爬虫是什么呢，简单而片面的说，爬虫就是由计算机自动与服务器交互获取数据的工具。爬虫的最基本就是get一个网页的源代码数据，如果更深入一些，就会出现和网页进行POST交互，获取服务器接收POST请求后返回的数据。一句话，爬虫用来自动获取源数据，至于更多的数据处理等等是后续的工作，这篇文章主要想谈谈爬虫获取数据的这一部分。爬虫请注意网站的Robot.txt文件，不要让爬虫违法，也不要让爬虫对网站造成伤害。

　　反爬及反反爬概念的不恰当举例

　　基于很多原因(如服务器资源，保护数据等)，很多网站是限制了爬虫效果的。

　　考虑一下，由人来充当爬虫的角色，我们怎么获取网页源代码?最常用的当然是右键源代码。

　　网站屏蔽了右键，怎么办?

　　拿出我们做爬虫中最有用的东西 F12(欢迎讨论)

　　同时按下F12就可以打开了(滑稽)

　　源代码出来了!!

　　在把人当作爬虫的情况下，屏蔽右键就是反爬取策略，F12就是反反爬取的方式。

　　讲讲正式的反爬取策略

　　事实上，在写爬虫的过程中一定出现过没有返回数据的情况，这种时候也许是服务器限制了UA头(user-agent)，这就是一种很基本的反爬取，只要发送请求的时候加上UA头就可以了…是不是很简单?

　　其实一股脑把需要不需要的Request Headers都加上也是一个简单粗暴的办法……

　　有没有发现网站的验证码也是一个反爬取策略呢?为了让网站的用户能是真人，验证码真是做了很大的贡献。随验证码而来的，验证码识别出现了。

　　说到这，不知道是先出现了验证码识别还是图片识别呢?

　　简单的验证码现在识别起来是非常简单的，网上有太多教程，包括稍微进阶一下的去噪，二值，分割，重组等概念。可是现在网站人机识别已经越发的恐怖了起来，比如这种：

　　简单讲述一下去噪二值的概念

　　将一个验证码

变成

就是二值，也就是将图片本身变成只有两个色调，例子很简单，通过python PIL库里的

　　Image.convert("1")

　　就能实现，但如果图片变得更为复杂，还是要多思考一下，比如

如果直接用简单方式的话 就会变成

思考一些这种验证码应该怎么识别?这种时候 去噪 就派上了用处，根据验证码本身的特征，可以计算验证码的底色和字体之外的RGB值等，将这些值变成一个颜色，将字体留出。示例代码如下，换色即可

　　for x in range(0,image.size[0]):

　　for y in range(0,image.size[1]):

　　# print arr2[x][y]

　　if arr[x][y].tolist()==底色:

　　arr[x][y]=0

　　elif arr[x][y].tolist()[0] in range(200,256) and arr[x][y].tolist()[1] in range(200,256) and arr[x][y].tolist()[2] in range(200,256):

　　arr[x][y]=0

　　elif arr[x][y].tolist()==[0,0,0]:

　　arr[x][y]=0

　　else:

　　arr[x][y]=255

　　arr是由numpy得到的,根据图片RGB值得出的矩阵,读者可以自己尝试完善代码，亲自实验一下。

　　细致的处理之后图片可以变成

识别率还是很高的。

　　在验证码的发展中，还算清晰的数字字母，简单的加减乘除，网上有轮子可以用，有些难的数字字母汉字，也可以自己造轮子(比如上面)，但更多的东西，已经足够写一个人工智能了……(有一种工作就是识别验证码…)

　　再加一个小提示：有的网站PC端有验证码，而手机端没有…

　　下一个话题!

　　反爬取策略中比较常见的还有一种封IP的策略，通常是短时间内过多的访问就会被封禁，这个很简单，限制访问频率或添加IP代理池就OK了,当然，分布式也可以…

　　IP代理池->左转Google右转baidu，有很多代理网站，虽然免费中能用的不多 但毕竟可以。