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說起爬蟲大家肯定感覺這個是比較高深的，腦海中在想著各種各樣的代碼，我們都知道爬蟲的主要是使用在：

1.搜索引擎中是每天都會啟動爬蟲去抓取網頁的，這樣的是為了更好的抓取好的內容，讓資料更便捷，快速的達成客戶想要的結果。

2.數(shù)據(jù)服務的公司：我們常用的而一些查詢企業(yè)或者展示數(shù)據(jù)的工具，同樣他們也是需要爬蟲數(shù)據(jù)的；

3.電商中一些系統(tǒng)：比如比價系統(tǒng)，是需要聚合與整合一些系統(tǒng)的。

實際上我們要爬取的數(shù)據(jù)大部分是非結構化數(shù)據(jù)(html 網頁等),需要對這些數(shù)據(jù)做進一步地處理（爬蟲中的數(shù)據(jù)清洗階段）,而且每個我們爬取的數(shù)據(jù)中也很有可能包含著大量待爬取網頁的 url,也就是說需要有 url 隊列管理，另外請求有時候還需求登錄，每個請求也需要添加 Cookie，也就涉及到 Cookie 的管理，在這種情況下考慮 Scrapy 這樣的框架是必要的！

這個時候我們一般采用正則表達式：

以css, xpath為代表的結構化解析(即將文檔以DOM樹的形式重新組織，通過查找獲取節(jié)點進而提取數(shù)據(jù)的方式), Python中的 html.parser,BeautifulSoup,lxml 皆是此類范疇。

框架的設計我們要考慮哪些因素的處理：

url 隊列管理:比如如何防止對同一個 url 重復爬取(去重),如果是在一臺機器上可能還好，如果是分布式爬取呢

Cookie 管理:有一些請求是需要帳號密碼驗證的,驗證之后需要用拿到的 Cookie 來訪問網站后續(xù)的頁面請求，如何緩存住 Cookie 以便后續(xù)進一步的操作

多線程管理:前面說了如果待爬取URL很多的話，加載解析的工作是很大的，單線程爬取顯然不可行，那如果用多線程的話，管理又是一件大麻煩

User-Agent 與動態(tài)代理的管理: 目前的反爬機制其實也是比較完善的,如果我們用同樣的UA,同樣的IP不節(jié)制地連續(xù)對同一個網站多次請求，很可能立馬被封， 此時我們就需要使用 random-ua ,動態(tài)代理來避免被封

動態(tài)生成數(shù)據(jù)的爬取:一般通過 GET 請求獲取的網頁數(shù)據(jù)是包含著我們需要的數(shù)據(jù)的，但有些數(shù)據(jù)是通過 Ajax 請求動態(tài)生成，這樣的話該如何爬取

DEBUG

爬蟲管理平臺: 爬蟲任務多時,如何查看和管理這些爬蟲的狀態(tài)和數(shù)據(jù)

也就是說好的內容展現(xiàn)，需要大家在過程中區(qū)注意一些程序內容的搭建，當然今天小編所說的爬蟲系統(tǒng)的內容是偏理論性的東西，具體的操作我們后續(xù)會繼續(xù)為大家呈現(xiàn)，更多的精彩內容請關注我們的網站：http://gysobm.com