一、爬蟲的發展歷史
網絡爬蟲源於上個世紀90年代的Google等搜索引擎，爬蟲用於抓取互聯網上的Web頁面，再由搜索引擎進行索引和存儲，從而爲我們提供檢索服務。網絡爬蟲位於搜索引擎的後臺，並未直接與用戶接觸，屬於幕後技術，因此在較長的時間內並未被廣大開發人員所關注。
現代意義上的搜索引擎的祖先，是1990年由蒙特利爾大學學生Alan Emtage發明的Archie。雖然當時World Wide Web還未出現，但網絡中文件傳輸還是相當頻繁的，而且由於大量的文件散佈在各個分散的FTP主機中，查詢起來非常不便，因此AlanArchie工作原理與現在的搜索引擎已經很接近，它依靠腳本程序自動搜索網上的文件，然後對有關信息進行索引，供使用者以一定的表達式查詢。由於Archie深受用戶歡迎，受其啓發，美國內華達System Computing Services大學於1993年開發了另一個與之非常相似的搜索工具，不過此時的搜索工具除了索引文件外，也已經能檢索網頁了。
由於專門用於檢索信息的“機器人”程序象蜘蛛一樣在網絡間爬來爬去，因此，搜索引擎的“機器人”程序就被稱爲“蜘蛛”程序。世界上第一個用於監測互聯網發展規模的“機器人”程序是Matthew Gray開發的World wide Web Wanderer。剛開始它只用來統計互聯網上的服務器數量，後來則發展爲能夠檢索網站域名。這可能也就是網絡爬蟲這個概念的最早來歷了吧。
1994年7月，Michael Mauldin將John Leavitt的蜘蛛程序接入到其索引程序中，創建了當時著名的搜索引擎Lycos。這應該也算是第一個搜索引擎了。其後無數的搜索引擎促使了爬蟲越寫越複雜，並逐漸向多策略、負載均衡及大規模增量抓取等方向發展。爬蟲的工作成果是的搜索引擎能夠漸叟幾乎全部的萬維網頁，甚至被刪除的網頁也可以通過”網頁快照“的功能訪問。
發展到現今，各大網站、搜索引擎都有了自己的網絡資源採集程序，並進一步發展出”雲採集“的概念。爬蟲是一個實踐性很強的技術活，來看谷歌趨勢中從2004年以來對爬蟲技術的關注度變化，分別是中國、美國及全球趨勢：
中國在2014年前對爬蟲基本沒啥關注，隨着Python的火熱，2014年上升趨勢非常明顯。
美國不愧是互聯網的發源地，可以看出來，對爬蟲的關注度一直都不錯。
全球就不說了，一直挺熱，有點看不懂了。。。
二、爬蟲禮儀
正如愛德華等人所說的：“用於檢索的帶寬不是無限的，也不是免費的；所以，如果引入衡量爬蟲抓取質量或者新鮮度的有效指標的話，不但伸縮性，連有效性都將變得十分必要”（愛德華等人，2001年）。一個爬蟲就必須小心的選擇下一步要訪問什麼頁面。網頁爬蟲的行爲通常是四種策略組合的結果。
- 選擇策略，決定所要下載的頁面；
- 重新訪問策略，決定什麼時候檢查頁面的更新變化；
- 平衡禮貌策略，指出怎樣避免站點超載；
- 並行策略，指出怎麼協同達到分佈式抓取的效果。
有一些人認爲網絡爬蟲是一個不太優雅的行業，這種看法是錯誤的。只是被一些低質量個人、小型爬蟲把整個爬蟲環境給破壞了，具體表現在下面幾個方面：
- 不遵守Robots協議，連接一個Web服務器之後不檢測虛擬根目錄下是否有Robots.txt文件，也不管文件裏面關於頁面訪問控制列表的規定。大家知道這個協議是一個行業協議，忽視這個協議也就意味着行業沒有了規範。
- 爬行策略沒有優化，一般開源系統實現了寬度優先或深度優先的策略，但是並沒有對Web頁面的具體特徵做優化，比如Portal類型頁面超鏈接數量非常多，這些鏈接如果直接進入爬行任務，就很容易對Web服務器造成拒絕服務攻擊。
- 3多線程、分佈式的架構，這個看似好的技術，對於網絡爬蟲來說只是一廂情願。客戶端架構設計得再好，爬行策略、增量模式等等沒有做好，就等於製造了很多小爬蟲在服務器上打羣架。因此，這種情況最終導致兩敗俱傷的結局，對Web服務器和爬蟲都不好。
由於互聯網Web的開放性和匿名性，使得此類爬蟲的行爲就像一些逛商場的人，他們不買東西、不看廣告、只顧抄價格拍照。也像那些迷失在城市交通路上的車子，不斷地重複走着某些路線，不知道怎麼才能到達目的地。最終，必然導致雙方（顧客-商場管理員，司機-交管員）進入明爭暗鬥，並惡化了整個行業。
前段時間臭名昭著的今日頭條爬蟲癱瘓小網站事件，可以看出資本的不擇手段。
三、爬蟲與反爬蟲之間的戰爭
爬蟲目的是自動化的從目標網頁獲取數據，但是這個行爲會對目標站點造成一定壓力，對方出於對站點性能或數據的保護，一般都會有反爬手段。所以在開發爬蟲過程中需要考慮反反爬。
爬蟲開發過程中常見分佈式（代理IP）、異步數據解析（內置瀏覽器內核）、光學圖片識別、模擬驗證（模擬請求Header、User-Agent、Token）等手段。網絡爬蟲會爲Web服務器帶來巨大的資源開銷，當我們編寫的爬蟲數據不能給我們帶來價值時，我們應停止沒必要的網絡請求來給互聯網減少干擾。
站點反爬一般會考慮後臺對訪問進行統計，對單個IP，Session、單種User-Agent訪問超過閾值或 Referer缺失的請求進行封鎖，Robots協議，異步數據加載，頁面動態化，請求驗證攔截等。高端的反反爬包括混淆、不穩定代碼、給假數據（投毒）、行爲分析、假鏈陷阱、字符轉圖片等。一般反爬蟲策略多數用在比較低級的爬蟲上，這類爬蟲多爲簡單粗暴的不顧服務器壓力不停訪問，再一種爲失控的或被人遺忘的爬蟲，這類爬蟲一般需要在第一時間封鎖掉。
鑑於爬蟲爬取的數據爲目標網站發佈於互聯網的公開數據，所以理論上是不可能完全阻止掉爬蟲的。站點能做的只是增加爬蟲的爬取難度，讓爬蟲的開發成本增高從而知難而退。越是高級的爬蟲，越難被封鎖，相應高級爬蟲的開發成本也越高。在對高級爬蟲進行封鎖時，如果成本高到一定程度，並且爬蟲不會給自己帶來大的性能壓力和數據威脅時，這時就無需繼續提升成本和爬蟲對抗了。目前大多熱門站點在與爬蟲的博弈中，多維持着一個爬蟲與反爬蟲的平衡，畢竟雙方都是爲了在商業市場中獲取利益，而不是不計成本的幹掉對方。
甚至有很多時候，兩個公司的員工，工作時間爲了爬蟲和反爬鬥得你死我活，下班後卻一起宵夜，一起探討爬蟲技術。也算是相親相愛一家人了。有這樣一張圖，非常有意思，可以看看：
當然，隨着維權意識的提升，爬蟲入刑的案例也非常多，可以看我前面給大家整理的文章《要過年了，中國爬蟲違法違規案例彙總！不要被錢財矇蔽你的雙眼》 。
四、爬蟲的未來
51信用卡被查，更是將暴力催收背後非法使用爬蟲技術爬取個人隱私數據的醜行，暴露在陽光之下。
一時間，“爬蟲”成爲衆矢之的，一些公司緊急下架了爬蟲相關的招聘信息，給大數據風控、人工智能從業者帶來些許恐慌，頭髮又多落了幾根。
傳統網絡爬蟲最大的應用場景是搜索引擎，普通的企業更多是做網站或應用。後來隨着網絡數據分析的需要，以及互聯網上的輿情事件層出不窮，針對網絡爬蟲有了大量的需求，採集的對象主要是些新聞資訊。
近些年，由於大數據處理和數據挖掘技術的發展，數據資產價值的概念深入人心，爬蟲技術得到更加廣泛和深入的發展，採集對象也更豐富，高性能、併發式的技術指標也更高。
圍繞網絡爬蟲合法性的討論仍然存在，情況也比較複雜。目前的趨勢下，許多法律問題還處於模糊地帶，往往取決於具體的案例影響。然而，可以肯定的是，只要有互聯網，就會有網絡爬蟲。只有網絡爬蟲讓體量巨大的互聯網變得可以搜索，使爆炸式增長的互聯網變得更加容易訪問和獲取，在可預見的未來，互聯網爬蟲技術將繼續得到發展。
互聯網作爲人類歷史最大的知識倉庫，是非結構化或非標準化的。互聯網上聚集了大量的文本、圖片、多媒體等數據，內容雖然非常有價值，但是知識提取的難度仍然非常巨大。語義互聯網、知識共享等概念越來越普及，真正語義上的互聯網將是網絡爬蟲的目標。此外，物聯網技術的發展，將是互聯網的升級形式，也將是爬蟲技術未來發展的方向。
以網友的留言結束今天的話題好了：
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