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爬虫进阶:反爬策略的应对机制

爬虫与反爬虫,这相爱相杀的一对,简直可以写出一部壮观的斗争史。而在大数据时代,数据就是金钱,很多企业都为自己的网站运用了反爬虫机制,防止网页上的数据被爬虫爬走。然而,如果反爬机制过于严格,可能会误伤到真正的用户请求;如果既要和爬虫死磕,又要保证很低的误伤率,那么又会加大研发的成本。 简单低级的爬虫速度快,伪装度低,如果没有反爬机制,它们可以很快的抓取大量数据,甚至因为请求过多,造成服务器不能正常工作。而伪装度高的爬虫爬取速度慢,对服务器造成的负担也相对较小。所以,网站反爬的重点也是那种简单粗暴的爬虫,反爬机制也会允许伪装度高的爬虫,获得数据。毕竟伪装度很高的爬虫与真实用户也就没有太大差别了。 这篇文章主要讨论使用 Scrapy 框架时,如何应对普通的反爬机制。 header 检验 最简单的反爬机制,就是检查 HTTP 请求的 Headers 信息,包括 User-Agent, Referer、Cookies 等。 User-Agent User-Agent 是检查用户所用客户端的种类和版本,在 Scrapy 中,通常是在下载器中间件中进行处理。比如在 setting.py 中建立一个包...

揭秘百亿级云客服实时分析架构是怎么炼成的?

【51CTO.com原创稿件】淘宝、天猫每天有上亿个不同的买卖家进行对话,产生百亿条聊天记录。对客服聊天记录的实时分析是实现智能客服的基础。本文主要分享云客服的整体架构,包括实时分析的场景、架构、技术难点,以及为何要从 NoSQL 迁移时序数据库和使用心得。 网购催生客服职能转型 如下图,是国内客服体系发展历程。 国内客服体系经历了传统客服、Web 端客户和云客服三个发展阶段。 传统客服以呼叫中心为主,主要以电话客服为主,人力投入成本高,部门之间沟通少,效率低下。 随着互联网发展,出现了 Web 端客服,它打破单一的电话形式,客服可同时接待多个用户,降低了客户等待时间和客服成本。 到了移动互联网时代,用户触达渠道越来越多,比较碎片化。聚合各渠道的反馈,并且保证各渠道一致的用户体验是提升企业服务质量的重要手段,因此出现了云客服。 多渠道和智能化是云客服最明显的两大特征。客服可以借助云客服平台,统一处理来自企业官网、APP、公众号等所有渠道的用户咨询,从而保证服务质量的统一。 同时通过机器人、智能提示、营销提示等智能插件,提升客服的工作效率,让客服具备销售的属性。 如下图,是客服职能转型前...

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