scrapy 框架
目录
scrapy爬虫框架
介绍
#通用的网络爬虫框架，相对于爬虫界的django
#scrapy执行流程
5大组件
-引擎(EGINE)：大总管，负责控制数据的流向
-调度器(SCHEDULER)：由它来决定下一个要抓取的网址是什么，去重
-下载器(DOWLOADER)：用于下载网页内容, 并将网页内
容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的
-爬虫(SPIDERS):开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求request
-项目管道(ITEM PIPLINES):在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作
2大中间件
-爬虫中间件：位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作是处理SPIDERS的输入和输出（用的很少）
-下载中间件：引擎和下载器之间，加代理，加头，集成selenium
#开发者只需要在固定位置写固定代码即可，写的最多的是spider
安装
#1 pip3 install scrapy（mac，linux）
#2 windows上（80%能成功，少部分人成功不了）
1、pip3 install wheel #安装后，便支持通过wheel文件安装软件，wheel文件官网：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs
3、pip3 install lxml
4、pip3 install pyopenssl
5、下载并安装pywin32：#pip3 install pywin32
https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/
6、下载twisted的wheel文件： http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
7、执行pip3 install 下载目录\Twisted-17.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
8、pip3 install scrapy
# 3 就有scrapy命令
-D:\Python36\Scripts\scrapy.exe 用于创建项目
scrapy创建项目、创建爬虫、运行爬虫
1 scrapy startproject 项目名
-scrapy startproject firstscrapy
2 创建爬虫
-cd 项目名
-scrapy genspider 爬虫名 爬虫地址
-scrapy genspider chouti dig.chouti.com
-一执行就会在spider文件夹下创建出一个py文件，名字叫chouti
3 运行爬虫，settings.py的ROBOTSTXT_OBEY改为False,不遵从爬虫协议，看下图
-scrapy crawl chouti # 带运行日志
-scrapy crawl chouti --nolog # 不带日志
4 支持右键执行爬虫
-在项目路径下新建一个main.py
from scrapy.cmdline import execute
execute(['scrapy','crawl','chouti','--nolog'])
目录介绍
tiktok# 项目名字
scrapy.cfg# 上线相关
tiktok# 包
__init__.py
items.py # 一个一个的类，
main.py# 自己加的，执行爬虫，启动文件
middlewares.py# 中间件（爬虫，下载中间件都写在这）
pipelines.py # 持久化相关写在这（items.py中类的对象）
settings.py # 配置文件
spiders# 所有的爬虫文件放在里面
__init__.py
baidu.py# 一个个的爬虫（以后基本上都在这写东西）
settings介绍
1 默认情况，scrapy会去遵循爬虫协议
2 修改配置文件参数，强行爬取，不遵循协议
ROBOTSTXT_OBEY = False
3 USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36' #修改自己的客户端信息
4 LOG_LEVEL='ERROR' #设置日志级别
爬取抽屉新闻
#firstscrapy\spiders\chouti.py
import scrapy
from firstscrapy.items import ChoutiItem
class ChoutiSpider(scrapy.Spider):
name = 'chouti'
allowed_domains = ['dig.chouti.com']
start_urls = ['http://dig.chouti.com/']
def parse(self, response):
div_list = response.xpath('//div[contains(@class,"link-item")]')
for div in div_list:
item = ChoutiItem() #获得item对象
title = div.css('.link-title::text').extract_first()
url = div.css('.link-title::attr(href)').extract_first()
photo_url = div.css('.image-scale::attr(src)').extract_first()
if not photo_url:
photo_url = ''
# item.title=title #必须要['key'] = val的形式
# item.url=url
# item.photo_url=photo_url
item['title'] = title
item['news_url'] = url
item['img'] = photo_url
yield item #一定要放在for里，不然只执行一次
#firstscrapy\pipelines.py
class FirstscrapyPipeline(object):
# 开始会执行,创建mysql连接
def open_spider(self, spider):
import pymysql
self.conn_mysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='123',
db='chouti',
charset='utf8')
import redis
self.i =0
self.conn_redis = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
# 结束会执行
def close_spider(self, spider):
print('写入完成')
self.conn_mysql.close()
# 持久化,写入mysql、redis库
def process_item(self, item, spider):
# mysql
cursor = self.conn_mysql.cursor()
sql = 'insert into article(title,img,news_url) values(%s,%s,%s)'
# 'insert into article (title,url,photo_url)values(%s,%s,%s) '
cursor.execute(sql, [item['title'], item['img'], item['news_url']])
print(item['title'])
self.conn_mysql.commit()
# redis
self.conn_redis.hmset(name=f'article{self.i}',
mapping={'title': item['title'], 'img': item['img'],
'news_url': item['news_url']})
self.i += 1
return item
#firstscrapy\items.py #原来item实例化的类
import scrapy
class ChoutiItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
img = scrapy.Field()
news_url = scrapy.Field()
#firstscrapy\main.py #启动文件
from scrapy.cmdline import execute
execute(['scrapy', 'crawl', 'chouti'])
#firstscrapy\settings.py配置
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY = False
LOG_LEVEL='ERROR' #打印日志的级别
scrapy数据解析（重点）
#xpath：
-response.xpath('//a[contains(@class,"link-title")]/text()').extract() # 取文本
-response.xpath('//a[contains(@class,"link-title")]/@href').extract() #取属性
#css
-response.css('.link-title::text').extract() # 取文本
-response.css('.link-title::attr(href)').extract_first() # 取属性
scrapy数据持久化储存（重点）
#1 方案一：parser函数必须返回列表套字典的形式（了解），用的少
#2 方案二：高级，pipline item存储（mysql，redis，文件）
-在Items.py中写一个类
-在spinder中导入，实例化，把数据放进去
item['title']=title
item['url']=url
item['photo_url']=photo_url
yield item
-在setting中配置（数字越小，级别越高）b'b'v
ITEM_PIPELINES = {
'firstscrapy.pipelines.ChoutiFilePipeline': 300,
}
-在pipelines.py中写ChoutiFilePipeline
-open_spider（开始的时候）
-close_spider（结束的时候）
-process_item（在这持久化）
自动给抽屉新闻点赞
from selenium import webdriver
import time
import requests
bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe')#指定浏览器驱动
bro.implicitly_wait(10)#隐士等待
bro.get('https://dig.chouti.com/')
bro.maximize_window() # 最大化窗口
login_b = bro.find_element_by_id('login_btn')
# print(login_b)
login_b.click()
username = bro.find_element_by_name('phone')
username.send_keys('18666550526')
password = bro.find_element_by_name('password')
password.send_keys('******')
button = bro.find_element_by_css_selector('button.login-btn')
button.click()
# 可能有验证码，手动操作一下
time.sleep(10)
my_cookie = bro.get_cookies() # 列表
print(my_cookie)
bro.close()
# 这个cookie不是一个字典，不能直接给requests使用，需要转一下
cookie = {}
for item in my_cookie:
cookie[item['name']] = item['value']
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36',
'Referer': 'https://dig.chouti.com/'}
# ret = requests.get('https://dig.chouti.com/',headers=headers)
# print(ret.text)
ret = requests.get('https://dig.chouti.com/top/24hr?_=1596677637670', headers=headers)
# print(ret.json())
ll = []
for item in ret.json()['data']:
ll.append(item['id'])
print(ll)
#点赞
for id in ll:
ret = requests.post(' https://dig.chouti.com/link/vote', headers=headers, cookies=cookie, data={'linkId': id})
print(ret.text)
'https://dig.chouti.com/comments/create'
'''
content: 说的号
linkId: 29829529
parentId: 0
'''
全站爬取cnblogs
#secondscarpy\spiders\cnblogs.py
import scrapy
from secondscarpy.items import CnblogsItem
from scrapy import Request
class CnblogSpider(scrapy.Spider):
name = 'cnblogs'
allowed_domains = ['cnblogs.com']
start_urls = ['https://www.cnblogs.com']
def parse(self, response):
div_list = response.css('article.post-item')
for div in div_list:
item = CnblogsItem()
title = div.xpath('.//div[1]/a/text()').extract_first()
item['title'] = title
url = div.xpath('.//div[1]/a/@href').extract_first()
item['url'] = url
desc = div.xpath('.//div[1]/p/text()').extract_first().strip()
item['desc'] = desc
# 要继续爬取详情
# callback如果不写，默认回调到parse方法
# 如果写了，响应回来的对象就会调到自己写的解析方法中
yield Request(url, callback=self.parser_detail, meta={'item': item})
# 解析出下一页的地址
next = 'https://www.cnblogs.com' + response.css('#paging_block>div a:last-child::attr(href)').extract_first()
# print(next)
yield Request(next)
def parser_detail(self, response):
content = response.css('#cnblogs_post_body').extract_first()
# print(str(content))
# item哪里来
item = response.meta.get('item')
item['content'] = content
yield item
#secondscarpy\items.py
import scrapy
class CnblogsItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
#secondscarpy\pipelines.py
import pymysql
class SecondscarpyPipeline:
def open_spider(self, spider):
# 爬虫对象
print('-------', spider.name)
#统计爬取条数
self.i = 0
self.conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password="123", database='cnblogs', port=3306,
autocommit=True)
def process_item(self, item, spider):
cursor = self.conn.cursor()
sql = 'insert into article (title,url,content,`desc`) values (%s,%s,%s,%s)'
cursor.execute(sql, [item['title'], item['url'], item['content'], item['desc']])
# self.conn.commit()
self.i += 1
print(self.i)#打印爬取条数
return item
def close_spider(self, spider):
self.conn.close()
#secondscarpy\settings.py配置下参数
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36' # 修改自己的客户端信息
LOG_LEVEL='ERROR'
ROBOTSTXT_OBEY = False
提升scrapy爬取数据的效率
- 在配置文件中settings.py进行相关的配置即可:(默认还有一套setting)
#1 增加并发：
默认scrapy开启的并发线程为32个，可以适当进行增加。在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100。
#2 降低日志级别：
在运行scrapy时，会有大量日志信息的输出，为了减少CPU的使用率。可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可。在配置文件中编写：LOG_LEVEL = ‘INFO’
# 3 禁止cookie：
如果不是真的需要cookie，则在scrapy爬取数据时可以禁止cookie从而减少CPU的使用率，提升爬取效率。在配置文件中编写：COOKIES_ENABLED = False
# 4禁止重试：
对失败的HTTP进行重新请求（重试）会减慢爬取速度，因此可以禁止重试。在配置文件中编写：RETRY_ENABLED = False
# 5 减少下载超时：
如果对一个非常慢的链接进行爬取，减少下载超时可以能让卡住的链接快速被放弃，从而提升效率。在配置文件中进行编写：DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s
scrapy下载中间件
# 1 都写在middlewares.py
# 2 爬虫中间件
# 3 下载中间件
# 4 要生效，一定要配置，配置文件
# 下载中间件内（SecondscarpyDownloaderMiddleware）
-process_request：返回不同的对象，后续处理不同（加代理...）
# 1 更换请求头
# print(type(request.headers))
# print(request.headers)
#
# from scrapy.http.headers import Headers
# request.headers['User-Agent']=''
# 2 加cookie ---cookie池
# 假设你你已经搭建好cookie 池了，
# print('00000--',request.cookies)
# request.cookies={'username':'asdfasdf'}
# 3 加代理
# print(request.meta)
# request.meta['download_timeout'] = 20
# request.meta["proxy"] = 'http://27.188.62.3:8060'
# return None
-process_response：返回不同的对象，后续处理不同
-process_exception：
def process_exception(self, request, exception, spider):
print('xxxx')
# 不允许直接改url
# request.url='https://www.baidu.com'
from scrapy import Request
request=Request(url='https://www.baidu.com',callback=spider.parser)
return request
selenium在scrapy中的使用流程
# 当前爬虫用的selenium是同一个
# 1 在爬虫中初始化webdriver对象
import scrapy
from selenium import webdriver
class CnblogSpider(scrapy.Spider):
name = 'cnblogs'
allowed_domains = ['cnblogs.com']
start_urls = ['https://www.cnblogs.com']
bro = webdriver.Chrome(executable_path='../chromedriver.exe')
def parse(self, response):
'''
这里面写selenium操作即可
:param response:
:return:
'''
print(response.status)
# 2 在中间件中使用（process_request内）
spider.bro.get('https://dig.chouti.com/') response=HtmlResponse(url='https://dig.chouti.com/',body=spider.bro.page_source.encode('utf-8'),request=request)
return response
# 3 在爬虫中关闭
def close(self, reason):
print("我结束了")
self.bro.close()
去重规则源码分析
# 去重源码分析
# from scrapy.core.scheduler import Scheduler
# Scheduler下：def enqueue_request(self, request)方法判断是否去重
if not request.dont_filter and self.df.request_seen(request):
Requests对象，RFPDupeFilter对象
# 如果要自己写一个去重类
-写一个类，继承BaseDupeFilter类
-重写def request_seen(self, request):
-在setting中配置：DUPEFILTER_CLASS = '项目名.dup.UrlFilter'
-增量爬取（100链接，150个链接）
-已经爬过的，放到某个位置（mysql，redis中：集合）
-如果用默认的，爬过的地址，放在内存中，只要项目一重启，就没了，它也不知道我爬过那个了，所以要自己重写去重方案
-你写的去重方案，占得内存空间更小
-bitmap方案
-BloomFilter布隆过滤器
from scrapy.http import Request
from scrapy.utils.request import request_fingerprint
# 这种网址是一个
requests1=Request(url='https://www.baidu.com?name=lqz&age=19')
requests2=Request(url='https://www.baidu.com?age=18&name=lqz')
ret1=request_fingerprint(requests1)
ret2=request_fingerprint(requests2)
print(ret1)
print(ret2)
# bitmap去重 一个小格表示一个连接地址 32个连接，一个比特位来存一个地址
# https://www.baidu.com?age=18&name=lqz ---》44
# https://www.baidu.com?age=19&name=lqz ---》89
# c2c73dfccf73bf175b903c82b06a31bc7831b545假设它占4个bytes，4*8=32个比特位
# 存一个地址，占32个比特位
# 10个地址，占320个比特位
#计算机计量单位
# 比特位：只能存0和1
def request_seen(self, request):
# 把request对象传入request_fingerprint得到一个值：aefasdfeasd
# 把request对象，唯一生成一个字符串
fp = self.request_fingerprint(request)
#判断fp，是否在集合中，在集合中，表示已经爬过，return True，他就不会再爬了
if fp in self.fingerprints:
return True
# 如果不在集合中，放到集合中
self.fingerprints.add(fp)
if self.file:
self.file.write(fp + os.linesep)
分布式爬虫、scrapr-redis
1 pip3 install scrapy-redis
2 原来继承Spider,现在继承RedisSpider
3 不用写statr_urls = ['https:/www.cnblogs.com/']
4 需要写redis_key = 'myspider:start_urls'
5 settings配置
# redis的连接
REDIS_HOST = 'localhost' # 主机名
REDIS_PORT = 6379 # 端口
#REDIS_PASS = 'redis@Pssw0rd' #有密码加上
# 使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis的Scheduler
# 分布式爬虫的配置
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 持久化的可以配置，也可以不配置
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 299 #可以写redis和mysql加上即可
}
#代码
#cn_redis\spiders\c_redis.py
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from cn_redis.items import CnRedisItem
from scrapy import Request
class CnblogSpider(RedisSpider):
name = 'cn_redis'
allowed_domains = ['www.cnblogs.com']
redis_key = 'myspider:start_urls'
def parse(self, response):
div_list = response.css('article.post-item')
for div in div_list:
item = CnRedisItem()
title = div.xpath('.//div[1]/a/text()').extract_first()
item['title'] = title
url = div.xpath('.//div[1]/a/@href').extract_first()
item['url'] = url
desc = div.xpath('.//div[1]/p/text()').extract_first().strip()
item['desc'] = desc
# 要继续爬取详情
# callback如果不写，默认回调到parse方法
# 如果写了，响应回来的对象就会调到自己写的解析方法中
yield Request(url, callback=self.parser_detail, meta={'item': item})
# 解析出下一页的地址
next = 'https://www.cnblogs.com' + response.css('#paging_block>div a:last-child::attr(href)').extract_first()
print(next)
yield Request(next)
def parser_detail(self, response):
content = response.css('#cnblogs_post_body').extract_first()
# item哪里来
item = response.meta.get('item')
item['content'] = content
yield item
#cn_redis\items.py
import scrapy
class CnRedisItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
#cn_redis\pipelines.py
import pymysql
class CnRedisPipeline(object):
def open_spider(self, spider):
# 爬虫对象
print('-------', spider.name)
# 统计爬取条数
self.i = 0
self.conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password="123", database='cnblogs', port=3306,
autocommit=True)
def process_item(self, item, spider):
cursor = self.conn.cursor()
sql = 'insert into article (title,url,content,`desc`) values (%s,%s,%s,%s)'
cursor.execute(sql, [item['title'], item['url'], item['content'], item['desc']])
# self.conn.commit()
self.i += 1
print('已爬取条数', self.i) # 打印爬取条数
return item
def close_spider(self, spider):
self.conn.close()
#
# redis的连接
REDIS_HOST = 'localhost' # 主机名
REDIS_PORT = 6379 # 端口
# REDIS_PASS = 'redis@Pssw0rd' #有密码加上
# 使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis的Scheduler
# 分布式爬虫的配置
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
LOG_LEVEL='ERROR' #设置日志级别
ITEM_PIPELINES = {
'cn_redis.pipelines.CnRedisPipeline': 300,
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 299 #
}
SPIDER_MIDDLEWARES = {
'cn_redis.middlewares.CnRedisSpiderMiddleware': 543,
}
ROBOTSTXT_OBEY = False
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36'
BOT_NAME = 'cn_redis'
SPIDER_MODULES = ['cn_redis.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'cn_redis.spiders'
#启动方式
local：scrapy crawl cn_redis
local2：scrapy crawl cn_redis
local2：scrapy crawl cn_redis
cmd连接redis 添加爬取地址：lpush myspider:start_urls https://www.cnblogs.com/
破解知乎登录（js逆向和解密）
client_id=c3cef7c66a1843f8b3a9e6a1e3160e20&
grant_type=password&
timestamp=1596702006088&
source=com.zhihu.web&
signature=eac4a6c461f9edf86ef33ef950c7b6aa426dbb39&
username=%2B86liuqingzheng&
password=1111111&
captcha=&
lang=en&
utm_source=&
ref_source=other_https%3A%2F%2Fwww.zhihu.com%2Fsignin%3Fnext%3D%252F"
# 破解知乎登陆
import requests #请求解析库
import base64 #base64解密加密库
from PIL import Image #图片处理库
import hmac #加密库
from hashlib import sha1 #加密库
import time
from urllib.parse import urlencode #url编码库
import execjs #python调用node.js
from http import cookiejar as cookielib
class Spider():
def __init__(self):
self.session = requests.session()
self.session.cookies = cookielib.LWPCookieJar() #使cookie可以调用save和load方法
self.login_page_url = 'https://www.zhihu.com/signin?next=%2F'
self.login_api = 'https://www.zhihu.com/api/v3/oauth/sign_in'
self.captcha_api = 'https://www.zhihu.com/api/v3/oauth/captcha?lang=en'
self.headers = {
'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.98 Safari/537.36 LBBROWSER',
}
self.captcha ='' #存验证码
self.signature = '' #存签名
# 首次请求获取cookie
def get_base_cookie(self):
self.session.get(url=self.login_page_url, headers=self.headers)
def deal_captcha(self):
r = self.session.get(url=self.captcha_api, headers=self.headers)
r = r.json()
if r.get('show_captcha'):
while True:
r = self.session.put(url=self.captcha_api, headers=self.headers)
img_base64 = r.json().get('img_base64')
with open('captcha.png', 'wb') as f:
f.write(base64.b64decode(img_base64))
captcha_img = Image.open('captcha.png')
captcha_img.show()
self.captcha = input('输入验证码:')
r = self.session.post(url=self.captcha_api, data={'input_text': self.captcha},
headers=self.headers)
if r.json().get('success'):
break
def get_signature(self):
# 生成加密签名
a = hmac.new(b'd1b964811afb40118a12068ff74a12f4', digestmod=sha1)
a.update(b'password')
a.update(b'c3cef7c66a1843f8b3a9e6a1e3160e20')
a.update(b'com.zhihu.web')
a.update(str(int(time.time() * 1000)).encode('utf-8'))
self.signature = a.hexdigest()
def post_login_data(self):
data = {
'client_id': 'c3cef7c66a1843f8b3a9e6a1e3160e20',
'grant_type': 'password',
'timestamp': str(int(time.time() * 1000)),
'source': 'com.zhihu.web',
'signature': self.signature,
'username': '+8618953675221',
'password': '',
'captcha': self.captcha,
'lang': 'en',
'utm_source': '',
'ref_source': 'other_https://www.zhihu.com/signin?next=%2F',
}
headers = {
'x-zse-83': '3_2.0',
'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.98 Safari/537.36 LBBROWSER',
}
data = urlencode(data)
with open('zhih.js', 'rt', encoding='utf-8') as f:
js = execjs.compile(f.read(), cwd='node_modules')
data = js.call('b', data)
r = self.session.post(url=self.login_api, headers=headers, data=data)
print(r.text)
if r.status_code == 201:
self.session.cookies.save('mycookie')
print('登录成功')
else:
print('登录失败')
def login(self):
self.get_base_cookie()
self.deal_captcha()
self.get_signature()
self.post_login_data()
if __name__ == '__main__':
zhihu_spider = Spider()
zhihu_spider.login()
爬虫的反扒措施
1 user-agent
2 referer
3 cookie（cookie池，先访问一次）
4 频率限制（代理池，延迟）
5 js加密（扣出来，exjs模块指向）
6 css加密
7 验证码（打码平台），半手动
8 图片懒加载
布隆过滤器
from scrapy.dupefilters import BaseDupeFilter
class UrlFilter(BaseDupeFilter):
def __init__(self):
self.bloom = ScalableBloomFilter(initial_capacity=100, error_rate=0.001, mode=ScalableBloomFilter.LARGE_SET_GROWTH)
def request_seen(self, request):
if request.url in self.bloom:
return True
self.bloom.add(request.url)
