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爬蟲需謹慎!那些你不知道的爬蟲反爬蟲套路 學起來

大數據
反爬蟲很好理解,有了爬蟲我們自然要反爬蟲。對于程序員來說,哪怕僅僅是出于“我就是要證明我技術比你好”的目的,也會去做。對于公司來說,意義更加重大,最少,也能降低服務器負載,光憑這一點,反爬蟲就有充足的生存價值。

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前言

爬蟲與反爬蟲,是一個很不陽光的行業。

這里說的不陽光,有兩個含義。

第一是,這個行業是隱藏在地下的,一般很少被曝光出來。很多公司對外都不會宣稱自己有爬蟲團隊,甚至隱瞞自己有反爬蟲團隊的事實。這可能是出于公司戰略角度來看的,與技術無關。

第二是,這個行業并不是一個很積極向上的行業。很多人在這個行業摸爬滾打了多年,積攢了大量的經驗,但是悲哀的發現,這些經驗很難兌換成閃光的簡歷。面試的時候,因為雙方爬蟲理念或者反爬蟲理念不同,也很可能互不認可,影響自己的求職之路。本來程序員就有“文人相輕”的傾向,何況理念真的大不同。

然而這就是程序員的宿命。不管這個行業有多么的不陽光,依然無法阻擋大量的人進入這個行業,因為有公司的需求。

那么,公司到底有什么樣的需求,導致了我們真的需要爬蟲/反爬蟲呢?

反爬蟲很好理解,有了爬蟲我們自然要反爬蟲。對于程序員來說,哪怕僅僅是出于“我就是要證明我技術比你好”的目的,也會去做。對于公司來說,意義更加重大,最少,也能降低服務器負載,光憑這一點,反爬蟲就有充足的生存價值。

那么爬蟲呢?

最早的爬蟲起源于搜索引擎。搜索引擎是善意的爬蟲,可以檢索你的一切信息,并提供給其他用戶訪問。為此他們還專門定義了robots.txt文件,作為君子協定,這是一個雙贏的局面。

然而事情很快被一些人破壞了。爬蟲很快就變的不再“君子”了。

后來有了“大數據”。無數的媒體鼓吹大數據是未來的趨勢,吸引了一批又一批的炮灰去創辦大數據公司。這些人手頭根本沒有大數據,他們的數據只要用一個U盤就可以裝的下,怎么好意思叫大數據呢?這么點數據根本忽悠不了投資者。于是他們開始寫爬蟲,拼命地爬取各個公司的數據。很快他們的數據,就無法用一個U盤裝下了。這個時候終于可以休息休息,然后出去吹噓融資啦。

然而可悲的是,大容量U盤不斷地在發布。他們總是在拼命地追趕存儲增加的速度。L

以上是爬蟲與反爬蟲的歷史。

一、爬蟲反爬蟲運行現狀

電子商務行業的爬蟲與反爬蟲更有趣一些,最初的爬蟲需求來源于比價。

這是某些電商網站的核心業務。大家如果買商品的時候,是一個價格敏感型用戶的話,很可能用過網上的比價功能(真心很好用啊)。毫無懸念,他們會使用爬蟲技術來爬取所有相關電商的價格。他們的爬蟲還是比較溫柔的,對大家的服務器不會造成太大的壓力。

然而,這并不意味著大家喜歡被他爬取。畢竟這對其他電商是不利的。于是需要通過技術手段來做反爬蟲。

按照技術人員的想法,對方用技術懟過來,我們就要用技術懟回去,不能慫啊。這個想法是很好的,但是實際應用起來根本不是這么回事。

誠然,技術是很重要的,但是實際操作上,更重要的是套路。誰的套路更深,誰就能玩弄對方于鼓掌之中。誰的套路不行,有再好的技術,也只能被耍的團團轉。這個雖然有點傷技術人員的自尊,然而,我們也不是第一天被傷自尊了。大家應該早就習慣了吧。

1、真實世界的爬蟲比例

大家應該聽過一句話吧,大概意思是說,整個互聯網上大概有50%以上的流量其實是爬蟲

。第一次聽這句話的時候,我還不是很相信,我覺得這個說法實在是太夸張了。怎么可能爬蟲比人還多呢? 爬蟲畢竟只是個輔助而已。

現在做了這么久的反爬蟲,我依然覺得這句話太夸張了。50%?你在逗我?就這么少的量?

舉個例子,某公司,某個頁面的接口,每分鐘訪問量是1.2萬左右。這里面有多少是正常用戶呢?

50%?60%?還是?

正確答案是:500以下。

也就是說,一個單獨的頁面,12000的訪問量里,有500是正常用戶,其余是爬蟲。

注意,統計爬蟲的時候,考慮到你不可能識別出所有的爬蟲,因此,這500個用戶里面,其實還隱藏著一些爬蟲。那么爬蟲率大概是:

(12000-500)/12000=95.8%

這個數字你猜到了嗎?

這么大的爬蟲量,這么少的用戶量,大家到底是在干什么?是什么原因導致了明明是百人級別的生意,卻需要萬級別的爬蟲來做輔助? 95%以上,19保1?

答案可能會相當令人噴飯。這些爬蟲大部分是由于決策失誤導致的。

2、哭笑不得的決策思路

舉個例子,這個世界存在3家公司,售賣相同的電商產品。三家公司的名字分別是A,B,C。

這個時候,客戶去A公司查詢了下某商品的價格,看了下發現價格不好。于是他不打算買了。他對整個行業的訂單貢獻為0。

然而A公司的后臺會檢測到,我們有個客戶流失了,原因是他來查詢了一個商品,這個商品我們的價格不好。沒關系,我去爬爬別人試試。

于是他分別爬取了B公司和C公司。

B公司的后臺檢測到有人來查詢價格,但是呢,最終沒有下單。他會認為,嗯,我們流失了一個客戶。怎么辦呢?

我可以爬爬看,別人什么價格。于是他爬取了A和C。

C公司的后臺檢測到有人來查詢價格。。。。。

過了一段時間,三家公司的服務器分別報警,訪問量過高。三家公司的CTO也很納悶,沒有生成任何訂單啊,怎么訪問量這么高? 一定是其他兩家禽獸寫的爬蟲沒有限制好頻率。媽的,老子要報仇。于是分別做反爬蟲,不讓對方抓自己的數據。然后進一步強化自己的爬蟲團隊抓別人的數據。一定要做到:寧叫我抓天下人,休叫天下人抓我。

然后,做反爬蟲的就要加班天天研究如何攔截爬蟲。做爬蟲的被攔截了,就要天天研究如何破解反爬蟲策略。大家就這么把資源全都浪費在沒用的地方了。直到大家合并了,才會心平氣和的坐下來談談,都少抓點。

最近國內的公司有大量的合并,我猜這種“心平氣和”應該不少吧?

二、爬蟲反爬蟲技術現狀

下面我們談談,爬蟲和反爬蟲分別都是怎么做的。

1、為python平反

首先是爬蟲。爬蟲教程你到處都可以搜的到,大部分是python寫的。我曾經在一篇文章提到過:用python寫的爬蟲是最薄弱的,因為天生并不適合破解反爬蟲邏輯,因為反爬蟲都是用javascript來處理。然而慢慢的,我發現這個理解有點問題(當然我如果說我當時是出于工作需要而有意黑python你們信嗎。。。)。

Python的確不適合寫反爬蟲邏輯,但是python是一門膠水語言,他適合捆綁任何一種框架。而反爬蟲策略經常會變化的翻天覆地,需要對代碼進行大刀闊斧的重構,甚至重寫。這種情況下,python不失為一種合適的解決方案。

舉個例子,你之前是用selenium爬取對方的站點,后來你發現自己被封了,而且封鎖方式十分隱蔽,完全搞不清到底是如何封的,你會怎么辦?你會跟蹤selenium的源碼來找到出錯的地方嗎?

你不會。你只會換個框架,用另一種方式來爬取。然后你就把兩個框架都淺嘗輒止地用了下,一個都沒有深入研究過。因為沒等你研究好,也許人家又換方式了。你不得不再找個框架來爬取。畢竟,老板等著明天早上開會要數據呢。老板一般都是早上八九點開會,所以你七點之前必須搞定。等你厭倦了,打算換個工作的時候,簡歷上又只能寫“了解n個框架的使用”,僅此而已。

這就是爬蟲工程師的宿命,爬蟲工程師比外包還可憐。外包雖然不容易積累技術,但是好歹有正常上下班時間,爬蟲工程師連這個權利都沒有。

然而反爬蟲工程師就不可憐了嗎?也不是的。反爬蟲有個天生的死穴,就是:誤傷率。

2、無法繞開的誤傷率

我們首先談談,面對對方的爬蟲,你的第一反應是什么?

如果限定時間的話,大部分人給我的答案都是:封殺對方的IP。

然而,問題就出在,IP不是每人一個的。大的公司有出口IP,ISP有的時候會劫持流量讓你們走代理,有的人天生喜歡掛代理,有的人為了翻墻24小時掛vpn,最坑的是,現在是移動互聯網時代,你如果封了一個IP?不好意思,這是中國聯通的4G網絡,5分鐘之前還是別人,5分鐘之后就換人了哦!

因此,封IP的誤傷指數最高。并且,效果又是最差的。因為現在即使是最菜的新手,也知道用代理池了。你們可以去淘寶看下,幾十萬的代理價值多少錢。我們就不談到處都有的免費代理了。

也有人說:我可以掃描對方端口,如果開放了代理端口,那就意味著是個代理,我就可以封殺了呀。

事實是殘酷的。我曾經封殺過一個IP,因為他開放了一個代理端口,而且是個很小眾的代理端口。不出一天就有人來報事件,說我們一個分公司被攔截了。我一查IP,還真是我封的IP。我就很郁悶地問他們IT,開這個端口干什么?他說做郵件服務器啊。我說為啥要用這么奇怪的端口?他說,這不是怕別人猜出來么?我就隨便取了個。

掃描端口的進階版,還有一種方式,就是去訂單庫查找這個IP是否下過訂單,如果沒有,那么就是安全的。如果有,那就不安全。有很多網站會使用這個方法。然而這其實只是一種自欺欺人的辦法而已。只需要下一單,就可以永久洗白自己的IP,天下還有比這更便宜的生意嗎?

因此,封IP,以及封IP的進階版:掃描端口再封IP,都是沒用的。根本不要考慮從IP下手,因為對手會用大量的時間考慮如何躲避IP封鎖,你干嘛和人家硬剛呢。這沒有任何意義。

那么,下一步你會考慮到什么?

很多站點的工程師會考慮:既然沒辦法阻止對方,那我就讓它變的不可讀吧。我會用圖片來渲染關鍵信息,比如價格。這樣,人眼可見,機器識別不出來。

這個想法曾經是正確的,然而,坑爹的技術發展,帶給我們一個坑爹的技術,叫機器學習。順便帶動了一個行業的迅猛發展,叫OCR。很快,識別圖像就不再是任何難題了。甚至連人眼都很難識別的驗證碼,有的OCR都能搞定,比我肉眼識別率都高。更何況,現在有了打碼平臺,用資本都可以搞定,都不需要技術。

那么,下一步你會考慮什么?

這個時候,后端工程師已經沒有太多的辦法可以搞了。

不過后端搞不定的事情,一般都推給前端啊,前端從來都是后端搞不定問題時的背鍋俠。 多少年來我們都是這么過來的。前端工程師這個時候就要勇敢地站出來了:

“都不要得瑟了,來比比誰的前端知識牛逼,你牛逼我就讓你爬。”

我不知道這篇文章的讀者里有多少前端工程師,我只是想順便提一下:你們以后將會是更加搶手的人才。

3、前端工程師的逆襲

我們知道,一個數據要顯示到前端,不僅僅是后端輸出就完事了,前端要做大量的事情, 比如取到json之后,至少要用template轉成html吧? 這已經是步驟最少最簡單的了。然后你總要用css渲染下吧? 這也不是什么難事。

等等,你還記得自己第一次做這個事情的時候的經歷嗎?真的,不是什么難事嗎?

有沒有經歷過,一個html標簽拼錯,或者沒有閉合,導致頁面錯亂?一個css沒弄好,導致整個頁面都不知道飄到哪去了?

這些事情,你是不是很想讓別人再經歷一次?

這件事情充分說明了:讓一個資深的前端工程師來把事情搞復雜一點,對方如果配備了資深前端工程師來破解,也需要耗費3倍以上的時間。畢竟是讀別人的代碼,別人寫代碼用了一分鐘,你總是要讀兩分鐘,然后罵一分鐘吧?這已經算很少的了。如果對方沒有配備前端工程師。。。那么經過一段時間,他們會成長為前端工程師。

之后,由于前端工程師的待遇比爬蟲工程師稍好一些,他們很快會離職做前端,既緩解了前端人才缺口,又可以讓對方缺人,重招。而他們一般是招后端做爬蟲,這些人需要再接受一次折磨,再次成長為前端工程師。這不是很好的事情嗎。

所以,如果你手下的爬蟲工程師離職率很高,請仔細思考下,是不是自己的招聘方向有問題。

那么前端最坑爹的技術是什么呢?前端最坑爹的,也是最強大的,就是我們的:javascript。

Javascript有大量的花樣可以玩,毫不夸張的說,一周換一個feature(bug)給對方學習,一年不帶重樣的。這個時候你就相當于一個面試官,對方要通過你的面試才行。

舉個例子,Array.prototype里,有沒有map啊?什么時候有啊?你說你是xx瀏覽器,那你這個應該是有還是應該沒有啊?你說這個可以有啊?可是這個真沒有啊。那[]能不能在string里面獲取字符啊?哪個瀏覽器可以哪個不行啊?咦你為什么支持webkit前綴啊?等等,剛剛你還支持怎么現在不支持了啊?你聲明的不對啊。

這些對于前端都是簡單的知識,已經習以為常了。但是對于后端來說簡直就是噩夢。

然而,前端人員自己作死,研究出了一個東西,叫:nodejs。基于v8,秒殺所有的js運行。

不過nodejs實現了大量的feature,都是瀏覽器不存在的。你隨隨便便訪問一些東西(比如你為什么會支持process.exit),都會把node坑的好慘好慘。而且。。。瀏覽器里的js,你拉到后臺用nodejs跑,你是不是想到了什么安全漏洞?這個是不是叫,代碼與數據混合?如果他在js里跑點惡心的代碼,瀏覽器不支持但是node支持怎么辦?

還好,爬蟲工程師還有phantomjs。但是,你怎么沒有定位啊? 哈哈,你終于模擬出了定位,但是不對啊,根據我當前設置的安全策略你現在不應該能定位啊?你是怎么定出來的?連phantomjs的作者自己都維護不下去了,你真的愿意繼續用嗎?

當然了,最終,所有的反爬蟲策略都逃不脫被破解的命運。但是這需要時間,反爬蟲需要做的就是頻繁發布,拖垮對方。如果對方兩天可以破解你的系統,你就一天一發布,那么你就是安全的。這個系統甚至可以改名叫做“每天一道反爬題,輕輕松松學前端”。

4、誤傷,還是誤傷

這又回到了我們開始提到的“誤傷率”的問題了。我們知道,發布越頻繁,出問題的概率越高。那么,如何在頻繁發布的情況下,還能做到少出問題呢?

此外還有一個問題,我們寫了大量的“不可讀代碼”給對方,的確能給對方造成大量的壓力,但是,這些代碼我們自己也要維護啊。如果有一天忽然說,沒人爬我們了,你們把代碼下線掉吧。這個時候寫代碼的人已經不在了,你們怎么知道如何下線這些代碼呢?

這兩個問題我暫時不能公布我們的做法,但是大家都是聰明人,應該都是有自己的方案的,軟件行業之所以忙的不得了,無非就是在折騰兩件事,一個是如何將代碼拆分開,一個是如何將代碼合并起來。

關于誤傷率,我只提一個小的tip:你可以只開啟反爬蟲,但是不攔截,先放著,發統計信息給自己,相當于模擬演練。等統計的差不多了,發現真的開啟了也不會有什么問題,那就開啟攔截或者開啟造假。

這里就引發了一個問題,往往一個公司的各個頻道,爬取難度是不一樣的。原因就是,誤傷檢測這種東西與業務相關,公司的基礎部門很難做出通用的。只能各個部門自己做。甚至有的部門做了有的沒做。因此引發了爬蟲界一個奇葩的通用做法:如果PC頁面爬不到, 就去H5試試。如果H5很麻煩,就去PC碰碰運氣。

三、爬蟲反爬蟲套路現狀

那么一旦有發現對方數據造假怎么辦?

早期的時候,大家都是要抽查數據,通過數據來檢測對方是否有造假。這個需要人工核對,成本非常高。可是那已經是洪荒時代的事情了。如果你們公司還在通過這種方式來檢測,說明你們的技術還比較落伍。

之前我們的競爭對手是這么干的:他們會抓取我們兩次,一次是他們解密出來key之后,用正經方式來抓取,這次的結果定為A。一次是不帶key,直接來抓,這次的結果定為B。根據前文描述,我們可以知道,B一定是錯誤的。那么如果A與B相等,說明自己中招了。這個時候會停掉爬蟲,重新破解。

1、不要回應

所以之前有一篇關于爬蟲的文章,說如何破解我們的。一直有人要我回復下。我一直覺得沒什么可以回復的。

第一,反爬蟲被破解了是正常的。這個世界上有個萬能的爬蟲手段,叫“人肉爬蟲”。假設我們就是有錢,在印度開個分公司,每天雇便宜的勞動力用鼠標直接來點,你能拿我怎么辦?第二,我們真正關心的是后續的這些套路。而我讀了那篇文章,發現只是調用了selenium并且拿到了結果,就認為自己成功了。

我相信你讀到這里,應該已經明白為什么我不愿意回復了。我們最重要的是工作,而不是誰打誰的臉。大家如果經常混技術社區就會發現,每天熱衷于打別人臉的,一般技術都不是很好。

當然這并不代表我們技術天下第一什么的。我們每天面對大量的爬蟲,還是遇到過很多高手的。就如同武俠小說里一樣,高手一般都比較低調,他們默默地拿走數據,很難被發現,而且頻率極低,不會影響我們的考評。你們應該明白,這是智商與情商兼具的高手了。

我們還碰到拉走我們js,砍掉無用的部分直接解出key,相當高效不拖泥帶水的爬蟲,一點廢請求都沒有(相比某些爬蟲教程,總是教你多訪問寫沒用的url免得被發現,真的不知道高到哪里去了。這樣做除了會導致機器報警,導致對方加班封鎖以外,對你自己沒有任何好處)。

而我們能發現這一點僅僅是是因為他低調地寫了一篇博客,通篇只介紹技術,沒有提任何沒用的東西。

這里我只是順便發了點小牢騷,就是希望后續不要總是有人讓我回應一些關于爬蟲的文章。線下我認識很多爬蟲工程師,水平真的很好,也真的很低調(不然你以為我是怎么知道如何對付爬蟲的。。。),大家都是一起混的,不會產生“一定要互相打臉”的情緒。

順便打個小廣告,如果你對這個行業有興趣,可以考慮聯系HR加入我們哦。反爬蟲工程師可以加入攜程,爬蟲工程師可以加入去哪兒。

2、進化

早期我們和競爭對手打的時候,雙方的技術都比較初級。后來慢慢的,爬蟲在升級,反爬蟲也在升級。這個我們稱為“進化”。我們曾經給對方放過水,來試圖拖慢他們的進化速度。然而,效果不是特別理想。爬蟲是否進化,取決于爬蟲工程師自己的KPI,而不是反爬蟲的進化速度。

后期打到白熱化的時候,用的技術越來越匪夷所思。舉個例子,很多人會提,做反爬蟲會用到canvas指紋,并認為是最高境界。其實這個東西對于反爬蟲來說也只是個輔助,canvas指紋的含義是,因為不同硬件對canvas支持不同,因此你只要畫一個很復雜的canvas,那么得出的image,總是存在像素級別的誤差。考慮到爬蟲代碼都是統一的,就算起selenium,也是ghost的,因此指紋一般都是一致的,因此繞過幾率非常低。

但是!這個東西天生有兩個缺陷。第一是,無法驗證合法性。當然了,你可以用非對稱加密來保證合法,但是這個并不靠譜。其次,canvas的沖突概率非常高,遠遠不是作者宣稱的那樣,沖突率極低。也許在國外沖突是比較低,因為國外的語言比較多。但是國內公司通常是IT統一裝機,無論是軟件還是硬件都驚人的一致。我們測試canvas指紋的時候,在攜程內部隨便找了20多臺機器,得出的指紋都完全一樣,一丁點差別都沒有。因此,有些“高級技巧”其實一點都不實用。

3、法律途徑

此外就是大家可能都考慮過的:爬蟲違法嗎?能起訴對方讓對方不爬嗎?法務給的答案到是很干脆,可以,前提是證據。遺憾的是,這個世界上大部分的爬蟲爬取數據是不會公布到自己網站的,只是用于自己的數據分析。因此,即使有一些關于爬蟲的官司做為先例,并且已經打完了,依然對我們沒有任何幫助。反爬蟲,在對方足夠低調的情況下,注定還是個技術活。

4、搞事情,立Flag

到了后來,我們已經不再局限于打打技術了。反爬蟲的代碼里我們經常埋點小彩蛋給對方,比如寫點注釋給對方。雙方通過互相交戰,頻繁發布,居然聊的挺high的。

比如問問對方,北京房價是不是很高啊?對方回應,歐巴,我可是憑本事吃飯哦。繼續問,搖到號了嗎?諸如此類等等。這樣的事情你來我往的,很容易動搖對方的軍心,還是很有作用的。試想一下,如果你的爬蟲工程師在大年三十還苦逼加班的時候,看到對方留言說自己拿到了n個月的年終獎,你覺得你的工程師,離辭職還遠嗎?

最后,我們終于搞出了大動作,覺得一定可以坑對方很久了。我們還特意去一家小火鍋店吃了一頓,慶祝一下,準備明天上線。大家都知道,一般立flag的下場都比較慘的。兩個小時的自助火鍋,我們剛吃五分鐘,就得到了我們投資競爭對手的消息。后面的一個多小時,團隊氣氛都很尷尬,誰也說不出什么話。我們組有個實習生,后來鼓足勇氣問了我一個問題:

“我還能留下來嗎?”

畢竟,大部分情況下,技術還是要屈服于資本的力量。

四、爬蟲反爬蟲的未來

與競爭對手和解之后,我們去拜訪對方,大家坐在了一起。之前網上自稱妹子的,一個個都是五大三粗的漢子,這讓我們相當絕望,在場唯一的一個妹子還是我們自己帶過去的(就是上面提到的實習生),感覺套路了這么久,最終還是被對方套路了。

好在,吃的喝的都很好,大家玩的還是比較high的。后續就是和平年代啦,大家不打仗了,反爬蟲的邏輯扔在那做個防御,然后就開放白名單允許對方爬取了。群里經常叫的就是:xxx你怎么頻率這么高,xxx你為什么這個接口沒給我開放,為什么我爬的東西不對我靠你是不是把我封了啊。諸如此類的。

和平年代的反爬蟲比戰爭年代還難做。因為戰爭年代,誤傷率只要不是太高,公司就可以接受。和平年代大家不能搞事情,誤傷率稍稍多一點,就會有人叫:好好的不賺錢,瞎搞什么搞。此外,戰爭年代只要不攔截用戶,就不算誤傷。和平年代還要考慮白名單,攔截了合作伙伴也是誤傷。因此各方面會更保守一些。不過,總體來說還是和平年代比較happy。畢竟,誰會喜歡沒事加班玩呢。

然而和平持續的不是很久,很快就有了新的競爭對手選擇爬蟲來與我們打。畢竟,這是一個利益驅使的世界。只要有大量的利潤,資本家就會殺人放火,這不是我們這些技術人員可以決定的。我們希望天下無蟲,但是我們又有什么權利呢。 

責任編輯:龐桂玉 來源: 36大數據
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