什么是网络爬虫（原理是什么？种类有多少？）什么是网络爬虫？原理是什么

前言我相信很多人都听说过(网络)爬虫，但不清楚这到底是个什么概念。本文借助网上相关资料，进行简单地汇总整理，
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什么是网络爬虫网络爬虫也叫网络机器人，可以代替人们自动化浏览网络中的信息，进行数据的「采集」与「整理」。
它是一种程序，基本原理是向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据。
从技术层面来说，就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频）爬到本地，进而提取自己需要的数据，并存放起来使用。
我之前做的「极简新闻」就是用了网络爬虫，它每天定时帮我去各大新闻网站获取新闻标题。它很好地帮我省去了人为复制粘贴的流程。
网络爬虫离我们很近，比如说，你每天使用的百度，其实就是利用了这种爬虫技术：每天放出无数爬虫到各个网站，把他们的信息抓回来，然后化好淡妆排着小队等你来检索。简要流程如图1所示。

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图1. 百度简要流程网络爬虫的基本原理下面介绍网络爬虫的基本原理，来自参考资料[2]。
我们可以把互联网比作一张大网，而爬虫（即网络爬虫）便是在网上爬行的蜘蛛。把网的节点比作一个个网页，爬虫爬到这就相当于访问了该页面，获取了其信息。可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后，可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，网站的数据就可以被抓取下来了。
下面简要介绍一下网络爬虫的基本流程：
1、获取网页
爬虫首先要做的工作就是获取网页，这里就是获取网页的源代码。源代码里包含了网页的部分有用信息，所以只要把源代码获取下来，就可以从中提取想要的信息了。
前面讲了请求和响应的概念，向网站的服务器发送一个请求，返回的响应体便是网页源代码。所以，最关键的部分就是构造一个请求并发送给服务器，然后接收到响应并将其解析出来，那么这个流程怎样实现呢？总不能手工去截取网页源码吧？
【什么是网络爬虫（原理是什么？种类有多少？）】不用担心，Python提供了许多库来帮助我们实现这个操作，如urllib、requests等。我们可以用这些库来帮助我们实现 HTTP 请求操作，请求和响应都可以用类库提供的数据结构来表示，得到响应之后只需要解析数据结构中的Body部分即可，即得到网页的源代码，这样我们可以用程序来实现获取网页的过程了。
2、提取信息
获取网页源代码后，接下来就是分析网页源代码，从中提取我们想要的数据。首先，最通用的方法便是采用正则表达式提取，这是一个万能的方法，但是在构造正则表达式时比较复杂且容易出错。
另外，由于网页的结构有一定的规则，所以还有一些根据网页节点属性、CSS选择器或XPath来提取网页信息的库，如 Beautiful Soup、pyquery、lxml 等。使用这些库，我们可以高效快速地从中提取网页信息，如节点的属性、文本值等。
提取信息是爬虫非常重要的部分，它可以使杂乱的数据变得条理清晰，以便我们后续处理和分析数据。
3、保存数据
提取信息后，我们一般会将提取到的数据保存到某处以便后续使用。这里保存形式有多种多样，如可以简单保存为 TXT 文本或 JSON 文本，也可以保存到数据库，如 MySQL 和 MongoDB 等，也可保存至远程服务器，如借助 SFTP 进行操作等。
4、自动化程序
说到自动化程序，意思是说爬虫可以代替人来完成这些操作。首先，我们手工当然可以提取这些信息，但是当量特别大或者想快速获取大量数据的话，肯定还是要借助程序。爬虫就是代替我们来完成这份爬取工作的自动化程序，它可以在抓取过程中进行各种异常处理、错误重试等操作，确保爬取持续高效地运行。
能抓怎样的数据在网页中我们能看到各种各样的信息，最常见的便是常规网页，它们对应着 HTML 代码，而最常抓取的便是 HTML 源代码。
另外，可能有些网页返回的不是 HTML 代码，而是一个 JSON 字符串（其中 API 接口大多采用这样的形式），这种格式的数据方便传输和解析，它们同样可以抓取，而且数据提取更加方便。
此外，我们还可以看到各种二进制数据，如图片、视频和音频等。利用爬虫，我们可以将这些二进制数据抓取下来，然后保存成对应的文件名。
另外，还可以看到各种扩展名的文件，如 CSS、JavaScript 和配置文件等，这些其实也是最普通的文件，只要在浏览器里面可以访问到，就可以将其抓取下来。
上述内容其实都对应各自的 URL，是基于 HTTP 或 HTTPS 协议的，只要是这种数据，爬虫都可以抓取。
JavaScript 渲染页面
有时候，我们在用 urllib 或 requests 抓取网页时，得到的源代码实际和浏览器中看到的不一样。
这是一个非常常见的问题。现在网页越来越多地采用 Ajax前端模块化工具来构建，整个网页可能都是由 JavaScript 渲染出来的，也就是说原始的 HTML 代码就是一个空壳，例如：

This is a Demo

body 节点里面只有一个 id 为 container 的节点，但是需要注意在 body 节点后引入了 app.js，它便负责整个网站的渲染。
在浏览器中打开这个页面时，首先会加载这个 HTML 内容，接着浏览器会发现其中引入了一个 app.js 文件，然后便会接着去请求这个文件，获取到该文件后，便会执行其中的 JavaScript 代码，而 JavaScript 则会改变 HTML 中的节点，向其添加内容，最后得到完整的页面。
但是在用 urllib 或 requests 等库请求当前页面时，我们得到的只是这个 HTML 代码，它不会帮助我们去继续加载这个 JavaScript 文件，这样也就看不到浏览器中的内容了。
这也解释了为什么有时我们得到的源代码和浏览器中看到的不一样。
因此，使用基本 HTTP 请求库得到的源代码可能跟浏览器中的页面源代码不太一样。对于这样的情况，我们可以分析其后台 Ajax 接口，也可使用 Selenium、Splash 这样的库来实现模拟 JavaScript 渲染。
网络爬虫种类下面介绍网络爬虫的四大种类，来自参考资料[1]。
1、通用网络爬虫
通用网络爬虫又叫作全网爬虫，顾名思义，爬取的目标资源在全互联网中。这种爬虫所爬取的目标数据是巨大的，并且爬行的范围也是非常大的。
正是由于其爬取的数据是海量数据，所以对于这类爬虫来说，其爬取的性能要求是非常高的。这种网络爬虫主要应用于大型搜索引擎中，有非常高的应用价值。
通用网络爬虫的策略主要有深度优先爬行策略和广度优先爬行策略。
2、聚焦网络爬虫
聚焦网络爬虫也叫主题网络爬虫，是按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种爬虫。聚焦网络爬虫主要应用在对特定信息的爬取中，主要为某一类特定的人群提供服务。
聚焦网络爬虫由于可以按对应的主题有目的地进行爬取，所以在实际的运用过程中可以节省大量的服务器资源和宽带资源，因而具有很强的实用性。这里我们以聚焦网络爬虫为例来了解爬虫运行的工作原理和流程。

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图2. 聚焦网络爬虫流程 3、增量式网络爬虫
这里的「增量式」对应着增量式更新，增量式更新指的是在更新的时候只更新改变的地方，而未改变的地方则不更新。
增量式网络爬虫，在爬取网页的时候，只爬取内容发生变化的网页或者新产生的网页，对于未发生内容变化的网页，则不会爬取。增量式网络爬虫在一定程度上能够保证所爬取的页面，尽可能是新页面。
4、深层网络爬虫
在互联网中，网页按存在方式分类可分为「表层页面」和「深层页面」。

表层页面指的是不需要提交表单，使用静态的链接就能够到达的静态页面；
深层页面是需要提交一定的关键词之后才能够获取得到的页面。而在互联网中，深层页面的数量往往比表层页面的数量要多很多；

深层网络爬虫可以爬取互联网中的深层页面，爬取深层页面，需要想办法自动填写好对应表单。深层网络爬虫主要由URL列表、LVS列表（LVS指的是标签/数值集合，即填充表单的数据源）、爬行控制器、解析器、LVS控制器、表单分析器、表单处理器、响应分析器等部分构成。
小结俗话说，爬虫玩得好，牢饭吃到饱。当你比较熟练掌握网络爬虫时，限制你的不再是反爬虫技术，而是商业法律。
参考资料 [1] 通俗的讲，网络爬虫到底是什么？DataHunter回答
[2] Python3网络爬虫开发实战