阅读本文后，您将了解：
- 什么是爬取机器人。
- 它与传统的爬取脚本有何不同。
- 构建此类机器人的挑战以及如何克服这些挑战。
让我们马上开始吧！
爬取机器人：定义
爬取机器人，也称为网络爬取机器人，是一种用于从网络中收集数据的自动化软件程序。它可以自主地在互联网上运行并执行重复性的任务，就像其他类型的机器人一样。在这种情况下，它的任务是网络爬取，即从网页中自动提取数据。
因此，这些机器人会浏览一个或多个网站的网页，检索特定信息，如文本、图像、链接或任何其他相关内容。为了实现目标，它们通常会模仿人类的浏览和交互行为，但系统化且速度更快。
爬取机器人常用于各种应用，包括市场研究、价格追踪、SEO监控、内容聚合等。像所有机器人一样，它们的使用可能会引发伦理问题。因此，遵守网站的使用条款和robots.txt文件以避免影响其他用户的体验是至关重要的。请参阅我们的网络爬取robots.txt文件指南了解更多信息。
尽管“机器人”一词可能带有负面含义，但需要记住并非所有机器人都是坏的。例如，如果没有自动扫描网络以发现新页面的爬虫机器人，搜索引擎将无法存在。
爬取机器人与爬取脚本
现在，您可能会问，“爬取机器人和爬取脚本有什么区别？”毕竟，它们都是旨在从网站提取数据的自动化软件。
好吧，两者之间的区别细微但明确。让我们深入探讨脚本与机器人的爬取对比。
用户交互
爬取脚本通常执行以下操作：
- 下载目标页面的HTML文档。
- 将其传递给HTML解析器并从中检索数据。
- 将爬取的数据导出为可读格式，如CSV或JSON。
正如您所看到的，在这些步骤中，软件实际上并未与网页进行交互。因此，爬取脚本通常不会与页面交互。
相反，爬取机器人通常依赖于浏览器自动化工具如Selenium、Playwright或Puppeteer，并使用它们来：
- 在受控浏览器中连接到目标网站。
- 在程序上与其元素交互时从页面中提取数据。
- 将收集的数据导出为更好的格式或存储在数据库中。
在这里，很明显网络爬取自动化机器人正在与网站进行交互，模拟人类用户的行为。尽管并非所有的网络爬取机器人都使用浏览器自动化工具，但大多数这样做是为了让目标网站认为它们是人类用户。
网络爬行
爬取脚本通常仅针对单个页面或选定数量的页面，而爬取机器人则通常能够发现并访问新页面。这种操作称为网络爬行。如果您不熟悉，可以阅读我们的网络爬行与网络爬取指南。
换句话说，机器人可以自主地遍历网站，跟随链接并找到最初指定页面之外的新页面。这种动态行为使爬取机器人能够收集整个网站甚至多个网站的广泛数据。
执行逻辑
要运行爬取脚本，您可以在计算机上通过命令行启动它。脚本收集目标数据，将其存储为所需格式，然后结束执行。就这么简单。
相比之下，爬取机器人更为复杂。它们是无人值守的进程——通常部署在云端——可以在无需人工干预的情况下自动启动。首次启动后，它们会系统地浏览网站，通过逐页访问实现其目标。完成后，它们会保持空闲状态，等待进一步指示以开始新一轮运行。这可能在特定日期或时间定期发生，也可能由某些事件（如API调用）触发。
构建网络爬取自动化机器人的技术
构建网络爬取机器人的技术栈取决于目标网站的性质。对于动态内容或高度互动的网站，必须使用网络自动化工具。这使您能够以编程方式指示浏览器模拟人类在页面上的操作。
对于静态内容网站，您需要：
- HTTP客户端：与目标服务器通信并获取与目标页面相关的HTML文档。
- HTML解析器：将HTML内容转换为结构化树，以便进行网络爬取和网络爬行。
检索到所需数据后，您需要将其导出为可读格式或存储在数据库中。建议使用库将收集的数据转换为JSON或CSV格式并保存到文件中。如果您想将数据存储在数据库中，请选择数据库驱动程序连接到数据库服务器并执行查询，或者使用ORM技术简化数据库交互。
最后，集成调度库，使网络爬取自动化机器人任务能够自主且定期运行。
用JavaScript构建这种机器人的技术栈示例可能是：
- puppeteer作为网络自动化工具库。
- sequelize作为ORM模块，将爬取的数据存储在数据库中。
- node-schedule用于以类似cron的语法调度Node.js爬取任务。
在我们的Node.js网络爬取指南中了解更多信息。
网络爬取机器人的挑战
公司知道他们的数据有多么宝贵，即使它们在网站上是公开可用的。此外，他们希望保护其服务的用户体验免受机器人的影响。因此，越来越多的网站实施反机器人措施，能够阻止大多数自动化软件。
相比基本的爬取脚本，网络爬取机器人要面对更多挑战才能成功。由于它可以访问许多页面，并且旨在看起来像人类用户，您必须考虑：
- 速率限制：对同一IP地址在特定时间段内可发出请求数量的限制。这防止服务器因请求泛滥而过载。为了避免因这些限制被阻止，机器人需要限制其请求或使用旋转代理。
- CAPTCHA：在特定交互后（例如提交表单前）向用户展示的挑战。它们旨在对人类易于解决，但对计算机却不易。网站使用CAPTCHA区分人类和机器人。
- 指纹识别：收集和分析用户行为数据，以确定访问者是人类还是机器人。鉴于机器学习和人工智能的进步，这些技术现在比以往更有效。例如，它们可以通过观察是否模拟了真实用户通常遵循的浏览模式来识别机器人。
- JavaScript挑战：动态注入页面的脚本，真实的浏览器可以悄悄执行，以证明请求来自真实浏览器。
- 蜜罐：诸如不可见链接或输入字段的陷阱，对用户不可见，但可能会欺骗机器人。一旦您的机器人与这些元素之一交互，它就会被标记为自动化软件并被阻止。为了避开它们，必须仅与可见元素交互，并对过于完美的情况保持警惕。
构建一个能够有效收集网络数据并避免这些障碍的机器人本身就是一个挑战。这个问题有解决办法吗？当然有。您只需要合适的工具！
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结论
在本指南中，您了解了什么是网络爬取机器人，构建一个所需的技术，如何使用它们以及此类解决方案需要面对的挑战。特别是，您理解了脚本和机器人在从网络中检索数据时的区别。
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