2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

那些你不知道的爬虫和反爬的人,什么是爬虫与反爬虫,反爬虫是什么虫子,常见反爬虫技术

目录

前言

一、爬虫反爬虫运行现状

1、真实世界的爬虫比例

2、哭笑不得的决策思路

二、爬虫反爬虫技术现状

1、为python平反

2、无法绕开的误伤率

3、前端工程师的逆袭

4、误伤，还是误伤

三、爬虫反爬虫套路现状

1、不要回应

2、进化

3、法律途径

4、搞事情，立Flag

四、爬虫反爬虫的未来

爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。

这里说的不阳光，有两个含义。

第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。

第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。面试的时候，因为双方爬虫理念或者反爬虫理念不同，也很可能互不认可，影响自己的求职之路。本来程序员就有“文人相轻”的倾向，何况理念真的大不同。

然而这就是程序员的宿命。不管这个行业有多么的不阳光，依然无法阻挡大量的人进入这个行业，因为有公司的需求。

那么，公司到底有什么样的需求，导致了我们真的需要爬虫/反爬虫呢?

反爬虫很好理解，有了爬虫我们自然要反爬虫。对于程序员来说，哪怕仅仅是出于“我就是要证明我技术比你好”的目的，也会去做。对于公司来说，意义更加重大，最少，也能降低服务器负载，光凭这一点，反爬虫就有充足的生存价值。

那么，什么是爬虫呢?

最早的爬虫起源于搜索引擎。搜索引擎是善意的爬虫，可以检索你的一切信息，并提供给其他用户访问。为此他们还专门定义了robots.txt文件，作为君子协定，这是一个双赢的局面。

然而事情很快被一些人破坏了。爬虫很快就变的不再“君子”了。

后来有了“大数据”。无数的媒体鼓吹大数据是未来的趋势，吸引了一批又一批的炮灰去创办大数据公司。这些人手头根本没有大数据，他们的数据只要用一个U盘就可以装的下，怎么好意思叫大数据呢?这么点数据根本忽悠不了投资者。于是他们开始写爬虫，拼命地爬取各个公司的数据。很快他们的数据，就无法用一个U盘装下了。这个时候终于可以休息休息，然后出去吹嘘融资啦。

然而可悲的是，大容量U盘不断地在发布。他们总是在拼命地追赶存储增加的速度。

以上是爬虫与反爬虫的历史。

电子商务行业的爬虫与反爬虫更有趣一些，最初的爬虫需求来源于比价。

这是某些电商网站的核心业务。大家如果买商品的时候，是一个价格敏感型用户的话，很可能用过网上的比价功能(真心很好用啊)。毫无悬念，他们会使用爬虫技术来爬取所有相关电商的价格。他们的爬虫还是比较温柔的，对大家的服务器不会造成太大的压力。

然而，这并不意味着大家喜欢被他爬取。毕竟这对其他电商是不利的。于是需要通过技术手段来做反爬虫。

按照技术人员的想法，对方用技术怼过来，我们就要用技术怼回去，不能怂啊。这个想法是很好的，但是实际应用起来根本不是这么回事。

诚然，技术是很重要的，但是实际操作上，更重要的是套路。谁的套路更深，谁就能玩弄对方于鼓掌之中。谁的套路不行，有再好的技术，也只能被耍的团团转。这个虽然有点伤技术人员的自尊，然而，我们也不是第一天被伤自尊了。大家应该早就习惯了吧。

大家应该听过一句话吧，大概意思是说，整个互联网上大概有50%以上的流量其实是爬虫。第一次听这句话的时候，我还不是很相信，我觉得这个说法实在是太夸张了。怎么可能爬虫比人还多呢? 爬虫毕竟只是个辅助而已。

现在做了这么久的反爬虫，我依然觉得这句话太夸张了。50%?你在逗我?就这么少的量?

举个例子，某公司，某个页面的接口，每分钟访问量是1.2万左右。这里面有多少是正常用户呢?50%?60%?还是?

正确答案是：500以下。

也就是说，一个单独的页面，12000的访问量里，有500是正常用户，其余是爬虫。

注意，统计爬虫的时候，考虑到你不可能识别出所有的爬虫，因此，这500个用户里面，其实还隐藏着一些爬虫。那么爬虫率大概是：

(12000-500)/12000=95.8%

这个数字你猜到了吗?

这么大的爬虫量，这么少的用户量，大家到底是在干什么?是什么原因导致了明明是百人级别的生意，却需要万级别的爬虫来做辅助? 95%以上，19保1?

答案可能会相当令人喷饭。这些爬虫大部分是由于决策失误导致的。

举个例子，这个世界存在3家公司，售卖相同的电商产品。三家公司的名字分别是A，B，C。

这个时候，客户去A公司查询了下某商品的价格，看了下发现价格不好。于是他不打算买了。他对整个行业的订单贡献为0。

然而A公司的后台会检测到，我们有个客户流失了，原因是他来查询了一个商品，这个商品我们的价格不好。没关系，我去爬爬别人试试。

于是他分别爬取了B公司和C公司。

B公司的后台检测到有人来查询价格，但是呢，最终没有下单。他会认为，嗯，我们流失了一个客户。怎么办呢?

我可以爬爬看，别人什么价格。于是他爬取了A和C。

C公司的后台检测到有人来查询价格。。。。。

过了一段时间，三家公司的服务器分别报警，访问量过高。三家公司的CTO也很纳闷，没有生成任何订单啊，怎么访问量这么高? 一定是其他两家禽兽写的爬虫没有限制好频率。妈的，老子要报仇。于是分别做反爬虫，不让对方抓自己的数据。然后进一步强化自己的爬虫团队抓别人的数据。一定要做到：宁叫我抓天下人，休叫天下人抓我。

然后，做反爬虫的就要加班天天研究如何拦截爬虫。做爬虫的被拦截了，就要天天研究如何破解反爬虫策略。大家就这么把资源全都浪费在没用的地方了。直到大家合并了，才会心平气和的坐下来谈谈，都少抓点。

最近国内的公司有大量的合并，我猜这种“心平气和”应该不少吧?

下面我们谈谈，爬虫和反爬虫分别都是怎么做的。

首先是爬虫。爬虫教程你到处都可以搜的到，大部分是python写的。我曾经在一篇文章提到过：用python写的爬虫是最薄弱的，因为天生并不适合破解反爬虫逻辑，因为反爬虫都是用ja【【微信】】来处理。然而慢慢的，我发现这个理解有点问题(当然我如果说我当时是出于工作需要而有意黑python你们信吗。。。)。

Python的确不适合写反爬虫逻辑，但是python是一门胶水语言，他适合捆绑任何一种框架。而反爬虫策略经常会变化的翻天覆地，需要对代码进行大刀阔斧的重构，甚至重写。这种情况下，python不失为一种合适的解决方案。

举个例子，你之前是用selenium爬取对方的站点，后来你发现自己被封了，而且封锁方式十分隐蔽，完全搞不清到底是如何封的，你会怎么办?你会跟踪selenium的源码来找到出错的地方吗?

你不会。你只会换个框架，用另一种方式来爬取。然后你就把两个框架都浅尝辄止地用了下，一个都没有深入研究过。因为没等你研究好，也许人家又换方式了。你不得不再找个框架来爬取。毕竟，老板等着明天早上开会要数据呢。老板一般都是早上八九点开会，所以你七点之前必须搞定。等你厌倦了，打算换个工作的时候，简历上又只能写“了解n个框架的使用”，仅此而已。

这就是爬虫工程师的宿命，爬虫工程师比外包还可怜。外包虽然不容易积累技术，但是好歹有正常上下班时间，爬虫工程师连这个权利都没有。

然而反爬虫工程师就不可怜了吗?也不是的。反爬虫有个天生的死穴，就是：误伤率。

我们首先谈谈，面对对方的爬虫，你的第一反应是什么?

如果限定时间的话，大部分人给我的答案都是：封杀对方的IP。

然而，问题就出在，IP不是每人一个的。大的公司有出口IP，ISP有的时候会劫持流量让你们走代理，有的人天生喜欢挂代理，有的人为了翻墙24小时挂vpn，最坑的是，现在是移动互联网时代，你如果封了一个IP?不好意思，这是中国联通的4G网络，5分钟之前还是别人，5分钟之后就换人了哦!

因此，封IP的误伤指数最高。并且，效果又是最差的。因为现在即使是最菜的新手，也知道用代理池了。你们可以去淘宝看下，几十万的代理价值多少钱。我们就不谈到处都有的免费代理了。

也有人说：我可以扫描对方端口，如果开放了代理端口，那就意味着是个代理，我就可以封杀了呀。

事实是残酷的。我曾经封杀过一个IP，因为他开放了一个代理端口，而且是个很小众的代理端口。不出一天就有人来报事件，说我们一个分公司被拦截了。我一查IP，还真是我封的IP。我就很郁闷地问他们IT，开这个端口干什么?他说做邮件服务器啊。我说为啥要用这么奇怪的端口?他说，这不是怕别人猜出来么?我就随便取了个。

扫描端口的进阶版，还有一种方式，就是去订单库查找这个IP是否下过订单，如果没有，那么就是安全的。如果有，那就不安全。有很多网站会使用这个方法。然而这其实只是一种自欺欺人的办法而已。只需要下一单，就可以永久洗白自己的IP，天下还有比这更便宜的生意吗?

因此，封IP，以及封IP的进阶版：扫描端口再封IP，都是没用的。根本不要考虑从IP下手，因为对手会用大量的时间考虑如何躲避IP封锁，你干嘛和人家硬刚呢。这没有任何意义。

那么，下一步你会考虑到什么?

很多站点的工程师会考虑：既然没办法阻止对方，那我就让它变的不可读吧。我会用图片来渲染关键信息，比如价格。这样，人眼可见，机器识别不出来。

这个想法曾经是正确的，然而，坑爹的技术发展，带给我们一个坑爹的技术，叫机器学习。顺便带动了一个行业的迅猛发展，叫OCR。很快，识别图像就不再是任何难题了。甚至连人眼都很难识别的验证码，有的OCR都能搞定，比我肉眼识别率都高。更何况，现在有了打码平台，用资本都可以搞定，都不需要技术。

那么，下一步你会考虑什么?

这个时候，后端工程师已经没有太多的办法可以搞了。

不过后端搞不定的事情，一般都推给前端啊，前端从来都是后端搞不定问题时的背锅侠。　多少年来我们都是这么过来的。前端工程师这个时候就要勇敢地站出来了：

“都不要得瑟了，来比比谁的前端知识牛逼，你牛逼我就让你爬。”

我不知道这篇文章的读者里有多少前端工程师，我只是想顺便提一下：你们以后将会是更加抢手的人才。

我们知道，一个数据要显示到前端，不仅仅是后端输出就完事了，前端要做大量的事情，　比如取到json之后，至少要用template转成html吧? 这已经是步骤最少最简单的了。然后你总要用css渲染下吧? 这也不是什么难事。

等等，你还记得自己第一次做这个事情的时候的经历吗?真的，不是什么难事吗?

有没有经历过，一个html标签拼错，或者没有闭合，导致页面错乱?一个css没弄好，导致整个页面都不知道飘到哪去了?

这些事情，你是不是很想让别人再经历一次?

这件事情充分说明了：让一个资深的前端工程师来把事情搞复杂一点，对方如果配备了资深前端工程师来破解，也需要耗费3倍以上的时间。毕竟是读别人的代码，别人写代码用了一分钟，你总是要读两分钟，然后骂一分钟吧?这已经算很少的了。如果对方没有配备前端工程师。。。那么经过一段时间，他们会成长为前端工程师。

之后，由于前端工程师的待遇比爬虫工程师稍好一些，他们很快会离职做前端，既缓解了前端人才缺口，又可以让对方缺人，重招。而他们一般是招后端做爬虫，这些人需要再接受一次折磨，再次成长为前端工程师。这不是很好的事情吗。

所以，如果你手下的爬虫工程师离职率很高，请仔细思考下，是不是自己的招聘方向有问题。

那么前端最坑爹的技术是什么呢?前端最坑爹的，也是最强大的，就是我们的：ja【【微信】】。

Ja【【微信】】有大量的花样可以玩，毫不夸张的说，一周换一个feature(bug)给对方学习，一年不带重样的。这个时候你就相当于一个面试官，对方要通过你的面试才行。

举个例子，Array.prototype里，有没有map啊?什么时候有啊?你说你是xx浏览器，那你这个应该是有还是应该没有啊?你说这个可以有啊?可是这个真没有啊。那[]能不能在string里面获取字符啊?哪个浏览器可以哪个不行啊?咦你为什么支持webkit前缀啊?等等，刚刚你还支持怎么现在不支持了啊?你声明的不对啊。

这些对于前端都是简单的知识，已经习以为常了。但是对于后端来说简直就是噩梦。

然而，前端人员自己作死，研究出了一个东西，叫：nodejs。基于v8，秒杀所有的js运行。

不过nodejs实现了大量的feature，都是浏览器不存在的。你随随便便访问一些东西(比如你为什么会支持process.exit)，都会把node坑的好惨好惨。而且。。。浏览器里的js，你拉到后台用nodejs跑，你是不是想到了什么安全漏洞?这个是不是叫，代码与数据混合?如果他在js里跑点恶心的代码，浏览器不支持但是node支持怎么办?

还好，爬虫工程师还有phantomjs。但是，你怎么没有定位啊? 哈哈，你终于模拟出了定位，但是不对啊，根据我当前设置的安全策略你现在不应该能定位啊?你是怎么定出来的?连phantomjs的作者自己都维护不下去了，你真的愿意继续用吗?

当然了，最终，所有的反爬虫策略都逃不脱被破解的命运。但是这需要时间，反爬虫需要做的就是频繁发布，拖垮对方。如果对方两天可以破解你的系统，你就一天一发布，那么你就是安全的。这个系统甚至可以改名叫做“每天一道反爬题，轻轻松松学前端”。

这又回到了我们开始提到的“误伤率”的问题了。我们知道，发布越频繁，出问题的概率越高。那么，如何在频繁发布的情况下，还能做到少出问题呢?

此外还有一个问题，我们写了大量的“不可读代码”给对方，的确能给对方造成大量的压力，但是，这些代码我们自己也要维护啊。如果有一天忽然说，没人爬我们了，你们把代码下线掉吧。这个时候写代码的人已经不在了，你们怎么知道如何下线这些代码呢?

这两个问题我暂时不能公布我们的做法，但是大家都是聪明人，应该都是有自己的方案的，软件行业之所以忙的不得了，无非就是在折腾两件事，一个是如何将代码拆分开，一个是如何将代码合并起来。

关于误伤率，我只提一个小的tip：你可以只开启反爬虫，

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1、如果是在淘宝、天猫等网购平台上购买的商品，支付投诉商家后如撤回可以先向其购买平台的客服进行投诉。 2、投诉不。商家不给退款上哪举报商家不给退款上哪举报。网记者毛丽君3月15日报道:淘宝打假动真格了！网记者获悉，为什么投诉商家么麻烦退问题怎么投诉商家退款日前，上海市奉贤区人已正式受理浙江淘宝网络有限公司诉淘宝卖家某服务合同纠纷案。

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