爬虫策略
爬取策略是网络爬虫在执行网页抓取任务时所遵循的规则或策略。这些策略决定了爬虫如何从一个页面转到另一个页面，什么时间进行抓取，以及应该抓取哪些内容。以下是几种常见的爬取策略：
深度优先搜索（DFS）
在这种策略下，爬虫会尽可能深入地遍历一个网站。也就是说，它会从一个页面开始，然后跟踪该页面上的第一个链接，然后继续跟踪找到页面上的第一个链接，如此往复。
广度优先搜索（BFS）
在广度优先搜索策略下，爬虫会首先访问初始页面上的所有链接，然后再转向这些链接的页面，依此类推。
PageRank
这种策略模仿了谷歌的搜索算法。它不仅考虑页面间的链接，还考虑页面的“重要性”。这通常需要预先计算或者实时更新。
反向链接策略
这种策略会查找指向特定页面的所有链接，以确定这个页面的价值或相关性。
随机遍历
这种策略不按照任何特定顺序遍历链接，而是随机选择下一个要访问的页面。
按需爬取
这是一种更为复杂的策略，通常基于用户需求或预先设定的条件来抓取数据。
遵守Robots协议
大多数网站都有一个 robots.txt 文件，该文件描述了哪些页面可以抓取，哪些不可以。遵循这些规则是良好网络公民的标志。
延迟和时间策略
避免在短时间内发送大量的请求，以免给网站服务器造成负担。
重试策略
如果某个页面暂时无法访问，应该设置一个重试策略。
数据去重
在多次爬取和更新过程中，需要有策略去除重复的数据。
用户代理和头信息
合理设置用户代理和请求头，以模拟不同的浏览器和设备，有时这也是为了遵守网站的使用政策。
失败恢复
保存爬虫的状态，以便在出现问题时可以从断点恢复。
IP轮换和代理
为了避免被封锁，一些爬虫会使用多个IP地址或代理服务器。
每种策略都有其优缺点，通常最好的做法是结合多种策略，以适应不同的爬取需求和场景。
反爬虫策略
反爬虫策略是一组用于防止或限制自动化网络爬虫（或称为网络蜘蛛、抓取器）访问网站内容的技术和方法。由于爬虫可能导致服务器压力增加、消耗带宽或滥用获取的数据，因此许多网站都会使用一定的反爬虫策略。
下面是一些常见的反爬虫策略：
Robots.txt 文件
通过在网站根目录下放置一个 robots.txt 文件，网站所有者可以指明哪些页面或路径是禁止爬取的。
用户代理（User-Agent）检测
服务器会检查请求的用户代理字段，如果判断为爬虫或非常规浏览器，可能会拒绝访问。
IP地址限制
当从同一个IP地址来的请求量异常高时，服务器可能会限制或封禁该IP地址。
速率限制
限制单个用户（通常通过IP地址或会话标识符）在特定时间内的请求次数。
验证码
在多次连续请求后，或在触发某种模式后，要求用户输入验证码。
JavaScript挑战
一些网站使用JavaScript生成页面内容或执行某种计算，然后将结果用于验证。这样做的目的是因为大多数基础爬虫不执行JavaScript。
AJAX数据加载
数据并不直接嵌入在HTML页面中，而是通过JavaScript异步加载。这增加了爬虫获取数据的复杂性。
Cookie 和 Session 检查
检查请求是否携带了有效的Cookie和Session信息，如果没有，可能会被视为非法访问。
Honey Pot
设置一些对正常用户不可见，但对爬虫可见的“陷阱”链接。如果访问了这些链接，则很可能是爬虫。
动态改变网页结构
不定期地改变网页的HTML结构和CSS选择器，这样基于旧结构编写的爬虫程序将无法正常工作。
HTTP Header 检查
除了检查用户代理外，还可以检查其它HTTP头信息，如Referer、Origin等，来确定请求是否合法。
时间戳检查
验证请求之间的时间间隔，如果过于快速，可能是自动化操作。
Web Application Firewalls (WAF)
使用Web应用防火墙来识别并阻止爬虫或恶意请求。
请注意，过度使用反爬虫措施可能会影响网站的用户体验。因此，在实施这些措施时应当权衡各方面的因素。同时，也应注意法律和伦理问题，确保这些措施不违反相关法律规定。
反反爬爬虫策略
反反爬策略是一种用于应对反爬虫机制的手段。这通常涉及模仿人类用户行为、使用更复杂的请求头、设置合适的延迟、使用代理等。然而，值得注意的是，在不具备明确许可的情况下对一个网站使用这些手段可能是违法的，或者至少是不道德的。因此，在应用这些策略之前，一定要仔细阅读并理解目标网站的服务条款。
以下是一些常用的反反爬策略：
修改用户代理（User-Agent）
使用不同的用户代理字符串以模仿不同的浏览器和设备。
IP代理和轮换
使用多个IP地址或代理服务以规避IP限制。
请求头定制
模仿常规浏览器行为，如设置合适的Referer、Accept-Language等HTTP头信息。
遵守Robots.txt
虽然这并不是一种反反爬策略，但遵守网站的 robots.txt 文件是合法和道德爬取的基础。
动态延时
设置动态的请求间隔时间，尽量模仿人类行为，避免触发速率限制。
模拟登录和保持会话
对于需要登录才能访问的网站，模拟登录过程并保持会话。
JavaScript执行
使用如Selenium、Puppeteer等工具来执行JavaScript，以获取动态加载的内容。
分布式爬虫
使用多台机器或多个云服务进行爬取，以分散单一点的请求压力。
分析和适应
有些网站会定期更改其HTML结构或JavaScript代码，以阻断爬虫。持续监控并适应这些变化是很重要的。
验证码处理
使用图像识别或其他机器学习算法来自动解决验证码。
数据指纹和哈希避免
有时服务器通过检测请求参数或页面交互行为的模式来识别爬虫。在这种情况下，可以尝试通过随机化这些信息来避免被检测。
使用第三方API或数据源
有时候，网站或服务提供了API，或者有第三方服务提供了相同或类似的数据，合法使用这些API通常比爬取网页更为可靠和高效。
Web应用防火墙（WAF）绕过
识别并绕过Web应用防火墙的特定规则，这通常涉及对请求头、参数或路径的细微调整。
请再次注意，这些策略可能触及法律问题，因此在应用之前务必进行适当的法律咨询。