爬虫技术实战
Posted 红客联盟
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了爬虫技术实战相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
0x00 前言
上篇文章《爬虫技术浅析》介绍了爬虫的基本技术，分享了一个动态爬虫demo。这篇文章主要讲解爬虫技术的实战效果。 本次介绍的结果如下：
1.爬虫的URL聚焦与过滤
2.URL相似度算法抛砖引玉
3.爬行策略详解
4.Mspider工具使用说明及效果展示
5.Mspider的头脑风暴
0x01 爬虫的URL聚焦与过滤
为什么爬虫需要URL聚焦与过滤？因为我们需要控制预期结果！
举个例子，如果爬行的目的是爬取乌云已知漏洞列表，那么一般类型的爬虫是无法满足的，一般爬虫会进行如下形式的爬取。爬取的URL是杂乱的。
聚焦爬虫爬取的URL是符合预期的。如下图展示。
可以看出来，聚焦爬虫和非聚焦爬虫都是从www.wooyun.org开始爬取，聚焦爬虫可以按照一定策略尽量控制URL爬取策略，而非聚焦爬虫却完成不了这种特定需求。
在爬虫过滤模块中，我们需要理解什么是过滤，什么是聚焦。简单的说，如果过滤关键字在url中，则返回False，否则返回True。如果聚焦关键字在url中，则返回True，否则返回False。具体可以查看Mspider中的urlfilter.py文件。
0x02 URL相似度算法抛砖引玉
URL相似度算法在爬虫里不言而喻，这个算法直接决定着爬虫的爬行效率，我将讲解一下我的算法，算是抛砖引玉。
这个算法主要是依靠对URL的拆解与对拆解对象的HASH，这个算法适用类似的需求常见。这个算法是将一个URL拆解为三个维度，第一个维度是netloc，第二个维度是path的各项长度，第三个维度是query对象的参数排序后列表。通过一个数据结构对以上三个维度组合，构建一个可hash的对象。
利用集合数据结构进行去重，这个能大幅减小普通URL相似度算法对于hash后结果冲突的问题。实际效果如下图。
当爬取了875个链接时，实际相似页面已达到了269849个，因此对于爬虫效率来讲，是个很好的提升。
这个算法只是实际经验值，实践后得到良好的实际效果，希望大家也能思考更为优秀的相似度算法。
0x03 爬行策略详解
一般爬行策略为广度优先、深度优先。深度优先搜索通过栈来实现，而广度优先搜索通过队列来实现。
下面图中的数字显示了深度优先搜索顶点被访问的顺序。
下面图中的数字显示了广度优先搜索顶点被访问的顺序。
Mspider中实现爬行策略，这三种搜索方式都是通过对URL队列的排序方式进行调整，通过队列中URL结点的深度参数进行调整，来达到需求目的，爬行策略根据不同需求设置，能更快的发现可疑URL链接。
上图当爬行了810个链接时，实际爬行的深度已达到了15层。在实际测试过程中，深度优先爬行能更好的发现可疑链接。
0x04 Mspider工具使用说明及效果展示
Mspider是本人开发的一个以CLI方式运行的爬虫工具。此爬虫实现了如下功能。希望大家多多star和fork。也欢迎大家随时给我邮箱发送邮件提bug。
CLI下展示如下：
此爬虫还可以通过文件的config.py进行更详细的配置，比如爬行间隔，忽略标签列表，动静分配比例，user-agent字典等。
提供几个测试场景：
爬行乌云白帽子列表
命令：
|
1
以上是关于爬虫技术实战的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 |