Chrome插件 | WEB 网页数据采集和爬虫程序

无边无形的互联网遍地是数据，品类丰富、格式繁多，包罗万象。数据采集，或说抓取，就是把分散各处的内容，通过各种方式汇聚一堂，是个有讲究要思考的体力活。君子爱数，取之有道，得注意遵守相关的法律法规和网站的使用政策😎

楔子

21世纪是信息时代，信息就是财富。数据（信息）采集是指从信息使用者的需要出发,通过各种渠道和形式获取相关信息的过程.。采集及时、准确、全面的信息是信息管理的基本前提，同时也是管理者决策的参考依据。

写论文时，从统计局网站粘贴几个数值；不定时将公示结果转存到Excel；批量把在线的高清美图下载到本地。这些都是 WEB 数据采集的日常例子。

信息采集最简单最原始的方式，就是人力直接操作，CTRL+C、CTRL+V一套组合拳下来，数据就到碗里来了👏🏻。不过，这数据量一旦上来，铁打的人都吃不消。于是乎，人们想到了用电脑来代替人工，爬虫程序就这样诞生了。

在此之前，我们应该先简单了解下网页内容渲染机制。

网页渲染机制

上图是 WEB 页面交互的简单模型，不谈及安全机制、浏览器兼容等😄。

常见自动化程序方案

所谓的自动化程序，就是用机器大批量地发起请求，拿到响应后再做处理。专业术语叫做网页爬虫或者网页机器人。

模拟请求（基于代码或爬虫框架）

此方案需要我们至少熟悉一门编程语言（Python、Node.js、Java等），自行编写代码或者借助优秀的开源爬虫框架，实现数据获取。某些场景，还需要通过抓包分析目标网站的参数规则，然后通过组合式请求方能达到目的。

这里罗列下我用过或收藏且还在不断更新维护的框架：

名称	开发语言	简介
Scrapy	Python	A fast high-level web crawling & scraping framework for Python.
Pyspider	Python	A Powerful Spider(Web Crawler) System in Python.
Nutch	Java	一种高度可扩展、可伸缩的开源 Web 爬虫软件项目。功能强大，支持 Hadoop 集群内运行
webmagic	Java	一个简单灵活的Java爬虫框架。基于WebMagic，你可以快速开发出一个高效、易维护的爬虫。真的非常简单😄
Spiderman2	Java	开源Web数据抽取工具，我没实际使用过
node-crawler	Node.js	Web Crawler/Spider for NodeJS + server-side jQuery 😉

开发者工具 F12 🛠️

首先访问目标网站，按需进行登录，然后按下键盘 F12（或者 Ctrl+Shift+I）进入开发者工具，可以在控制台中写或贴入 JS 脚本，回车收尾😎。

这是我常用的一种方式，用户验证脚本跟少规模作业。

自动化测试工具（Selenium/Puppeteer/Playwright）

WEB 自动化测试工具，是指通过程序代替人工完成验证 WEB 功能的过程。当然，也能利用它来抓取数据。这类工具通过驱动程序（webdriver、DevTools Protocol），驱使浏览器执行既定的动作/脚本。

Selenium：老牌大哥，我最开始接触的自动化测试工具，支持 Chrome、Edge、Firefox、IE、Safari 等浏览器，对开发语言支持也很广：Java、Python、C#、Ruby、JavaScriptPuppeteer： Chrome 开发团队在 2017 年发布的一个 Node.js 包，用来模拟 Chrome 浏览器的运行。主打对 Chrome 的良好支持，社区有针对 Java、Python 版本。Playwright：微软大厂出品，浏览器支持 Chrome、Edge、Firefox、Safari，官方提供 Java、Python、Node.js、C# 编程语言的 SDK。

Electron / Traui

这两个软件跟上一节工具基本一致，之所以单独列出来，是因为它们提供了更丰富的接口，既能控制浏览器完成任务，又可以制作 GUI 界面（可用于与爬虫程序交互）。

2019年那会，我用闲余时间基于 Electron 做了个小玩具：

浏览器扩展（插件）

官方应该叫做浏览器扩展（Extensions），但是我们习惯叫做插件😄，后续文章我将重点以此方式进行实践。

浏览器扩展（插件）是运行在特定浏览器，遵循相关规范的应用程序包，由 JS、CSS、HTML 组成，能够管理标签页、注入代码、操作DOM、监控页面活动等。

插件功能非常强大，具体的文档详见Chrome Extensions Document。不过有一个小遗憾是不能在插件内打开标签页的开发者工具，官方给出的回答是出于安全考虑。

有大佬做的强大插件webscraper插件（本地使用免费）👍。

小结

我们在做数据采集时，可以根据实际情况灵活选择方案。不过，无论是何种方式，都要随着目标网站的更新迭代，做相应的适配，否则会出现程序无效的情况，而这是一个耗时耗力的过程🙂。

另外，部分网站会对自动化测试工具进行检测，可以参考：bot.sannysoft.com/，正常浏览器会看到如下的结果图。

拦路虎🧱

拦路虎之 IP 限制

当 ip 被限制，就无法正常访问网站或服务。我们的请求很可能被防火墙、网关、WAF（Web 应用防护系统）等前置设备、应用拦截，压根没有到藏在后面的网站。常用应对方式是更换终端IP，比如用代理。

拦路虎之验证码

验证码就是用来拦截爬虫程序的，常见有字符图片验证码（数字+字母+中文，再来点干扰线跟字符变形，增加识别成本），也会有逻辑交互类，以及手机/邮箱接收验证码。

现代验证码越来越先进（下图是网易网盾首页列出来的常见类型），即使对正常用户也是很艰难才能完成验证。

这里不得不提一下谷歌「我不是机器人」的验证：reCAPTCHA ，没少被它蹂躏🤣。但是关于 reCAPTCHA 又有一个让我觉得非常惊艳的故事，是关于如何把人类纸质书数字化的，当时靠人工、机器字符识别的效率、效果都不行，于是该公司（后来被谷歌收购）想到把书籍扫描件分割为无数个小图，显示为验证码，让用户进行识别，然后得到最多的结果作为纸质书内容的数字字符（会有算法的参与），具体的看这篇文章：你以为自己在填验证码，其实你是在给Google义务劳动。

这真是太酷了！全人类共同参与到知识数字化进程中来，是在为人类文明做贡献，想想就很激动👏。

聊完常见验证码，是不是要开始说下怎么怎么自动识别它们？

对于文字型可以用OCR，简单交互类的可以用脚本模拟人工拖拽动作，逻辑类的话就难很多，需要对症下药。当然也可以花钱调商用接口，我用过的有超级鹰。

拦路虎之行为检测

关于行为检测，我没有深入了解，只是在一个爬取某国外社交平台数据时，直接告诉我，是因为操作路径每次都一样而被拦截😒。

结语

有数据的地方就有江湖，爬取与反爬取，是一个长期博弈的过程。今天道高一尺，明日魔高一丈，唯有不断学习进步，方能跬步前行。

此外，数据采集是整个流程的第一环，以后还需要对数据进行清洗、真假鉴定、切割分类、打标签等等。就好比厨房做菜，采集即为买菜回来，接着要挑选、洗菜、切菜、烹饪、摆盘、上桌、洗碗刷盘。

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