爬虫完整流程详解（7大核心步骤+实战技巧）

一、爬虫完整工作流程

以下是爬虫开发的完整流程，我将结合具体技术点和实战经验展开说明：

1. 目标分析与前期准备

• 网站技术分析：
  • 使用浏览器开发者工具（F12）检查：
    • Network面板查看数据加载方式（XHR请求/静态HTML）
    • Elements面板分析DOM结构
  • 识别反爬机制：
    • 检查robots.txt（如：https://www.zhihu.com/robots.txt）
    • 测试直接访问是否返回完整数据
• 法律风险评估：
  • 检查网站服务条款（如微博禁止未经授权的爬取）
  • 控制爬取频率（建议≥3秒/请求）

实战案例：爬取知乎热榜需要先模拟登录获取cookies

2. 发送HTTP请求（核心环节）

请求方式选择

场景	工具	示例代码
简单静态页	requests	requests.get(url, headers=headers)
动态渲染页	selenium	driver.get(url); html = driver.page_source
大规模爬取	Scrapy	yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

关键请求参数

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
    "Cookie": "session_id=abc123",
    "Referer": "https://www.example.com"
}

proxies = {
    "http": "http://10.10.1.10:3128",
    "https": "http://10.10.1.10:1080"
}

response = requests.get(
    url,
    headers=headers,
    proxies=proxies,
    timeout=10
)

高级技巧

• 自动重试机制（应对429/503错误）

from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def fetch_url(url):
    return requests.get(url)

3. 内容解析（数据提取核心）

解析工具对比

工具	速度	易用性	适用场景	示例
BeautifulSoup	慢	★★★★★	简单页面	soup.select('div.main')
lxml	快	★★★★	XPath复杂查询	tree.xpath('//div[@class="main"]')
PyQuery	中	★★★★	jQuery风格	doc('div.main').text()

**实战解析示例

# BeautifulSoup + CSS选择器
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
titles = [h2.text for h2 in soup.select('h2.title')]

# lxml + XPath（适合复杂嵌套）
from lxml import etree
tree = etree.HTML(html)
prices = tree.xpath('//span[@class="price"]/text()')

# 正则表达式（提取特定模式）
import re
phones = re.findall(r'1[3-9]\d{9}', html)

4. 数据清洗与验证

• 文本处理：
  • 去除空白字符：text.strip()
  • 统一编码：text.encode('utf-8').decode('utf-8')
• 数据验证：
  • 手机号校验：re.match(r'^1[3-9]\d{9}$', phone)
  • 邮箱校验：re.match(r'^[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+$', email)

5. 数据存储方案

存储方式对比

存储类型	优点	缺点	适用场景
CSV	无需数据库，Excel可打开	无索引，查询慢	小型数据集（<10万条）
MySQL	支持复杂查询，事务	需要维护数据库	结构化数据存储
MongoDB	灵活Schema，适合JSON	占用内存大	非结构化数据（如网页快照）
Redis	内存存储，速度快	数据易丢失	临时缓存/去重队列

**代码示例

# CSV存储
import csv
with open('data.csv', 'a', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['title', 'price'])

# MySQL存储
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='spider')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO products VALUES (%s, %s)", ('iPhone', 5999))
conn.commit()

# MongoDB存储
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['spider_db']
db.products.insert_one({"name": "iPhone", "price": 5999})

6. 反爬对抗策略

常见反爬手段及破解方法

反爬类型	破解方案	实现代码
User-Agent检测	轮换UA	headers['User-Agent'] = random.choice(ua_list)
IP限制	代理IP池	requests.get(url, proxies={"http": proxy})
验证码	OCR识别/打码平台	使用ddddocr库
行为分析	模拟鼠标移动	selenium.ActionChains(driver).move_by_offset(10, 20)

高级技巧

• 浏览器指纹模拟（使用undetected-chromedriver）
• WebSocket协议抓取（如股票实时数据）
• 分布式爬虫架构（Scrapy+Redis）

7. 任务调度与监控

• 定时任务：
  • 简单方案：APScheduler

  from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
  sched = BlockingScheduler()
  @sched.scheduled_job('interval', hours=1)
  def job():
      run_spider()
  sched.start()
  

• 异常监控：
  • 邮件报警：smtplib发送错误日志
  • Prometheus+Grafana监控爬虫状态

二、完整爬虫项目架构

├── spiders/                  # 爬虫核心
│   ├── base_spider.py        # 基础爬虫类
│   ├── zhihu_spider.py       # 知乎爬虫实现
│   └── douban_spider.py      # 豆瓣爬虫实现
├── utils/
│   ├── proxy.py              # 代理IP管理
│   ├── captcha.py            # 验证码处理
│   └── logger.py             # 日志系统
├── storage/
│   ├── mysql_client.py       # 数据库操作
│   └── file_store.py         # 文件存储
└── config.py                 # 全局配置

三、性能优化要点

1. 并发控制：

   • 多线程：concurrent.futures.ThreadPoolExecutor
   • 异步IO：aiohttp + asyncio

   import aiohttp
   async def fetch(session, url):
       async with session.get(url) as response:
           return await response.text()
   

2. 缓存利用：

   • 使用requests-cache避免重复请求

   import requests_cache
   requests_cache.install_cache('demo_cache')
   

3. 增量爬取：

   • 记录已爬URL：Redis集合去重
   • 基于时间戳：只爬取last_modified之后的数据

四、法律与道德规范

1. 遵守robots.txt协议
2. 控制爬取频率（≥3秒/请求）
3. 不爬取敏感数据（用户隐私、商业秘密）
4. 商用前获取网站授权

五、学习路线建议

1. 初级阶段：requests + BeautifulSoup实战
2. 中级阶段：Scrapy框架 + 反爬破解
3. 高级阶段：
   • 分布式爬虫（Scrapy-Redis）
   • 智能解析（机器学习识别页面结构）
   • 浏览器自动化集群（Selenium Grid）

建议从豆瓣电影Top250这类开放数据开始练习，逐步挑战更复杂的网站如电商、社交媒体平台。