要想做反爬蟲，我們首先需要知道如何寫個簡單的爬蟲。

　　通常編寫爬蟲需要經過這么幾個過程：

　　• 分析頁面請求格式

　　• 創(chuàng)建合適的http請求

　　• 批量發(fā)送http請求，獲取數據

　　舉個例子，直接查看攜程生產url。在詳情頁點擊“確定”按鈕，會加載價格。假設價格是你想要的，那么抓出網絡請求之后，哪個請求才是你想要的結果呢? 你只需要用根據網絡傳輸數據量進行倒序排列即可。因為其他的迷惑性的url再多再復雜，開發(fā)人員也不會舍得加數據量給他。

　　代碼：

　　import requests

　　def download_page(url):

　　headers={

　　'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.80 Safari/537.36'

　　}

　　data = requests.get(url,headers=headers)

　　return data

　　if __name__ == '__main__':

　　url = 'https://m.ctrip.com/restapi/soa2/21881/json/HotelSearch?testab=5b9a651b08c1069815c5af78f8b2bf6df9dd42a6129be5784bb096315494619a'

　　download_page(url)

　　高級爬蟲

　　那么爬蟲進階應該如何做呢?通常所謂的進階有以下幾種：

　　分布式爬蟲

　　Python默認情況下，我們使用scrapy框架進行爬蟲時使用的是單機爬蟲，就是說它只能在一臺電腦上運行，因為爬蟲調度器當中的隊列queue去重和set集合都只能在本機上創(chuàng)建的，其他電腦無法訪問另外一臺電腦上的內存和內容。

　　分布式爬蟲實現了多臺電腦使用一個共同的爬蟲程序，它可以同時將爬蟲任務部署到多臺電腦上運行，這樣可以提高爬蟲速度，實現分布式爬蟲。

　　首先就需要配置安裝redis和scrapy-redis，而scrapy-redis是一個基于redis數據庫的scrapy組件，它提供了四種組件，通過它，可以快速實現簡單分布式爬蟲程序。

　　四種scrapy-redis組件：

　　Scheduler(調度)：Scrapy改造了python本來的collection.deque(雙向隊列)形成了自己Scrapy queue，而scrapy-redis 的解決是把這個Scrapy queue換成redis數據庫，從同一個redis-server存放要爬取的request，便能讓多個spider去同一個數據庫里讀取。Scheduler負責對新的request進行入列操作(加入Scrapy queue)，取出下一個要爬取的request(從Scrapy queue中取出)等操作。

　　Duplication Filter(去重)：Scrapy中用集合實現這個request去重功能，Scrapy中把已經發(fā)送的request指紋放入到一個集合中，把下一個request的指紋拿到集合中比對，如果該指紋存在于集合中，說明這個request發(fā)送過了，如果沒有則繼續(xù)操作。

　　Item Pipline(管道)：引擎將(Spider返回的)爬取到的Item給Item Pipeline，scrapy-redis 的Item Pipeline將爬取到的 Item 存?redis的 items queue

　　Base Spider(爬蟲)：不再使用scrapy原有的Spider類，重寫的RedisSpider繼承了Spider和RedisMixin這兩個類，RedisMixin是用來從redis讀取url的類。

　　工作原理：

　　1、首先Slaver端從Master端拿任務(Request、url)進行數據抓取，Slaver抓取數據的同時，產生新任務的Request便提交給 Master 處理;

　　2、Master端只有一個Redis數據庫，負責將未處理的Request去重和任務分配，將處理后的Request加入待爬隊列，并且存儲爬取的數據。

　　模擬JavaScript

　　模擬javascript，抓取動態(tài)網頁，是進階技巧。但是其實這只是個很簡單的功能。因為，如果對方沒有反爬蟲，你完全可以直接抓ajax本身，而無需關心js怎么處理的。如果對方有反爬蟲，那么javascript必然十分復雜，重點在于分析，而不僅僅是簡單的模擬。

　　PhantomJs或者selenium

　　以上的用來做自動測試的，結果因為效果很好，很多人拿來做爬蟲。但是這個東西有個硬傷，就是：效率。占用資源比較多，但是爬取效果很好。

　　總結：越是低級的爬蟲，越容易被封鎖，但是性能好，成本低。越是高級的爬蟲，越難被封鎖，但是性能低，成本也越高。

　　當成本高到一定程度，我們就可以無需再對爬蟲進行封鎖。經濟學上有個詞叫邊際效應。付出成本高到一定程度，收益就不是很多了。