网络爬虫
网络爬虫的定义
爬虫又称为网络蜘蛛、网页追逐者。是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或脚本
同时还有很多种说法,但我个人认为最通俗的理解就是，模拟用户访问的程序或脚本。
网络爬虫实现的核心步骤
无论多么复杂的爬虫都离不开以下核心的四步，当然极少数特例除外。
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确定数据URL
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发送请求,获取响应
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解析响应，获取数据
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数据持久化
网络爬虫优化
无论是何种方向，我们都希望以更少的代价获取更大的收益，相信优化这一个话题一直是大家所探讨的。
决定网络爬虫性能的指标有很多，在不考虑特殊情况及阀值情况下
网络请求更快，解析效率更快，数据持久化更快等，那么爬虫会更快，这个是必然的
那么网络爬虫该如何优化，且听我从以下几个方面进行分析。
- 分布式爬虫：更多的worker
- 减少重复或无效的网络请求、减少或分割繁琐的请求流程
- 网络优化
- 解析优化
- 数据持久化
爬虫优化第一式-分布式爬虫
在网络爬虫的世界中，我们爬虫工程师开发的爬虫一般都是聚焦爬虫，而一个网站的数据量假设是个常量。那么爬虫的任务量也是个定值。那么更多的爬虫，一定是比单机单任务爬虫更快的。
一般来说我们接触网站的数据增长量，还没有达到那种成几何倍数增长的情况。在这里只为论述大多情况下。特殊情况下例外
分布式爬虫概念，在此便不再过多赘述，感兴趣的朋友可以自行搜索。
实现分布式爬虫的核心理念就是任务共有化统一调度。在这里爬虫领域，我们可以简单的理解为URL或URN的管理。只要管理好了URL或URN，分布式爬虫相信你实现起来也并不困难。分布式爬虫基础架构图如下所示
分布式爬虫优化之一，氪金：
只要机器够多，配置够高，集群够强大。那么日入过亿so easy。
分布式爬虫优化之二：部署优化
在以上的基础上，对于资源利用并不能够达到一个很完美的情况。如果有上百台机器，一个一个去启动爬虫没开完，爬虫工程师们就累死在了半路上。
部署优化之一:单机批量运行
在一台机器机器中是允许开启多个爬虫！！！
使用shell脚本，进行批量运行。
使用subprocess，进行批量运行。
部署优化之二：虚拟容器
在以上的基础上，我还建议你使用 docker，Kubernetes进行多机器分布式爬虫的部署。只需要短短几个命令即可部署到服务器。
这样就可以实现快捷部署
爬虫优化第二式：爬取策略
减少重复或无效的网络请求、减少或分割繁琐的请求流程。
首先我们来看个较经典的页面结构图，大部分页面都是一种B*树 或者图的数据结构。
网页结构的不同采用不同遍历方式也不同，采用先深度后广度将是最快的“路径”。
如果detail可以一直获取到下一页
直接从起始页到最后一页。时间复杂度为O(N),N为总页数
如果只能列表页才能获取详情页
翻页获取下一页，可从先遍历List页后遍历获取详情页。时间复杂度为O(MN), M为列表页数，N为详情页数
如果是图，建议转化为树形结构进行考虑
小技巧：
如何制定抓取策略？
建议自底向上的方式，先考虑详情页是否可以直达，后考虑列表页从而间接获取详情页
进阶
如果是分布式爬虫，那么我们可以使用生产者-消费者模型的概念。ListCrwaler获取详情url，存入URL-Pool中
如下图所示
存入到URL-pool中建议使用Set进行URL去重。当URL过大的时候我们可以剔除公共部分，仅保存Id。
若数据量极大，可使用BloomFilter算法
爬虫优化第三式: 请求优化
异常处理之超时
当连接超过某个阀值，可判定此次请求失败。个人偏爱timeout 为60s
提高并发量
合适的并发量可以将资源使用到极致，合适的并发量可以从按照实际情况调。
爬虫优化第四式：网络优化
网络IO
网络带宽
DNS解析
域名系统（英文：Domain Name S
ystem，缩写：DNS）是互联网的一项服务。它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便地访问网页。
简易的访问步骤到获取到呈现页面
当大规模抓取每次都要做DNS解析时，浪费的时间是非常大的。所以如果能在本地做DNS缓存，每次系统都读本地DNS的话，这个时间消耗大大降低。
实现DNS缓存的常见几种方法
最简单的方法就是直接修改/etc/hosts文件，在文件里直接添加IP和域名，例如这样
第二种方式：使用DNS缓存工具，例如DNSmasq
爬虫优化第五式：解析优化
智能解析算法
爬虫优化第六式：数据持久化优化
一次插入多条
异步插入多条
MQ
爬虫优化第七式：多数据源
单一的数据源难免由于并发量过大，给目标网站造成DDos攻击。
总结
分别从分布式爬虫，抓取策略、请求优化、网络优化、解析优化、与多数据源方面进行考虑。希望对你能够有所启发
最后在开启超大规模的爬虫建议计算对方的带宽压力，不要抓取太过分了。抓取归抓取，但不要影响对方网站正常运营。