基于Python的三种主流网络爬虫技术
一、网络爬虫是什么
网络爬虫，通常也被称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种按照一定方法，获取网络各种信息的自动化脚本程序，也可以将其理解为一个在互联网上自动提取网页信息并进行解析抓取的程序。网络爬虫的功能不仅局限于复制网页内容、下载音视频文件，更包括自动化执行行为链以及模拟用户登录等复杂操作。在当前大数据背景下，无论是人工智能应用还是数据分析工作，均依赖于海量的数据支持。如果仅依赖人工采集这一种方式，不仅效率低下且成本高昂。在这一需求下，自动化、高效且可并发执行的网络爬虫便担起了获取数据的重任。
二、基于Python的主流网络爬虫技术
目前国内外基于Python的主流爬虫技术有Requests技术、Scrapy技术和Selenium技术。要想设置一个网络爬虫，首先需要直接通过Request技术、Selenium自动化测试框架或Scrapy框架等方式请求URL，进行网页访问，获取响应数据，然后对数据进行解析，解析方法包括Regular Expression正则解析、Xpath解析、JSON解析以及Beautiful Soup 4解析等。最后，根据研究的数据格式要求，对数据进行持久化存储。
（1）Requests
Requests库在网络爬虫中扮演着核心角色，它通过模拟用户输入网址的行为，自动向目标服务器发起网络请求，从而自动化地抓取网页上的数据。Requests模块是Python丰富的库文件中的一种，是一个基于Apache2协议开源的Python HTTP库，因其人性化的设计和易用性，Requests被称为“为人类准备的HTTP库”。
在Python编程环境中，虽然系统内置的urllib和urllib2模块为HTTP功能提供了坚实基础，但它们的API接口设计相对复杂，使用门槛较高，不适合新手使用。为了简化爬虫开发流程，降低爬虫门槛，Requests库应运而生，成为了众多开发者的首选工具。根据HTTP协议中定义的资源操作方法，Requests提供了GET、POST、HEAD、PUT、PATCH、DELETE这六大基础方法，以及一个通用的REQUEST方法。同时，Requests还具备HTTP持久Cookie会话支持、连接池自动化管理以及SSL认证等基本功能，极大地提升了爬虫开发的效率和便捷性。
（2）Scrapy
Scrapy作为Python编程语言中的一款卓越网络爬虫框架，专注于执行高效、可扩展且大规模的数据采集任务。Scrapy框架的核心组件包括执行引擎（Engine）、调度器（Scheduler）、下载器（Downloader）、Item Pipeline、Spider、下载器中间件（Downloader Middlewares）以及Spider中间件（Spider Middlewares）等。这些组件协同工作，确保网络爬虫能够按照预定的规则和逻辑进行数据采集。其中，执行引擎负责控制整个爬虫的流程，调度器根据优先级和规则对请求进行排序和调度，下载器负责发送HTTP请求并接收响应，Item Pipeline负责处理爬取到的数据，如清洗、验证和存储等。而Spide则是Scrapy中最关键的组件之一，它定义了如何从一个网页中提取结构化数据，并生成新的请求。
Scrapy框架的优势在于其提供了一套全面的工具集，这些工具包括HTTP请求管理、异步处理、数据解析、链接追踪等。利用Scrapy框架，开发者可以轻松地构建复杂的网络爬虫，实现对目标网站的系统化信息抓取。
Scrapy还允许开发者根据项目需求定制爬虫规则。通过编写自定义的Spider和中间件，开发者可以灵活地控制爬虫的行为，以适应不同的网站结构和数据需求。这也使得Scrapy在搜索引擎索引、数据挖掘、新闻聚合等多个领域得到了广泛的应用。
（3）Selenium
Selenium是一个基于Web应用程序且支持浏览器驱动的开源自动化测试框架，其爬取数据的核心原理为：Selenium程序化地模拟用户通过浏览器访问页面的各项操作，例如点击、输入、滚动鼠标等操作，实现对网页数据的自动化访问和爬取。
Selenium支持的浏览器类型广泛，例如Internet Explorer、Google Chrome、Mozilla Firefox、Safari以及移动端的Android浏览器等。同时，它支持多种编程语言进行开发，例如Java、C#、Python、Ruby等，为开发者提供了丰富的选择空间。
在爬虫技术中，常规的requests技术可以模拟浏览器发送HTTP请求，而Selenium技术则更进一步，它可以控制浏览器发送HTTP请求，与网页中的元素进行实时的交互。Selenium的这一特点使得它能够直接获取经过浏览器渲染后的网页源代码，避免了处理复杂解密参数的步骤，从而大大降低了数据爬取的难度。但其缺点也很明显，因为Selenium要等待静态资源加载完成，所以Selenium技术不仅需要占用更多资源，爬取数据的速度还比Requests技术慢许多。
三、三种网络爬虫技术的比较
在单线程环境下，Requests与Scrapy在爬取网页数据时的速度相近，且显著快于Selenium。在考虑爬取速度的基础上，我们可以结合3个爬虫技术的特征得出以下结论：
- Requests在单线程情况下爬取数据的速度较快，在开发小批量爬虫及深度定制方面表现出色，比较符合租房平台数据爬取的需求。
- Scrapy在单线程情况下爬取数据的速度较快。因为其使用了异步网络框架代码，在一定程度上简化了代码逻辑，提高了开发效率。综合比较，Scrapy更加适用于开发网站级别的网络爬虫，所以其不适合爬取租房平台数据。
- 在三种爬虫技术中，Selenium爬取数据的速度最慢，且与另外两种技术相差巨大。Selenium本质上是通过驱动浏览器，来对目标站点发送HTTP请求。但当浏览器访问目标站点后，Selenium必须等待HTML、CSS、JS等静态资源加载完成后，才能进行下一步的数据爬取，所以它的效率在3个技术中最差。
- 虽然Selenium爬取数据效率很低，但是它能够解析执行目标网页的CSS、JS代码，所以它能避开一系列复杂的通信流程，即Selenium具备绕过复杂反爬虫机制的能力。若租房平台有复杂的反爬虫机制，Selenium更符合爬取需求。
四、网络反爬虫技术
由于网络爬虫的数据获取速率远远超过人类常规操作的速率，所以网络爬虫会过度消耗目标服务器的带宽资源。若众多用户都使用网络爬虫技术来抓取同一目标网站的信息，那么大量的、高频率的非人类用户请求将极大地加重目标网站服务器的运行负担。这种负荷的急剧增加不仅会影响服务器的响应效率，还会严重妨碍其他用户访问目标网站的速度，从而可能造成网络拥堵现象。为了减少网络爬虫对网站的潜在威胁，减轻网站服务器的压力，防止数据的大量流失，网站一般会采用以下几种反爬虫的技术限制网络爬虫。
（1）请求头校验机制
一般情况下，网站都会使用请求头校验机制，来防止简单的爬虫。HTTP请求头是客户端在向服务器发送请求时必须提供的一套配置信息，User-agent是HTTP协议中的一个关键字段，它提供关于发起HTTP请求的终端设备的详细描述信息。服务器会凭借User-agent进行访问者身份的鉴别，以判断其是否为爬虫程序。通常情况下，每个浏览器在访问网站时都会附带其特有的User-Agent标识，其中多数以“Mozilla/4.0”作为起始标识。而对于网络爬虫而言，它的User-Agent的设置有很多的模式，它们可能选择不设置User-Agent字段，或者以“Scrapy”、“Python”等常见的爬虫框架或工具的名称作为User-Agent的标识，以此来标识其非人类用户的身份。
（2）访问量限制
爬虫程序访问网站的特征与人类访问网站的特征有所不同，人类对网站的访问往往时间短且易收敛，而爬虫程序对网站的访问却容易线性递增。所以网站针对人类与爬虫程序的不同访问特性，建立了一种基于访问频率的反爬虫策略：网站通过监控单个IP地址在一定时间内的访问次数与访问间隔，实施动态阈值管理，即网站在较短的时间周期内，设定一个相对宽松的访问量阈值，并且随着时间跨度的增加，网站会逐步收紧此阈值。若某一IP地址在特定周期内的访问量超出了设定的阈值，系统就会将其判定为爬虫，并禁止其进一步访问。
（3）数据异步加载
网站页面数据的异步加载，或者说是页面数据的动态刷新，原本是为优化网页访问速度而开发的技术。对于传统网站，每当用户进行访问时，浏览器会一次性加载整个页面的HTML代码。然而，当用户需要进行页面局部更新时，如翻页操作，浏览器通常会重新下载整个页面，而不是只更新变化的部分，这不仅效率低下，而且浪费了网络带宽。相比之下，使用了异步加载技术的网页只需要在客户端上和服务器进行少量的数据交换，就能够完成页面的异步更新。所以很多网站都采用异步加载技术来动态生成页面内容，使爬虫程序难以直接获取到完整的页面内容，从而达到反爬虫的目的。
（4）验证码限制机制
验证码机制是一种高效的安全屏障，其核心反爬虫原理在于人类能够轻松地通过视觉识别图片中的验证码信息，而机器受限于当前的识别技术，难以达到这样的效果。因此，验证码成为了广泛应用的反爬虫手段。大部分网站通常将验证码限制机制应用于网站的关键环节，比如用户登录。当用户执行频繁的敏感操作时，系统会触发验证码验证，要求用户输入验证码以确认身份。正常的人类用户可以成功输入验证码完成验证，而爬虫由于识别能力有限，往往无法突破这一关卡，从而被限制访问。因此，验证码技术被认为是区分爬虫与人类用户最有效的方法之一。