据，我爬你的数据，大家也都心知肚明。
这次马蜂窝是吃了亏了，不过也怨自己，因为它宣扬的就是自己的用户量和数据真实性，这次被打脸了也没法还手。
并不是抓取公开信息就是合理合法和不受管制的，只是现在还没有明文规定去管这一块。如果真的哪天程序员写爬虫触及到了别人的利益，还是很有可能惹祸上身的。
之前也有过案例，“车来了”的五名程序员爬取实时公交数据，进行不正当竞争，被关进了监狱。
技术无罪，就看你如何使用，即使是公开信息也不见得能爬取。在文章开头，我们提到过搜索引擎也是一个大型的爬虫，如果一些网站不想被搜索引擎收录或者抓取，它就可以通过某种协议来告知搜索引擎，你不要来抓取我了。
就如下图，通过百度搜索淘宝会发现淘宝网相关的网站底下写了这么句话：“由于该网站的robots.txt文件存在限制指令...”，这句话的意思就是，百度无权抓取淘宝网内部的数据，所以你很少在百度上直接搜索到淘宝上的商品。
互联网上充斥着各种各样的协议，也正是因为有这些协议的存在，互联网才能这样有条不紊地运行。
robot.txt 文件你也可以理解为协议的一种形式，只要对方网站的robot.txt文件中标明了自己不愿被抓取，那么强行抓取，可能就会造成侵权。
5、学爬虫还有没有意义？
把爬虫说的那么可怕，是不是吓得你都不敢学了？学还是要学的，因为爬虫在以后还是很有用武之地的。
对公司来说，在数据时代，只要有市场，爬虫就一定有用。虽然明面上大家都说自己的数据多么多么真实，可实际谁知道呢？
还有一点就是，即使你不爬别人的数据，也阻止不了别人爬你的数据，所以每个以数据为生的公司都会安排一波人去做反爬虫，用各种策略应对竞争者或其他公司的抓取行为。
反爬虫一般都被做成中间件，以服务的形式给其他应用接入，所以反爬虫肯定是比爬虫要难很多。毕竟各种前端的加密都是暴露在外的，原则上没有爬不了的数据。
对个人来说，爬虫的用处也很大，不管你是经营一个实体店，还是一家淘宝店，你都需要获取并统计数据，数据分析思维是很有必要的。
一个很简单的例子，市面上很多淘宝开店秘籍讲的其实就是数据分析的事儿，只是换了个说法，不显得那么技术化而已。淘
宝直通车多数时候就是做A/B test，检索优化其实就是做SEO，刷排名其实就是在统计热点词汇等等，如果你懂了技术，这些事情都可以用技术解决。
如果一个人既有商业头脑又有技术，那么他应该会比别人获得更多的收益。当然，很多人只具有这两项技能中的一项，或者一项都没有。
总之今后，爬虫、数据分析、乃至机器学习，做商业的你都应该有所了解。
其实，对程序员而言，还有一点收益就是，你在学习爬虫的过程中可以锻炼技术，虽然这个收益“看起来”性价比非常低，因为你没有能让一项技术来“work for yourself”。
最后，再谈一点我个人对爬虫的看法。如果你将来想从事爬虫相关的工作，除了了解爬虫外，你更应该多了解反爬虫、架构以及机器学习的相关知识。因为如果仅仅是爬虫的话，并不是很难，很多人都能学会。
在规模稍大一些的企业中，爬数据肯定不是只写个Python脚本，一般都有自己的爬虫架构，并以在线服务的形式存在，供他人调用。所以，除了学习爬虫，你还要学习架构和服务开发。
和获取数据相比，企业会更在意自己的数据是否安全、是否能被别人抓取，所以在反爬方面，投入的人力也比较多。
反爬是一件比较难的事情，具有一定的滞后性，因为当你识别出一个IP有问题的时候，或许别人已经爬完了数据换了IP，它难就难在这里。未来或许可以加入一些机器学习的手段，做一些分类器，在爬虫刚开始抓取的时候就识别出它的异常行为并及时封禁，这才有可能做到真正意义上的反爬。
本文作者： 二胖并不胖
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