如何向父母解释什么是爬虫？

最新推荐文章于 2023-07-21 14:42:23 发布
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本文深入解析网络爬虫的概念、应用场景及法律边界，探讨其在数据获取、商业竞争和创业项目中的价值，同时强调合法合规的重要性。

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作者 | 猪哥

责编 | 胡巍巍

本文经授权转载自 裸睡的猪（ID:IT--Pig）

前段时间我妈突然问我：儿子，爬虫是什么？我当时既惊讶又尴尬，惊讶的是为什么我妈会对爬虫好奇？尴尬的是我该怎么给她解释呢？

 

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爬虫介绍

 

1.爬虫是什么

网络爬虫(web crawler 简称爬虫)就是按照一定规则从互联网上抓取信息的程序，既然是程序那和正常用户访问页面有何区别？爬虫与用户正常访问信息的区别就在于：用户是缓慢、少量的获取信息，而爬虫是大量的获取信息。

这里还需要注意的是：爬虫并不是Python语言的专利，Java、Js、C、PHP、Shell、Ruby等等语言都可以实现，那为什么Python爬虫会这么火？我觉得相比其他语言做爬虫Python可能就是各种库完善点、上手简单大家都在用，社区自然活跃，而社区活跃促成Python爬虫慢慢变成熟，成熟又促使更多用户来使用，如此良性循环，所以Python爬虫相比其他语言的爬虫才更火。

下面就是一段hello world级别的Python爬虫，它等效于你在百度搜索关键字：Python。

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2.爬虫案例

既然爬虫是大量抓取网页，那是不是爬虫都是不好的呢？答案当然不是，可以说我们的日常上网已经离不开爬虫了，为什么这么说？下面我就为大家盘点几个爬虫日常应用：

  • 搜索引擎：如Google、百度、雅虎、搜狗、必应等等很多搜索引擎其本质就是一个（可能多个）巨大爬虫，这些搜索引擎工作原理是：页面收录->页面分析->页面排序->响应关键字查询，也就是说它会先把互联网上很多页面保存到服务器，然后分析网页内容建立关键字索引，最后用户输入关键字的时候去查询内容，然后根据相关性排序（百度害人的竞价排名毫无相关性可言），第一步的页面收录就是爬虫，百度查看一个网站有多少网页被收录方法，百度输入：site:你想查询的网站，如：site:blog.youkuaiyun.com。

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  • 抢票软件：很多人在吐槽12306卡，可你不知道12306几乎每天都相当于淘宝双11的流量，这谁受得了。为什么每天都是如此高的流量？答案自然是爬虫了，为什么抢票软件可以抢票？因为它在不断的刷新和监控是否有余票，大大小小这么多抢票app，访问量之高可想而知。之前很多公司都出过抢票插件，如：百度、360、金山、搜狗等等，后来都被铁道部约谈下线了，而现在又流行抢票app，为什么抢票app可以，插件就不可以？可能是因为管理和可控性的原因。

  • 惠惠购物助手：这是一款能进行多个网站比价并能知道最低价的一个网站，其工作原理也是通过大量爬虫爬取商品价格然后存储，这样就可以制作一个价格走势图，帮助你了解商品最低价。

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爬虫的价值

 

从上面举的几个例子来看，爬虫对整个互联网的价值真的无法估量，那对于小我而言，爬虫能给我们带来哪些价值？

1.隐形的翅膀

如果你问我学完Python基础之后该学习什么技能？我会毫不犹疑的说爬虫，为什么是爬虫？

  1. 爬虫相对其他技能简单易学，且效果立即可见，会有一定的成就感

  2. 爬虫可以说是其他技能的基石，因为他是数据的来源，现在这个时代谁有数据谁才能称王，所以会爬虫绝对会让你如虎添翼

  3. 在国内，很多企业巴不得你啥都会，所以在应聘时，爬虫会是一个不错的加分项

 

2.看不见的商战

职场对话：

老板：小明给你个重要任务。
小明：就算996我也在所不辞（第一次接到老板的直接需求）！
老板：你能不能搞到竞争对手的商品价格？
小明：没问题（牛逼先吹出去），小事！
老板：这可不是小事，只要你能持续获取竞品价格，我们就可以标价低于他们一点点，持续如此大家就知道我们的价格肯定是比他们低，这样大家就直接来我们这里购买商品了，到时候庆功宴上你就是最大功臣（先画个饼）。
小明：老板牛逼，老板英明！

3.会爬虫就可以创业

工作之后很多同学会利用上班空余时间，来做自己的东西或者项目，别看开始是一个小打小闹的东西，慢慢丰富将来也许会成为一款成熟的产品。

而爬虫可以让你很轻松的实现自己的产品，做的好的话就可以创业。这里笔者给大家列几个简单的创业项目，当然作为一个思维引导。

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如果你想做一款好的产品，你需要从用户需求出发去思考，做解决目前存在的问题的产品或者目前还没有的服务，也许你的产品就是下一个头条。

 

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盗亦有道

 

 

爬虫既然如此强大而优秀，那是不是会了爬虫就可以为所欲为？

延伸话题：其实我内心一直有一个疑问：为什么互联网公司都偏爱用动植物来命名或作为logo？如：蚂蚁金服、天猫、菜鸟、金东狗、腾讯企鹅，百度的熊掌、搜狗、途牛、美团的袋鼠。。。真的是太多了，难道仅仅是因为好记？我认为好记是一个原因，其根本原因是受到编程行业的影响，你想想编程行业有多少动植物：Java（咖啡）、Python（蟒蛇）、Go（囊地鼠）、PHP（大象）、Linux（企鹅）、Perl（骆驼）、Mysql（海豚）等等，具体为什么编程行业喜欢用动植物这笔者就不清楚，还请明白的同学留言告知大家！

讲上面的延伸话题想表达的是，大自然世间万物，相生相克，衡而不祸！而爬虫也是如此，下面就为大家介绍一下约束爬虫的几个点。

1.robots协议

做过网站的同学也许知道，我们在建站的时候需要在网站根目录下放一个文件：robots.txt，这个文件是干什么用的呢？

Robots协议，也称为爬虫协议、机器人协议等，其全称为“网络爬虫排除标准（Robots Exclusion Protocol）”。网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。

每个网站的根目录下都必须放置robots.txt文件，否则搜索引擎将不收录网站任何网页。

下面我们以百度为例子，来看看百度的robots.txt文件：

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我们在百度robots协议的最下面，有这样一条：

 
 
 

User-agent: *Disallow: /

br

这表示除上面那些定义过的爬虫以外其他爬虫都不允许爬取百度任何东西！

2.法律

我们都知道在发起请求时User-agent是可以自定义的，也就是说我们可以绕过robots协议和以User-agent来定义的反爬虫技术，所以robots协议可能更像一个君子协议，那咱们国家有没有法律明文规定呢？我们来了解一下非法侵入计算机信息系统罪：

第二百八十五条 非法侵入计算机信息系统罪：违反国家规定，侵入前款规定以外的计算机信息系统或者采用其他技术手段，获取该计算机信息系统中存储、处理或者传输的数据，或者对该计算机信息系统实施非法控制，情节严重的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；情节特别严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。

我们可以看到重点信息：入侵计算机获取数据是违法的，也就是说爬虫技术本身是无罪的，因为它是获取的公开信息，并未非法入侵计算机。但是如果你用爬取到的数据去从事商业化操作，那也许就构成了违法犯罪行为！

给大家介绍下因爬虫而被判刑的案件：

  1. 头条爬虫官司：https://dwz.cn/qBBHc2fq

  2. 酷米客公司官司：https://dwz.cn/9IpAOHGB

  3. 360和百度爬虫官司：https://dwz.cn/RGRa3HJc

我发现这几起案件的通性有两点：1、公司性质。2、竞争对手。3、被人家找到线索。

最后提醒大家：技术人，要守住自己的底线，违反国家法律法规的事情咱们坚决不能做！

 

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爬虫现状

 

 

之前笔者说过互联网中有超过50%的流量来自爬虫，那我们就来简单聊聊目前爬虫的现状吧！

1.技术

反爬虫几乎和爬虫同时诞生，它们是相爱相杀的连个技术，如果没有爬虫就没有反扒，而反扒技术又反过来又可以促进爬虫技术的发展。

 

  1. 交互问题：各种变态的验证码充斥，尤其是12306，分分钟都想爆粗口，以后会越来越变态。。。

  2. js加密：最近很流行的一种反扒技术，会爬虫还得先学js，然后反爬虫工程师在js里面各种投毒，杀人诛心。。。

  3. IP限制：限制单个ip某段时间内访问次数

笔者只介绍了一些反扒技术，当然都有现成的技术解决，但是作为爬虫员最重的并不是会使用工具或框架去应对反扒，而是能通过自己的思考和摸索破解反扒，因为反扒技术更新快且多样化。

 

2.就业

就业的话主要从招聘、薪资、就业形势三个方面分析，我从网上查阅了一些资料，然后整理以图片形式提供给大家参考。

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数据来源：职友集：https://dwz.cn/6PeU46QY

快速挑战Python全栈工程师：

https://edu.youkuaiyun.com/topic/python115?utm_source=csdn_bw

3.前景

现在很多人并不看好爬虫的前景，只搞爬虫的话技术只停留在当前水平，不再学习新知识，不再进步的话，那么是没有前途的，总有一天会被时代淘汰，其实其他职位也只如此。

每个职业都是有一个横向和纵向的发展，也就是所谓的广度和深度的意思。第一、如果专研得够深，你的爬虫功能很强大，性能很高，扩展性很好等等，那么还是很有前途的。第二、爬虫作为数据的来源，后面还有很多方向可以发展，比如可以往大数据分析、数据展示、机器学习等方面发展，前途不可限量，现在作为大数据时代，你占据在数据的的入口，还怕找不到发展方向？所以爬虫也许只是一个起点一个跳板，是你走向人生巅峰的一个基石，总有一天你会迎娶白富美！

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【END】

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python中异步编程是什么意思
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<think>首先，用户的问题是：“我想理解Python中异步编程的概念和原理 请问Python 异步编程概念和实现原理”。我需要基于系统指令和用户可见层的要求来回答。 系统指令： - 所有行内数学表达式用 `$...$` 格式。 - 独立公式用 `$$...$$` 格式并单独成段。 - LaTeX 语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如 [^1]。 用户可见层： - 回答结构清晰，逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 参考的站内引用： - [^1]: 异步编程的核心思想是通过事件驱动的方式... - [^2]: 值得注意的是，Python的原生实现... - [^3]: 首先，在if __name__==“__main__”中定义了asyncio.get_event_loop()... - [^4]: 【转载】深入理解Python异步编程(上)... - [^5]: ·看着孩子是另一个异步的任务... 这些引用是关于Python异步编程的，所以我需要在回答中自然地引用它们。 回答结构： 1. **介绍概念**：解释什么是异步编程。 2. **核心原理**：描述Python中异步编程的实现原理。 3. **关键组件**：讨论asyncio库、async/await语法等。 4. **实现示例**：提供代码示例来演示。 5. **总结**：简要回顾。 6. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。 使用中文回答。 数学表达式：由于主题是编程，可能没有太多数学，但如果有，如公式或算法，确保正确格式。例如，如果有时间复杂度的表示，用 `$O(n)$`。 生成相关问题：在回答末尾添加“相关问题”部分，如示例所示。 引用：在回答中自然地引用段落。例如，当解释事件驱动时，引用[^1]。 现在，构建回答大纲： 1. **引言：定义异步编程** - 解释异步编程的概念，引用[^1]。 - 为什么需要异步编程（提高效率，处理并发）。 2. **Python中的异步编程原理** - 事件循环机制：核心是事件循环，管理任务队列。引用[^3]。 - 协程和async/await：使用协程实现非阻塞操作。引用[^4]。 - 异步库：如aiohttp, aiofiles。引用[^2]。 3. **关键组件** - asyncio库：Python的标准库。 - 事件循环：创建和管理事件循环。 - 任务和协程：定义和调度异步任务。 4. **实现示例** - 提供一个简单的Python代码示例，使用asyncio和async/await。 - 解释代码步骤。 5. **优点和挑战** - 优点：高效处理I/O密集型任务。 - 挑战：调试和错误处理。 6. **总结** - 重申概念和原理。 7. **相关问题** - 生成2-3个相关问题。 确保回答真实可靠：基于Python官方文档和常见实践。 代码块：使用Markdown代码块格式，如示例中的Python代码。 引用添加：在每个引用的段落末尾添加[^n]，例如： - "异步编程的核心思想是通过事件驱动的方式... [^1]" 现在，草拟回答。</think>### Python 异步编程概念和实现原理 Python 异步编程是一种编程范式，旨在高效处理 I/O 密集型任务（如网络请求或文件操作），避免传统同步代码中的阻塞问题。其核心思想是通过事件驱动的方式，将任务的执行与数据处理分开，从而允许程序在等待 I/O 操作（如数据库查询或网络响应）时继续执行其他任务，显著提升并发性能[^1]。在 Python 中，异步编程主要通过 `asyncio` 库和 `async/await` 语法实现，使开发者能编写非阻塞代码，而不依赖多线程或多进程的复杂性。下面，我将逐步解释概念和原理，确保结构清晰、真实可靠。 #### 1. **异步编程的核心概念** 异步编程的核心是“非阻塞”执行：当一个任务等待外部资源时，程序不会卡住，而是切换到其他任务。这与同步编程（每个任务必须顺序完成）形成对比。例如，在 Web 服务器中，异步处理允许同时处理多个客户端请求，而不需要为每个请求创建新线程。关键概念包括： - **协程 (Coroutines)**：异步函数，使用 `async def` 定义，能在执行中暂停和恢复。协程不是线程，而是轻量级任务，通过 `await` 关键字让出控制权。 - **事件循环 (Event Loop)**：异步编程的引擎，负责调度协程任务。它不断轮询任务队列，当某个任务完成 I/O 操作时，恢复其执行。事件循环机制能够自动处理任务队列中的任务，使得程序能够以更高的效率处理并发请求[^1]。 - **异步任务 (Tasks)**：由事件循环管理的协程实例，多个任务可并发运行。 这种机制类似于生活中的多任务处理：例如，父母照顾孩子时，孩子是独立的异步任务；父母在等待孩子需求时，可以处理其他家务，直到孩子需要关注[^5]。 #### 2. **Python 异步编程的实现原理** Python 异步编程的底层原理基于事件循环和协程模型，主要通过 `asyncio` 库实现。以下是关键原理的逐步解析： - **事件循环机制**：事件循环是异步的核心，它创建一个无限循环，监控任务状态（如 I/O 完成或超时）。当协程调用 `await` 时，事件循环暂停该任务，转而执行其他就绪任务。这避免了 CPU 空闲等待，提高了资源利用率。实现时，开发者需显式创建和管理事件循环： ```python import asyncio async def main(): print("开始任务") await asyncio.sleep(1) # 模拟 I/O 操作，暂停 1 秒 print("任务完成") if __name__ == "__main__": loop = asyncio.get_event_loop() # 创建事件循环 loop.run_until_complete(main()) # 运行协程直到完成 loop.close() # 关闭循环，避免资源泄漏 ``` 在以上代码中，`asyncio.get_event_loop()` 初始化事件循环，`run_until_complete()` 启动任务，并在结束时调用 `loop.close()` 释放资源[^3]。事件循环使用操作系统提供的 I/O 多路复用（如 epoll 或 kqueue）来高效监控多个 I/O 事件。 - **协程和 `async/await` 语法**：Python 3.5+ 引入了 `async` 和 `await` 关键字，简化了协程定义。`async def` 声明一个协程函数，`await` 用于暂停协程，直到异步操作完成。协程基于生成器实现，但更易用： ```python async def fetch_data(): print("发起网络请求") await asyncio.sleep(2) # 模拟网络延迟 return "数据已获取" async def main(): task = asyncio.create_task(fetch_data()) # 创建任务 print("其他任务执行中...") result = await task # 等待任务完成 print(result) ``` 这里，`fetch_data` 是一个协程，`await` 将其挂起，允许事件循环在等待期间运行 `print("其他任务执行中...")`。协程的执行时间可建模为：如果任务数为 $n$，平均 I/O 时间为 $t$，则同步执行需 $O(n \times t)$，而异步可优化到 $O(t)$（忽略调度开销）。 - **异步库支持**：Python 原生库（如 `requests`）不支持异步，因此需使用专用库： - `aiohttp`：实现异步网络请求，替代 `requests`。 - `aiofiles`：实现异步文件读写，避免文件 I/O 阻塞主线程。 例如，使用 `aiohttp` 发起并发 HTTP 请求： ```python import aiohttp import asyncio async def fetch_url(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(): urls = ["http://example.com", "http://example.org"] tasks = [fetch_url(url) for url in urls] results = await asyncio.gather(*tasks) # 并发执行所有任务 print(results) ``` 值得注意的是，Python 的原生实现，包括 `requests` 等网络请求库均没有实现上述异步特性，为实现异步，我们需要引入 `aiohttp` 和 `aiofiles` 等库[^2]。这确保了 I/O 操作不阻塞事件循环。 #### 3. **原理的优势和挑战** - **优势**：异步编程特别适用于高并发场景，如 Web 服务器、爬虫或实时数据处理。它减少了线程切换开销（协程更轻量），并通过事件循环提升吞吐量。例如，在 I/O 密集型应用中，异步可将性能提升数倍。 - **挑战**：异步代码调试较难，因为执行顺序非线性；错误处理需使用 `try/except` 结合 `asyncio` 异常机制。此外，CPU 密集型任务不适合异步，可能阻塞事件循环。 总结来说，Python 异步编程通过事件循环和协程实现非阻塞并发，核心是 `asyncio` 库和 `async/await` 语法。它借鉴了事件驱动模型，将任务分解为可暂停单元，从而提高效率。深入理解时，建议参考官方文档和社区资源，如深入理解 Python 异步编程的文章[^4]。 ### 相关问题 1. 如何在 Python 中处理异步编程中的错误和异常？ 2. 异步编程与多线程编程相比有哪些优缺点？ 3. 在实际项目中，如何优化异步代码的性能？
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