相较于爬虫技术，反爬虫实际上更复杂。目前许多互联网企业都会花大力气进行“反爬虫”，网络爬虫不但会占据过多的网站流量，导致有真正需求的用户没法进入网站，另外也有可能会导致网站关键数据的外泄等现象。网络爬虫遍布互联网的各个角落，因此网络爬虫有好处也有坏处，接下来介绍一下和网络爬虫一同诞生的反爬虫技术，如何才能防止别人爬取自己的网站？
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1、基于程序本身去防止爬取：作为爬虫程序，爬取行为是对页面的源文件爬取，如爬取静态页面的html代码，可以用jquery去模仿写html，这种方法伪装的页面就很难被爬取了，不过这种方法对程序员的要求很高。
2、基于iptables和shell脚本：可以对nginx的access.log进行策略定义，例如定义在1分钟内并发连接数超过30个ip为非法，如ip不在白名单内，则加入iptables策略封掉，当然这种的缺点是会有“误伤”，策略细粒度越小就会有更多的“误伤”，细粒度大就会使效果变差，另外还有类似的第三方工具fail2ban，利用做filter和actor对一些有危害的操作记录或是封ip。但是对于某个特定的爬虫地址（例如网易、有道）的爬取行为拒绝也很难准确做到，因为你无法准确知道这些特定的爬虫ip地址。注意：建议不要用封ip条目的方式,iptables列表长度是65535时就会封满，服务器也就会死机。
3.使用robots.txt文件：例如阻止所有的爬虫爬取，但是这种效果不是很明显。
User-agent: *
Disallow: /
4.使用nginx的自带功能：通过对httpuseragent阻塞来实现，包括GET/POST方式的请求，以nginx为例，具体步骤如下：
编辑nginx.conf
拒绝以wget方式的httpuseragent，增加如下内容
## Block http user agent - wget ##
if ($http_user_agent ~* (Wget) ) {
return 403;
}
## Block Software download user agents ##
if ($http_user_agent ~* LWP::Simple|BBBike|wget) {
return 403;
平滑启动
# /usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload
如何拒绝多种httpuseragent，内容如下：
if ($http_user_agent ~ (agent1|agent2|Foo|Wget|Catall Spider|AcoiRobot) ) {
return 403;
}
大小写敏感匹配
### 大小写敏感http user agent拒绝###
if ($http_user_agent ~ (Catall Spider|AcoiRobot) ) {
return 403;
}
### 大小写不敏感http user agent拒绝###
if ($http_user_agent ~* (foo|bar) ) {
return 403;
}
注意语法：~*表示是大小写不敏感，~表示是大小写敏感
}
以上就是预防网站信息被别人爬取的一些方法，大量的爬取行为会对web服务器的性能有影响，所以一定要注重反爬虫措施。
1.基于程序本身去防止爬取：作为爬虫程序，爬取行为是对页面的源文件爬取，如爬取静态页面的html代码，可以用jquery去模仿写html，这种方法伪装的页面就很难被爬取了，不过这种方法对程序员的要求很高。
2.基于iptables和shell脚本：可以对nginx的access.log进行策略定义，例如定义在1分钟内并发连接数超过30个ip为非法，如ip不在白名单内，则加入iptables策略封掉，当然这种的缺点是会有“误伤”，策略细粒度越小就会有更多的“误伤”，细粒度大就会使效果变差，另外还有类似的第三方工具fail2ban，利用做filter和actor对一些有危害的操作记录或是封ip。但是对于某个特定的爬虫地址（例如网易、有道）的爬取行为拒绝也很难准确做到，因为你无法准确知道这些特定的爬虫ip地址（例如网易、有道），以下是我的定位方式，不过发现由于ip库不准确造成错误的屏蔽。注意：建议不要用封ip条目的方式,iptables列表长度是65535时就会封满，服务器也就会死机。
做法：传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常被称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本，已被广泛应用于互联网领域。搜索引擎使用网络爬虫抓取Web网页、文档甚至图片、音频、视频等资源，通过相应的索引技术组织这些信息，提供给搜索用户进行查询。
《使用 superagent 与 cheerio 完成简单爬虫》
目标
建立一个 lesson3 项目，在其中编写代码。
当在浏览器中访问 时，输出 CNode( ) 社区首页的所有帖子标题和链接，以 json 的形式。
输出示例：
[
{
"title": "【公告】发招聘帖的同学留意一下这里",
"href": ""
},
{
"title": "发布一款 Sublime Text 下的 JavaScript 语法高亮插件",
"href": ""
}
]
挑战
访问 时，输出包括主题的作者，
示例：
[
{
"title": "【公告】发招聘帖的同学留意一下这里",
"href": "",
"author": "alsotang"
},
{
"title": "发布一款 Sublime Text 下的 JavaScript 语法高亮插件",
"href": "",
"author": "otheruser"
}
]
知识点
学习使用 superagent 抓取网页
学习使用 cheerio 分析网页
课程内容
Node.js 总是吹牛逼说自己异步特性多么多么厉害，但是对于初学者来说，要找一个能好好利用异步的场景不容易。我想来想去，爬虫的场景就比较适合，没事就异步并发地爬几个网站玩玩。
本来想教大家怎么爬 github 的 api 的，但是 github 有 rate limit 的限制，所以只好牺牲一下 CNode 社区（国内最专业的 Node.js 开源技术社区），教大家怎么去爬它了。
我们这回需要用到三个依赖，分别是 express，superagent 和 cheerio。
先介绍一下，
superagent( ) 是个 http 方面的库，可以发起 get 或 post 请求。
cheerio( ) 大家可以理解成一个 Node.js 版的 jquery，用来从网页中以 css selector 取数据，使用方式跟 jquery 一样一样的。
还记得我们怎么新建一个项目吗？
新建一个文件夹，进去之后 npm init
安装依赖 npm install --save PACKAGE_NAME
写应用逻辑
我们应用的核心逻辑长这样
app.get('/', function (req, res, next) {
// 用 superagent 去抓取 的内容
superagent.get('')
.end(function (err, sres) {
// 常规的错误处理
if (err) {
return next(err);
}
// sres.text 里面存储着网页的 html 内容，将它传给 cheerio.load 之后
// 就可以得到一个实现了 jquery 接口的变量，我们习惯性地将它命名为 `$`
// 剩下就都是 jquery 的内容了
var $ = cheerio.load(sres.text);
var items = [];
$('#topic_list .topic_title').each(function (idx, element) {
var $element = $(element);
items.push({
title: $element.attr('title'),
href: $element.attr('href')
});
});
res.send(items);
});
});
OK，一个简单的爬虫就是这么简单。这里我们还没有利用到 Node.js 的异步并发特性。不过下两章内容都是关于异步控制的。
记得好好看看 superagent 的 API，它把链式调用的风格玩到了极致。
重庆分公司
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