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爬虫技术是现代数据获取的重要手段。它通过模拟浏览器行为，自动化地从网站获取数据。爬虫需要掌握HTTP协议进行网络请求，使用解析技术提取HTML内容，并具备数据存储和反爬虫对抗能力。这些技术构成了完整的爬虫技术栈，为大规模数据采集提供了基础。
Web爬虫技术针对不同类型的网页有不同的处理方案。对于静态页面，使用requests库发送HTTP请求即可获取内容。对于包含JavaScript的动态页面，需要使用Selenium等浏览器自动化工具。获取到页面内容后，通过BeautifulSoup或lxml进行HTML解析。对于大规模采集，可以使用asyncio实现异步爬虫，或者采用Scrapy框架提高效率。
App爬虫技术面临更多挑战。首先需要使用Charles或Fiddler等抓包工具，通过设置代理来捕获App与服务器之间的网络通信。然后分析API接口的调用方式、参数结构和加密算法。许多App会对关键参数进行加密，需要通过逆向分析来破解加密逻辑。最后模拟App的请求环境，包括设备信息、用户代理等，实现自动化的数据采集。
逆向工程是爬虫技术的核心能力之一。当面对经过混淆或加密的代码时，需要使用专业的逆向分析工具。Chrome开发者工具可以用于JavaScript代码的动态调试，IDA Pro和Ghidra等工具用于二进制文件的静态分析。通过动态调试和静态分析相结合，可以还原出原始的加密算法和业务逻辑，从而实现对复杂反爬虫机制的突破。
反爬虫对抗是一场持续的技术博弈。网站会部署IP限制、验证码、用户行为检测等多种防护机制。爬虫需要相应地采用代理池来轮换IP地址，使用验证码识别服务来自动处理验证码，通过伪造请求头和模拟真实浏览器环境来绕过检测。同时还要控制访问频率，模拟人类的浏览行为，避免被识别为机器人。这种攻防对抗推动了爬虫技术的不断发展。