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常見的數(shù)據(jù)采集方式有問卷調(diào)查、查閱搭雹資料、實(shí)地考查、試驗(yàn)。

1、問卷調(diào)查：?jiǎn)柧碚{(diào)查是數(shù)據(jù)收集最常用的一種方式，因?yàn)樗某杀颈容^低，而且得到的信息也會(huì)比較全面。

2、查閱資料：查閱銀旁資料是最古老的數(shù)據(jù)收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數(shù)據(jù)。

3、實(shí)地考查：實(shí)地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個(gè)事物的真相，勢(shì)態(tài)發(fā)展流程，而去實(shí)地進(jìn)行直觀的，局部進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。

4、實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性很高，而缺點(diǎn)是未知性很鋒枝橡大，不管實(shí)驗(yàn)的周期還是實(shí)驗(yàn)的結(jié)果都是不確定性的。

用爬蟲框架Scrapy， 三步

定義item類

開發(fā)spider類

開發(fā)pipeline

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前言

由于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取行為具有高效檢索、批量復(fù)制且成本低廉的特征，現(xiàn)已成為許多企業(yè)獲取數(shù)據(jù)資源的方式。也正因如此，一旦爬取的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)他人權(quán)益時(shí)，企業(yè)將面臨諸多法律風(fēng)險(xiǎn)。本文判或?qū)臄?shù)據(jù)爬取行為的相關(guān)概述、數(shù)據(jù)爬取相關(guān)立法規(guī)定，結(jié)合數(shù)據(jù)爬取行為近期典型案例，探討數(shù)據(jù)爬取行為的合規(guī)要點(diǎn)。

一、數(shù)據(jù)爬取行為概述

數(shù)據(jù)爬取行為是指利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲或者類似方式，根據(jù)所設(shè)定的關(guān)鍵詞、取樣對(duì)象等規(guī)則，自動(dòng)地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本，并對(duì)抓取結(jié)果進(jìn)行大規(guī)模復(fù)制的行為。

使用爬蟲爬取數(shù)據(jù)的過程當(dāng)中，能否把握合法邊界是關(guān)系企業(yè)生死存亡的問題。近些年大數(shù)據(jù)、人工智能的廣泛使用，對(duì)各種數(shù)據(jù)的剛性需求，使數(shù)據(jù)行業(yè)游走在“灰色邊緣”。面對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全的“強(qiáng)監(jiān)管”態(tài)勢(shì)，做好數(shù)據(jù)合規(guī)、數(shù)據(jù)風(fēng)控刻枝拆不容緩。當(dāng)前我國(guó)并沒有相關(guān)法律法規(guī)對(duì)數(shù)據(jù)爬取行為進(jìn)行專門規(guī)制，而是根據(jù)爬取數(shù)據(jù)的不同“質(zhì)量”，主要通過《中華人民共和國(guó)著作權(quán)法》（以下簡(jiǎn)稱“《著作權(quán)法》）、《中華人民共和國(guó)反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》（以下簡(jiǎn)稱“《反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》”）、《中華人民共和國(guó)刑法》（以下簡(jiǎn)稱“《刑法”》）等現(xiàn)有法律法規(guī)進(jìn)行規(guī)制。

二、數(shù)據(jù)爬取相關(guān)法律責(zé)任梳理

（一）承擔(dān)刑事責(zé)任

1、非法侵入計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)罪

《刑法》第285條第1款規(guī)定了“非法侵入計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)罪”，違反國(guó)家規(guī)定，侵入國(guó)家事務(wù)、國(guó)防建設(shè)、尖端科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)的，處三年以下有期徒刑或者拘役。

典型案例：李某等非法侵入計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)罪(2018)川3424刑初169號(hào)

本案中，被告人李某使用“爬蟲”軟件，大量爬取全國(guó)各地及涼山州公安局交警支隊(duì)車管所公告的車牌放號(hào)信息，之后使用軟件采用多線程提交、批量刷單、驗(yàn)證碼自動(dòng)識(shí)別等方式，突破系統(tǒng)安全保護(hù)措施，將爬取的車牌號(hào)提交至“交通安全服務(wù)管理平臺(tái)”車輛報(bào)廢查詢系統(tǒng)，進(jìn)行對(duì)比，并根據(jù)反饋情況自動(dòng)記錄未注冊(cè)車牌號(hào)，建立全國(guó)未注冊(cè)車牌號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)。之后編寫客戶端查詢軟件，由李某通過QQ、淘寶、微信等方式，以300-3000元每月的價(jià)格，分省市販賣數(shù)據(jù)庫(kù)查閱權(quán)限。

法院認(rèn)為，被告人李文某為牟取私利，違法國(guó)家規(guī)定，侵入國(guó)家事務(wù)領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)，被告人的行為均已構(gòu)成非法侵入計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)罪。

2、非法獲取計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)罪

《刑法》第285條第2款規(guī)定如下，違反國(guó)家規(guī)定，侵入前款規(guī)定以外的計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)或者采用其他技術(shù)手段，獲取該計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)中存儲(chǔ)、處理或者傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，或者對(duì)該計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)實(shí)施非法控制，情節(jié)嚴(yán)重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，并處或者單處罰金；情節(jié)特別嚴(yán)重的，處三年以上七年以下有期徒刑，并處罰金。同時(shí)，《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理危害計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)安全刑事案件應(yīng)用刑事案件應(yīng)用法律若干問題的解釋》第1條對(duì)“情節(jié)嚴(yán)重”作出了具體的規(guī)定：“非法獲取計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者非法控制計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)，具有下列情形之一的，應(yīng)當(dāng)認(rèn)定為刑法第二百八十五條第二款規(guī)定的“情節(jié)嚴(yán)重”：（一）獲取支付結(jié)算、證券交易、期貨交易等網(wǎng)絡(luò)金融服務(wù)的身份認(rèn)證信息十組以上的；（二）獲取第（一）項(xiàng)以外的身份認(rèn)證信息五百組以上的；（三）非法控制計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)二十臺(tái)以上的；（四）違法所得五千元以上或者造成經(jīng)濟(jì)損失一萬元以上的；（五）其他情節(jié)嚴(yán)重的情形?！?

典型案例：李某、王某等非法獲取計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)、非法控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)案（2021）滬0104刑初148號(hào)

本案中，益采公司在未經(jīng)淘寶（中國(guó)）軟件有限公司授權(quán)許可的情況下，經(jīng)李某授意，益采公司部門負(fù)責(zé)人被告人王某、高某等人分工合作，以使用IP代理、“X-sign”簽名算法等手段突破、繞過淘寶公司的“反爬蟲”防護(hù)機(jī)制，再通過數(shù)據(jù)抓取程序大量非法抓取淘寶公司存儲(chǔ)的各主播在淘寶直播時(shí)的開播地址、銷售額、觀看PV、UV等數(shù)據(jù)。至案發(fā)，益采公司整合非法獲取的數(shù)據(jù)后對(duì)外出售牟利，違法所得共計(jì)人民幣22萬余元。法院認(rèn)為被告人李某、王某、高某等人構(gòu)成非法獲取計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)罪，分別判處有期徒刑二年六個(gè)月、一年三個(gè)月不等，并處罰金。

法院認(rèn)為，被告人李文某為牟取猛沖棗私利，違法國(guó)家規(guī)定，侵入國(guó)家事務(wù)領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)，被告人的行為均已構(gòu)成非法侵入計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)罪。

3、提供侵入、非法控制計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)程序、工具罪

《刑法》第285條第3款對(duì)該罪規(guī)定如下，提供專門用于侵入、非法控制計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)的程序、工具，或者明知他人實(shí)施侵入、非法控制計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)的違法犯罪行為而為其提供程序、工具，情節(jié)嚴(yán)重的，依照前款的規(guī)定處罰?！蹲罡呷嗣穹ㄔ骸⒆罡呷嗣駲z察院關(guān)于辦理危害計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)安全刑事案件應(yīng)用刑事案件應(yīng)用法律若干問題的解釋》中還列舉了“具有避開或者突破計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)安全保護(hù)措施，未經(jīng)授權(quán)或者超越授權(quán)獲取計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的功能的”等類型的程序、工具。

典型案例：陳輝提供侵入、非法控制計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)程序、工具罪（2021）粵0115刑初5號(hào)

本案中，被告人陳輝為牟取非法利益，在本區(qū)編寫爬蟲軟件用于在浙江淘寶網(wǎng)絡(luò)有限公司旗下的大麥網(wǎng)平臺(tái)上搶票，并以人民幣1888元到6888元不等的價(jià)格向他人出售該軟件，非法獲利人民幣12萬余元。2019年7月11日，被告人陳輝被公安機(jī)關(guān)抓獲。經(jīng)鑒定，上述爬蟲軟件具有以非常規(guī)的方式構(gòu)造和發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，模擬用戶在大麥網(wǎng)平臺(tái)手動(dòng)下單和購(gòu)買商品的功能；具有以非常規(guī)手段模擬用戶識(shí)別和輸入圖形驗(yàn)證碼的功能，該功能可繞過大麥網(wǎng)平臺(tái)的人機(jī)識(shí)別驗(yàn)證機(jī)制，以非常規(guī)方式訪問大麥網(wǎng)平臺(tái)的資源。

本院認(rèn)為，被告人陳輝提供專門用于侵入、非法控制計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)程序、工具，情節(jié)特別嚴(yán)重，依法應(yīng)予懲處。

4、 侵犯公民個(gè)人信息罪

《刑法》第253條中規(guī)定了該罪，違反國(guó)家有關(guān)規(guī)定，向他人出售或者提供公民個(gè)人信息，情節(jié)嚴(yán)重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，并處或者單處罰金；情節(jié)特別嚴(yán)重的，處三年以上七年以下有期徒刑，并處罰金。違反國(guó)家有關(guān)規(guī)定，將在履行職責(zé)或者提供服務(wù)過程中獲得的公民個(gè)人信息，出售或者提供給他人的，依照前款的規(guī)定從重處罰。竊取或者以其他方法非法獲取公民個(gè)人信息的，依照第一款的規(guī)定處罰。

典型案例：杭州魔蝎數(shù)據(jù) 科技 有限公司、周江翔、袁冬侵犯公民個(gè)人信息罪（2020）浙0106刑初437號(hào)

本案中，被告人周江翔系魔蝎公司法定代表人、總經(jīng)理，負(fù)責(zé)公司整體運(yùn)營(yíng)，被告人袁冬系魔蝎公司技術(shù)總監(jiān)，系技術(shù)負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)相關(guān)程序設(shè)計(jì)。魔蝎公司主要與各網(wǎng)絡(luò)貸款公司、小型銀行進(jìn)行合作，為網(wǎng)絡(luò)貸款公司、銀行提供需要貸款的用戶的個(gè)人信息及多維度信用數(shù)據(jù)，方式是魔蝎公司將其開發(fā)的前端插件嵌入上述網(wǎng)貸平臺(tái)A**中，在網(wǎng)貸平臺(tái)用戶使用網(wǎng)貸平臺(tái)的APP借款時(shí)，貸款用戶需要在魔蝎公司提供的前端插件上，輸入其通訊運(yùn)營(yíng)商、社保、公積金、淘寶、京東、學(xué)信網(wǎng)、征信中心等網(wǎng)站的賬號(hào)、密碼，經(jīng)過貸款用戶授權(quán)后，魔蝎公司的爬蟲程序代替貸款用戶登錄上述網(wǎng)站，進(jìn)入其個(gè)人賬戶，利用各類爬蟲技術(shù)，爬?。◤?fù)制）上述企、事業(yè)單位網(wǎng)站上貸款用戶本人賬戶內(nèi)的通話記錄、社保、公積金等各類數(shù)據(jù)。

法院認(rèn)為，被告單位杭州魔蝎數(shù)據(jù) 科技 有限公司以其他方法非法獲取公民個(gè)人信息，情節(jié)特別嚴(yán)重，其行為已構(gòu)成侵犯公民個(gè)人信息罪。被告人周江翔、袁冬分別系對(duì)被告單位魔蝎公司侵犯公民個(gè)人信息行為直接負(fù)責(zé)的主管人員和其他直接責(zé)任人員，其行為均已構(gòu)成侵犯公民個(gè)人信息罪。

5、侵犯著作權(quán)罪

根據(jù)《刑法》第217條規(guī)定，以營(yíng)利為目的，有下列侵犯著作權(quán)或者與著作權(quán)有關(guān)的權(quán)利的情形之一，違法所得數(shù)額較大或者有其他嚴(yán)重情節(jié)的，處三年以下有期徒刑，并處或者單處罰金；違法所得數(shù)額巨大或者有其他特別嚴(yán)重情節(jié)的，處三年以上十年以下有期徒刑，并處罰金：（一）未經(jīng)著作權(quán)人許可，復(fù)制發(fā)行、通過信息網(wǎng)絡(luò)向公眾傳播其文字作品、音樂、美術(shù)、視聽作品、計(jì)算機(jī)軟件及法律、行政法規(guī)規(guī)定的其他作品的；（二）出版他人享有專有出版權(quán)的圖書的；（三）未經(jīng)錄音錄像制作者許可，復(fù)制發(fā)行、通過信息網(wǎng)絡(luò)向公眾傳播其制作的錄音錄像的；（四）未經(jīng)表演者許可，復(fù)制發(fā)行錄有其表演的錄音錄像制品，或者通過信息網(wǎng)絡(luò)向公眾傳播其表演的；（五）制作、出售假冒他人署名的美術(shù)作品的；（六）未經(jīng)著作權(quán)人或者與著作權(quán)有關(guān)的權(quán)利人許可，故意避開或者破壞權(quán)利人為其作品、錄音錄像制品等采取的保護(hù)著作權(quán)或者與著作權(quán)有關(guān)的權(quán)利的技術(shù)措施的。

典型案例：譚某某等侵犯著作權(quán)罪（2020）京0108刑初237號(hào)

本案中，被告鼎閱公司自2018年開始，在覃某某等12名被告人負(fù)責(zé)管理或參與運(yùn)營(yíng)下，未經(jīng)掌閱 科技 股份有限公司、北京幻想縱橫網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司等權(quán)利公司許可，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)爬取正版電子圖書后，在其推廣運(yùn)營(yíng)的“鴻雁傳書”“TXT全本免費(fèi)小說”等10余個(gè)App中展示，供他人訪問并下載閱讀，并通過廣告收入、付費(fèi)閱讀等方式進(jìn)行牟利。根據(jù)經(jīng)公安機(jī)關(guān)依法提取收集并經(jīng)勘驗(yàn)、檢查、鑒定的涉案侵權(quán)作品信息數(shù)據(jù)、賬戶交易明細(xì)、鑒定結(jié)論、廣告推廣協(xié)議等證據(jù)，法院查明，涉案作品侵犯掌閱 科技 股份有限公司、北京幻想縱橫網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司享有獨(dú)家信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)的文字作品共計(jì)4603部，侵犯中文在線數(shù)字出版集團(tuán)股份有限公司享有獨(dú)家信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)的文字作品共計(jì)469部。

法院認(rèn)為，鼎閱公司、直接負(fù)責(zé)的主管人員覃某某等12名被告人以營(yíng)利為目的，未經(jīng)著作權(quán)人許可，復(fù)制發(fā)行他人享有著作權(quán)的文字作品，情節(jié)特別嚴(yán)重，其行為均已構(gòu)成侵犯著作權(quán)罪，應(yīng)予懲處。

（2） 構(gòu)成不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)

我國(guó)《反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》第12條規(guī)定：“經(jīng)營(yíng)者利用網(wǎng)絡(luò)從事生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，應(yīng)當(dāng)遵守本法的各項(xiàng)規(guī)定。經(jīng)營(yíng)者不得利用技術(shù)手段，通過影響用戶選擇或者其他方式，實(shí)施下列妨礙、破壞其他經(jīng)營(yíng)者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)正常運(yùn)行的行為：（一）未經(jīng)其他經(jīng)營(yíng)者同意，在其合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)中，插入鏈接、強(qiáng)制進(jìn)行目標(biāo)跳轉(zhuǎn)；（二）誤導(dǎo)、欺騙、強(qiáng)迫用戶修改、關(guān)閉、卸載其他經(jīng)營(yíng)者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)；（三）惡意對(duì)其他經(jīng)營(yíng)者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)實(shí)施不兼容；（四）其他妨礙、破壞其他經(jīng)營(yíng)者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)正常運(yùn)行的行為。

典型案例：深圳市騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司、騰訊 科技 （深圳）有限公司與被告某新媒體公司不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)糾紛案

本案中，兩原告系微信公眾平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)者和管理者，被告某新媒體公司系某網(wǎng)站經(jīng)營(yíng)者，利用爬蟲技術(shù)抓取微信公眾平臺(tái)文章等信息內(nèi)容數(shù)據(jù)，并通過網(wǎng)站對(duì)外提供公眾號(hào)信息搜索、導(dǎo)航及排行等數(shù)據(jù)服務(wù)。原告訴稱，被告利用被控侵權(quán)產(chǎn)品，突破微信公眾平臺(tái)的技術(shù)措施進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取，并進(jìn)行商業(yè)化利用，妨礙平臺(tái)正常運(yùn)行，構(gòu)成不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)。被告辯稱，爬取并提供公眾號(hào)數(shù)據(jù)服務(wù)的行為不構(gòu)成不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)，其爬取的文章并非騰訊公司的數(shù)據(jù)，而是微信公眾號(hào)的用戶數(shù)據(jù)，且其網(wǎng)站獲利較少。

法院認(rèn)為，被告違背誠(chéng)實(shí)信用原則，擅自使用原告征得用戶同意、依法匯集且具有商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)，并足以實(shí)質(zhì)性替代其他經(jīng)營(yíng)者提供的部分產(chǎn)品或服務(wù)，損害公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)秩序，屬于《反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》第十二條第二款第四項(xiàng)所規(guī)定的妨礙、破壞其他經(jīng)營(yíng)者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)正常運(yùn)行的行為，構(gòu)成不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)。

（3） 行政責(zé)任

我國(guó)當(dāng)前關(guān)于爬蟲行為所應(yīng)承擔(dān)的行政責(zé)任主要規(guī)定在《網(wǎng)絡(luò)安全法》中，其中涉嫌違反第27條規(guī)定的：“任何個(gè)人和組織不得從事非法侵入他人網(wǎng)絡(luò)、干擾他人網(wǎng)絡(luò)正常功能、竊取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等危害網(wǎng)絡(luò)安全的活動(dòng)；不得提供專門用于從事侵入網(wǎng)絡(luò)、干擾網(wǎng)絡(luò)正常功能及防護(hù)措施、竊取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等危害網(wǎng)絡(luò)安全活動(dòng)的程序、工具；明知他人從事危害網(wǎng)絡(luò)安全的活動(dòng)的，不得為其提供技術(shù)支持、廣告推廣、支付結(jié)算等幫助?！?，需要承擔(dān)一定的行政責(zé)任。該法第63條對(duì)違反第27條還規(guī)定了具體的行政處罰措施，包括“沒收違法所得”“拘留”“罰款”等處罰。同時(shí)，對(duì)違反27條規(guī)定受到處罰的相關(guān)人員也作出了任職限制規(guī)定。

此外，《數(shù)據(jù)安全管理辦法（征求意見稿）》第16條對(duì)爬蟲適用作出了限流規(guī)定：“網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者采取自動(dòng)化手段訪問收集網(wǎng)站數(shù)據(jù)，不得妨礙網(wǎng)站正常運(yùn)行；此類行為嚴(yán)重影響網(wǎng)站運(yùn)行，如自動(dòng)化訪問收集流量超過網(wǎng)站日均流量三分之一，網(wǎng)站要求停止自動(dòng)化訪問收集時(shí)，應(yīng)當(dāng)停止?！蓖瑫r(shí)，第37條也規(guī)定了相應(yīng)的行政責(zé)任：網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者違反相關(guān)規(guī)定的，由有關(guān)部門給予公開曝光、沒收違法所得、暫停相關(guān)業(yè)務(wù)、停業(yè)整頓、關(guān)閉網(wǎng)站、吊銷相關(guān)業(yè)務(wù)許可證或吊銷營(yíng)業(yè)執(zhí)照等處罰。

三、數(shù)據(jù)爬取行為的合規(guī)指引

（一）嚴(yán)格規(guī)范數(shù)據(jù)爬取行為

1、如果目標(biāo)網(wǎng)站有反爬取協(xié)議，應(yīng)嚴(yán)格遵守網(wǎng)站設(shè)置的 Robots協(xié)議。Robots協(xié)議(也稱為爬蟲協(xié)議、機(jī)器人協(xié)議等)的全稱是“網(wǎng)絡(luò)爬蟲排除標(biāo)準(zhǔn)”，網(wǎng)站通過Robots協(xié)議告訴搜索引擎哪些頁(yè)面可以抓取，哪些頁(yè)面不能抓取。該協(xié)議尊重信息提供者的意愿，并維護(hù)其隱私權(quán);保護(hù)其使用者的個(gè)人信息和隱私不被侵犯。Robots協(xié)議代表一種契約精神，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)只有遵守這一規(guī)則，才能保證網(wǎng)站及用戶的隱私數(shù)據(jù)不被侵犯。可以說，無論從保護(hù)網(wǎng)民隱私還是尊重版權(quán)內(nèi)容的角度，遵守robots協(xié)議都應(yīng)該是正規(guī)互聯(lián)網(wǎng)公司的默之舉，任何違反robots協(xié)議的行為都應(yīng)該為此付出代價(jià)。

2、合理限制抓取的內(nèi)容。在設(shè)置抓取策略時(shí)，應(yīng)注意編碼禁止抓取視頻、音樂等可能構(gòu)成作品的、明確的著作權(quán)作品數(shù)據(jù)，或者針對(duì)某些特定網(wǎng)站批量抓取其中的用戶生成內(nèi)容；在使用、傳播抓取到的信息時(shí)，應(yīng)審查所抓取的內(nèi)容，如發(fā)現(xiàn)屬于用戶的個(gè)人信息、隱私或者他人的商業(yè)秘密的，應(yīng)及時(shí)停止并刪除。對(duì)于內(nèi)部系統(tǒng)數(shù)據(jù)，嚴(yán)格禁止侵入。

3、爬取行為不應(yīng)妨礙網(wǎng)站的正常運(yùn)行。企業(yè)應(yīng)當(dāng)合理控制爬取的頻率，盡可能避免過于頻繁地抓取數(shù)據(jù)，特別是如果超過了《數(shù)據(jù)安全管理辦法（征求意見稿）》明確規(guī)定的“自動(dòng)化訪問收集流量超過網(wǎng)站日均流量三分之一”的要求，就應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格遵守網(wǎng)站的要求，及時(shí)停止數(shù)據(jù)抓取。

（二）爬取個(gè)人信息時(shí)恪守合法、正當(dāng)、必要原則

在我國(guó)，合法、正當(dāng)、必要原則散見于《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》、《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《全國(guó)人大常委會(huì)關(guān)于加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信息保護(hù)的決定》、《個(gè)人信息安全規(guī)范》等法律與規(guī)范之中。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營(yíng)者擬爬取用戶個(gè)人信息的，應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格遵守上述法律法規(guī)的規(guī)定，以取得個(gè)人用戶的事前同意為原則，避免超出用戶的授權(quán)范圍爬取信息。同樣地，數(shù)據(jù)接受方也應(yīng)當(dāng)對(duì)以爬蟲方式獲取的他人信息進(jìn)行合法性審查，了解個(gè)人信息主體是否同意共享個(gè)人信息數(shù)據(jù)。

（三）爬取商業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)謹(jǐn)防構(gòu)成不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)

在數(shù)字內(nèi)容領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)資源，內(nèi)容平臺(tái)經(jīng)過匯總分析處理后的數(shù)據(jù)往往具有極高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，因此非法爬取行為在某些具體應(yīng)用場(chǎng)景下會(huì)被認(rèn)定為構(gòu)成不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)。尤其是對(duì)于雙方商業(yè)模式相同或近似、獲取對(duì)方的信息會(huì)對(duì)對(duì)方造成直接損害的，企業(yè)應(yīng)重點(diǎn)予以防范。如果存在此種情形，則應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎使用爬取獲取被爬取網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。

四、結(jié)語

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨以及數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)的價(jià)值日益凸顯，部分企業(yè)通過數(shù)據(jù)爬取技術(shù)更加高效地獲取和深度地利用相關(guān)數(shù)據(jù)，從而彌補(bǔ)企業(yè)自身數(shù)據(jù)不足的現(xiàn)狀，支撐企業(yè)的商業(yè)化發(fā)展。對(duì)于這些企業(yè)而言，“網(wǎng)絡(luò)爬蟲如何爬取信息數(shù)據(jù)才是合法的？”“爬取數(shù)據(jù)時(shí)如何做到合規(guī)？”是亟待解決的一大難題。作為法律工作者，應(yīng)當(dāng)從法律的專業(yè)角度給企業(yè)提供強(qiáng)有力的合規(guī)指引，為促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而全面提升國(guó)家 科技 創(chuàng)新能力做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)。

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)體系由哪幾個(gè)部分組成

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)體系由個(gè)網(wǎng)頁(yè)下載、翻頁(yè)、數(shù)據(jù)解析部分組成。

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)通過信息采集網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化，擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時(shí)性和準(zhǔn)確性；最終實(shí)現(xiàn)相關(guān)業(yè)務(wù)工作管理現(xiàn)代化、程序規(guī)范化、決策科學(xué)化，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化。

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要功能：

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)實(shí)桐高告現(xiàn)采集、提取個(gè)人信用、商局明業(yè)信用、金融信用、政府信用等相關(guān)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化念洞的基礎(chǔ)信用數(shù)據(jù)，包括：來自政府內(nèi)部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信用數(shù)據(jù)、來自外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信用數(shù)據(jù)、應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)對(duì)政府采購(gòu)信息相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

一、網(wǎng)絡(luò)爬蟲 任務(wù)制定，根據(jù)業(yè)務(wù)需要定制業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的采集任務(wù)； 運(yùn)行監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集情況； 數(shù)據(jù)預(yù)覽，預(yù)覽采集獲取的相關(guān)信息。

二、結(jié)構(gòu)化采集 DB采集任務(wù)，制定任務(wù)用于抽取遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)信息； 運(yùn)行監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集情況； 數(shù)據(jù)預(yù)覽，預(yù)覽采集獲取的相關(guān)信息。

能。使用ai技術(shù)的文章生成器生成的文章培春是可以利用爬蟲技術(shù)把行業(yè)數(shù)據(jù)集合抓取到的。配衫耐網(wǎng)絡(luò)爬塌禪蟲（又稱為網(wǎng)頁(yè)蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，在FOAF社區(qū)中間，更經(jīng)常的稱為網(wǎng)頁(yè)追逐者），是一種按照一定的規(guī)則，自動(dòng)地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動(dòng)索引、模擬程序或者蠕蟲。

獲取數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中必不可少ai電銷系統(tǒng)爬蟲截取金融數(shù)據(jù)的一部分，而網(wǎng)絡(luò)爬蟲是是獲取數(shù)據(jù)ai電銷系統(tǒng)爬蟲截取金融數(shù)據(jù)的一個(gè)重要渠道之一。鑒于此，我拾起了Python這把利器，開啟了冊(cè)鉛畝網(wǎng)絡(luò)爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當(dāng)天所有A股數(shù)據(jù)。程序主要分為三個(gè)部分ai電銷系統(tǒng)爬蟲截取金融數(shù)據(jù)：網(wǎng)頁(yè)源碼的獲取、所需內(nèi)容的提取、所得結(jié)果的整理。

一、網(wǎng)頁(yè)源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網(wǎng)頁(yè)的源碼。

import urllib.request

url='ar.com/stock/ranklist_a_3_1_1.html' #目標(biāo)網(wǎng)址headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)"} #偽裝瀏覽器請(qǐng)求報(bào)頭request=urllib.request.Request(url=url,headers=headers) #請(qǐng)求服務(wù)器response=urllib.request.urlopen(request) #服務(wù)器應(yīng)答content=response.read().decode('gbk') #以一定的編碼方式查看源碼print(content) #打印頁(yè)面源碼

雖說抓一頁(yè)的源碼容易，不過在一個(gè)網(wǎng)站內(nèi)大量抓取網(wǎng)頁(yè)源碼卻經(jīng)常遭到服務(wù)器攔截，頓時(shí)感覺世界充滿了惡意。于是我開始研習(xí)突破反爬蟲限制的功法。

1.偽裝流浪器報(bào)頭

很多服務(wù)器通過瀏覽器發(fā)給它的報(bào)頭來確認(rèn)是否是人類用戶，所以我們可以通過模仿瀏覽器的行為構(gòu)造請(qǐng)求報(bào)頭給服務(wù)器發(fā)州森送請(qǐng)求。服務(wù)器會(huì)識(shí)別其中的一些參數(shù)來識(shí)別你是否是人類用戶，很多網(wǎng)站都會(huì)識(shí)別User-Agent這個(gè)參數(shù)，所以請(qǐng)求頭最好帶上。有一些警覺性比較高的網(wǎng)站可能還會(huì)通過其他參數(shù)識(shí)別，比如通過Accept-Language來辨別你是否是人類用戶，一些有防盜鏈功能的網(wǎng)站還得帶上referer這個(gè)參數(shù)等等。

2.隨機(jī)生成UA

證券之星只需帶User-Agent這個(gè)參數(shù)就可以抓取頁(yè)面信息了，不過連續(xù)抓取幾頁(yè)就被服務(wù)器阻激攔止了。于是我決定每次抓取數(shù)據(jù)時(shí)模擬不同的瀏覽器發(fā)送請(qǐng)求，而服務(wù)器通過User-Agent來識(shí)別不同瀏覽器，所以每次爬取頁(yè)面可以通過隨機(jī)生成不同的UA構(gòu)造報(bào)頭去請(qǐng)求服務(wù)器，

3.減慢爬取速度

雖然模擬了不同瀏覽器爬取數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)有的時(shí)間段可以爬取上百頁(yè)的數(shù)據(jù)，有時(shí)候卻只能爬取十來頁(yè)，看來服務(wù)器還會(huì)根據(jù)你的訪問的頻率來識(shí)別你是人類用戶還是網(wǎng)絡(luò)爬蟲。所以我每抓取一頁(yè)都讓它隨機(jī)休息幾秒，加入此句代碼后，每個(gè)時(shí)間段都能爬取大量股票數(shù)據(jù)了。

4.使用代理IP

天有不測(cè)風(fēng)云，程序在公司時(shí)順利測(cè)試成功，回寢室后發(fā)現(xiàn)又只能抓取幾頁(yè)就被服務(wù)器阻止了。驚慌失措的我趕緊詢問度娘，獲知服務(wù)器可以識(shí)別你的IP，并記錄此IP訪問的次數(shù)，可以使用高匿的代理IP，并在抓取的過程中不斷的更換，讓服務(wù)器無法找出誰是真兇。此功還未修成，欲知后事如何，請(qǐng)聽下回分解。

5.其他突破反爬蟲限制的方法

很多服務(wù)器在接受瀏覽器請(qǐng)求時(shí)會(huì)發(fā)送一個(gè)cookie文件給瀏覽器，然后通過cookie來跟蹤你的訪問過程，為了不讓服務(wù)器識(shí)別出你是爬蟲，建議最好帶上cookie一起去爬取數(shù)據(jù)；如果遇上要模擬登陸的網(wǎng)站，為了不讓自己的賬號(hào)被拉黑，可以申請(qǐng)大量的賬號(hào)，然后再爬入，此處涉及模擬登陸、驗(yàn)證碼識(shí)別等知識(shí)，暫時(shí)不再深究...總之，對(duì)于網(wǎng)站主人來說，有些爬蟲確實(shí)是令人討厭的，所以會(huì)想出很多方法限制爬蟲的進(jìn)入，所以我們?cè)趶?qiáng)行進(jìn)入之后也得注意些禮儀，別把人家的網(wǎng)站給拖垮了。

二、所需內(nèi)容的提取

獲取網(wǎng)頁(yè)源碼后，我們就可以從中提取我們所需要的數(shù)據(jù)了。從源碼中獲取所需信息的方法有很多，使用正則表達(dá)式就是比較經(jīng)典的方法之一。我們先來看所采集網(wǎng)頁(yè)源碼的部分內(nèi)容。

為了減少干擾，我先用正則表達(dá)式從整個(gè)頁(yè)面源碼中匹配出以上的主體部分，然后從主體部分中匹配出每只股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('tbody[\s\S]*/tbody')

body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配tbody和/tbody之間的所有代碼pattern=re.compile('(.*?)')

stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配和之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正則表達(dá)式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號(hào)的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符“\n”外的字符

* 匹配前一個(gè)字符0次或無限次

ai電銷系統(tǒng)爬蟲截取金融數(shù)據(jù)？ 匹配前一個(gè)字符0次或一次

\s 空白字符：[空格\t\r\n\f\v]

\S 非空白字符：[^\s]

[...] 字符集，對(duì)應(yīng)的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起來的表達(dá)式將作為分組，里面一般為我們所需提取的內(nèi)容

正則表達(dá)式的語法挺多的，也許有大牛只要一句正則表達(dá)式就可提取我想提取的內(nèi)容。在提取股票主體部分代碼時(shí)發(fā)現(xiàn)有人用xpath表達(dá)式提取顯得更簡(jiǎn)潔一些，看來頁(yè)面解析也有很長(zhǎng)的一段路要走。

三、所得結(jié)果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配和之間的所有數(shù)據(jù)，會(huì)匹配出一些空白字符出來，所以我們采用如下代碼把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數(shù)據(jù)for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票數(shù)據(jù)

if data=='':

stock_last.remove('')

最后，我們可以打印幾列數(shù)據(jù)看下效果，代碼如下

print('代碼','\t','簡(jiǎn)稱',' ','\t','最新價(jià)','\t','漲跌幅','\t','漲跌額','\t','5分鐘漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網(wǎng)頁(yè)總共有13列數(shù)據(jù)

print(stock_last[i],'\t',stock_last[i+1],' ','\t',stock_last[i+2],' ','\t',stock_last[i+3],' ','\t',stock_last[i+4],' ','\t',stock_last[i+5])

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