一篇文章了解爬虫技术现状 岂安低调分享
网络爬虫心得体会
网络爬虫心得体会网络爬虫心得体会网络爬虫作为一种自动化获取网络信息的工具，对于我来说既是一种学习的过程，也是一次挑战自我的机会。
在对网络爬虫的开发和实践中，我收获了很多，不仅对编程有了更深入的理解，还拓宽了思维方式，提升了解决问题的能力。
首先，在网络爬虫的开发中，我学会了如何使用Python来实现爬虫功能。
Python是一种简洁而强大的编程语言，能够快速地编写出高效的爬虫程序。
通过学习Python的库和工具，如Requests、BeautifulSoup和Scrapy等，我能够灵活地处理HTTP请求、解析网页内容并提取所需信息。
同时，我也掌握了一些常用的爬虫技巧，如使用代理IP、模拟登录和处理验证码等，使得爬虫程序更加健壮和可靠。
其次，网络爬虫的开发过程也锻炼了我的思维方式和解决问题的能力。
在爬取数据的过程中，我常常面临各种问题和难题，如网页结构变化、数据动态加载等，需要通过分析和调试寻找合适的解决方案。
这些问题的解决需要我对问题本质的深入理解以及灵活运用编程技巧和工具。
通过不断的尝试和修正，我学会了如何从不同的角度思考问题，找到切实可行的解决方案，并不断优化和改进。
此外，网络爬虫的开发过程也培养了我对数据的处理和分析能力。
在爬取的网页数据中，往往存在一些冗余或噪声数据，需要我通过数据清洗和筛选来提取出有用的信息。
同时，我也需要对所获取的数据进行分析和可视化，以便进行更深入的研究和应用。
这些数据处理的技巧和方法，不仅在网络爬虫的开发中有用，也为我在其他领域的数据处理和分析提供了很大的帮助。
最后，网络爬虫的开发过程也让我深刻认识到了网络伦理和合法性的重要性。
在进行网络爬虫开发时，需要遵守相关法律法规和网站的使用协议，尊重网站的隐私和版权等。
我明白了合法使用网络爬虫的前提是提高技术的和责任的意识，保护网络的安全和秩序，以及尊重他人的合法权益。
总而言之，网络爬虫的开发和实践是一次充满挑战和机遇的过程。
网络爬虫技术3篇
网络爬虫技术第一篇：网络爬虫技术介绍网络爬虫技术是从网络上自动获取信息的一种技术，也叫做网页抓取或者网络蜘蛛。
它是一个自动地通过互联网采集网络数据的程序。
网络爬虫技术是搜索引擎的关键技术之一。
搜索引擎的底层就是一系列爬虫，通过爬虫从万维网上收集信息，然后通过算法对这些信息进行分析、处理、归类、排序等操作，最后呈现给用户。
网络爬虫技术的原理是模拟客户端向服务器发起请求，从而获取网络信息，并根据特定的规则，抓取需要的内容，保存到自己的数据库中。
网络爬虫技术的应用非常广泛，可以用于搜索引擎、数据挖掘、价格比较、信息监控等领域。
其中，搜索引擎应用最为广泛。
搜索引擎需要在短时间内从互联网上获取大量的网页，并对这些网页进行处理，将其中的信息提取出来，进行组织、处理、归纳、分析、挖掘，最终返回给用户。
为了避免网络爬虫造成的网站负荷和数据安全问题，很多网站会通过技术手段来限制网络爬虫的访问。
一些常用的限制手段包括：robots.txt文件、访问频率限制、验证码验证，以及反爬虫策略，如IP封锁、JS反爬虫等。
网络爬虫技术不仅有着广泛的应用范围，而且也有着复杂的技术要求。
爬虫涉及到的技术领域非常广泛，包括但不限于：Java开发、Python编程、分布式计算、数据库管理、网络安全等。
同时，最为关键的是对抓取的数据进行分析，得出有效的信息，这需要掌握一定的数据分析技能。
网络爬虫技术的出现，使得人们可以更加方便地获取互联网上的信息，提高了互联网信息的利用价值。
然而，随着人们对网络爬虫技术的使用，也引发了一系列的争议，包括隐私问题、版权问题、以及对于商业利用的限制问题。
总之，网络爬虫技术是互联网信息采集处理与利用的关键技术。
随着人们对它的需求日益增加，未来网络爬虫技术将会得到进一步的发展和应用。
第二篇：网络爬虫技术的发展与挑战网络爬虫技术自20世纪90年代发展以来，一直在不断地发展和创新。
一方面，随着互联网的快速发展和互联网用户行为方式的不断演进，网络爬虫的使用也不断发展出各种新的应用形态；另一方面，各种阻挡网络爬虫的技术和策略也不断更新，对爬虫技术提出了新的挑战。
爬虫数据获取心得
爬虫数据获取心得一、前言随着互联网的快速发展，数据已经成为了当今社会最重要的资源之一。
而爬虫技术作为一种数据获取方式，越来越受到人们的关注和应用。
本文旨在分享我在使用爬虫技术获取数据方面的心得与体会。
二、爬虫技术简介1. 爬虫概述爬虫技术是指通过编写程序模拟浏览器行为，自动访问网站并抓取所需信息的技术。
其主要应用于网络数据采集、搜索引擎、网站监控等领域。
2. 爬虫分类根据不同的需求和目标，爬虫可以分为通用爬虫和定向爬虫。
通用爬虫是指可以自动发现并抓取所有可访问页面的爬虫。
其优点是覆盖面广，但缺点是容易被封禁IP地址。
定向爬虫是指只针对特定网站或页面进行抓取的爬虫。
其优点是效率高且不易被封禁IP地址，但缺点是覆盖面窄。
3. 爬虫流程一般来说，一个完整的爬虫流程包括以下几个步骤：（1）确定目标网站和页面（2）分析目标页面的结构和数据类型（3）编写爬虫程序，模拟浏览器行为访问目标网站并抓取所需数据（4）对抓取到的数据进行清洗、处理和存储三、爬虫技术应用1. 数据采集与分析爬虫技术可以帮助我们快速地获取大量的数据，并进行分析和挖掘。
例如，我们可以使用爬虫技术获取某个电商平台上所有商品的价格、销量等信息，然后通过数据分析工具进行统计和分析，得出该平台上商品价格趋势、热门商品等信息。
2. 网站监控与维护爬虫技术可以帮助我们实时监控网站的状态和变化。
例如，我们可以使用定向爬虫定时抓取某个网站的首页内容，并对比前后差异，以便及时发现网站故障或被攻击等情况。
3. 搜索引擎优化爬虫技术是搜索引擎索引网页内容的主要方式之一。
因此，在进行搜索引擎优化时，了解爬虫技术原理和规则是非常重要的。
四、我的心得体会1. 选择合适的爬虫框架在进行爬虫开发时，选择合适的爬虫框架可以大大提高开发效率和代码质量。
目前比较流行的爬虫框架有Scrapy、Requests、BeautifulSoup等。
2. 遵守网站规则和法律法规在进行数据采集时，我们必须遵守网站的规则和相关法律法规。
网络爬虫的工作总结怎么写
网络爬虫的工作总结怎么写网络爬虫的工作总结。
网络爬虫是一种自动化程序，能够按照一定的规则，自动地浏览互联网上的信息，并将有效的信息抓取下来。
网络爬虫在现代信息检索和数据分析中扮演着非常重要的角色。
在这篇文章中，我们将对网络爬虫的工作原理和应用进行总结。
首先，网络爬虫的工作原理是通过模拟人的浏览行为，自动地访问网页，解析网页内容，提取有用的信息，并将其保存下来。
网络爬虫通常会按照一定的规则遍历网页链接，从而实现对整个网站的信息抓取。
其核心技术包括网页抓取、网页解析、数据提取和存储等。
其次，网络爬虫在各个领域都有着广泛的应用。
在搜索引擎领域，网络爬虫是搜索引擎的重要组成部分，通过抓取网页信息，建立网页索引，从而实现对互联网上信息的全面检索。
在数据挖掘和机器学习领域，网络爬虫可以用来抓取大规模的数据集，为数据分析和模型训练提供支持。
在商业情报和竞争情报领域，网络爬虫可以用来监测竞争对手的动态，抓取市场信息，帮助企业进行决策分析。
然而，网络爬虫也面临着一些挑战和问题。
首先，随着网页内容的不断更新和变化，网络爬虫需要不断地更新和维护，以保证抓取的信息的准确性和实时性。
其次，网络爬虫需要遵守网站的爬取规则，避免对网站造成过大的访问压力，以及尊重网站所有者的权益。
此外，网络爬虫还需要应对网站的反爬虫机制，提高抓取效率和抓取质量。
综上所述，网络爬虫在信息检索和数据分析中具有重要的作用，其工作原理和应用领域也非常广泛。
然而，网络爬虫也面临着一些挑战和问题，需要不断地进行技术创新和实践总结。
相信随着技术的不断发展，网络爬虫将会在更多的领域发挥重要作用。
网络爬虫 毕业论文
网络爬虫毕业论文网络爬虫：数据挖掘的利器随着互联网的迅猛发展，我们进入了一个信息爆炸的时代。
海量的数据涌入我们的生活，如何从这些数据中获取有用的信息成为了一个重要的问题。
在这个背景下，网络爬虫应运而生，成为了数据挖掘的利器。
一、网络爬虫的定义和原理网络爬虫，顾名思义，就是像蜘蛛一样在网络上爬行，自动地从网页中提取信息。
它的工作原理可以简单地概括为以下几个步骤：首先，爬虫会从一个起始网页开始，通过解析网页中的链接找到其他网页；然后，它会递归地访问这些链接，进一步抓取网页；最后，爬虫会将抓取到的网页进行处理，提取出所需的信息。
二、网络爬虫的应用领域网络爬虫在各个领域都有广泛的应用。
在搜索引擎领域，爬虫是搜索引擎的核心组成部分，它通过抓取网页并建立索引，为用户提供准确、全面的搜索结果。
在电子商务领域，爬虫可以用来抓取商品信息，帮助企业了解市场动态和竞争对手的情况。
在金融领域，爬虫可以用来抓取股票、基金等金融数据，为投资者提供决策依据。
此外，爬虫还可以应用于舆情监测、航空订票、房产信息等领域。
三、网络爬虫的技术挑战尽管网络爬虫在各个领域都有广泛的应用，但是它也面临着一些技术挑战。
首先，网络爬虫需要解决网页的反爬虫机制，如验证码、IP封锁等，以确保能够正常抓取数据。
其次，网络爬虫还需要处理大规模数据的存储和处理问题，以确保抓取的数据能够高效地被利用。
此外，网络爬虫还需要解决网页结构的变化和网页内容的多样性等问题，以确保能够准确地提取所需信息。
四、网络爬虫的伦理问题随着网络爬虫的应用越来越广泛，一些伦理问题也逐渐浮现出来。
首先，网络爬虫可能会侵犯个人隐私，特别是在抓取个人信息时需要注意保护用户的隐私权。
其次，网络爬虫可能会对网站的正常运行造成影响，如过于频繁地访问网站可能会导致网站崩溃。
因此，在使用网络爬虫时，需要遵守相关的法律法规和伦理规范，确保合法、合理地使用爬虫工具。
五、网络爬虫的未来发展随着人工智能和大数据技术的不断发展，网络爬虫在未来还将有更广阔的应用前景。
爬虫发展现状
爬虫发展现状随着互联网技术的不断发展，爬虫技术也在不断进步和应用。
爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类浏览网页的行为，从网页中提取有用的信息。
它可以帮助人们快速获取大量数据，并应用于许多领域，如搜索引擎、电子商务、金融科技等。
在过去的几年里，爬虫技术得到了广泛的应用和发展。
一方面，随着互联网上的信息不断增加，传统的手动获取数据的方法已经无法满足需求。
而自动化的爬虫技术可以快速抓取大量的数据，大大提高了数据获取的效率和准确性。
另一方面，随着人工智能和机器学习的发展，爬虫技术也与之相结合，可以对抓取的数据进行分析和挖掘，从中发现隐藏的规律和信息，帮助人们做出更好的决策。
在搜索引擎领域，爬虫技术一直扮演着重要的角色。
搜索引擎通过爬虫技术定期抓取互联网上的网页，并建立索引，以便用户在搜索时能够快速找到相关的网页。
爬虫技术的发展使得搜索引擎能够更快速更全面地抓取网页，并对抓取的数据进行分析和处理，从而提高搜索结果的质量和准确性。
在电子商务领域，爬虫技术可以用来抓取商品信息、价格等数据，帮助电商企业监控市场动态，了解竞争对手的价格策略，从而优化自身的定价和销售策略。
同时，爬虫技术还可以用来监测商品库存和价格波动，及时发现问题并采取相应的措施。
此外，爬虫技术还可以用来帮助电商企业进行商品推荐和个性化营销，提高用户的购物体验和交易转化率。
在金融科技领域，爬虫技术可以用来获取金融市场的实时数据，如股票价格、汇率、债券利率等，帮助投资者做出更准确的投资决策。
同时，爬虫技术还可以用来监测金融市场的风险和不确定性，提前发现市场的波动和变化，从而进行风险控制和资产配置。
在人工智能和机器学习领域，爬虫技术的发展使得大量的文本、图像和音频数据得以收集和利用，从而进一步推动了人工智能和机器学习的发展。
通过对抓取的数据进行分析和挖掘，可以发现数据中的规律和模式，用于训练和优化人工智能算法和模型。
总之，爬虫技术在各个领域都得到了广泛的应用和发展。
爬虫的发展现状
爬虫的发展现状当前爬虫技术的发展已经趋于成熟，并在各个领域得到了广泛的应用。
以下是爬虫发展的一些现状：1. 爬虫技术的需求不断增加：由于互联网信息的爆炸式增长，越来越多的企业和个人需要利用爬虫技术获取和处理海量的数据。
例如，电商企业需要从各大网站抓取商品信息进行价格比较和竞争分析，金融机构需要从网络上获取各种新闻和舆情数据进行分析等。
2. 爬虫技术日趋智能化：随着人工智能技术的快速发展，爬虫技术也开始融入更多的智能算法。
例如，深度学习技术可以使爬虫更好地理解和解析网页内容，自动提取信息。
同时，自然语言处理和情感分析等技术也可以应用于爬虫，使其能够更好地处理文本信息。
3. 爬虫技术面临的挑战不断增加：随着各大网站对爬虫的防护措施越来越严格，爬虫技术所面临的反爬虫机制也越来越复杂。
许多网站采取了验证码、IP封禁、页面加密等措施来限制爬虫的访问。
这使得爬虫需要不断地提升反反爬虫的能力，避免被封禁或识别。
4. 数据隐私保护成为一大亟待解决的问题：随着数据隐私保护意识的增强，个人信息的获取和使用受到越来越多的限制。
在爬虫抓取数据时，需要注意遵守相关法律法规，尊重用户隐私。
越来越多的网站开始采用反爬虫技术来保护用户的信息安全。
5. 爬虫技术的应用领域不断扩展：除了常见的搜索引擎、电商、社交媒体等领域外，爬虫技术在其他领域也得到了广泛应用。
例如，医疗领域可以利用爬虫技术从各大医疗网站获取疾病信息和医疗知识，教育领域可以利用爬虫技术收集学术论文和教材资源等。
综上所述，爬虫技术在不断发展和演进的同时，也面临着诸多挑战与需求。
未来随着技术的不断进步和法律法规的完善，爬虫技术将在更多领域发挥其作用，并对相关行业产生积极的影响。
网络爬虫技术的发展趋势
网络爬虫技术的发展趋势随着互联网的发展，大量的数据每天都在互联网上产生。
数据是人工智能、大数据等领域发展的基础，因此数据的收集和处理变得越来越重要。
在数据收集中，网络爬虫技术发挥了重要作用。
本文将探讨网络爬虫技术的发展趋势。
1. 爬虫技术的发展历史网络爬虫技术源于早期的搜索引擎。
最早的搜索引擎是全文检索系统，它们只能通过索引关键字来快速定位文本中的匹配项。
但是，由于很多网站上的信息都是动态生成的，搜索引擎的索引工作变得越来越困难。
大量的网站上并没有任何索引或者目录，这时候搜索引擎需要爬取网页，收集信息，建立索引。
因此，早期的搜索引擎公司（如Yahoo 等）开始研发程序实现网页爬取工作，爬虫技术开始被广泛应用。
2. 爬虫技术的技术栈爬虫技术的核心是：如何快速、准确地获取目标网站的信息，如何能够高效地存储和处理数据。
网络爬虫技术的技术栈包括但不限于以下几项：HTML、CSS、JavaScript、正则表达式、XPath、BeautifulSoup、Scrapy、Redis、MySQL、MongoDB、Elasticsearch等等。
其中，Scrapy是目前最流行的爬虫框架之一，它支持异步处理、多线程、分布式爬虫等重要特性，可用于快速高效地构建数据采集系统。
而在数据存储方面，传统的关系型MySQL等数据库也能够支持数据存储管理。
3. 爬虫技术的发展趋势随着互联网的发展，爬虫技术也在不断发展。
目前，爬虫技术主要应用于以下几个方面：搜索引擎、挖掘潜在客户、金融投资、政府监管、情报收集、竞品分析、网站安全等。
3.1 智能爬虫智能爬虫是近几年来爬虫技术领域的重要进展，它是一种自学习型程序，能够在不断训练的过程中学习、优化和适应批量数据的处理和分析能力。
作为未来发展的一个重要趋势之一，主要的应用领域是数据挖掘、金融投资、医疗保健等。
3.2 联邦学习联邦学习就是分布式智能爬虫，在这种模式下不同的智能爬虫同时处理不同的数据，然后将处理的结果合并起来，形成最终的答案。
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一篇文章了解爬虫技术现状岂安低调分享干货观点案例资讯我们本文全面的分析了爬虫的原理、技术现状、以及目前仍面临的问题。
如果你没接触过爬虫，本文很适合你，如果你是一名资深的虫师，那么文末的彩蛋你可能感兴趣。
需求万维网上有着无数的网页，包含着海量的信息，无孔不入、森罗万象。
但很多时候，无论出于数据分析或产品需求，我们需要从某些网站，提取出我们感兴趣、有价值的内容，但是纵然是进化到21世纪的人类，依然只有两只手，一双眼，不可能去每一个网页去点去看，然后再复制粘贴。
所以我们需要一种能自动获取网页内容并可以按照指定规则提取相应内容的程序，这就是爬虫。
原理传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。
聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。
另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；所以一个完整的爬虫一般会包含如下三个模块：网络请求模块爬取流程控制模块内容分析提取模块网络请求我们常说爬虫其实就是一堆的http(s)请求，找到待爬取的链接，然后发送一个请求包，得到一个返回包，当然，也有HTTP长连接(keep-alive)或h5中基于stream的websocket 协议，这里暂不考虑，所以核心的几个要素就是：url请求header、body响应herder、内容01URL爬虫开始运行时需要一个初始url，然后会根据爬取到的html 文章，解析里面的链接，然后继续爬取，这就像一棵多叉树，从根节点开始，每走一步，就会产生新的节点。
为了使爬虫能够结束，一般都会指定一个爬取深度(Depth)。
02Http请求http请求信息由请求方法(method)、请求头(headers)、请求正文(body)三部分组成。
由于method一般是header中的第一行，也可以说请求头中包含请求方法，下面是chrome访问请求头的一部分：GET /HTTP/1.1Connection:Keep-AliveHost:Use r-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)Chrome/55.0.2883.95 Safari/537.36Accept-Encoding:gzip, deflate, sdch, br 本文不会解释各个字段的意思，详细的解释请移步w3c Http Header Field Definitions 。
对于爬虫需要注意的是请求方法是post时，需要将请求的参数先进行urlencode后再发送，后台收到请求信息后可能会做一些校验，这可能会影响到爬取，相关的header字段如下：Basic Auth这是一种古老的、不安全的用户验证方式，一般会有用户授权的限制，会在headers的Autheration字段里要求加入用户名密码(明文)，如果验证失败则请求就会失败，现在这种认证方式正在被淘汰。
Referer链接的来源，通常在访问链接时，都要带上Referer字段，服务器会进行来源验证，后台通常会用此字段作为防盗链的依据。
User-Agent后台通常会通过此字段判断用户设备类型、系统以及浏览器的型号版本。
有些编程语言包里网络请求会自定义User-Agent，可以被辨别出来，爬虫中可以设置为浏览器的ua。
Cookie一般在用户登录或者某些操作后，服务端会在返回包中包含Cookie信息要求浏览器设置Cookie，没有Cookie会很容易被辨别出来是伪造请求；也有本地通过JS，根据服务端返回的某个信息进行处理生成的加密信息，设置在Cookie里面；JavaScript加密操作在进行敏感数据传输时，一般都会通过javascript进行加密，例如qq空间就会对用户登陆密码进行RSA加密后再发送给服务器，因此，爬虫在模拟登陆时需要自己去请求公钥，然后加密。
自定义字段因为http的headers 可以自定义地段，所以第三方可能会加入了一些自定义的字段名称或者字段值，这也是需要注意的。
流程控制所谓爬取流程，就是按照什么样的规则顺序去爬。
在爬取任务不大的情况下，爬取的流程控制不会太麻烦，很多爬取框架都已经帮你做了如scrapy，只需要自己实现解析的代码。
但在爬取一些大型网站时，例如全网抓取京东的评论，微博所有人的信息，关注关系等等，这种上十亿到百亿次设置千亿次的请求必须考虑效率，否则一天只有86400秒，那么一秒钟要抓100次，一天也才8640w次请求，也需要100多天才能到达十亿级别的请求量。
涉及到大规模的抓取，一定要有良好的爬虫设计，一般很多开源的爬虫框架也都是有限制的，因为中间涉及到很多其他的问题，例如数据结构，重复抓取过滤的问题，当然最重要的是要把带宽利用满，所以分布式抓取很重要，这时流程控制就会很重要。
分布式最重要的就是多台机器不同线程的调度和配合，通常会共享一个url队列，然后各个线程通过消息通信，如果想要抓的越多越快，那么对中间的消息系统的吞吐量要求也越高。
现在也有一些开源的分布式爬取框架如scrapy-redis就是一个重写了scrapy的调度模块、队列、管道的包，redis数据库是用来在分布式中做请求队列共享，scrapyd是用来部署scrapy的,scrapyd-api用来启动获取数据。
内容分析提取请求headers的Accept-Encoding字段表示浏览器告诉服务器自己支持的压缩算法（目前最多的是gzip），如果服务器开启了压缩，返回时会对响应体进行压缩，爬虫需要自己解压；过去我们常需要获取的内容主要来源于网页html文档本身，也就是说，我们决定进行抓取的时候，都是html中包含的内容，但是随着这几年web技术飞速的发展，动态网页越来越多，尤其是移动端，大量的SPA应用，这些网站中大量的使用了ajax技术。
我们在浏览器中看到的网页已不全是html 文档说包含的，很多都是通过javascript动态生成的，一般来说，我们最终眼里看到的网页包括以下三种：Html文档本身包含内容这种情况是最容易解决的，一般来讲基本上是静态网页已经写死的内容，或者动态网页，采用模板渲染，浏览器获取到HTML的时候已经是包含所有的关键信息，所以直接在网页上看到的内容都可以通过特定的HTML标签得到。
这种情况解析也是很简单的，一般的方法有一下几种：CSS选择器XPATH（这个值得学习一下）正则表达式或普通字符串查找JavaScript代码加载内容一般来说有两种情况：A一种情况是在请求到html文档时，网页的数据在js代码中，而并非在html标签中，之所以我们看到的网页是正常的，那是因为，其实是由于执行js代码动态添加到标签里面的，所以这个时候内容在js代码里面的，而js的执行是在浏览器端的操作，所以用程序去请求网页地址的时候，得到的response是网页代码和js的代码，所以自己在浏览器端能看到内容，解析时由于js未执行，肯定找到指定HTML标签下内容肯定为空，如百度的主页就是这种，这个时候的处理办法，一般来讲主要是要找到包含内容的js代码串，然后通过正则表达式获得相应的内容，而不是解析HTML标签。
B 另一种情况是在和用户交互时，JavaScript可能会动态生成一些dom，如点击某个按钮弹了一个对话框等；对于这种情况，一般这些内容都是一些用户提示相关的内容，没什么价值，如果确实需要，可以分析一下js执行逻辑，但这样的情况很少。
Ajax／Fetch异步请求这种情况是现在很常见的，尤其是在内容以分页形式显示在网页上，并且页面无刷新，或者是对网页进行某个交互操作后，得到内容。
对于这种页面，分析的时候我们要跟踪所有的请求，观察数据到底是在哪一步加载进来的。
然后当我们找到核心的异步请求的时候，就只需抓取这个异步请求就可以了，如果原始网页没有任何有用信息，也没必要去抓取原始网页了。
爬虫技术的现状01语言理论上来说，任何支持网络通信的语言都是可以写爬虫的，爬虫本身虽然语言关系不大，但是，总有相对顺手、简单的。
目前来说，大多数爬虫是用后台脚本类语言写的，其中python无疑是用的最多最广的，并且页诞生了很多优秀的库和框架，如scrapy、BeautifulSoup 、pyquery、Mechanize 等。
但是一般来说，搜索引擎的爬虫对爬虫的效率要求更高，会选用c++、java、go(适合高并发)，详情排名前50的开源Web爬虫用于数据挖掘。
我在大学时代就用c++实现了一个多线程的框架，但是发现和python实现的爬虫效率提升并不明显，原因是，对于简单爬虫，瓶颈在于数据分析及提取，而网络效率和语言关系并不大。
值得一提的是，在近几年node发展非常快，使得javascript遍地开花，有些人也开始尝试用node做爬虫，但是，这其实和其它后台脚本语言没什么区别，也不如python简单，因为你依旧不能在node 里发起ajax请求，不能执行原网页的dom。
因为node的javascript执行环境和浏览器的执行环境并不相同。
那么，难道就真的不能像在浏览器中一样用js写爬虫，用jquery提取内容吗？想法很大胆，我们暂且搁置。
02运行环境爬虫本身不区分到底是运行在windows还是Linux，又或是OSX，但从业务角度讲，我们把运行在服务端(后台)的，称之为后台爬虫。
而现在，几乎所有的爬虫都是后台爬虫。
后台爬虫的三大问题后台爬虫在大行其道的时候，也有着些许棘手的、到目前也没有什么好的解决方案问题，而归根结底，这些问题的根本原因是由于后台爬虫的先天不足导致，在正式讨论之前，我们先思考一个问题，“爬虫和浏览器有什么异同？”01相同点本质上都是通过http/https协议请求互联网数据02不同点爬虫一般为自动化程序，无需用用户交互，而浏览器不是；运行场景不同；浏览器运行在客户端，而爬虫一般都跑在服务端；能力不同；浏览器包含渲染引擎、javascript虚拟机，而爬虫一般都不具备这两者。
了解了这些，我们再来看看后台面临的问题：01问题一：交互问题有些网页往往需要和用户进行一些交互，进而才能走到下一步，比如输入一个验证码，拖动一个滑块，选几个汉字。
网站之所以这么做，很多时候都是为了验证访问者到底是人还是机器。
而爬虫程序遇到这种情况很难处理，传统的简单图片验证码可以通过图形处理算法读出内容，但是随着各种各样，花样百出，人神共愤的、变态的验证码越来越多（尤其是买火车票时，分分钟都想爆粗口），这个问题就越来越严重。