网络爬虫道德

⑴ 只因写了一段爬虫，公司200多人被抓，爬虫究竟是否违法

01.技术纯真

许多朋友向我传达了一个信息：技术是无辜的，技术本身没有对与错，但是使用技术的人是对还是错。如果公司或程序员知道使用其技术是非法的，则公司或个人需要为此付出代价。

在今年颁布了《中华人民共和国网络安全法》之后，许多以前处于灰色地带的企业无法开展。

您看不到以前非常流行的各种社会工作者网站。现在大多数人都消失了吗？因为最新的安全法强调出售超过50条个人信息属于“严重情况”，需要履行其法律责任。

许多草根网站管理员主动关闭了该网站。目前有很多涉及版权信息的网站，如书籍，影视剧，课程等，在后期也将面临越来越严格的审查。

3.无非法利润

恶意使用爬虫技术来获取数据，抢占不正当竞争优势甚至谋取非法利益可能是违法的。实际上，由于非法使用爬虫技术来捕获数据而引起的纠纷数量并不大，其中大多数是基于不正当竞争而提起诉讼的。

例如，如果您获取了公众评论上的所有公共信息，则您复制了一个相似的网站并从该网站中获得了很多利润。这也是一个问题。

一般来说，爬虫是为企业造福的。因此，爬虫开发者的道德自力更生和企业管理者的良知对于避免触及法律底线至关重要。

⑵ 网络爬虫是什么

网络爬虫与反爬虫是共存的，网络爬虫就是爬取采集别人网络的数据信息，爬虫技术泛滥后，原创的东西得不到保护，想方设法的保护自己努力的成果所以有了反爬虫机制。

反爬虫机制最常见的就是根据ip访问的频率来判断。当一个ip频繁的对网站进行访问，就会触发网站的反爬虫机制，ip将被限制或者禁用，爬虫工作无法继续进行。那怎么办呢?

1、可以降低爬取的速度，这样可以有效的减少被封的机率，这种方法不合适大量爬取的任务。

2、通过使用万变ip代理，不断更换全国各地ip,这样网站就无法识别判断ip是正在爬取采集工作，ip一定要选择像万变ip代理的高匿ip，不然采集过程中被识别那真是得不尝试！

⑶ 什么是网络爬虫

什么是网络爬虫呢?网络爬虫又叫网络蜘蛛(Web Spider)，这是一个很形象的名字，把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。严格上讲网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

众所周知，传统意义上网络爬虫是搜索引擎上游的一个重要功能模块，是负责搜索引擎内容索引核心功能的第一关。

然而，随着大数据时代的来临，信息爆炸了，互联网的数据呈现倍增的趋势，如何高效地获取互联网中感兴趣的内容并为所用是目前数据挖掘领域增值的一个重要方向。网络爬虫正是出于这个目的，迎来了新一波的振兴浪潮，成为近几年迅速发展的热门技术。

目前网络爬虫大概分为四个发展阶段：

第一个阶段是早期爬虫，那时互联网基本都是完全开放的，人类流量是主流。

第二个阶段是分布式爬虫，互联网数据量越来越大，爬虫出现了调度问题。

第三阶段是暗网爬虫，这时的互联网出现了新的业务，这些业务的数据之间的链接很少，例如淘宝的评价。

第四阶段是智能爬虫，主要是社交网络数据的抓取，解决账号，网络封闭，反爬手段、封杀手法千差万别等问题。

目前，网络爬虫目前主要的应用领域如：搜索引擎，数据分析，信息聚合，金融投资分析等等。

巧妇难为无米之炊，在这些应用领域中，如果没有网络爬虫为他们抓取数据，再好的算法和模型也得不到结果。而且没有数据进行机器学习建模，也形成不了能解决实际问题的模型。因此在目前炙手可热的人工智能领域，网络爬虫越来越起到数据生产者的关键作用，没有网络爬虫，数据挖掘、人工智能就成了无源之水和无本之木。

具体而言，现在爬虫的热门应用领域的案例是比价网站的应用。目前各大电商平台为了吸引用户，都开展各种优惠折扣活动。同样的一个商品可能在不同网购平台上价格不一样，这就催生了比价网站或App，例如返利网，折多多等。这些比价网站一个网络爬虫来实时监控各大电商的价格浮动。就是采集商品的价格，型号，配置等，再做处理，分析，反馈。这样可以在秒级的时间内获得一件商品在某电商网站上是否有优惠的信息。

关于网络爬虫的问题可以看下这个页面的视频教程，Python爬虫+语音库，看完后会对网络爬虫有个清晰的了解。

⑷ 网络爬虫是什么，有很大的作用吗

【网络爬虫】又被称为网页蜘蛛，聚焦爬虫，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。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；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

⑸ 如何应对网络爬虫带来的安全风险

我们的网站上或多或少存在一些页面涉及到网站的敏感信息不希望在搜索引擎上公开；还有一些页面是根本没必要被搜索引擎收录的：比如网站的管理后台入口。对于SEOER而言有一些页面如果被收录后反而会影响关键词着陆页的排名，或者降低了着陆页的转化率，比如电子商务网站的商品评论页。那么我们通过什么样的方法可以限制搜索引擎收录此类页面呢？
1994年6月30日，在经过搜索引擎人员以及被搜索引擎抓取的网站站长共同讨论后，正式发布了一份行业规范，即robots.txt协议。这个协议既非法律，也非命令，而是一个自律性的契约，需要各种搜索引擎自觉去遵守这个协议。这个协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。
当一个网络爬虫访问一个站点时它会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt；如果没有对网站的robots协议进行设置，则爬虫会尽可能的收录所有能够访问到的页面，而如果存在该robots协议文件，爬虫则会遵守该协议，忽略那些不希望被抓取的页面链接，下面我们以http://www..com/robots.txt为例：
User-agent: Googlebot
Disallow: /
Disallow: /s?
Disallow: /shifen/
Disallow: /homepage/
Disallow: /cpro
网络是不希望谷歌搜索引擎的Googlebot爬虫收录/ 、/shifen 、/homepage/ 、/cpro 目录下以及所有/s开头的搜索结果页面的。
User-agent:表示爬虫的名字
Allow:表示允许爬虫访问的页面
Disallow:是指禁止爬虫访问的页面
Visit-time:只有在visit-time指定的时间段里,robot才可以访问指定的URL
Request-rate: 用来限制URL的读取频率
除了上述robots.txt文件之外，我们还可以针对每一个页面，在网页的原信息中设置该页面是否允许被收录：
noindex: 不索引此网页
nofollow:不通过此网页的链接索引搜索其它的网页
none: 将忽略此网页，等价于“noindex，nofollow”
index: 索引此网页
follow:通过此网页的链接索引搜索其它的网页
all: 搜索引擎将索引此网页与继续通过此网页的链接索引，等价于index，follow。
举例 〈meta name= “ Baispider ” content= “ none" /〉 是不允许网络蜘蛛索引该页面，并且不允许爬行该页面中的所有链接。
还有一种方法，就是在超级链接的rel属性中填写“nofollow”,形如 〈a rel=”nofollow” href=”*”〉 超级链接 〈/a〉 ，表示搜索引擎不要跟踪链接。
但是所有上述方法都是基于Robot的自律性协议，并非强制执行的法律法规。如果遇到不遵守该协议的网络爬虫疯狂的抓取网站页面并对网站性能产生了严重影响，更为有效的方使用入侵检测系统（IDS）入侵防护系统（ IPS ）网络设备。

⑹ 网络爬虫的基本原理以及作用

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫.
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。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；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。 相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题： (1) 对抓取目标的描述或定义； (2) 对网页或数据的分析与过滤； (3) 对URL的搜索策略。 抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。

⑺ 网络爬虫（蜘蛛）有什么危害，若自己做网站是否要防止网络爬虫

一般情况我们都是喜欢让蜘蛛过来爬网站的，这样可以让网站更利收录，更新快照的，一般的网站是不会遇到被蜘蛛爬行次数过来而导致服务器不稳定的，我们现在很多做优化的，都是在想尽办法让蜘蛛过来爬行的哦！ 嘉兴七彩光电科技有限公司--SEO部 小李，希望可以帮到您哦！

⑻ 什么是网络爬虫以及怎么做它

网络爬虫：是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。

做法：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；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

⑼ 各种语言写网络爬虫有什么优点缺点

我用 PHP 和 Python 都写过爬虫和正文提取程序。
最开始使用 PHP 所以先说说 PHP 的优点：
1.语言比较简单，PHP 是非常随意的一种语言。写起来容易让你把精力放在你要做的事情上，而不是各种语法规则等等。
2.各种功能模块齐全，这里分两部分：
1.网页下载：curl 等扩展库;
2.文档解析：dom、xpath、tidy、各种转码工具，可能跟题主的问题不太一样，我的爬虫需要提取正文，所以需要很复杂的文本处理，所以各种方便的文本处理工具是我的大爱。;
总之容易上手。

缺点：
1.并发处理能力较弱：由于当时 PHP 没有线程、进程功能，要想实现并发需要借用多路服用模型，PHP 使用的是 select 模型。实现其来比较麻烦，可能是因为水平问题我的程序经常出现一些错误，导致漏抓。

再说说 Python：
优点：
1.各种爬虫框架，方便高效的下载网页;
2.多线程、进程模型成熟稳定，爬虫是一个典型的多任务处理场景，请求页面时会有较长的延迟，总体来说更多的是等待。多线程或进程会更优化程序效率，提升整个系统下载和分析能力。
3.GAE 的支持，当初写爬虫的时候刚刚有 GAE，而且只支持 Python ，利用 GAE 创建的爬虫几乎免费，最多的时候我有近千个应用实例在工作。

缺点：
1.对不规范 HTML 适应能力差：举个例子，如果一个页面里面同时有 GB18030 字符集的中文和 UTF-8 字符集的中文，Python 处理起来就没有 PHP 那么简单，你自己需要做很多的判断工作。当然这是提取正文时的麻烦。

Java 和 C++ 当时也考察过，相对脚本语言比较麻烦，所以放弃。

总之，如果开发一个小规模的爬虫脚本语言是个各方面比较有优势的语言。如果要开发一个复杂的爬虫系统可能 Java 是个增加选项， C++ 我感觉写个模块之类的更加适合。对于一个爬虫系统来说，下载和内文解析只是基本的两个功能。真正好的系统还包括完善的任务调度、监控、存储、页面数据保存和更新逻辑、排重等等。爬虫是一个耗费带宽的应用，好的设计会节约大量的带宽和服务器资源，并且好坏差距很大。

⑽ 通俗的讲,网络爬虫到底是什么

网络爬虫，又被称为网页蜘蛛、网络机器人，在FOAF社区中间，更经常地被称为网页追逐者。网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

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。

简单粗暴地理解网络爬虫的话，就好比一只虫子在互联网上爬来爬去，把它“看”到的信息反馈给用户。我们平时使用的听歌软件，它大体上了解每个人的听歌喜好，“每日推荐”、“年度听歌报告”等都会推荐、整理和总结每个人偏好的类型、曲风、歌手等等。

还有一些团购平台，也会根据个人的喜好去推荐休闲娱乐的类型、地点等等，这就是利用网络爬虫的结果，网络爬虫根据用户平日的搜索类型，把所有与之相关的信息全部爬取过来，统统搬运到用户这里。这时候它就是一只“益虫”，是有益的“合法爬虫”。

说完听歌和团购，再来说说抢票。甭管飞机票火车票演唱会门票，相信大家十有八九都抢过。先拿演唱会门票来说，疫情之前，追星的少男少女们都好看看演唱会，演唱会里边属周杰伦的票最难抢，抢过票的都知道。

你要是抢到了，我敬你的网络爬虫爬得快。虽然这是句玩笑，可事实上，的确是有一些人或团体通过强行突破网站反爬措施，窃取后台数据，爬走了大量门票，让粉丝无路可走。

同理，一些针对飞机票、火车票的抢票软件，也是以此手段抓取航空公司官网或火车购票平台的信息，导致用户无法通过正常渠道购票。这个时候，网络爬虫就变成了“害虫”，也因此被定义为“恶意爬虫”。

不论是“合法爬虫”还是“恶意爬虫”，网络爬虫本质上就是数据的搬运工，无数据，不爬虫。因此，要研究爬虫，就要先明确数据来源。尤其是对小型公司来说，往往需要更多外部数据辅助商业决策。

俗话说，“君子爱财，取之有道”，失了“道”，那肯定就不够“君子”了。而对于网络爬虫来说，一旦它变得不再“君子”，它就成为了一只害虫。这时候，反爬虫就应运而生了。在搬运数据的过程中，爬虫与反爬虫永远处于一个此起彼伏、此消彼长的博弈状态。

随着数据资源的爆炸式增长，网络爬虫的应用场景和商业模式也变得更加广泛而多样，网络爬虫作为数据抓取的实践工具，构成了互联网开放和信息资源共享理念的基石。爬虫本身是无罪的，也并未违背法律和道德。

但程序在运行的过程中，有可能对他人经营的网站造成破坏，爬取的数据有可能涉及隐私或机密，数据本身也可能产生法律纠纷。在使用爬虫时，爬虫开发者的道德自持和企业经营者的良知才是避免触碰法律底线的根本所在。