爬蟲人，爬蟲魂！爬蟲路上莫亂行
爬蟲門檻不高，高就高在往后余生的每一次實操都隨時會讓你崩潰
在這個大資料智能時代，資料就是金錢！所以越來越多的企業都很重視資料，然后通過爬蟲技術等手段獲取一些公開資料，為公司業務及專案進行賦能
在原始資本積累的初期，使用一些低級手段這個都是很正常滴嘛
??乞叉叉相信大家都略知一二，它匯聚了目前國內市場中多個產業鏈，近萬個行業領域，它的資料逼近億級且資料的價值也是很高的！
但是叉叉它是如何擁有這么多資料的呢？我也是很好奇
后來經過搜索資料總結發現叉叉早期的主要資料源都來自于原始資本積累手段之一的爬蟲功法
通過爬蟲采集資料進行清洗并入叉叉庫，最后通過一定的分析及演算法處理，再面向市場跟用戶開放，提供叉叉搜索
我掐指一算叉叉目前估值怕是要快接近10個小目標了吧
無爬蟲不兄弟，是兄弟你就來爬我！看到叉叉都已經達到了這么多個小目標了，市場上成百上千的原始資本都再一次將低級手段指向了叉叉
這話不得不又講回來哈！叉叉現在是吃飽了，這下面兄弟們一個二個都還餓著肚子呢！上次還有個讀者跟我留言說叉叉的一些反爬蟲策略著實有點讓人難受～
說到這里可能很多朋友覺得是不是自己搞個爬蟲就能成就一家公司了？原始積累資本的萌芽已開始萌生啦？
Too Young Too Naive
爬蟲人大家都知道，早些年搞一個模擬瀏覽器那都會被幫會的兄弟親切的尊稱一聲長老！但是現在時過境遷、物是人已非了
現在這爬蟲工程師堪稱全能，回到這個問題：如何實作千萬級資料的采集？
千萬級資料的采集首先看我們的目標是誰？如果是叉叉這種小目標的話還是存在一些難度的，跟資本拼就得用資本
如果只是站多的新聞資訊類網站那簡直就是so easy！這類網站的話無非就是千萬條URL
作為一名爬蟲人的話，首先最重要就是做好前期的需求分析，預估網站的資料量大小跟采集的資料源，過濾掉無用的目標資料，因為資料量采集的越多，耗費的時間就越長，資源也就需要越多
我們還不能對網站造成太大壓力，不然變成DDos小心喝茶
如果是多站點采集，首先看看網站特征是否存在共性，能避免一個站點單獨開發一個爬蟲這種情況的盡量避免！像新聞資訊類的寫一套模版基本能解決掉90%以上的問題，直接做一名Xpath工程師它不香嗎？
另外就是代碼健壯性要強！高可用、高擴展、高性能你可以都不知道，也沒多大關系，但是這三大信仰聽過就可以了
另外拿到站分析完之后，也可以先快速迭代一個爬蟲跑一段時間試試水，畢竟很多反爬蟲也不都是肉眼能夠識別出來的
誰要是一次性爬蟲開發完畢直接上線運行到爬完整個站都不出BUG，那就是幫會的祖師爺！必須最高禮儀尊稱一聲巨佬
在存盤上當我們采集的量級到達千萬之后都放在一張表里面存盤已經不太可能了，這個時候我們必須采用分表來存盤
資料在寫資料庫的時候可以執行批量插入等策略，保證資料存盤不限制于資料庫性能等方面的影響
像多站點采集的話，免不了要去使用大的帶寬，記憶體，CPU等資源，這個時候就要設計一個分布式采集系統，合理的管理、調度我們的資源以發揮爬蟲的最大優勢跟功能，一鍵部署多節點協作增量采集它不香嗎？
前面說到為什么說現在的爬蟲工程師都是全能或者正在成為全能的路上呢？
因為爬蟲人至少要懂一門學科以上的知識，學會爬蟲只是學會了走路
http協議要知道吧？哪個協議可以幫你省帶寬跟時間？
資料庫？要懂吧？資料存盤咋優化？資料庫分布式也要知道一點吧？
演算法？爬蟲任務調度算也要了解吧？
分布式？redis？kafka？總要懂一點吧？不然爬蟲怎么協作？畢竟大佬都在用
JS？不會這個？如何成為高階爬蟲人？反推、逆向必經之路呀！
基本的解密知識要了解吧？
驗證碼破解要懂吧？機器學習要懂吧？現在破解驗證碼都上機器學習了！
ios開發要學吧？安卓開發也要學吧？不然怎么反編譯app探囊取物隱藏的介面加密演算法？
所以如何實作千萬級的資料采集其實跟編碼關系并不大，跟咱們處理問題的能力跟設計能力關系很大，現在市面上很多網站可謂是易守難攻！你必須具備但不限于以下能力：
??1、網站爬蟲檢測，干掉你的IP ，你知道自己被盯上了但是并不知道是哪個地方被盯上了！UA？行為？如何有效的規避？
??2、某網類似的垃圾資料回傳？資料里面摻點毒！如何辨別？
??3、資本要求一天爬完億級資料量，一臺機器帶寬有限，如何用分布式策略提高爬蟲效率？
??4、資料要不要清洗？如何清洗？端到端管道清洗了解嗎？
??5、網站資料更新情況如何識別與監測？如何設計規則？
??6、海量資料，如何設計存盤？
??7、JS加載如何采集？
??8、資料、引數加密如何破解？
??9、如何應對不同的驗證碼？有什么更好的方法提高識別率？
??10、APP應用如何采集？資料介面如何挖掘？
靈魂十問？？？
??好了，到這里又到了跟大家說再見的時候了，感謝抽出寶貴時間閱讀的各位小讀者們，創作不易，如果感覺有點東西的話，幫忙點個贊再走吧，你的支持是我創作的動力，希望能帶給大家更多優質的文章
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