文/諸葛io CEO 孔淼

在《一看就明白的爬蟲入門講解：基礎理論篇（上篇）》分享了爬蟲入門中的＂我們的目的是什么＂、＂內容從何而來＂、＂了解網絡請求＂這三部分的內容，這一篇我繼續分享以下內容：

• 一些常見的限制方式
• 嘗試解決問題的思路
• 效率問題的取舍

一、一些常見的限制方式

上述都是講的都是一些的基礎的知識，現在我就列一些比較常見的限制方式，如何突破這些限制這些抓取數據：

Basic Auth

一般會有用戶授權的限制，會在headers的Autheration字段里要求加入；

Referer

通常是在訪問鏈接時，必須要帶上Referer字段，服務器會進行驗證，例如抓取京東的評論；

User-Agent

會要求真是的設備，如果不加會用編程語言包里自有User-Agent，可以被辨別出來；

Cookie

一般在用戶登錄或者某些操作后，服務端會在返回包中包含Cookie信息要求瀏覽器設置Cookie，沒有Cookie會很容易被辨別出來是偽造請求；

也有本地通過JS，根據服務端返回的某個信息進行處理生成的加密信息，設置在Cookie里面；

Gzip

請求headers里面帶了gzip，返回有時候會是gzip壓縮，需要解壓；

Java加密操作

一般都是在請求的數據包內容里面會包含一些被java進行加密限制的信息，例如新浪微博會進行SHA1和RSA加密，之前是兩次SHA1加密，然后發送的密碼和用戶名都會被加密；

其他字段

因為http的headers可以自定義地段，所以第三方可能會加入了一些自定義的字段名稱或者字段值，這也是需要注意的。

真實的請求過程中，其實不止上面某一種限制，可能是幾種限制組合在一次，比如如果是類似RSA加密的話，可能先請求服務器得到Cookie，然后再帶著Cookie去請求服務器拿到公鑰，然后再用js進行加密，再發送數據到服務器。所以弄清楚這其中的原理，并且耐心分析很重要。

二、嘗試解決問題的思路

首先大的地方，加入我們想抓取某個數據源，我們要知道大概有哪些路徑可以獲取到數據源，基本上無外乎三種：

PC端網站；

針對移動設備響應式設計的網站（也就是很多人說的H5, 雖然不一定是H5）；

移動App；

原則是能抓移動App的，最好抓移動App，如果有針對移動設備優化的網站，就抓針對移動設備優化的網站，最后考慮PC網站。

因為移動App基本都是API很簡單，而移動設備訪問優化的網站一般來講都是結構簡單清晰的HTML，而PC網站自然是最復雜的了；

針對PC端網站和移動網站的做法一樣，分析思路可以一起講，移動App單獨分析。

1．網站類型的分析首先是網站類的，使用的工具就是Chrome，建議用Chrome的隱身模式，分析時不用頻繁清楚cookie，直接關閉窗口就可以了。

具體操作步驟如下：

輸入網址后，先不要回車確認，右鍵選擇審查元素，然后點擊網絡，記得要勾上preserve log選項，因為如果出現上面提到過的重定向跳轉，之前的請求全部都會被清掉，影響分析，尤其是重定向時還加上了Cookie；

接下來觀察網絡請求列表，資源文件，例如css，圖片基本都可以忽略，第一個請求肯定就是該鏈接的內容本身，所以查看源碼，確認頁面上需要抓取的內容是不是 在HTML標簽里面，很簡單的方法，找到自己要找的內容，看到父節點，然后再看源代碼里面該父節點里面有沒有內容，如果沒有，那么一定是異步請求，如果是 非異步請求，直接抓該鏈接就可以了。

分析異步請求，按照網絡列表，略過資源文件，然后點擊各個請求，觀察是否在返回時包含想要的內容，有幾個方法：

內容比較有特點，例如人的屬性信息，物品的價格，或者微博列表等內容，直接觀察可以判斷是不是該異步請求；

知道異步加載的內容節點或者父節點的class或者id的名稱，找到js代碼，閱讀代碼得到異步請求；

確認異步請求之后，就是要分析異步請求了，簡單的，直接請求異步請求，能得到數據，但是有時候異步請求會有限制，所以現在分析限制從何而來。

針對分析對請求的限制，思路是逆序方法：

先 找到最后一個得到內容的請求，然后觀察headers，先看post數據或者url的某個參數是不是都是已知數據，或者有意義數據，如果發現不確定的先帶 上，只是更改某個關鍵字段，例如page，count看結果是不是會正常，如果不正常，比如多了個token，或者某個字段明顯被加密，例如用戶名密碼， 那么接下來就要看JS的代碼，看到底是哪個函數進行了加密，一般會是原生js代碼加密，那么看到代碼，直接加密就行，如果是類似RSA加密，那么就要看公 鑰是從何而來，如果是請求得到的，那么就要往上分析請求，另外如果是發現請求headers里面有陌生字段，或者有Cookie也要往上看請 求，Cookie在哪一步設置的；

接下來找到剛剛那個請求未知來源的信息，例如Cookie或者某個加密需要的公鑰等等，看看上面某個請求是不是已經包含，依次類推。

2．App的分析

然后是App類的，使用的工具是Charles，手機和電腦在一個局域網內，先用Charles配置好端口，然后手機設置代理，ip為電腦的ip，端口為設置的端口，然后如果手機上請求網絡內容時，Charles會顯示相應地請求，那么就ok了，分析的大體邏輯基本一致，限制會相對少很多，但是也有幾種情況需要注意：

加密，App有時候也有一些加密的字段，這個時候，一般來講都會進行反編譯進行分析，找到對應的代碼片段，逆推出加密方法；

gzip壓縮或者編碼，編碼的辨別度較高，有時候數據被gzip壓縮了，不過Charles都是有自動解密的；

https證書，有的https請求會驗證證書，Charles提供了證書，可以在官網找到，手機訪問，然后信任添加就可以。

三、效率問題的取舍

一般來講在抓取大量數據，例如全網抓取京東的評論，微博所有人的信息，微博信息，關注關系等等，這種上十億到百億次設置千億次的請求必須考慮效率，否者一天只有86400秒，那么一秒鐘要抓100次，一天也才864w次請求，也需要100多天才能到達十億級別的請求量。

涉及到大規模的抓取，一定要有良好的爬蟲設計，一般很多開源的爬蟲框架也都是有限制的，因為中間涉及到很多其他的問題，例如數據結構，重復抓取過濾的問題， 當然最重要的是要把帶寬利用滿，所以分布式抓取很重要，接下來我會有一篇專門講分布式的爬蟲設計，分布式最重要的就是中間消息通信，如果想要抓的越多越 快，那么對中間的消息系統的吞吐量要求也越高。

但是對于一些不太大規模的抓取就沒要用分布式的一套，比較消耗時間，基本只要保證單機器的帶寬能夠利用滿就沒問題，所以做好并發就可以，另外對于數據結構也 要有一定的控制，很多人寫程序，內存越寫越大，抓取越來越慢，可能存在的原因就包括，一個是用了內存存一些數據沒有進行釋放，第二個可能有一些hashset的判斷，最后判斷的效率越來越低，比如用bloomfilter替換就會優化很多。

新聞名稱：一看就明白的爬蟲入門講解：基礎理論篇（下篇
文章起源：http://m.newbst.com/news14/86714.html

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