网络爬虫技术规范概述

网络爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上抓取数据。技术规范包括合法性、效率、可扩展性和数据质量四个方面。合法性确保爬虫遵守目标网站的Robots协议和法律法规；效率涉及请求频率、并发控制和资源占用；可扩展性指分布式架构和任务调度能力；数据质量要求抓取结果准确且结构化。

核心规范要求

Robots协议是爬虫必须遵守的规则，通过解析目标网站的robots.txt文件获取爬取权限。请求频率需模拟人类操作，避免对服务器造成压力，通常通过设置延迟（如1-2秒/请求）和动态代理IP池实现。并发控制依赖线程池或协程技术，单机建议并发数不超过50。

数据去重采用布隆过滤器或哈希指纹，存储选择分布式数据库如HBase或MongoDB。反爬策略应对包括User-Agent轮换、验证码识别（OCR或第三方打码平台）及动态渲染（Selenium/Puppeteer）。

技术实现示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}
proxy = {'http': 'http://10.10.1.10:3128'}

def crawl(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=5)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 数据提取逻辑
        time.sleep(1)  # 延迟控制
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

分布式爬虫架构

采用Scrapy-Redis框架实现分布式调度，主节点分配任务，从节点执行抓取。消息队列（如RabbitMQ/Kafka）用于任务分发，Redis存储去重指纹。容器化部署通过Docker+Kubernetes管理集群资源，监控使用Prometheus+Grafana。

数据存储与清洗

原始数据存储为JSON或Parquet格式，清洗使用Pandas或PySpark处理缺失值、去噪和标准化。增量爬取依赖时间戳或版本号标记，确保数据更新效率。结构化输出支持API接口或数据库直连，便于下游分析。

合规与伦理考量

明确数据用途并遵守GDPR等隐私法规，禁止抓取个人敏感信息。商业场景需获得目标网站授权，开源项目注明数据来源。日志记录完整操作轨迹，便于审计和问题追溯。

典型应用场景

搜索引擎索引构建需全网爬取，侧重广度优先策略。电商价格监控针对特定SKU，要求高实时性和精准匹配。舆情分析依赖文本抓取和情感分析，需处理动态内容如AJAX加载。学术研究数据采集注重长期稳定性，可设置低频率周期性任务。

通过上述规范和技术方案，可构建高效、稳定且合规的网络爬虫系统。