htmlunit抓取动态网页(Web网络爬虫系统的原理及应用)

　　htmlunit抓取动态网页(Web网络爬虫系统的原理及应用)

　　1、爬虫技术概述

　　网络爬虫是根据一定的规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。它们广泛用于互联网搜索引擎或其他类似的网站，它可以自动采集它可以访问的所有页面获取或更新这些网站的内容和检索方法。从功能上来说，爬虫一般分为数据采集、处理、存储三部分。传统爬虫从一个或多个初始网页的URL开始，获取初始网页上的URL。在抓取网页的过程中，它不断地从当前页面中提取新的 URL 并放入队列中，直到满足系统的某些停止条件。焦点爬虫的工作流程比较复杂。它需要按照一定的网页分析算法过滤掉与主题无关的链接，保留有用的链接，并放入等待抓取的URL队列中。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要爬取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的一定条件并停止。此外，爬虫爬取的所有网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。保留有用的链接并将它们放入等待抓取的 URL 队列中。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要爬取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的一定条件并停止。此外，爬虫爬取的所有网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。保留有用的链接并将它们放入等待抓取的 URL 队列中。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要爬取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的一定条件并停止。此外，爬虫爬取的所有网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。爬虫抓取到的所有网页都将被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。爬虫抓取到的所有网页都将被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。

　　与通用网络爬虫相比，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：

　　(1) 获取目标的描述或定义；

　　(2) 网页或数据的分析和过滤；

　　(3) URL 的搜索策略。

　　

　　2、爬虫原理

　　2.1 网络爬虫原理

　　网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据源。许多大型网络搜索引擎系统被称为基于Web数据的搜索引擎系统采集，如Google、百度等。这显示了网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。除了供用户阅读的文字信息外，网页还收录一些超链接信息。网络爬虫系统通过网页中的超链接信息不断获取网络上的其他网页。正是因为这个采集进程像爬虫或者蜘蛛一样在网络上漫游，所以才叫做网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，英文叫Spider或者Crawler。

　　

　　2.2 网络爬虫系统的工作原理

　　在网络爬虫的系统框架中，主要流程由控制器、解析器和资源库三部分组成。控制器的主要工作是为多个线程中的每个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要工作是下载网页和处理页面，主要是处理一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等。爬虫的基本工作是由解析器完成的。资源库用于存储下载的网络资源。通常使用大型数据库，例如 Oracle 数据库来存储和索引它。

　　控制器

　　控制器是网络爬虫的中央控制器。主要负责根据系统发送的URL链接分配一个线程，然后启动线程调用爬虫爬取网页。

　　解析器

　　解析器负责网络爬虫的主要部分。它的主要任务是：下载网页的功能，处理网页的文本，如过滤，提取特殊的HTML标签，分析数据。

　　资源库

　　它主要是一个容器，用于存储从网页下载的数据记录，并为索引生成提供目标源。大中型数据库产品包括：Oracle、Sql Server等。

　　网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的出度（网页中超链接数）网站较大的URL作为*敏*感*词*URL集。网络爬虫系统使用这些*敏*感*词*集作为初始 URL 来开始数据爬取。因为网页中收录链接信息，所以会通过已有网页的URL获取一些新的URL。网页之间的指向结构可以看作是一片森林。每个*敏*感*词* URL 对应的网页是森林中一棵树的根节点。. 这样，网络爬虫系统就可以按照广度优先算法或深度优先算法遍历所有网页。由于深度优先搜索算法可能导致爬虫系统陷入网站内部，不利于搜索距离网站首页比较近的网页信息，一般采用广度优先搜索算法采集网页。网络爬虫系统首先将*敏*感*词* URL 放入下载队列，然后简单地从队列头部获取一个 URL 来下载其对应的网页。获取网页内容并存储后，通过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，并将这些URL加入到下载队列中。然后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，以此类推，直到遍历全网或者满足某个条件。网络爬虫系统首先将*敏*感*词* URL 放入下载队列，然后简单地从队列头部获取一个 URL 来下载其对应的网页。获取网页内容并存储后，通过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，并将这些URL加入到下载队列中。然后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，以此类推，直到遍历全网或者满足某个条件。网络爬虫系统首先将*敏*感*词* URL 放入下载队列，然后简单地从队列头部获取一个 URL 来下载其对应的网页。获取网页内容并存储后，通过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，并将这些URL加入到下载队列中。然后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，以此类推，直到遍历全网或者满足某个条件。

　　

　　网络爬虫的基本工作流程如下：

　　1.首先选择一个精心挑选的*敏*感*词* URL 的子集；

　　2.将这些网址放入待抓取的网址队列中；

　　3. 从待爬取URL队列中取出待爬取的URL，解析DNS，获取主机IP，下载该URL对应的网页，存入下载的网页库中。此外，将这些 URL 放入 Crawl URL 队列。

　　4.解析URL队列中已经爬取的URL，分析其中的其他URL，将URL放入待爬取的URL队列，从而进入下一个循环。

　　

　　

　　2.3 爬取策略

　　在爬虫系统中，待爬取的 URL 队列是一个重要的部分。待爬取的URL队列中的URL的排列顺序也是一个重要的问题，因为它涉及到先爬到哪个页面，再爬到哪个页面。确定这些 URL 排列顺序的方法称为爬取策略。下面重点介绍几种常见的爬取策略：

　　2.3.1 深度优先遍历策略

　　深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，每次一个链接跟踪每个链接，处理完该行后移动到下一个起始页，并继续跟踪该链接。我们以下图为例：

　　遍历的路径：AFG EHI BCD

　　

　　2.3.2 广度优先遍历策略

　　广度优先遍历的基本思想是将新下载的网页中找到的链接直接插入待爬取URL队列的末尾。也就是说，网络爬虫会先爬取起始网页链接的所有网页，然后选择其中一个链接的网页，继续爬取该网页链接的所有网页。或者以上图为例：

　　遍历路径：ABCDEF GHI

　　2.3.3 反向链接策略

　　反向链接数是指从其他网页指向一个网页的链接数。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，在很多情况下，搜索引擎的爬取系统会使用这个指标来评估网页的重要性，从而确定不同网页的爬取顺序。

　　在真实的网络环境中，由于广告链接和作弊链接的存在，反向链接的数量并不能完全等同于他人的重要性。因此，搜索引擎倾向于考虑一些可靠的反向链接计数。

　　2.3.4部分PageRank策略

　　Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于下载的网页，与待爬取的URL队列中的URL一起，形成一组网页，计算每个页面的PageRank值. URL 按 PageRank 值排序，并按该顺序抓取页面。

　　如果每次爬取一个页面都重新计算一次PageRank值，折中的解决方案是：每爬完K个页面，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还是有一个问题：对于下载页面中分析的链接，也就是我们前面提到的那部分未知网页，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，给这些页面一个临时的PageRank值：把这个网页的所有传入链接传入的PageRank值聚合起来，从而形成未知页面的PageRank值，从而参与排序. 以下示例说明：

　　2.3.5OPICStrategy

　　该算法实际上为页面分配了一个重要性分数。在算法开始之前，所有页面都会获得相同的初始*敏*感*词*。当某个页面P被下载时，P的*敏*感*词*分配给从P分析的所有链接，P的*敏*感*词*被清空。根据*敏*感*词*数量对待爬取URL队列中的所有页面进行排序。

　　2.3.六大网站优先策略

　　所有待爬取的URL队列中的网页都按照它们所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，请先下载。这种策略也称为大站点优先策略。

　　3、爬虫分类

　　我应该选择 Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector 还是其他来开发网络爬虫？上面提到的爬虫类，基本上可以分为三类：

　　(1）分布式爬虫：Nutch

　　(2）JAVA 爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector

　　（3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发）

　　3.1 分布式爬虫

　　爬虫使用分布式，主要解决两个问题：

　　1)海量网址管理

　　2)网速

　　现在比较流行的分布式爬虫是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch 是这些爬虫中最差的选择，原因如下：

　　1)Nutch 是为搜索引擎设计的爬虫。大多数用户需要一个爬虫来进行准确的数据爬取（精细提取）。Nutch 运行的三分之二的流程是为搜索引擎设计的。提取意义不大。换句话说，使用 Nutch 进行数据提取会在不必要的计算上浪费大量时间。而如果你试图通过二次开发使Nutch适合提取业务，那你基本上会破坏Nutch的框架，把Nutch改得面目全非，而且有能力修改Nutch，还不如自己写一个新的。分布式爬虫框架。

　　2)Nutch 依赖hadoop 运行，hadoop 本身消耗大量时间。如果集群机器数量少，爬取速度不如单机爬虫快。

　　3)虽然Nutch有一套插件机制，但还是作为亮点来宣传的。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精准提取功能。但是任何开发过 Nutch 插件的人都知道 Nutch 的插件系统有多糟糕。使用反射机制加载和调用插件，使得程序的编写和调试变得异常困难，更不用说在其上开发复杂的提取系统了。并且 Nutch 没有提供对应的插件挂载点进行精细提取。Nutch的插件只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是给搜索引擎服务的，不提供细提取的挂载点。Nutch 的大部分精炼提取插件都挂载在“页面解析”（parser）挂载点上。这个挂载点其实是用来解析链接（为后续爬取提供URL）和提供一些搜索引擎的。易于提取的网页信息（元信息、网页文本）。

　　4)使用Nutch进行爬虫的二次开发，编写和调试爬虫所需的时间往往是单机爬虫所需时间的十倍以上。学习 Nutch 源码的成本非常高，更何况团队中的每个人都必须了解 Nutch 源码。在调试过程中，会出现程序本身以外的各种问题（hadoop问题、hbase问题）。

　　5)很多人说Nutch2有gora，可以将数据持久化到avro文件、hbase、mysql等，其实很多人都误解了。这里所说的持久化数据是指在avro、hbase、mysql中存储URL信息（URL管理所需的数据）。不是您要提取的结构化数据。事实上，对于大多数人来说，URL 信息存在于何处并不重要。

　　6)Nutch2 的版本目前不适合开发。Nutch的官方稳定版是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果要使用hbase和nutch（大多数人使用nutch2是为了使用hbase），只能使用版本0.90左右的hbase，相应地，将hadoop版本降低到hadoop 0.左右@>2。而且nutch2的官方教程也颇具误导性。Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x。Nutch2.x官网是为了支持hbase0.94而写的。但其实这个Nutch2.x是指Nutch2.3之前和Nutch2.2.1之后的一个版本，在官方SVN中不断更新。而且它'

　　所以，如果你不是搜索引擎，尽量不要选择 Nutch 作为爬虫。一些团队喜欢跟风。他们坚持选择Nutch来开发精制履带。其实是针对Nutch的名声（Nutch的作者是Doug Cutting）。当然，最终的结果往往是项目延期。

　　如果你在做搜索引擎，Nutch1.x 是一个非常不错的选择。Nutch1.x 和 solr 或 es 可以组成一个非常强大的搜索引擎。如果必须使用 Nutch2，建议等到 Nutch2.3 发布。当前的 Nutch2 是一个非常不稳定的版本。

　　

　　分布式爬虫平台架构图

　　3.2 JAVA爬虫

　　在这里，将JAVA爬虫划分为一个单独的类别，因为JAVA在网络爬虫的生态系统中非常完善。相关资料也是最全的。这里可能有争议，我只是随便说说。

　　其实开源网络爬虫（框架）的开发很简单，难点和复杂的问题已经被前人解决了（比如DOM树解析定位、字符集检测、海量URL去重），可以说没有技术含量。包括Nutch，其实Nutch的技术难点就是开发hadoop，代码本身也很简单。从某种意义上说，网络爬虫类似于遍历本机的文件以查找文件中的信息。没有任何困难。选择开源爬虫框架的原因是为了省事。比如爬虫的URL管理、线程池等模块，任何人都可以做，但是需要一段时间的调试和修改才能稳定下来。

　　对于爬虫的功能。用户比较关心的问题往往是：

　　1）爬虫是否支持多线程，爬虫可以使用代理，爬虫可以抓取重复数据，爬虫可以抓取JS生成的信息吗？

　　不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的不叫开源爬虫，叫循环执行http请求。

　　js生成的信息能否被爬取与爬虫本身关系不大。爬虫主要负责遍历网站和下载页面。爬取js产生的信息与网页信息提取模块有关，往往需要通过模拟浏览器（htmlunit、selenium）来完成。这些模拟浏览器通常需要花费大量时间来处理一个页面。因此，一种策略是利用这些爬虫遍历网站，当遇到需要解析的页面时，将网页的相关信息提交给模拟浏览器，完成对JS生成信息的提取。

　　2）爬虫可以抓取ajax信息吗？

　　网页上有一些异步加载的数据。爬取这个数据有两种方式：使用模拟浏览器（问题1中描述），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果你自己生成ajax请求，那么使用开源爬虫有什么意义呢？其实就是利用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。

　　如果我已经可以生成我需要的ajax请求（列表），我该如何使用这些爬虫来爬取这些请求呢？

　　爬虫往往被设计成广度遍历或深度遍历的方式来遍历静态或动态页面。爬取ajax信息属于深网（deep web）的范畴，虽然大部分爬虫并不直接支持。但它也可以通过某些方式完成。例如，WebCollector 使用广度遍历来遍历 网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取*敏*感*词*集（seeds）中的所有url。简单来说就是将生成的ajax请求作为*敏*感*词*，放入爬虫中。使用爬虫对这些*敏*感*词*进行深度为 1 的广度遍历（默认为广度遍历）。

　　3）爬虫如何爬取待登录的网站？

　　这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，而模拟登录主要依赖cookies。至于如何获取cookies，就不是爬虫管理的问题了。您可以手动获取cookies，使用http请求模拟登录，或者使用模拟浏览器自动登录。

　　4）爬虫如何从网页中提取信息？

　　开源爬虫一般会集成网页提取工具。主要支持两种规范：CSS SELECTOR 和 XPATH。至于哪个更好，我这里就不评论了。

　　5）爬虫是如何保存网页信息的？

　　有一些爬虫带有一个负责持久性的模块。例如，webmagic 有一个名为 pipeline 的模块。通过简单的配置，爬虫提取的信息可以持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫不直接为用户提供数据持久化模块。比如 crawler4j 和 webcollector。让用户在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于用管道模块好不好，就类似于用ORM操作数据库好不好的问题，看你的业务。

　　6）爬虫被网站拦截了怎么办？

　　爬虫被网站阻塞，可以通过使用多个代理（随机代理）来解决。但是这些开源爬虫一般不直接支持随机代理的切换。因此，用户经常需要将获取到的agent放入一个全局数组中，并编写一段代码让agent随机获取（从数组中）。

　　7）网页可以调用爬虫吗？

　　爬虫的调用是在Web的服务器端调用的。您可以按照平时使用的方式使用它。可以使用这些爬虫。

　　8）爬虫速度怎么样？

　　单机开源爬虫的速度基本可以用到本地网速的极限。爬虫速度慢往往是因为用户减少了线程数，网速慢，或者数据持久化时与数据库的交互慢。而这些东西往往是由用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度非常好。

　　9） 明明代码写对了，但是数据爬不出来。爬虫有问题吗？不同的爬虫可以解决吗？

　　如果代码写得正确，无法爬取数据，其他爬虫也将无法爬取。在这种情况下，要么是 网站 阻止了您，要么您抓取的数据是由 javascript 生成的。如果无法爬取数据，则无法通过更改爬虫来解决。

　　10）哪个爬虫可以判断网站是否已经爬完，哪个爬虫可以根据主题爬取？

　　爬虫无法判断网站是否已经爬完，只能尽量覆盖。

　　至于根据主题爬，爬虫把内容爬下来后就知道主题是什么了。因此，通常是整体爬下来，然后对内容进行过滤。如果爬取的范围太广，可以通过限制 URL 正则化来缩小范围。

　　11）哪个爬虫的设计模式和架构比较好？

　　设计模式是胡说八道。都说软件设计模式不错，软件开发后总结了几种设计模式。设计模式对软件开发没有指导意义。使用设计模式设计爬虫只会让爬虫的设计更加臃肿。

　　至于架构，目前开源爬虫主要是设计详细的数据结构，比如爬取线程池、任务队列等，大家都可以控制。爬虫的业务太简单了，用任何框架都谈不上。

　　所以对于 JAVA 开源爬虫，我认为，只要找到一个运行良好的。如果业务复杂，使用哪个爬虫，只能通过复杂的二次开发来满足需求。

　　3.3 非JAVA爬虫

　　在非JAVA语言编写的爬虫中，不乏优秀的爬虫。这里提取为一个类别，不是为了讨论爬虫本身的好坏，而是为了讨论larbin、scrapy等爬虫对开发成本的影响。

　　先说python爬虫，python用30行代码就可以完成JAVA 50行代码的任务。Python写代码确实很快，但是在调试代码阶段，调试python代码所消耗的时间往往比编码阶段节省的时间要多得多。使用python开发，为了保证程序的正确性和稳定性，需要编写更多的测试模块。当然，如果爬取规模不大，爬取业务也不复杂，用scrapy还是不错的，可以轻松完成爬取任务。

　　

　　上图是Scrapy的架构图。绿线是数据流。从初始 URL 开始，Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载。下载完成后交给 Spider 进行分析，将要保存的数据发送到 Item Pipeline ，也就是对数据进行后处理。此外，可以在数据流通道中安装各种中间件，进行必要的处理。因此，在开发爬虫时，最好先规划好各个模块。我的做法是分别规划下载模块、爬取模块、调度模块、数据存储模块。

　　对于C++爬虫来说，学习成本会比较大。而且不能只计算一个人的学习成本。如果软件需要一个团队来开发或者移交，那就是很多人的学习成本。软件调试不是那么容易。

　　还有一些ruby和php爬虫，这里就不多评价了。确实有一些非常小的data采集任务，在ruby或者php中都用得上。但是，要选择这些语言的开源爬虫，一方面需要调查相关的生态系统，另一方面，这些开源爬虫可能存在一些你找不到的bug（很少有人使用它们，而且信息也较少）

　　4、反爬虫技术

　　由于搜索引擎的普及，网络爬虫已经成为一种非常流行的网络技术。除了专注于搜索的谷歌、雅虎、微软和百度之外，几乎每个大型门户网站网站都有自己的搜索引擎，无论大小。可以叫的名字有几十种，不知道的种类有上万种。对于一个内容驱动的网站，难免会被网络爬虫光顾。

　　一些智能搜索引擎爬虫的爬取频率比较合理，资源消耗也比较小，但是很多不良网络爬虫对网页的爬取能力较差，经常会循环重复上百个请求。拿，这种爬虫对中小型网站来说往往是毁灭性的打击，尤其是一些缺乏爬虫编写经验的程序员编写的爬虫，破坏性极大，导致网站访问压力会很大非常大，这将导致 网站 访问缓慢甚至无法访问。

　　一般网站反爬虫从三个方面：用户请求的头文件、用户行为、网站目录和数据加载方式。前两种比较容易遇到，从这些角度来看，大部分网站都是反爬虫。会使用第三种使用ajax的网站，增加了爬取的难度。

　　4.1 反爬虫通过Headers

　　反爬取用户请求的头部是最常见的反爬取策略。很多网站会检测Headers的User-Agent，有的网站会检测Referer（有些资源的防盗链网站就是检测Referer）。如果遇到这种反爬虫机制，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值改为目标网站域名【注释：往往容易被Ignore，通过对请求的抓包分析，确定referer，在模拟访问请求的header中添加】在节目中。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或添加Headers可以很好的绕过。

　　4.2 基于用户行为的反爬虫

　　网站的另一部分是检测用户行为，比如同一个IP在短时间内多次访问同一个页面，或者同一个账号在短时间内多次执行相同的操作。【这个反爬需要有足够的ip来处理】

　　大多数网站都是前一种情况，使用IP代理就可以了。可以专门写一个爬虫来爬取网上公开的代理ip，检测到后全部保存。这样的代理ip爬虫经常使用，最好自己准备一个。有大量代理IP，可以每隔几次更换一个IP，这在requests或者urllib2中很容易做到，这样就可以轻松绕过第一个反爬虫。[评论：动态拨号也是一种解决方案]

　　对于第二种情况，下一个请求可以在每个请求之后以几秒的随机间隔发出。一些有逻辑漏洞的网站可以通过多次请求、注销、重新登录、继续请求的方式绕过同一账号短时间内不能多次请求的限制。【点评：账号反爬限制一般比较难处理，随机几秒的请求可能经常被屏蔽。如果可以有多个账号，切换使用，效果会更好】

　　4.3 动态页面的反爬虫

　　以上情况大多出现在静态页面中，也有一些网站，我们需要爬取的数据是通过ajax请求获取的，或者通过Java生成的。一、使用Firebug或者HttpFox分析网络请求【点评：我感觉Google和IE的网络请求分析和使用也很不错】。如果我们能找到ajax请求并分析出具体参数和响应的具体含义，就可以使用上面的方法，直接使用requests或者urllib2来模拟ajax请求，分析响应json得到需要的数据。

　　能够直接模拟ajax请求获取数据是很棒的，但是有的网站把ajax请求的所有参数都加密了。我们根本无法构造对我们需要的数据的请求。我这几天爬的网站就是这样的。除了对ajax参数进行加密外，还封装了一些基础功能，都是调用自己的接口，接口参数是加密的。遇到这样的网站，我们就不能使用上面的方法了。我使用selenium+phantomJS框架调用浏览器内核，使用phantomJS执行js模拟人类操作，触发页面中的js脚本。从填表到点击按钮再到页面滚动，都可以模拟，不管具体的请求和响应过程，只是一个完整的模拟人们浏览页面获取数据的过程。[评论：支持phantomJS]

　　使用这个框架几乎可以绕过大部分反爬虫，因为它不是冒充浏览器获取数据（上面提到的添加header在一定程度上是冒充浏览器），它本身就是浏览器，而且phantomJS 是一个没有界面的浏览器，但控制浏览器的不是人。使用selenium+phantomJS可以做很多事情，比如识别touch-type（12306）或者滑动验证码，暴力破解页面表单等）。它还将在自动化渗透中发挥重要作用，并将在未来发挥作用。提到这一点。