转 爬虫与反爬虫套路

爬虫需谨慎，你不知道的爬虫与反爬虫套路！

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。

2018-01-29 09:28

9月15日技术沙龙 | 与东华软件、AWS、京东金融、饿了么四位大咖探讨精准运维！

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，下面通过四个方面深入谈下爬虫与反爬虫：

• 爬虫反爬虫运行现状
• 爬虫反爬虫技术现状
• 爬虫反爬虫套路现状
• 爬虫反爬虫的未来

爬虫反爬虫运行现状

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。

真实世界的爬虫比例

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。

哭笑不得的决策思路

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？

爬虫反爬虫技术现状

下面我们谈谈，爬虫和反爬虫分别都是怎么做的。

为 Python 平反

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 JavaScript 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。　

无法绕开的误伤率

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FQ 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，你干嘛和人家硬碰呢？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。

前端工程师的逆袭

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：JavaScript。

JavaScript 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，在 Array.prototyp e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”。

误伤，还是误伤

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，但是不拦截，先放着，发统计信息给自己，相当于模拟演练。

等统计的差不多了，发现真的开启了也不会有什么问题，那就开启拦截或者开启造假。

这里就引发了一个问题，往往一个公司的各个频道，爬取难度是不一样的。原因就是，误伤检测这种东西与业务相关，公司的基础部门很难做出通用的，只能各个部门自己做，甚至有的部门做了有的没做。

因此引发了爬虫界一个奇葩的通用做法：如果 PC 页面爬不到，就去 H5 试试，如果 H5 很麻烦，就去 PC 碰碰运气。

爬虫反爬虫套路现状

那么一旦有发现对方数据造假怎么办？

早期的时候，大家都是要抽查数据，通过数据来检测对方是否有造假，这个需要人工核对，成本非常高。

可是那已经是洪荒时代的事情了。如果你们公司还在通过这种方式来检测，说明你们的技术还比较落伍。

之前我们的竞争对手是这么干的：他们会抓取我们两次，一次是他们解密出来 key 之后，用正经方式来抓取，这次的结果定为 A。

一次是不带 key，直接来抓，这次的结果定为 B。根据前文描述，我们可以知道，B 一定是错误的。那么如果 A 与 B 相等，说明自己中招了，这个时候会停掉爬虫，重新破解。

不要回应

所以之前有一篇关于爬虫的文章，说如何破解我们的。一直有人要我回复下，我一直觉得没什么可以回复的。

第一，反爬虫被破解了是正常的。这个世界上有个万能的爬虫手段，叫“人肉爬虫”。

假设我们就是有钱，在印度开个分公司，每天雇便宜的劳动力用鼠标直接来点，你能拿我怎么办？

第二，我们真正关心的是后续的这些套路。而我读了那篇文章，发现只是调用了selenium并且拿到了结果，就认为自己成功了。

我相信你读到这里，应该已经明白为什么我不愿意回复了。我们最重要的是工作，而不是谁打谁的脸。

大家如果经常混技术社区就会发现，每天热衷于打别人脸的，一般技术都不是很好。

当然这并不代表我们技术天下第一什么的，我们每天面对大量的爬虫，还是遇到过很多高手的。

就如同武侠小说里一样，高手一般都比较低调，他们默默地拿走数据，很难被发现，而且频率极低，不会影响我们的考评。你们应该明白，这是智商与情商兼具的高手了。

我们还碰到拉走我们 js，砍掉无用的部分直接解出 key，相当高效不拖泥带水的爬虫，一点废请求都没有（相比某些爬虫教程，总是教你多访问，写没用的 url 免得被发现，真的不知道高到哪里去了。这样做除了会导致机器报警，导致对方加班封锁以外，对你自己没有任何好处）。

而我们能发现这一点仅仅是是因为他低调地写了一篇博客，通篇只介绍技术，没有提任何没用的东西。

这里我只是顺便发了点小牢骚，就是希望后续不要总是有人让我回应一些关于爬虫的文章。

线下我认识很多爬虫工程师，水平真的很好，也真的很低调（不然你以为我是怎么知道如何对付爬虫的。。。），大家都是一起混的，不会产生“一定要互相打脸”的情绪。

进化

早期我们和竞争对手打的时候，双方的技术都比较初级。后来慢慢的，爬虫在升级，反爬虫也在升级，这个我们称为“进化”。

我们曾经给对方放过水，来试图拖慢他们的进化速度，然而，效果不是特别理想。爬虫是否进化，取决于爬虫工程师自己的 KPI，而不是反爬虫的进化速度。

后期打到白热化的时候，用的技术越来越匪夷所思。举个例子，很多人会提，做反爬虫会用到 canvas 指纹，并认为是最高境界。

其实这个对于反爬虫来说也只是个辅助，canvas 指纹的含义是，因为不同硬件对 canvas 支持不同，因此你只要画一个很复杂的 canvas，那么得出的 image，总是存在像素级别的误差。

考虑到爬虫代码都是统一的，就算起 selenium，也是 Ghost 的，因此指纹一般都是一致的，因此绕过几率非常低。

但是！这个东西天生有两个缺陷。

第一是，无法验证合法性。当然了，你可以用非对称加密来保证合法，但是这个并不靠谱。

其次，canvas 的冲突概率非常高，远远不是作者宣称的那样，冲突率极低。也许在国外冲突是比较低，因为国外的语言比较多。但是国内公司通常是 IT 统一装机，无论是软件还是硬件都惊人的一致。

我们测试 canvas 指纹的时候，在携程内部随便找了 20 多台机器，得出的指纹都完全一样，一丁点差别都没有。因此，有些“高级技巧”一点都不实用。

法律途径

此外就是大家可能都考虑过的：爬虫违法吗？能起诉对方让对方不爬吗？法务给的答案到是很干脆，可以，前提是证据。

遗憾的是，这个世界上大部分的爬虫爬取数据是不会公布到自己网站的，只是用于自己的数据分析。

因此，即使有一些关于爬虫的官司做为先例，并且已经打完了，依然对我们没有任何帮助。反爬虫，在对方足够低调的情况下，注定还是个技术活。

搞事情，立 Flag

到了后来，我们已经不再局限于打打技术了，反爬虫的代码里我们经常埋点小彩蛋给对方，比如写点注释给对方。双方通过互相交战，频繁发布，居然聊的挺 high 的。

比如问问对方，北京房价是不是很高啊？对方回应，欧巴，我可是凭本事吃饭哦。继续问，摇到号了吗？诸如此类等等。

这样的事情你来我往的，很容易动摇对方的军心，还是很有作用的。试想一下，如果你的爬虫工程师在大年三十还苦逼加班的时候，看到对方留言说自己拿到了 n 个月的年终奖，你觉得你的工程师，离辞职还远吗？

最后，我们终于搞出了大动作，觉得一定可以坑对方很久了。我们还特意去一家小火锅店吃了一顿，庆祝一下，准备明天上线。

大家都知道，一般立 Flag 的下场都比较惨的，两个小时的自助火锅，我们刚吃五分钟，就得到了我们投资竞争对手的消息。

后面的一个多小时，团队气氛都很尴尬，谁也说不出什么话。我们组有个实习生，后来鼓足勇气问了我一个问题：“我还能留下来吗？”

毕竟，大部分情况下，技术还是要屈服于资本的力量。

爬虫反爬虫的未来

与竞争对手和解之后，我们去拜访对方，大家坐在了一起。之前网上自称妹子的，一个个都是五大三粗的汉子，这让我们相当绝望。

在场唯一的一个妹子还是我们自己带过去的（就是上面提到的实习生），感觉套路了这么久，最终还是被对方套路了。

好在，吃的喝的都很好，大家玩的还是比较 high 的。后续就是和平年代啦，大家不打仗了，反爬虫的逻辑扔在那做个防御，然后就开放白名单允许对方爬取了。

群里经常叫的就是：xxx 你怎么频率这么高，xxx 你为什么这个接口没给我开放，为什么我爬的东西不对我靠你是不是把我封了啊，诸如此类的。

和平年代的反爬虫比战争年代还难做，因为战争年代，误伤率只要不是太高，公司就可以接受。

和平年代大家不能搞事情，误伤率稍稍多一点，就会有人叫：好好的不赚钱，瞎搞什么搞。

此外，战争年代只要不拦截用户，就不算误伤。和平年代还要考虑白名单，拦截了合作伙伴也是误伤，因此各方面会更保守一些。

不过，总体来说还是和平年代比较 happy，毕竟，谁会喜欢没事加班玩呢。

然而和平持续的不是很久，很快就有了新的竞争对手选择爬虫来与我们打，毕竟，这是一个利益驱使的世界。

只要有大量的利润，资本家就会杀人放火，这不是我们这些技术人员可以决定的，我们希望天下无虫，但是我们又有什么权利呢。

好在，这样可以催生更多的职位，顺便提高大家的身价，也算是个好事情吧。