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📜  Web爬网的合法性

📅  最后修改于: 2020-11-07 08:00:51             🧑  作者: Mango

使用Python，我们可以抓取任何网站或网页的特定元素，但是您是否知道它是否合法?在抓取任何网站之前，我们必须了解网络抓取的合法性。本章将解释与网络抓取合法性有关的概念。

介绍

通常，如果您打算将抓取的数据用于个人用途，则可能没有任何问题。但是，如果要重新发布该数据，则在进行同样的操作之前，应向所有者提出下载请求，或者对要刮取的数据以及策略进行一些背景研究。

报名前需要研究

如果您要针对某个网站从中抓取数据，我们需要了解其规模和结构。以下是开始进行网络抓取之前需要分析的一些文件。

分析robots.txt

实际上，大多数发布者都允许程序员在一定程度上爬网其网站。换句话说，发布者希望对网站的特定部分进行爬网。要对此进行定义，网站必须制定一些规则，以说明可以爬网的部分和不能爬网的部分。此类规则在名为robots.txt的文件中定义。

robots.txt是人类可读的文件，用于识别允许和禁止抓取工具的网站部分。 robots.txt文件没有标准格式，网站的发布者可以根据需要进行修改。我们可以通过在特定网址的网址后提供斜杠和robots.txt来检查特定网站的robots.txt文件。例如，如果我们要检查它是否存在Google.com，则需要输入https://www.google.com/robots.txt ，我们将得到以下内容-

User-agent: *
Disallow: /search
Allow: /search/about
Allow: /search/static
Allow: /search/howsearchworks
Disallow: /sdch
Disallow: /groups
Disallow: /index.html?
Disallow: /?
Allow: /?hl=
Disallow: /?hl=*&
Allow: /?hl=*&gws_rd=ssl$
and so on……..

网站的robots.txt文件中定义的一些最常见的规则如下-

User-agent: BadCrawler
Disallow: /

以上规则意味着robots.txt文件要求具有BadCrawler用户代理的抓取工具不要抓取其网站。

User-agent: *
Crawl-delay: 5
Disallow: /trap

上面的规则意味着，robots.txt文件会在所有用户代理的下载请求之间将抓取工具延迟5秒，以避免服务器超载。 / trap链接将尝试阻止遵循不允许链接的恶意爬网程序。网站发布者可以根据其要求定义更多规则。其中一些在这里讨论-

分析站点地图文件

如果要爬网以获取更新的信息该怎么办?您将搜寻每个网页以获取该更新的信息，但这将增加该特定网站的服务器流量。这就是为什么网站提供站点地图文件以帮助爬网程序查找更新内容而无需爬网每个网页的原因。 Sitemaps标准在http://www.sitemaps.org/protocol.html上定义。

Sitemap文件的内容

以下是在robot.txt文件中发现的https://www.microsoft.com/robots.txt站点地图文件的内容-

Sitemap: https://www.microsoft.com/en-us/explore/msft_sitemap_index.xml
Sitemap: https://www.microsoft.com/learning/sitemap.xml
Sitemap: https://www.microsoft.com/en-us/licensing/sitemap.xml
Sitemap: https://www.microsoft.com/en-us/legal/sitemap.xml
Sitemap: https://www.microsoft.com/filedata/sitemaps/RW5xN8
Sitemap: https://www.microsoft.com/store/collections.xml
Sitemap: https://www.microsoft.com/store/productdetailpages.index.xml
Sitemap: https://www.microsoft.com/en-us/store/locations/store-locationssitemap.xml

以上内容表明站点地图列出了网站上的URL，并进一步允许网站管理员指定一些附加信息，例如有关每个URL的上次更新日期，内容更改，URL的重要性以及与其他URL的关系等。

网站的大小是多少?

网站的大小，即网站的网页数量是否会影响我们的爬网方式?当然可以。因为如果我们要爬网的网页数量较少，那么效率将不是一个严重的问题，但是假设如果我们的网站有数百万个网页(例如Microsoft.com)，则依次下载每个网页将花费几个月的时间，并且那么效率将是一个严重的问题。

检查网站的大小

通过检查Google搜寻器结果的大小，我们可以估算出网站的大小。在执行Google搜索时，可以使用关键字site过滤我们的结果。例如，在下面给出估计https://authoraditiagarwal.com/的大小-

检查尺寸

您会看到大约60个结果，这意味着它不是一个大网站，并且抓取不会导致效率问题。

网站使用哪种技术?

另一个重要的问题是网站使用的技术是否会影响我们的爬网方式?是的，它会影响。但是，我们如何检查网站使用的技术?有一个名为buildwith的Python库，借助它我们可以找到有关网站使用的技术的信息。

例

在此示例中，我们将在buildwith的Python库的帮助下检查网站https://authoraditiagarwal.com使用的技术。但是在使用此库之前，我们需要按以下方式安装它-

(base) D:\ProgramData>pip install builtwith
Collecting builtwith
   Downloading
https://files.pythonhosted.org/packages/9b/b8/4a320be83bb3c9c1b3ac3f9469a5d66e0
2918e20d226aa97a3e86bddd130/builtwith-1.3.3.tar.gz
Requirement already satisfied: six in d:\programdata\lib\site-packages (from
builtwith) (1.10.0)
Building wheels for collected packages: builtwith
   Running setup.py bdist_wheel for builtwith ... done
   Stored in directory:
C:\Users\gaurav\AppData\Local\pip\Cache\wheels\2b\00\c2\a96241e7fe520e75093898b
f926764a924873e0304f10b2524
Successfully built builtwith
Installing collected packages: builtwith
Successfully installed builtwith-1.3.3

现在，借助以下简单的代码行，我们可以检查特定网站使用的技术-

In [1]: import builtwith
In [2]: builtwith.parse('http://authoraditiagarwal.com')
Out[2]:
{'blogs': ['PHP', 'WordPress'],
   'cms': ['WordPress'],
   'ecommerce': ['WooCommerce'],
   'font-scripts': ['Font Awesome'],
   'javascript-frameworks': ['jQuery'],
   'programming-languages': ['PHP'],
   'web-servers': ['Apache']}

谁是网站的所有者?

网站的所有者也很重要，因为如果已知所有者阻止了爬网程序，那么爬网程序在从网站上抓取数据时必须小心。有一个名为Whois的协议，可以借助它找到有关网站所有者的信息。

例

在此示例中，我们将在Whois的帮助下检查网站所有者microsoft.com 。但是在使用此库之前，我们需要按以下方式安装它-

(base) D:\ProgramData>pip install python-whois
Collecting python-whois
   Downloading
https://files.pythonhosted.org/packages/63/8a/8ed58b8b28b6200ce1cdfe4e4f3bbc8b8
5a79eef2aa615ec2fef511b3d68/python-whois-0.7.0.tar.gz (82kB)
   100% |¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦| 92kB 164kB/s
Requirement already satisfied: future in d:\programdata\lib\site-packages (from
python-whois) (0.16.0)
Building wheels for collected packages: python-whois
   Running setup.py bdist_wheel for python-whois ... done
   Stored in directory:
C:\Users\gaurav\AppData\Local\pip\Cache\wheels\06\cb\7d\33704632b0e1bb64460dc2b
4dcc81ab212a3d5e52ab32dc531
Successfully built python-whois
Installing collected packages: python-whois
Successfully installed python-whois-0.7.0

现在，借助以下简单的代码行，我们可以检查特定网站使用的技术-

In [1]: import whois
In [2]: print (whois.whois('microsoft.com'))
{
   "domain_name": [
      "MICROSOFT.COM",
      "microsoft.com"
   ],
   -------
   "name_servers": [
      "NS1.MSFT.NET",
      "NS2.MSFT.NET",
      "NS3.MSFT.NET",
      "NS4.MSFT.NET",
      "ns3.msft.net",
      "ns1.msft.net",
      "ns4.msft.net",
      "ns2.msft.net"
   ],
   "emails": [
      "abusecomplaints@markmonitor.com",
      "domains@microsoft.com",
      "msnhst@microsoft.com",
      "whoisrelay@markmonitor.com"
   ],
}