爬虫最新的技术都有哪些呢？_爬虫技术有哪些csdn

前言

❝ 如果当初让我去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：“一匹更快的马。” – 亨利·福特
❞

如今是人工智能大红大紫的时代，不管是 ChatGPT 还是随之而来的各种智能应用，让许多人看到即将到来的在几年前几乎不可想象的科幻世界。不过，在爬虫领域，人工智能似乎还没有过多涉及。诚然，爬虫作为一项“古老”的技术，在过去 20 多年缔造了搜索引擎、新闻聚合、数据分析等多而又多的技术行业，不过在如今还暂时没有看到明显的技术突破：爬虫工程师还是主要依赖于 XPath、逆向等技术来自动获取网络数据。不过，随着人工智能和机器学习的发展，爬虫技术理论上也可以做到“自动驾驶”。本篇文章，将从多个维度介绍所谓**「智能爬虫」**（智能化、自动化数据提取爬虫技术）的现状以及可能的未来发展方向。

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爬虫技术现状

爬虫程序是一种自动化的程序，用于从互联网或其他计算机网络上获取数据。它们通常使用自动化数据抓取技术来自动访问网站，并收集、解析和存储网站上的信息。这些信息可以是结构化或非结构化数据。

传统意义上的爬虫技术主要包括以下模块或系统：

1. 「网络请求」：对网站或网页发起 HTTP 请求，获取 HTML 等数据；
2. 「网页解析」：对 HTML 进行解析，形成结构化的树形结构，并通过 XPath 或 CSS Selector 获取目标数据；
3. 「数据储存」：将解析后的结构化数据进行存储，可以是数据库，也可以是文件形式；
4. 「URL 管理」：负责管理待抓取的URL列表和已经抓取的URL列表，例如分页或列表页的 URL 解析和请求。

爬虫系统 (3)

以上都是基础的爬虫技术模块，对于大型爬虫系统来说，还需要具备任务调度、错误管理、日志管理等生产环境必要模块。笔者的爬虫管理平台 Crawlab 就是用于企业级生产环境爬虫管理平台。另外，针对一些反爬措施，例如验证码或 IP 封锁，通常还需要额外模块，例如验证码识别、IP 代理等。

然而，目前爬虫程序的开发主要集中在网页解析上，这也是非常消耗人力的地方。虽然 HTML 需要解析网页数据，但是不同网站的网页布局、排版、风格、内容各不相同，导致每个网站、网页都需要单独编写解析逻辑，从而大大增加了人工编写成本。虽然一些通用爬虫例如搜索引擎爬虫可以不用编写过多解析逻辑，但这样的爬虫通常都无法聚焦于某些特定的主题数据提取。因此，为了降低人工编写成本，最好是不需要编写或少量编写解析逻辑就可以自动提取网页数据，这也就是智能爬虫的主要目标。

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