Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架，你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取。但是当我们要爬取的页面非常多的时候，单个服务器的处理能力就不能满足我们的需求了（无论是处理速度还是网络请求的并发数），这时候分布式爬虫的优势就显现出来。 而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)，并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。说白了，就是使用redis来维护一个url队列,然后scrapy爬虫都连接这一个redis获取url,且当爬虫在redis处拿走了一个url后,redis会将这个url从队列中清除,保证不会被2个爬虫拿到同一个url,即使可能2个爬虫同时请求拿到同一个url,在返回结果的时候redis还会再做一次去重处理,所以这样就能达到分布式效果,我们拿一台主机做redis 队列,然后在其他主机上运行爬虫.且scrapy-redis会一直保持与redis的连接,所以即使当redis 队列中没有了url,爬虫会定时刷新请求,一旦当队列中有新的url后,爬虫就立即开始继续爬 首先分别在主机和从机上安装需要的爬虫库pip3 install requests scrapy scrapy-redis redis 在主机中安装redis 点我领取阿里云2000元代金券，（阿里云优惠券的作用：购买阿里云产品，最后支付结算的时候，阿里云优惠券可抵扣一部分费用。安装redis yum install redis 启动服务systemctl start redis 查看版本号redis-cli --version 设置开机启动systemctl enable redis.service 修改redis配置文件 vim /etc/redis.conf 将保护模式设为no，同时注释掉bind，为了可以远程访问,另外需要注意阿里云安全策略也需要暴露6379端口 改完配置后，别忘了重启服务才能生效systemctl restart redis然后分别新建爬虫项目scrapy startproject myspider在项目的spiders目录下新建test.py 点我领取阿里云2000元代金券，（阿里云优惠券的作用：购买阿里云产品，最后支付结算的时候，阿里云优惠券可抵扣一部分费用。导包 import scrapyimport osfrom scrapy_redis.spiders import RedisSpider 定义抓取类 class Test(scrapy.Spider): class Test(RedisSpider): #定义爬虫名称，和命令行运行时的名称吻合name = "test" 定义redis的key redis_key = 'test:start_urls' 定义头部信息 haders = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Ubuntu Chromium/73.0.3683.86 Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36' } def parse(self, response): print(response.url) pass 然后修改配置文件settings.py，增加下面的配置,其中redis地址就是在主机中配置好的redis地址:BOT_NAME = 'myspider' SPIDER_MODULES = ['myspider.spiders']NEWSPIDER_MODULE = 'myspider.spiders' 点我领取阿里云2000元代金券，（阿里云优惠券的作用：购买阿里云产品，最后支付结算的时候，阿里云优惠券可抵扣一部分费用。设置中文编码 FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8' scrapy-redis 主机地址 REDIS_URL = 'redis://root@39.106.228.179:6379' 队列调度 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" 不清除缓存 SCHEDULER_PERSIST = True 通过redis去重 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" 点我领取阿里云2000元代金券，（阿里云优惠券的作用：购买阿里云产品，最后支付结算的时候，阿里云优惠券可抵扣一部分费用。不遵循robots ROBOTSTXT_OBEY = False 最后，可以在两台主机上分别启动scrapy服务此时，服务已经起来了，只不过redis队列中没有任务，在等待状态进入主机的redisredis-cli将任务队列push进redislpush test:start_urls http://baidu.comlpush test:start_urls http://chouti.com可以看到，两台服务器的爬虫服务分别领取了队列中的任务进行抓取，同时利用redis的特性，url不会重复抓取爬取任务结束之后，可以通过flushdb命令来清除地址指纹，这样就可以再次抓取历史地址了。 阿里云服务器：活动地址 购买可领取：阿里云代金券

appium在阿里云上如何用真机进行爬虫。 appium进行爬虫，可是linux的服务器模拟器安装老是失败或者自带的模拟器很卡， 后面看有的人用真机来爬虫，问下，如果是阿里云如何调用真机啊。 遇到了同样的问题，在CSDN看到了，希望阿里云团队能够给出正确、标准的答案~请查看

爬虫风险管理产品是阿里云云盾推出的新安全产品，1月底正式宣布商业化上线，提供可以覆盖Web/H5/API/APP多种业务形态的爬虫风险解决方案，对爬虫风险进行有序管理。 恶意爬虫引发高风险随着传统行业互联网化及大类业务的数据化，使爬虫风险逐渐成为一个风险爆发点。有网络数据报告统计，目前互联网中超过60%的流量都是批量自动化的爬虫流量。 广义的爬虫并不是仅仅定义为“爬数据”，恶意的黑客利用一些自动化程序“爬虫”来进行业务攻击和欺诈，例如撞库、占座、抢票、刷排名、接口滥用、刷红包等，趋利特征非常明显。常见爬虫主要会集中在类似航空、电商、咨讯、数据、金融、旅行等一些存在高价值数据、原创内容、高获利点的行业中。 恶意爬虫流量往往会引发企业一系列安全问题，并对业务造成一定利益损失，甚至请求量级过大也会同步造成服务器的不可用。 防爬任务困难重重爬虫中也并不是完全都是恶意爬虫流量，有一部分友好的爬虫，例如搜索引擎爬虫、第三方合作伙伴程序、Robots 协议程序等。安全运维不但要区分出正常人请求和机器爬虫请求，还需要放行友好的爬虫，这会对爬虫识别检测精细度要求较高，并对不同类型的爬虫要有分类和标记。 难点其二在于业务渠道的多样性。行业的互联网化快速发展，尤其是移动端的兴起，一般客户业务中除基础的Web端外，移动端的H5/APP/小程序等也占据较大的业务流量。而爬虫往往攻击的是所有渠道中防护最薄弱及攻击成本最低的业务渠道，会持续在各渠道中切换尝试发现防护短板。如果防护方案比较单一，容易在对抗过程中产品顾此失彼的状态，最终防护失效，仍然造成业务影响。 持续对抗的过程中，爬虫也是会学习进化的，从最初简单自动化脚本会逐步演变成模拟正常用户的访问请求，模拟小区宽带IP，模拟页面浏览停顿操作，模拟正常业务流程路径等等，我们变得越来越难识别恶意爬虫。难但并不是没有办法。和爬虫的对抗就像一场博弈，我们利用云上生态的优势降低防护成本，提高识别检测的实时性和精准度，逼得爬虫用来伪装的成本高于爬虫的获利时自然会放弃。我们建立独立的检测系统和防护体系，围而不全杀；用AI智能模型识别爬虫，让爬虫难以察觉识别逻辑而减缓变异进度；用人机的验证手段，做第二层的引擎判断，更灵活的对识别结果做处置，进一步减少对正常用户的误报。 爬虫风险如何有序管理爬虫风险管理产品是一款云盾推出的新安全产品。 产品为SAAS模式，反向代理接入非常轻量和灵活，对七层流量做一次转发，通过云上综合的爬虫防护引擎识别并过滤爬虫流量，帮助客户降低恶意的自动化程序带来的业务影响。干净的业务流量会被继续转发到源站，保证业务正常运行。 产品建设了一整套有层次的爬虫检测模块，主要分为基础防护层、云端情报层、机器学习层，进行信息传递和鉴别，从提供流量上自定义爬虫特征规则工具，到共享云端优势的行业爬虫攻击情报，再到定制贴合客户业务的机器学习算法，逐步递进，快速帮助客户打造一套量身定做的反爬虫策略体系。 产品除了能快速甄别爬虫的行为特征，还可以实现对不同风险等级的爬虫识别结果做不同的处置，合法爬虫做放行，恶意爬虫做阻断，遇到可疑的爬虫去做一个挑战或者校验，多验一次身来做最终判断。 同时，产品内提供了数据可视化模块，从不同维度展示给用户，包括数据和数据之间的关联，让用户参与爬虫特征数据和防护数据之间关系的探索，不断沟通和迭代，不仅清晰地向用户展示爬虫入侵的每一步，也提高了用户反爬虫的策略决策能力。数据模块还集成了阿里云的SLS日志服务，可以查询和定位详细的日志内容，帮助用户了解防护情况和流量细节。 当前产品防护场景主要集中在： 产品优势突出1、云端部署云端有技术专家负责产品的规则更新，迅速解决实时风险。云上资源是可以随时弹性扩容的，针对高峰业务能够自由收缩，帮助客户解决因大促等问题需要扩充机器而带来的成本。云上的威胁情报资源非常丰富，能够发现针对行业的集中式攻击，并可以将情报应用在行业客户的防御系统中。2、生态体系跨多行业的爬虫行为分析，利用关系网络进行恶意爬虫的扩充发现。爬虫业务目的非常明确，识别行业的集中式攻击，达成行业内共享风险防控。沉淀网络上黑灰产的百万级已知针对性爬虫风险的IP/UA黑灰产数据。共享亿级阿里系的设备端的风险情报。 据了解，目前国内外有不少做恶意爬虫流量管理的厂商，侧重点也不尽相同，但阿里云爬虫风险管理产品则是侧重于多层的防护，除了人机识别等检测方式，还会通过行为分析、威胁情报、机器学习算法等方式辅助检测，可以覆盖包括APP在内的各种环境，云上反向代理的方式接入也非常轻量和灵活。 点击了解产品详情https://www.aliyun.com/product/antibot 点击了解“阿里云新品发布会频道”：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/cloud/product.html

恶意爬虫引发高风险随着传统行业互联网化及大类业务的数据化，使爬虫风险逐渐成为一个风险爆发点。有网络数据报告统计，目前互联网中超过60%的流量都是批量自动化的爬虫流量。 广义的爬虫并不是仅仅定义为“爬数据”，恶意的黑客利用一些自动化程序“爬虫”来进行业务攻击和欺诈，例如撞库、占座、抢票、刷排名、接口滥用、刷红包等，趋利特征非常明显。常见爬虫主要会集中在类似航空、电商、咨讯、数据、金融、旅行等一些存在高价值数据、原创内容、高获利点的行业中。 恶意爬虫流量往往会引发企业一系列安全问题，并对业务造成一定利益损失，甚至请求量级过大也会同步造成服务器的不可用。 防爬任务困难重重爬虫中也并不是完全都是恶意爬虫流量，有一部分友好的爬虫，例如搜索引擎爬虫、第三方合作伙伴程序、Robots 协议程序等。安全运维不但要区分出正常人请求和机器爬虫请求，还需要放行友好的爬虫，这会对爬虫识别检测精细度要求较高，并对不同类型的爬虫要有分类和标记。 难点其二在于业务渠道的多样性。行业的互联网化快速发展，尤其是移动端的兴起，一般客户业务中除基础的Web端外，移动端的H5/APP/小程序等也占据较大的业务流量。而爬虫往往攻击的是所有渠道中防护最薄弱及攻击成本最低的业务渠道，会持续在各渠道中切换尝试发现防护短板。如果防护方案比较单一，容易在对抗过程中产品顾此失彼的状态，最终防护失效，仍然造成业务影响。 持续对抗的过程中，爬虫也是会学习进化的，从最初简单自动化脚本会逐步演变成模拟正常用户的访问请求，模拟小区宽带IP，模拟页面浏览停顿操作，模拟正常业务流程路径等等，我们变得越来越难识别恶意爬虫。难但并不是没有办法。和爬虫的对抗就像一场博弈，我们利用云上生态的优势降低防护成本，提高识别检测的实时性和精准度，逼得爬虫用来伪装的成本高于爬虫的获利时自然会放弃。我们建立独立的检测系统和防护体系，围而不全杀；用AI智能模型识别爬虫，让爬虫难以察觉识别逻辑而减缓变异进度；用人机的验证手段，做第二层的引擎判断，更灵活的对识别结果做处置，进一步减少对正常用户的误报。 爬虫风险如何有序管理爬虫风险管理产品是一款云盾推出的新安全产品。 产品为SAAS模式，反向代理接入非常轻量和灵活，对七层流量做一次转发，通过云上综合的爬虫防护引擎识别并过滤爬虫流量，帮助客户降低恶意的自动化程序带来的业务影响。干净的业务流量会被继续转发到源站，保证业务正常运行。 产品建设了一整套有层次的爬虫检测模块，主要分为基础防护层、云端情报层、机器学习层，进行信息传递和鉴别，从提供流量上自定义爬虫特征规则工具，到共享云端优势的行业爬虫攻击情报，再到定制贴合客户业务的机器学习算法，逐步递进，快速帮助客户打造一套量身定做的反爬虫策略体系。 产品除了能快速甄别爬虫的行为特征，还可以实现对不同风险等级的爬虫识别结果做不同的处置，合法爬虫做放行，恶意爬虫做阻断，遇到可疑的爬虫去做一个挑战或者校验，多验一次身来做最终判断。 同时，产品内提供了数据可视化模块，从不同维度展示给用户，包括数据和数据之间的关联，让用户参与爬虫特征数据和防护数据之间关系的探索，不断沟通和迭代，不仅清晰地向用户展示爬虫入侵的每一步，也提高了用户反爬虫的策略决策能力。数据模块还集成了阿里云的SLS日志服务，可以查询和定位详细的日志内容，帮助用户了解防护情况和流量细节。 当前产品防护场景主要集中在： 产品优势突出1、云端部署云端有技术专家负责产品的规则更新，迅速解决实时风险。云上资源是可以随时弹性扩容的，针对高峰业务能够自由收缩，帮助客户解决因大促等问题需要扩充机器而带来的成本。云上的威胁情报资源非常丰富，能够发现针对行业的集中式攻击，并可以将情报应用在行业客户的防御系统中。2、生态体系跨多行业的爬虫行为分析，利用关系网络进行恶意爬虫的扩充发现。爬虫业务目的非常明确，识别行业的集中式攻击，达成行业内共享风险防控。沉淀网络上黑灰产的百万级已知针对性爬虫风险的IP/UA黑灰产数据。共享亿级阿里系的设备端的风险情报。 据了解，目前国内外有不少做恶意爬虫流量管理的厂商，侧重点也不尽相同，但阿里云爬虫风险管理产品则是侧重于多层的防护，除了人机识别等检测方式，还会通过行为分析、威胁情报、机器学习算法等方式辅助检测，可以覆盖包括APP在内的各种环境，云上反向代理的方式接入也非常轻量和灵活。 点击了解产品详情https://www.aliyun.com/product/antibot 点击了解“阿里云新品发布会频道”：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/cloud/product.html

阿里云上有什么机制或服务可以防御爬虫？阿里云上是有什么方案可以解决这个问题,谢谢！

Anti-Bot功能相关问题 1.Anti-Bot与WAF提供的爬虫流量防护功能有什么区别？ WAF的爬虫流量防护功能主要防御一些由脚本程序编写的单IP访问爬虫流量。爬虫风险管理（Anti-Bot）则可以有效防御精心伪装的、模拟真实用户行为的更高级的爬虫流量。 阿里云服务器1核2G低至82元/年，阿里云官活动网址：https://dashi.aliyun.com/site/yun/aliyun 可以用20代金券，即102-20=82。 2、系统概况 2.Anti-Bot的防护能力如何？是否每次防护都需要安全技术人员介入？ 为了解决业务中的各种恶意爬虫风险，Anti-Bot提供不同维度的防护方案。 智能防护：Anti-Bot依托云上大数据算法沉淀的情报和智能算法模型提供防护能力，无需安全技术人员介入，直接通过控制台启用防护即可。规则防护：为了实现更细粒度的防护效果，Anti-Bot提供灵活的自定义防护规则配置，可能需要安全技术人员协助分析并制定防护规则策略。同时，不同业务接口可能存在一定特殊性，需要安全技术人员进行分析、选择合适的防护策略，避免因业务接口本身不适合特定的人机校验模式而导致误拦截。申请阿里云服务时，可以使用2000元阿里云代金券，阿里云官网领取网址：https://dashi.aliyun.com/site/yun/youhui安全技术人员推荐的最佳防护策略方案可以在爬虫变异前有效控制爬虫风险，而当恶意爬虫的攻击成本高于所带来的收益时，该类型的爬虫攻击也将慢慢消失。 3.Anti-Bot针对网页端和App端能防御哪些爬虫风险？ 对于网页端和App端，Anti-Bot提供相同的防护能力，有效防御自动化脚本编写的、携带明显机器特征的、模拟真实用户行为的恶意爬虫请求。 爬虫风险管理本质上是一个攻防过程。通过识别爬虫本身，方能应对爬虫变异，最终实现有效过滤。 Anti-Bot接入相关问题 1.接入Anti-Bot防护是否需要改动代码？ 网站业务接入Anti-Bot防护通过反向代理模式实现，您只需要更改域名DNS解析配置即可，不涉及网页代码改动。 如果您的业务支持App端访问，建议您同时采用App增强防护SDK集成方案。集成App增强防护SDK需要对App端代码进行改动，并重新发布新的App版本。 2.iOS和安卓平台App应用是否都可以采用App增强防护SDK方案？ Anti-Bot的App增强防护SDK方案支持iOS和安卓平台App端集成。具体集成方法，请参考iOS SDK集成指南或Android SDK集成指南。 3.Anti-Bot如何与其它云产品同时部署？ Anti-Bot与阿里云的SLB、WAF、DDoS高防、CDN等云产品完全兼容，您可以根据业务需要选择合适的产品与Anti-Bot同时部署。 负载均衡（SLB）：您只需在Anti-Bot控制台中添加域名配置时，将SLB实例的公网IP添加为源站服务器IP，即可实现Anti-Bot与SLB结合使用。Web应用防火墙（WAF）：Anti-Bot与WAF采用同样的转发配置，因此在Anti-Bot或WAF中添加的网站域名配置记录将自动同步至另一产品的管理控制台中，且域名来源显示为云端同步。您只需在Anti-Bot和WAF控制台中为网站域名配置相应的防护策略，即可实现应用层攻击防护和恶意爬虫流量防护。EDF7D148_DA0B_4815_BDA5_6ADE947828E5 DDoS高防：参考同时部署Anti-Bot和DDoS高防进行配置，即可实现大流量攻击防护和恶意爬虫流量防护。CDN：参考同时部署Anti-Bot和CDN进行配置，即可为开启内容加速的域名实现恶意爬虫流量防护。App增强防护SDK相关问题 1.App增强防护SDK（iOS版）支持哪些iOS系统版本？ App增强防护SDK支持iOS 8及以上版本。 2.在App中集成Anti-Bot增强防护SDK后会额外占用多少资源？ 在App中集成Anti-Bot增强防护SDK后，仅额外占用极少量的资源。 内存消耗：增加大约2 MB加载时间：在冷启动的情况下，大约增加200 msCPU：主要依赖业务调用情况，一般延迟在20 ms以内日志功能相关问题 1.开通Anti-Bot日志服务功能提示“调用SLS高阶API创建资源或变更资源配置失败”。 Anti-Bot的日志服务功能依赖阿里云日志服务（Log Service）产品，开通日志服务功能时将在日志服务产品中自动创建相应日志库资源。 如果您的云账号当前已经欠费，则可能收到该提示且日志服务开通失败，请结清欠款后重新开通。

目前互联网中很多批量流量都是Bot（自动化程序）所产生的。这使得恶意攻击变得更加容易，黑客利用这些自动化程序可以进行业务攻击和欺诈，例如撞库、占座、抢票、刷排名、爬取网页内容、接口滥用、活动作弊等等。因此对抗恶意自动化程序的安全技术应运而生，一些成熟的WAF厂商开始扩展自身能力抵御恶意流量，一些专注于自动化程序管理的安全厂商也开始出现。 《New Tech：Bot Management》报告调研了全球15家提供自动化程序管理（Bot Management）技术及产品的公司，并从专职员工数量、产品覆盖范围、产品收益、产品客户数量等四个维度，评测出处于第一阵营、成长阵营、早期阵营三个阶段的公司，最终阿里云被评测为中国唯一一家进入第一阵营的公司，成为国内自动化程序管理技术和产品服务商的引领者。 阿里云爬虫风险管理产品是基于传统WAF的安全技术能力孵化出来的对抗爬虫的专业产品。该产品建设了一整套包括基础防护层、云端情报层、深度学习层在内的层次分明的爬虫检测模块，从提供流量上自定义爬虫特征工具，到共享云端优势的行业爬虫攻击情报，再到定制贴合客户业务的深度学习算法，逐步递进，可以帮助客户快速打造一套量身定做的反爬虫策略体系。 爬虫风险管理产品架构图 目前，阿里云爬虫风险管理产品主要应用在航空、旅游、金融、医疗、电子商务等领域，比如该产品为亚洲航空公司成功解决黄牛占座难题，最终帮助客户降低了90%的占座请求，线上订票业务得到极大提升，赢得客户高度认可。

什么成果助力阿里云爬虫风险管理入选2018Forrester Bot Management竞争者象限？

以前各大搜索引擎爬虫抓取量小的时候没感觉，最近日均搜索引擎爬虫抓取量加起来超过150000次后发现网速变慢，只要限制爬虫抓取速度又恢复正常。。。 怀疑是阿里云限制了网络入口流量的上限，否则不可能出现正好达到150000次网站就卡，减少到100000次就正常的现象。

阿里云一直将保护客户数据隐私和数据安全视作生命线。未经客户授权，阿里云绝不会擅自查看客户敏感数据，包括但不限于端口流量，私钥、PKI关键密文等。 今天有客户反映，使用阿里云服务器部署爬虫业务时发现网络连接不稳定的现象，怀疑可能是gshelld、aliyun-service、Aegis、Snort四个程序导致的。 我们在此郑重声明：阿里云的所有程序不会查看客户的密钥和服务器证书，也不会检测客户服务器的端口流量数据。 gshelld、aliyun-service和Aegis 是阿里云镜像自带的程序。其中，gshelld是ECS上XEN自有的一个开源程序，主要负责XEN上面虚拟机的初始化、管控等功能； aliyun-service 是阿里云KVM 平台ECS虚拟机配置进程，是qemu的一个开源模块，主要负责KVM上面的虚拟机的初始化功能； Aegis包括 AliYunDun 和AliYunDunUpdate 两个进程，主要负责安全防御和安骑士升级更新。 客户提及的四个进程中，Snort并不是阿里云官方镜像默认的程序，而是一款常用的开源入侵检测软件，建议客户查看Snort规则配置是否影响爬虫服务。 阿里云一直将保护客户数据隐私和数据安全视作生命线。未经客户授权，阿里云绝不会擅自查看客户敏感数据，包括但不限于端口流量，私钥、PKI关键密文等。 我们相信，透明的沟通是信任的基石。关于数据安全，我们欢迎一切形式的质询。 阿里云5月31日