爬虫与数据采集源码：从入门到合规实践

爬虫技术本身是中立的，数据采集源码广泛应用于搜索引擎、价格监控、舆情分析、学术研究等场景。但爬虫也面临反爬对抗与法律边界问题。

一、爬虫技术方案

基础爬虫

Requests + BeautifulSoup：Python经典组合，适合静态页面。
Scrapy：成熟爬虫框架，支持分布式、中间件、管道。

动态页面爬虫

Selenium：模拟浏览器操作，能执行JS。
Playwright：微软出品，比Selenium更快更稳定。
Puppeteer：Chrome官方，Node.js生态。

无头浏览器

无界面的浏览器，性能比有界面快。Playwright、Puppeteer默认无头模式。

二、反爬与应对

IP封禁→ IP代理池轮换。
请求频率限制→ 降低频率、随机延时。
User-Agent检测→ 随机UA。
Cookies/登录验证→ 模拟登录、维护Cookie池。
验证码→ OCR识别、打码平台。
JS加密→ 逆向JS、无头浏览器执行。

三、分布式爬虫

海量数据采集需要分布式：

• 任务队列：Redis、RabbitMQ存储待爬URL。
• 去重：布隆过滤器、Redis Set。
• 调度：Celery、Scrapy-Redis。

四、法律合规

robots.txt：尊重网站的爬虫协议。
数据用途：采集的数据如何使用，是否涉及版权、隐私。
爬取频率：避免对目标网站造成负担。
敏感数据：个人信息、支付信息等敏感数据不可采集。