Day 1
小莫想要某站上所有的电影，写了标准的爬虫(基于HttpClient库)，不断地遍历某站的电影列表页面，根据 Html 分析电影名字存进自己的数据库。
这个站点的运维小黎发现某个时间段请求量陡增，分析日志发现都是 IP(xxx.xxx.xxx.xxx)这个用户，并且 user-agent 还是 Python-urllib/2.7 ，基于这两点判断非人类后直接在服务器上封杀。
Day 2
小莫电影只爬了一半，于是也针对性的变换了下策略：1. user-agent 模仿百度(“Baiduspider…”)，2. IP每爬半个小时就换一个IP代理。
小黎也发现了对应的变化，于是在服务器上设置了一个频率限制，每分钟超过120次请求的再屏蔽IP。 同时考虑到百度家的爬虫有可能会被误伤，想想市场部门每月几十万的投放，于是写了个脚本，通过 hostname 检查下这个 ip 是不是真的百度家的，对这些 ip 设置一个白名单。
Day 3
小莫发现了新的限制后，想着我也不急着要这些数据，留给服务器慢慢爬吧，于是修改了代码，随机1-3秒爬一次，爬10次休息10秒，每天只在8-12，18-20点爬，隔几天还休息一下。
小黎看着新的日志头都大了，再设定规则不小心会误伤真实用户，于是准备换了一个思路，当3个小时的总请求超过50次的时候弹出一个验证码弹框，没有准确正确输入的话就把 IP 记录进黑名单。
Day 4
小莫看到验证码有些傻脸了，不过也不是没有办法，先去学习了图像识别（关键词 PIL，tesseract），再对验证码进行了二值化，分词，模式训练之后，总之最后识别了小黎的验证码（关于验证码，验证码的识别，验证码的反识别也是一个恢弘壮丽的斗争史…），之后爬虫又跑了起来。
小黎是个不折不挠的好同学，看到验证码被攻破后，和开发同学商量了变化下开发模式，数据并不再直接渲染，而是由前端同学异步获取，并且通过 JavaScript 的加密库生成动态的 token，同时加密库再进行混淆（比较重要的步骤的确有网站这样做，参见淘宝和微博的登陆流程）。
Day 5
混淆过的加密库就没有办法了么？当然不是，可以慢慢调试，找到加密原理，不过小莫不准备用这么耗时耗力的方法，他放弃了基于 HttpClient的爬虫，选择了内置浏览器引擎的爬虫(关键词：PhantomJS，Selenium)，在浏览器引擎运行页面，直接获取了正确的结果，又一次拿到了对方的数据。
小黎：…
爬虫与发爬虫的斗争还在继续…
通常情况下，在爬虫与反爬虫的对弈中，爬虫一定会胜利。
换言之，只要人类能够正常访问的网页，爬虫在具备同等资源的情况下就一定可以抓取到。
关于爬虫部分一些建议：
尽量减少请求次数，能抓列表页就不抓详情页，减轻服务器压力，程序员都是混口饭吃不容易。
不要只看 Web 网站，还有手机 App 和 H5，这样的反爬虫措施一般比较少。
实际应用时候，一般防守方做到根据 IP 限制频次就结束了，除非很核心的数据，不会再进行更多的验证，毕竟成本的问题会考虑到。
如果真的对性能要求很高，可以考虑多线程(一些成熟的框架如 Scrapy都已支持)，甚至分布式…
关于反爬虫部分的一些建议：
这篇文章就够了：携程技术中心 - 携程酒店研发部研发经理崔广宇 <爬虫与反爬虫> 技术分享
