程序人生 - Python爬虫要违法了吗?告诉大家:守住规则,大胆去爬

简介: 程序人生 - Python爬虫要违法了吗?告诉大家:守住规则,大胆去爬

最近我学习和实践网络爬虫,总想着在这儿抓点数据在那儿抓点数据。

但不知为什么,抓取别人网站数据时,总会产生莫名恐慌生怕自己一不小心就侵权了,然后被关在监狱摩擦

所以我想现在这个时候,非常有必要仔细研究一下有关网络爬虫的规则和底线。

我们生活中几乎每天都在爬虫应用,如百度,你在百度中搜索到的内容几乎都是爬虫采集下来的(百度自营的产品除外,如百度知道、百科等),所以网络爬虫作为一门技术,技术本身是不违法的。

哪些情况下网络爬虫采集数据后具备法律风险?

当采集的站点有声明禁止爬虫采集或者转载商业化时;

比如淘宝网,大家来看淘宝的声明。

当网站声明了rebots协议时

Robots协议(也称为爬虫协议、机器人协议等)的全称是“网络爬虫排除标准”(Robots Exclusion Protocol),网站通过Robots协议告诉爬虫哪些页面可以抓取,哪些页面不能抓取。

robots.txt文件是一个文本文件,使用任何一个常见的文本编辑器,比如Windows系统自带的Notepad,就可以创建和编辑它。robots.txt是一个协议,而不是一个命令。robots.txt是搜索引擎中访问网站的时候要查看的第一个文件。robots.txt文件告诉蜘蛛程序在服务器上什么文件是可以被查看的。

如何查看采集的内容是的有rebots协议?

其实方法很简单。你想查看的话就在IE上打http://你的网址/robots.txt要是说查看分析robots的话有专业的相关工具 站长工具就可以!

爬虫作为一种计算机技术就决定了它的中立性,因此爬虫本身在法律上并不被禁止,但是利用爬虫技术获取数据这一行为是具有违法甚至是犯罪的风险的。

举个例子:像谷歌这样的搜索引擎爬虫,每隔几天对全网的网页扫一遍,供大家查阅,各个被扫的网站大都很开心。这种就被定义为“善意爬虫”。但是像抢票软件这样的爬虫,对着 12306 每秒钟恨不得撸几万次,铁总并不觉得很开心,这种就被定义为“恶意爬虫”。

爬虫所带来风险主要体现在以下3个方面:

  • 违反网站意愿,例如网站采取反爬措施后,强行突破其反爬措施;
  • 爬虫干扰了被访问网站的正常运营;
  • 爬虫抓取了受到法律保护的特定类型的数据或信息。

解释一下爬虫的定义:网络爬虫(英语:web crawler),也叫网络蜘蛛(spider),是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。

网络爬虫抓取的数据有如下规则:

  • 数据完全公开
  • 不存在也无法做到越权访问爬取

常见错误观点:认为爬虫就是用来抓取个人信息的,与信用基础数据相关的。

总的来说,技术本无罪,但是你利用技术爬取别人隐私、商业数据,那你就是蔑视法律了!

惊!!!大厂招聘直接写明“优先录取会Python者”??_哔哩哔哩_bilibili

目录
相关文章
|
5天前
|
算法 Python
请解释Python中的关联规则挖掘以及如何使用Sklearn库实现它。
使用Python的mlxtend库,可以通过Apriori算法进行关联规则挖掘。首先导入TransactionEncoder和apriori等模块,然后准备数据集(如购买行为列表)。对数据集编码并转换后,应用Apriori算法找到频繁项集(设置最小支持度)。最后,生成关联规则并计算置信度(设定最小置信度阈值)。通过调整这些参数可以优化结果。
25 9
|
14天前
|
数据采集 存储 API
网络爬虫与数据采集:使用Python自动化获取网页数据
【4月更文挑战第12天】本文介绍了Python网络爬虫的基础知识,包括网络爬虫概念(请求网页、解析、存储数据和处理异常)和Python常用的爬虫库requests(发送HTTP请求)与BeautifulSoup(解析HTML)。通过基本流程示例展示了如何导入库、发送请求、解析网页、提取数据、存储数据及处理异常。还提到了Python爬虫的实际应用,如获取新闻数据和商品信息。
|
18天前
|
数据采集 Python
【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
本文以西安医学院-校长信箱为基础来展示爬虫案例。来介绍python爬虫。
【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
|
24天前
|
数据采集 安全 Python
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
25 0
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
|
2天前
|
存储 索引 Python
Python从入门到精通——1.3.1练习编写简单程序
Python从入门到精通——1.3.1练习编写简单程序
|
4天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫面试:requests、BeautifulSoup与Scrapy详解
【4月更文挑战第19天】本文聚焦于Python爬虫面试中的核心库——requests、BeautifulSoup和Scrapy。讲解了它们的常见问题、易错点及应对策略。对于requests,强调了异常处理、代理设置和请求重试;BeautifulSoup部分提到选择器使用、动态内容处理和解析效率优化;而Scrapy则关注项目架构、数据存储和分布式爬虫。通过实例代码,帮助读者深化理解并提升面试表现。
13 0
|
7天前
|
数据采集 JavaScript 前端开发
使用Python打造爬虫程序之破茧而出:Python爬虫遭遇反爬虫机制及应对策略
【4月更文挑战第19天】本文探讨了Python爬虫应对反爬虫机制的策略。常见的反爬虫机制包括User-Agent检测、IP限制、动态加载内容、验证码验证和Cookie跟踪。应对策略包括设置合理User-Agent、使用代理IP、处理动态加载内容、验证码识别及维护Cookie。此外,还提到高级策略如降低请求频率、模拟人类行为、分布式爬虫和学习网站规则。开发者需不断学习新策略,同时遵守规则和法律法规,确保爬虫的稳定性和合法性。
|
8天前
|
SQL 安全 Go
如何在 Python 中进行 Web 应用程序的安全性管理,例如防止 SQL 注入?
在Python Web开发中,确保应用安全至关重要,主要防范SQL注入、XSS和CSRF攻击。措施包括:使用参数化查询或ORM防止SQL注入;过滤与转义用户输入抵御XSS;添加CSRF令牌抵挡CSRF;启用HTTPS保障数据传输安全;实现强身份验证和授权系统;智能处理错误信息;定期更新及审计以修复漏洞;严格输入验证;并培训开发者提升安全意识。持续关注和改进是保证安全的关键。
17 0
|
19天前
|
数据采集 存储 前端开发
Python爬虫如何快速入门
写了几篇网络爬虫的博文后,有网友留言问Python爬虫如何入门?今天就来了解一下什么是爬虫,如何快速的上手Python爬虫。
21 0
|
24天前
|
分布式计算 算法 搜索推荐
优化 Python 程序的五大技巧
本文介绍了优化 Python 程序的五大技巧,涵盖了代码结构优化、算法选择、内置函数利用、库的使用以及并行处理等方面。通过对这些技巧的实践,可以提升 Python 程序的性能和效率,从而更好地满足各类应用的需求。