爬虫“学前班”核心要点总结：爬虫是模拟人类访问行为自动获取网页或App数据的程序，广泛应用于搜索引擎、舆情监控、比价平台等领域。掌握爬虫技术可高效提取互联网信息，但需规避法律风险并应对反爬机制。以下是关键知识点梳理：一、爬虫基础概念定义：通过程序模拟浏览器行为，自动访问网页并提取数据。类比：互联网如蜘蛛网，爬虫像蜘蛛沿节点（网页）和连线（链接）爬行，获取全网数据。应用场景：搜索引擎抓取网页信息出行类软件抢票论坛/微博舆情监控（如清博舆情、百度舆情）比价网站实时监控电商价格（如返利网、折多多）二、学习爬虫的必要性信息过载问题：互联网信息量爆炸式增长，人工筛选效率低下。核心价值：自动化获取目标数据，构建个人知识库，提升信息处理效率。三、轻量级爬虫开发流程三步法：获取数据 → 解析数据 → 存储数据工具推荐：获取数据：库：urllib2、Requests、Selenium、aiohttp工具：Chrome开发者工具、Fiddler、MitmProxy、Appium解析数据：CSS选择器、PyQuery、BeautifulSoup、Xpath、正则表达式（Re）存储数据：MySQL（关系型）、MongoDB（非关系型）、Redis（内存数据库）四、工程化爬虫框架推荐框架：Scrapy：功能全面，适合大规模爬取（官方文档 | GitHub）PySpider：分布式支持良好（官方文档 | GitHub）适用场景：亿级以下数据：Scrapy + Redis + MQ + Celery组合垂直领域数据：需优化抓取速度与稳定性五、反爬虫机制与应对策略1. 网页反爬虫字体反爬：机制：通过自定义字体文件编码文字内容。应对：使用fontTools解析字体映射规律，或通过百度字体编辑器手动分析。验证码：类型：图形验证码、滑动验证码、点选验证码等。应对：预算充足：对接打码平台（如超级鹰）。预算有限：使用华为云ModelArts训练识别模型。JS加密/混淆：机制：通过代码混淆增加阅读成本。应对：轻中度混淆：手动梳理加密逻辑，调用JS代码。重度混淆：使用AST语法树还原代码结构。2. APP反爬虫加壳与证书验证：机制：APP通过加壳保护代码，并采用单向/双向证书验证。应对：单向认证：使用JustTrustMe绕过证书校验。双向认证：提取APP内服务器证书，配置到Fiddler中。代理检测与拦截：现象：挂代理后APP无法访问网络。应对：更换抓包工具（如HttpCanary基于VPN）。使用iptables强制拦截转发数据包。六、分布式爬虫核心概念定义：将单机爬虫部署到多台机器，协同完成大规模任务。关键问题：消息队列阻塞处理日志告警机制数据完整性校验技术组合：Scrapy（爬取） + Redis（去重） + MQ（消息队列） + Celery（任务调度）七、学习资源推荐实践项目：从简单网站（如豆瓣电影）开始，逐步尝试反爬机制复杂的平台（如淘宝、微博）。社区支持：加入Python学习交流群，参考开源项目代码（如Scrapy官方示例）。总结：爬虫技术需兼顾效率与合规性，建议从轻量级工具入手，逐步掌握反爬应对策略，最终向工程化与分布式架构演进。