关于网络爬虫如何避免环路(死循环)与避免陷阱(出不来)?

关于网络爬虫如何避免环路(死循环)与避免陷阱(出不来)?

那么我们如何防止访问已经访问过的页面呢?设置一个标志即可。整个互联网就是一个图结构,我们通常使用DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索)进行遍历。所以,像遍历一个简单的图一样,将访问过的结点标记一下即可。

解决方案

1.限定爬虫的最大循环次数,对于某Web站点访问超过一定阈值就跳出,避免无限循环;
2.保存一个已访问Url列表,记录该页面是否被访问过的;

关于抓取策略

1.调度爬虫抓取压力,限制访问次数与时间,超时后自动切换。

2.限制Url的字节长度,环路可能会使得Url长度增加。

3.去掉无用字符与URL别名,制定Url的规范。

URL规范

1.canonical标签识别;

2.去掉特殊符号,常见的有:?=&%,一般会出现在不规则的URL当中。

3.HttpCode 301或302重定的URL合并到最终URL上。

4.Simhash是用来网页去重最常用的hash方法,速度很快。

5.从 robots.txt 来判断该URL是否可以抓取。

6.通过单张网页的link总数来判定,link为0的页面,不抓取。

7.通过单张网页的大小来判定,字节来判断。

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<think> 我们正在讨论的是网络爬虫如何避免跨域问题。然而,跨域(CORS)是浏览器的安全机制,而网络爬虫通常是在服务器端运行的程序,不受同源策略限制。因此,爬虫本身不需要处理跨域问题。但用户提到了“避免跨域概念的方法”,可能是指爬虫在模拟浏览器行为时(如使用Selenium、Puppeteer等)可能遇到的跨域限制问题,或者是指如何避免因网站反爬机制(如robots.txt)而导致的访问限制。 结合用户提供的引用: 引用[1]和[2]介绍了爬虫的基本概念和合法性。 引用[3]讨论了爬虫避免环路陷阱的方法(标记访问过的页面)。 引用[4]给出了一个robots.txt的例子。 因此,我们需要澄清两点: 1. 网络爬虫(非浏览器环境)不受CORS限制。 2. 用户可能将“跨域”“反爬机制”(如robots.txt)或其他访问限制混淆了。 所以,我们应该这样回答: 首先说明爬虫不受CORS限制(因为CORS是浏览器机制),然后讨论爬虫在模拟浏览器时可能遇到的跨域问题及解决方法(如使用无头浏览器时禁用同源策略),最后提到爬虫应遵循的规范(如robots.txt)以避免法律问题。 步骤: 1. 澄清概念:CORS是浏览器安全机制,爬虫通常不受影响。 2. 模拟浏览器时的跨域问题:当爬虫使用浏览器引擎(如Puppeteer)时,可能会遇到跨域限制,此时可以通过配置禁用同源策略(但可能带来安全风险)。 3. 爬虫应遵守的规范:避免滥用,遵守robots.txt(如引用[4]所示)。 4. 爬虫避免重复爬取(引用[3])的方法:使用已访问URL集合,避免环路。 注意:用户的问题中提到了“避免跨域概念的方法”,所以我们要围绕“避免”这个词展开,即爬虫如何规避跨域带来的问题(尽管通常不会遇到)。 最终回答结构: 1. 解释爬虫不受CORS限制(主要场景)。 2. 讨论当爬虫在浏览器环境中运行时(如使用Selenium)如何处理跨域。 3. 强调爬虫应遵守的规则(如robots.txt)以避免法律问题。 4. 简要提及避免重复爬取(避免环路)的方法(引用[3])。 生成相关问题。 </think> ### 网络爬虫避免跨域概念的方法解析 跨域资源共享(CORS)本质上是浏览器强制实施的**安全策略**(如 `Access-Control-Allow-Origin` 头),但网络爬虫作为**服务器端程序**不受此限制。以下是爬虫避免跨域问题的核心方法: --- #### **1. 直接绕过浏览器限制** 爬虫通过后端代码直接发送 HTTP 请求,无需经过浏览器环境: ```python import requests # 跳过浏览器直接请求跨域资源 response = requests.get("https://api.siteB.com/data") # 无CORS限制 print(response.json()) ``` ✅ **原理**: - 爬虫本质是服务器程序(类似后端服务),HTTP请求不触发浏览器的同源策略[^1] - Python的 `requests`、Node.js的 `axios` 等库均无视CORS限制 --- #### **2. 识别并遵守爬虫规范** 通过解析 `robots.txt` 规避限制域: ```python # 检查目标网站的爬虫协议 from urllib.robotparser import RobotFileParser rp = RobotFileParser() rp.set_url("https://siteB.com/robots.txt") rp.read() if rp.can_fetch("*", "https://siteB.com/data"): # 检查许可 requests.get("https://siteB.com/data") ``` ✅ **关键点**: - `Disallow` 字段定义禁止爬取的路径(如引用[4]中 `qq.com/robots.txt` 的示例)[^4] - 遵循协议可避免法律风险(引用[1][2]强调的合法性)[^1][^2] --- #### **3. 代理IP轮换技术** 应对反爬机制(非CORS相关): ```python # 使用代理池绕过IP封锁 proxies = {"http": "1.2.3.4:8080", "https": "5.6.7.8:8080"} requests.get("https://siteB.com/data", proxies=proxies) # 自动切换IP(避免被封) from fp.fp import FreeProxy proxy = FreeProxy().get() ``` ✅ **作用**: - 解决基于IP的反爬机制(如429状态码) - 模拟不同地理位置的请求 --- #### **4. 避免环路陷阱(引用[3])** 使用访问标志防止死循环: ```python visited_urls = set() # 全局记录访问过的URL def crawl(url): if url in visited_urls: return # 跳过已访问 visited_urls.add(url) # 执行爬取逻辑... links = extract_links(html) for link in links: crawl(link) # DFS遍历 ``` ✅ **原理**: - 互联网是图结构,通过 `DFS/BFS` 遍历时用集合标记已访问节点[^3] - 防止重复爬取相同页面(如分页陷阱) --- ### **跨域爬虫的深层区别** | **特性** | 浏览器CORS限制 | 网络爬虫 | |------------------|---------------------|------------------| | **执行环境** | 浏览器 | 服务器/命令行 | | **安全策略** | 同源策略强制生效 | 无自动限制 | | **规避方法** | 需服务器配置响应头 | 直接发送HTTP请求 | | **典型工具** | Chrome DevTools | Requests库 | > 💡 **核心结论**:爬虫无需处理CORS,因其本质是**服务器间通信**(而非浏览器行为)。实际开发中需关注反爬机制(如验证码、速率限制)而非跨域问题。 --- ### **相关问题** 1. 爬虫如何解析 `robots.txt` 文件的 `Sitemap` 字段(如引用[4])? 2. 在分布式爬虫系统中如何同步 `visited_urls` 集合? 3. 如何通过HTTP头部伪装成浏览器绕过反爬检测? 4. DFS和BFS遍历策略对爬虫性能有何影响(引用[3])?[^3] 5. 哪些法律风险是爬虫开发者必须注意的(引用[1][2])?[^1][^2]
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