爬虫的基本流程
网络爬虫的基本工作流程如下：
首先选取一部分精心挑选的种子URL
将种子URL加入任务队列
从待抓取URL队列中取出待抓取的URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。
分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
解析下载下来的网页，将需要的数据解析出来。
数据持久话，保存至数据库中。
爬虫的抓取策略
在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：
深度优先策略(DFS)
深度优先策略是指爬虫从某个URL开始，一个链接一个链接的爬取下去，直到处理完了某个链接所在的所有线路，才切换到其它的线路。
此时抓取顺序为：A -> B -> C -> D -> E -> F -> G -> H -> I -> J
广度优先策略(BFS)
宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。
此时抓取顺序为：A -> B -> E -> G -> H -> I -> C -> F -> J -> D
了解了爬虫的工作流程和爬取策略后，就可以动手实现一个爬虫了！那么在python里怎么实现呢？
技术栈
requests 人性化的请求发送
Bloom Filter 布隆过滤器，用于判重
XPath 解析HTML内容
Anti crawler strategy 反爬虫策略
MySQL 用户数据存储
基本实现
下面是一个伪代码
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要很长的时间才能爬下整个知乎用户的信息，毕竟知乎有6000万月活跃用户。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。那么问题出现在哪里？
布隆过滤器
需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。
建表
用户有价值的信息包括用户名、简介、行业、院校、专业及在平台上活动的数据比如回答数、文章数、提问数、粉丝数等等。
用户信息存储的表结构如下：
网页下载后通过XPath进行解析，提取用户各个维度的数据，最后保存到数据库中。
反爬虫策略应对-Headers
一般网站会从几个维度来反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站和数据加载的方式。从用户请求的Headers反爬虫是最常见的策略，很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。
如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。
反爬虫策略应对-代理IP池
还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。
大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用IP代理就可以解决。这样的代理ip爬虫经常会用到，最好自己准备一个。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib2中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。目前知乎已经对爬虫做了限制，如果是单个IP的话，一段时间系统便会提示异常流量，无法继续爬取了。因此代理IP池非常关键。网上有个免费的代理IP API: http://api.xicidaili.com/free2016.txt
后续
使用日志模块记录爬取日志和错误日志
分布式任务队列和分布式爬虫
运行截图：
