基于广度优先算法的多线程网络爬虫毕业设计

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实现深度优先搜索和广度优先搜索算法

实现深度优先搜索和广度优先搜索算法深度优先（DFS）和广度优先（BFS）是两种最常用的图遍历算法。

它们在图中寻找路径或解决问题时非常有用。

以下是DFS和BFS算法的实现以及它们的应用场景。

首先，我们来实现DFS算法。

深度优先（DFS）是一种不断沿着图的深度方向遍历的算法。

DFS使用堆栈来跟踪遍历的路径。

下面是DFS算法的实现步骤：1.选择一个起始顶点作为当前顶点，并将其标记为已访问。

2.检查当前顶点的邻居顶点：-如果邻居顶点未被访问，则将其标记为已访问，并将其入栈。

-如果邻居顶点已被访问，则继续检查下一个邻居顶点。

3.如果当前顶点没有未访问的邻居顶点，则出栈一个顶点作为新的当前顶点。

4.重复步骤2和步骤3，直到栈为空。

下面是DFS算法的Python实现：```pythondef dfs(graph, start):visited = set( # 用于存储已访问的顶点stack = [start] # 用于存储待访问的顶点while stack:vertex = stack.popif vertex not in visited:visited.add(vertex)for neighbor in graph[vertex]:stack.append(neighbor)return visited```接下来，我们来实现BFS算法。

广度优先（BFS）是一种逐层遍历图的算法。

BFS使用队列来跟踪遍历的顺序。

下面是BFS算法的实现步骤：1.选择一个起始顶点作为当前顶点，并将其标记为已访问。

2.将当前顶点入队。

3.检查队列中下一个顶点的邻居顶点：-如果邻居顶点未被访问，则将其标记为已访问，并将其入队。

-如果邻居顶点已被访问，则继续检查下一个邻居顶点。

4.重复步骤3，直到队列为空。

下面是BFS算法的Python实现：```pythonfrom collections import dequedef bfs(graph, start):visited = set( # 用于存储已访问的顶点queue = deque([start]) # 用于存储待访问的顶点while queue:vertex = queue.popleftif vertex not in visited:visited.add(vertex)for neighbor in graph[vertex]:queue.append(neighbor)return visited```DFS和BFS算法在许多问题和应用场景中都有广泛的应用。

爬虫的广度优先和深度优先算法

爬⾍的⼴度优先和深度优先算法⼴度优先算法介绍整个的⼴度优先爬⾍过程就是从⼀系列的种⼦节点开始，把这些⽹页中的"⼦节点"(也就是超链接)提取出来，放⼊队列中依次进⾏抓取。

被处理过的链接需要放⼊⼀张表(通常称为Visited表)中。

每次新处理⼀个链接之前，需要查看这个链接是否已经存在于Visited表中。

如果存在，证明链接已经处理过，跳过，不做处理，否则进⾏下⼀步处理。

把解析出的链接和Visited表中的链接进⾏⽐较，若Visited表中不存在此链接，表⽰其未被访问过。

把链接放⼊TODO表中。

处理完毕后，再次从TODO表中取得⼀条链接，直接放⼊Visited表中。

针对这个链接所表⽰的⽹页，继续上述过程。

如此循环往复。

⼴度优先遍历是爬⾍中使⽤最⼴泛的⼀种爬⾍策略，之所以使⽤⼴度优先搜索策略，主要原因有三点：重要的⽹页往往离种⼦⽐较近，例如我们打开新闻⽹站的时候往往是最热门的新闻，随着不断的深⼊冲浪，所看到的⽹页的重要性越来越低。

万维⽹的实际深度最多能达到17层，但到达某个⽹页总存在⼀条很短的路径。

⽽⼴度优先遍历会以最快的速度到达这个⽹页。

⼴度优先有利于多爬⾍的合作抓取，多爬⾍合作通常先抓取站内链接，抓取的封闭性很强。

爬⾍深度优先搜索深度优先搜索是⼀种在开发爬⾍早期使⽤较多的⽅法。

它的⽬的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML⽂件) 。

在⼀个HTML⽂件中，当⼀个超链被选择后，被链接的HTML⽂件将执⾏深度优先搜索，即在搜索其余的超链结果之前必须先完整地搜索单独的⼀条链。

深度优先搜索沿着HTML⽂件上的超链⾛到不能再深⼊为⽌，然后返回到某⼀个HTML⽂件，再继续选择该HTML⽂件中的其他超链。

当不再有其他超链可选择时，说明搜索已经结束。

优点是能遍历⼀个Web 站点或深层嵌套的⽂档集合；缺点是因为Web结构相当深,，有可能造成⼀旦进去，再也出不来的情况发⽣。

1 #encoding=utf-82 from bs4 import BeautifulSoup3 import socket4 import urllib25 import re6 import zlib78 class MyCrawler:9 def __init__(self,seeds):10 #初始化当前抓取的深度11 self.current_deepth = 112 #使⽤种⼦初始化url队列13 self.linkQuence=linkQuence()14 if isinstance(seeds,str):15 self.linkQuence.addUnvisitedUrl(seeds)16 if isinstance(seeds,list):17 for i in seeds:18 self.linkQuence.addUnvisitedUrl(i)19 print "Add the seeds url \"%s\" to the unvisited url list"%str(self.linkQuence.unVisited)20 #抓取过程主函数21 def crawling(self,seeds,crawl_deepth):22 #循环条件：抓取深度不超过crawl_deepth23 while self.current_deepth <= crawl_deepth:24 #循环条件：待抓取的链接不空25 while not self.linkQuence.unVisitedUrlsEnmpy():26 #队头url出队列27 visitUrl=self.linkQuence.unVisitedUrlDeQuence()28 print "Pop out one url \"%s\" from unvisited url list"%visitUrl29 if visitUrl is None or visitUrl=="":30 continue31 #获取超链接32 links=self.getHyperLinks(visitUrl)33 print "Get %d new links"%len(links)34 #将url放⼊已访问的url中35 self.linkQuence.addVisitedUrl(visitUrl)36 print "Visited url count: "+str(self.linkQuence.getVisitedUrlCount())37 print "Visited deepth: "+str(self.current_deepth)38 #未访问的url⼊列39 for link in links:40 self.linkQuence.addUnvisitedUrl(link)41 print "%d unvisited links:"%len(self.linkQuence.getUnvisitedUrl())42 self.current_deepth += 14344 #获取源码中得超链接45 def getHyperLinks(self,url):46 links=[]47 data=self.getPageSource(url)48 if data[0]=="200":49 soup=BeautifulSoup(data[1])50 a=soup.findAll("a",{"href":pile('^http|^/')})51 for i in a:52 if i["href"].find("http://")!=-1:53 links.append(i["href"])54 return links5556 #获取⽹页源码57 def getPageSource(self,url,timeout=100,coding=None):58 try:59 socket.setdefaulttimeout(timeout)60 req = urllib2.Request(url)61 req.add_header('User-agent', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)')62 response = urllib2.urlopen(req)63 page = ''64 if response.headers.get('Content-Encoding') == 'gzip':65 page = zlib.decompress(page, 16+zlib.MAX_WBITS)6667 if coding is None:68 coding= response.headers.getparam("charset")69 #如果获取的⽹站编码为None70 if coding is None:71 page=response.read()72 #获取⽹站编码并转化为utf-873 else:74 page=response.read()75 page=page.decode(coding).encode('utf-8')76 return ["200",page]77 except Exception,e:78 print str(e)79 return [str(e),None]8081 class linkQuence:82 def __init__(self):83 #已访问的url集合84 self.visted=[]85 #待访问的url集合86 self.unVisited=[]87 #获取访问过的url队列88 def getVisitedUrl(self):89 return self.visted90 #获取未访问的url队列91 def getUnvisitedUrl(self):92 return self.unVisited93 #添加到访问过得url队列中94 def addVisitedUrl(self,url):95 self.visted.append(url)96 #移除访问过得url97 def removeVisitedUrl(self,url):98 self.visted.remove(url)99 #未访问过得url出队列100 def unVisitedUrlDeQuence(self):101 try:102 return self.unVisited.pop()103 except:104 return None105 #保证每个url只被访问⼀次106 def addUnvisitedUrl(self,url):107 if url!="" and url not in self.visted and url not in self.unVisited:108 self.unVisited.insert(0,url)109 #获得已访问的url数⽬110 def getVisitedUrlCount(self):111 return len(self.visted)112 #获得未访问的url数⽬113 def getUnvistedUrlCount(self):114 return len(self.unVisited)115 #判断未访问的url队列是否为空116 def unVisitedUrlsEnmpy(self):117 return len(self.unVisited)==0118119 def main(seeds,crawl_deepth):120 craw=MyCrawler(seeds)121 craw.crawling(seeds,crawl_deepth)122123 if __name__=="__main__":124 main(["", "", ""],10)。

毕设开题报告-及开题报告分析

开题报告如何写注意点1.一、对指导教师下达的课题任务的学习与理解这部分主要是阐述做本课题的重要意义2.二、阅读文献资料进行调研的综述这部分就是对课题相关的研究的综述落脚于本课题解决了那些关键问题3.三、根据任务书的任务及文件调研结果，初步拟定执行实施的方案（含具体进度计划）这部分重点写具体实现的技术路线方案的具体实施方法和步骤了，具体进度计划只是附在后面的东西不是重点南京邮电大学通达学院毕业设计(论文)开题报告题目基于python的网络爬虫系统的设计与实现学生姓名徐亚洲班级学号12003426 专业软件工程一、对指导教师下达的课题任务的学习与理解随着网络的快速发展和广泛应用，大数据时代的到来，网络就像一个巨大的数据宝库，如何快速获取其中的数据资源成为亟待完成的新需求。

然而网络上的信息资源大多是无组织并且动态变化的，光靠管理员手工去管理，很难将这些庞大，繁杂的数据进行有效的保存和利用，这就促使了网络爬虫技术的兴起。

网络爬虫源自Spider(或Crawler、robots)等的意译。

网络爬虫的定义有广义和狭义之分，狭义的定义为：利用标准的http协议，根据超链接和Web文档检索的方法遍历万维网信息空间的软件程序。

广义的定义为：所有能利用http协议检索Web文档的软件都称之为网络爬虫。

网络爬虫又被称为做网络蜘蛛、网络机器人，主要用于网络资源的收集工作。

是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

网络爬虫已经发展了很多年，并且搜索引擎也是爬虫的一种应用，通过搜索引擎能够更快速的获得有用的数据和信息。

但是，一些通用性的搜索引擎也存在着一定的局限性，通用搜索引擎返回的结果可能包含了大量用户不关心的网页内容，而且通用搜索引擎有限的服务器资源与无限的网络资源之间存在的矛盾进一步加深，还有，就是通用搜索引擎不能支持给据语义的信息提出的查询和搜索。

基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现—毕业设计论文

本科毕业设计题目：基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现系别：专业：计算机科学与技术班级：学号：姓名：同组人：指导教师：教师职称：协助指导教师：教师职称：摘要本文从搜索引擎的应用出发，探讨了网络蜘蛛在搜索引擎中的作用和地住，提出了网络蜘蛛的功能和设计要求。

在对网络蜘蛛系统结构和工作原理所作分析的基础上，研究了页面爬取、解析等策略和算法，并使用Java实现了一个网络蜘蛛的程序，对其运行结果做了分析。

关键字：爬虫、搜索引擎AbstractThe paper，discussing from the application of the search engine，searches the importance and function of Web spider in the search engine．and puts forward its demand of function and design．On the base of analyzing Web Spider’s system strtucture and working elements．this paper also researches the method and strategy of multithreading scheduler，Web page crawling and HTML parsing．And then．a program of web page crawling based on Java is applied and analyzed．Keyword: spider, search engine目录摘要 (1)Abstract (2)一、项目背景 (4)1.1搜索引擎现状分析 (4)1.2课题开发背景 (4)1.3网络爬虫的工作原理 (5)二、系统开发工具和平台 (5)2.1关于java语言 (5)2.2 Jbuilder介绍 (6)2.3 servlet的原理 (6)三、系统总体设计 (8)3.1系统总体结构 (8)3.2系统类图 (8)四、系统详细设计 (10)4.1搜索引擎界面设计 (10)4.2 servlet的实现 (12)4.3网页的解析实现 (13)4.3.1网页的分析 (13)4.3.2网页的处理队列 (14)4.3.3 搜索字符串的匹配 (14)4.3.4网页分析类的实现 (15)4.4网络爬虫的实现 (17)五、系统测试 (25)六、结论 (26)致谢 (26)参考文献 (27)一、项目背景1.1搜索引擎现状分析互联网被普及前，人们查阅资料首先想到的便是拥有大量书籍的图书馆，而在当今很多人都会选择一种更方便、快捷、全面、准确的方式——互联网．如果说互联网是一个知识宝库，那么搜索引擎就是打开知识宝库的一把钥匙．搜索引擎是随着WEB信息的迅速增加，从1995年开始逐渐发展起来的技术，用于帮助互联网用户查询信息的搜索工具．搜索引擎以一定的策略在互联网中搜集、发现信息，对信息进行理解、提取、组织和处理，并为用户提供检索服务，从而起到信息导航的目的．目前搜索引擎已经成为倍受网络用户关注的焦点，也成为计算机工业界和学术界争相研究、开发的对象．目前较流行的搜索引擎已有Google, Yahoo, Info seek, baidu等. 出于商业机密的考虑, 目前各个搜索引擎使用的Crawler 系统的技术内幕一般都不公开, 现有的文献也仅限于概要性介绍. 随着W eb 信息资源呈指数级增长及Web 信息资源动态变化, 传统的搜索引擎提供的信息检索服务已不能满足人们日益增长的对个性化服务的需要, 它们正面临着巨大的挑战. 以何种策略访问Web, 提高搜索效率, 成为近年来专业搜索引擎网络爬虫研究的主要问题之一。

Python爬虫程序设计KC31

(2) database.htm <h3>数据库</h3> <ul> <li><a href="mysql.htm">MySQL数据库</a></li> </ul>
(3) program.htm <h3>程序设计</h3> <ul> <li><a href="python.htm">Python程序设计</a></li> <li><a href="java.htm">Java程序设计</a></li> </ul>
(4) network.htm <h3>计算机网络</h3> (5) mysql.htm <h3>MySQL数据库</h3>
(6) python.htm <h3>Python程序设计</h3>
(7) java.htm <h3>Java程序设计</h3>
import flask import os app=flask.Flask(__name__) def getFile(fileName): data=b"" if os.path.exists(fileName): fobj=open(fileName,"rb") data=fobj.read() fobj.close() return data @app.route("/") def index(): return getFile("books.htm") @app.route("/<section>") def process(section): data="" if section!="": data=getFile(section) return data if __name__=="__main__": app.run()

面向主题的多线程网络爬虫的设计与实现

面向主题的多线程网络爬虫的设计与实现
网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序,通常作为搜索引擎的重要构成从互联网上抓取网页。

近年来,互联网的飞速发展使得网络信息呈现爆炸式增长,
要从数据的汪洋大海中快速准确地获得需要的信息,通用的网络爬虫已经难以胜任,主题网络爬虫(也被称为聚焦爬虫,focused crawler)由此产生。

主题爬虫根据一定的页面分析算法过滤掉跟主题不相关的URL,只保留符合
要求的链接,再抓取并存储页面,为下一步的查询和检索提供资源。

本文首先对网络爬虫的发展情况与相关技术进行介绍,对主题爬虫关键技术进行分析。

着重针对通用网络爬虫的不足,分析了多线程主题网络爬虫工作原理及相关技术,给出主题爬虫的工作流程和总体设计,包括基本功能架构、网页抓取模块组、前端展示模块组、数据库设计以及系统界面的总体设计。

通过对主题相关性判断算法的分析,在页面内容的处理上,使用向量空间模型将网页的内容表示成向量,再给这些向量定义一个相似度,这样就可以能够判断出内容的相似度,本文采用
基于内容评价的Fish-Search算法来实现这一目标;在对URL的处理上,采用基于链接分析的PageRank算法来实现,根据数量假设和质量假设计算得出的结果可
以评价介网页的重要性。

本文结合上述两种算法实现主题相关度评价,保证下载的网页与主题之间的相关度,有效地避免"主题漂移"现象,也保证查准率与查全率。

在多线程的处理上,本文采用的Python线程池对IO密集型任务比较友好,能够有效提高工作效率。

广度优先搜索网络遍历与分析及代码示例

广度优先搜索网络遍历与分析及代码示例广度优先搜索（BFS）是一种常用的图遍历算法，用于在无权图或者权重都相等的图中，搜索离起始顶点最近的所有顶点。

BFS算法的特点是逐层扩展搜索，先访问离起始顶点距离为1的顶点，然后再访问距离为2的顶点，依次类推，直到搜索完所有的顶点，或者找到目标顶点。

BFS网络遍历的过程如下：1. 创建一个空队列Q，并将起始顶点入队列。

2. 创建一个空的集合visited，用于存储已访问过的顶点。

3. 当队列Q不为空时，执行以下步骤：- 从队列Q中取出一个顶点v，并将v标记为已访问。

- 遍历v的所有邻居顶点，如果邻居顶点未被访问过，则将其入队列Q。

4. 重复步骤3，直到队列Q为空。

通过广度优先搜索算法，我们可以很方便地获取到从起始顶点出发，可以到达的所有顶点，并按照距离起始顶点的路径长度递增的顺序进行访问。

因此，BFS算法常常用于求解最短路径或广度优先遍历的情景中。

以下是一个简单的用Python实现的广度优先搜索算法示例代码：```pythonclass Graph:def __init__(self):self.graph = {}def add_edge(self, u, v):if u not in self.graph:self.graph[u] = []self.graph[u].append(v)def bfs(self, start):# 创建一个空队列，并将起始顶点入队列queue = [start]# 创建一个空集合visited，用于存储已访问过的顶点 visited = set([start])while queue:# 从队列中取出一个顶点vertex = queue.pop(0)print(vertex, end=' ')# 遍历顶点的所有邻居for neighbor in self.graph[vertex]:# 如果邻居顶点未被访问过，则入队列和visited集合if neighbor not in visited:queue.append(neighbor)visited.add(neighbor)# 创建一个图对象g = Graph()# 添加图的边g.add_edge('A', 'B')g.add_edge('A', 'C')g.add_edge('B', 'D')g.add_edge('B', 'E')g.add_edge('C', 'F')g.add_edge('E', 'G')# 从顶点'A'开始进行广度优先搜索print("BFS traversal starting from vertex 'A':")g.bfs('A')```运行以上代码，将输出从顶点 'A' 开始的广度优先搜索遍历结果：A B C D E F G以上就是广度优先搜索网络遍历与分析的内容及示例代码。

python 爬虫做数据可视化展示毕业设计

python 爬虫做数据可视化展示毕业设计标题：Python爬虫与数据可视化：为毕业设计打造高效展示一、引言在当今信息化时代，数据可视化已经逐渐成为了展示和传达信息的重要方式。

特别是对于毕业设计而言，如何利用数据可视化来展示研究成果变得至关重要。

在这篇文章中，我将向您介绍如何利用Python 爬虫获取数据，并通过数据可视化技术，为您的毕业设计打造高效的展示。

二、Python爬虫的应用1. 数据获取Python爬虫是一种自动化程序，能够模拟人的行为来获取网页上的信息。

通过使用Python爬虫，您可以轻松地获取您所需要的数据，无论是来自于网页、社交媒体还是其他数据源。

您可以利用爬虫从学术论文数据库中获取相关数据，以支持毕业设计的研究。

2. 数据处理获取数据仅仅是第一步，接下来，您还需要对数据进行处理、清洗和转换，以便进行后续的数据分析和可视化。

Python提供了丰富的数据处理库，如Pandas和NumPy，可以帮助您轻松地处理各种数据格式。

三、数据可视化技术的运用1. MatplotlibMatplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图功能，可以绘制各种类型的图表，如折线图、散点图和直方图。

您可以利用Matplotlib将您的研究成果以直观的图表形式展现出来，使读者能够更直观地理解您的研究结果。

2. SeabornSeaborn是建立在Matplotlib之上的高级数据可视化库，它提供了更加美观和专业的图表风格，可以帮助您快速生成各种复杂的图表。

通过Seaborn，您可以轻松地对数据进行探索性分析，并以更具吸引力的方式展示您的研究成果。

3. PlotlyPlotly是一款交互式的数据可视化工具，它可以生成高度可交互的图表，包括动态图表、地理信息图和3D图表等。

借助Plotly，您可以为您的毕业设计添加更多的趣味性和交互性，让观众能够更深入地了解您的研究内容。

四、总结与展望本文着重介绍了如何利用Python爬虫获取数据，并通过数据可视化技术来打造高效的毕业设计展示。

爬虫课程(四)｜深度优先和广度优先算法

爬虫课程（四）｜深度优先和广度优先算法深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到，本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。

一、网站的树结构1.1、一个网站的url结构图知乎网站的url结构图1.2、网站url链接的结构图当然，如果我们要做爬取整个网站的url时，我们必须要知道每个网站的url链接一般情况下都是存在环路的，也就是在下一级页面存在上一级页面的url链接，这样形成一个环路。

当遇到这个情况时我们需要做url去重，一般的处理方式是把已经爬过的url放到一个list，每次爬取url的时候都去这个list查看下是否已经爬过，爬过的就跳过。

这块url去重我下次再详细介绍。

url链接存在环路二、深度优先和广度优先算法原理介绍（以二叉树为例）为了更加容易理解深度优先和广度优先算法的原理，我们把一个网站的Tab理解成一颗树的节点，如下图：二叉树如果我们从深度优先算法来遍历这棵树的节点，那么遍历的顺序是ABDECFHG。

深度优先遍历也叫深度优先(Depth First Search)。

它的遍历规则：不断地沿着顶点的深度方向遍历。

顶点的深度方向是指它的邻接点方向。

从A开始遍历。

遍历分析：A有两个邻接点B和C，选择下标小的B遍历。

接着从B开始深度遍历，B有两个邻接点D和E，选择下标小的D开始深度遍历，D下面没有邻接点，那么回溯到B深度往右遍历到E，E下面没有邻接点。

至此，遍历得到的值为ABDE。

EDB下的节点都遍历完之后就会从C开始深度遍历，同理遍历得出的值为CFHG。

那么最后得出的结果为ABDECFHG。

使用Python代码实现的伪代码如下：深度遍历算法从代码可以知道深度优先算法是使用递归实现的。

如果我们从广度优先算法来遍历这棵树的节点，那么遍历的顺序是ABCDEFGH。

广度优先遍历也叫广度优先(Breadth First Search)。

它的遍历规则：1）先访问完当前顶点的所有邻接点。

(应该看得出广度的意思)2）先访问顶点的邻接点先于后访问顶点的邻接点被访问。

基于广度优先算法的多线程网络爬虫毕业设计

基于广度优先算法的多线程网络爬虫摘要目前即使通讯软件在平时的生活中有着十分广泛的应用，但是对绝大部分的软件来说，都必须应用在互联网上，必须在一个INTERNET环境下才能使用。

有时候单位内部的员工，同学，在没有互联网环境下或因其他原因希望不用INTERNET就可以进行信息交互，这样开发局域网通信就有了必要性。

本文提出了局域网信息交互的需求，并详细对网络协议TCP/IP 协议族进行了介绍和研究，如TCP，UDP，广播等相关技术。

并对网络信息交互原理惊醒了说明，在此基础上利用SOCKET网络编程实现了一种基于WINDOWS平台的局域网信息交互功能。

网络爬虫是一种自动搜集互联网信息的程序。

通过网络爬虫不仅能够为搜索引擎采集网络信息，而且可以作为定向信息采集器，定向采集某些网站下的特定信息，如招聘信息，租房信息等。

本文通过JAVA实现了一个基于广度优先算法的多线程爬虫程序。

为何要使用多线程，以及如何实现多线程；系统实现过程中的数据存储；网页信息解析等。

通过实现这一爬虫程序，可以搜集某一站点的URLs，并将搜集到的URLs存入数据库。

将解析的网页存入XML文档。

【关键词】网络爬虫；SOCKET编程；TCP/IP；网络编程；JA V AAbstractInstant message software in our daily lives has a very wide range of application , However ,most of the software must be used in the Internet , and it must be used in a Internet environment .Sometimes Internal staff, students ,may not have the Internet environment or other reasons do not wish to be able to communicate on the Internet .This development will have a need for LAN communication program .Therefore ,this paper presents the needs of local area network exchange information Software ,And details of the network protocol TCP/IP protocol suite are introduced and research such as TCP, UDP, broadcast ,and other technologies . and network information exchange theory is discussed . Base on this condition I use of Socket Network programming based on Windows platform to develop a LAN chat application .SPIDER is a program which can auto collect informations from internet. SPIDER can collect data for search engines, also can be a Directional information collector, collects specifically informations from some web sites, such as HR informations, house rent informations.In this paper, use JAVA implements a breadth-first algorithm multi-thread SPDIER. This paper expatiates some major problems of SPIDER: why to use multi-threading, and how to implement multi-thread; data structure; HTML code parse. etc.This SPIDER can collect URLs from one web site, and store URLs into database.【KEY WORD】SPIDER; JAVA;；Socket programming; TCP/IP ;Network programming目录1 绪论 (1)1.1网络爬虫的发展 (1)1.2国内外技术发展现状 (2)1.3系统设计的意义 (3)2 总体设计方案 (4)2.1系统设计方案 (4)2.2系统设计框图 (4)2.3网络爬虫的相关技术 (5)2.3.1 URL (5)2.3.2 HTTP协议 (6)2.3.3 JA V A多线程 (9)2.3.4 JA V A网络编程 (16)3 系统软件设计 (21)3.1系统软件概述 (21)3.2E CLIPSE软件介绍 (21)3.3服务器端设计 (22)3.3.1 网本页解析部分 (22)3.3.2 获取新的网络代理部分 (36)3.4.1 登录部分 (37)3.4.2 Table 模块 (37)3.4.2 上传档及查询部分 (39)3.5S OCKET通信部分 (39)3.5.1 什么是Socket (39)3.5.2 服务端部分 (45)3.5.3 客户端部分 (47)4 系统运行 (49)4.1服务器端界面 (49)4.2客户端界面 (51)结论 (52)致谢 (53)参考文献 (54)外文资料原文 (55)附录B 汉语翻译 (62)附录C 程序代码 (66)1 绪论1.1 网络爬虫的发展在互联网发展的早期，网站数量相对较少，信息数据量不大，查找也比较容易。

网络爬虫设计与实现毕业设计论文

毕业设计（论文）说明书题目：网络爬虫设计与实现学院软件学院专业软件工程毕业设计（论文）任务书题目：网络爬虫设计与实现独创声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。

尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。

本声明的法律后果由本人承担。

作者签名:二〇一〇年九月二十日毕业设计（论文）使用授权声明本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。

本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。

（保密论文在解密后遵守此规定）作者签名:二〇一〇年九月二十日一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。

）互联网是一个庞大的非结构化的数据库，将数据有效的检索并组织呈现出来有着巨大的应用前景。

搜索引擎作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。

但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。

不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。

所以需要一个能基于主题搜索的满足特定需求的网络爬虫。

为了解决上述问题，参照成功的网络爬虫模式，对网络爬虫进行研究，从而能够为网络爬虫实现更深入的主题相关性，提供满足特定搜索需求的网络爬虫。

二、参考文献[1]Winter．中文搜索引擎技术解密：网络蜘蛛 [M]．北京：人民邮电出版社，2004年．[2]Sergey等．The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine [M]．北京：清华大学出版社，1998年．[3]Wisenut．WiseNut Search Engine white paper [M]．北京：中国电力出版社，2001年．[4]Gary R.Wright W.Richard Stevens．TCP-IP协议详解卷3：TCP事务协议，HTTP，NNTP和UNIX域协议 [M]．北京：机械工业出版社，2002 年1月.[5]罗刚王振东．自己动手写网络爬虫[M]．北京：清华大学出版社，2010年10月.[6]李晓明，闫宏飞，王继民．搜索引擎：原理、技术与系统——华夏英才基金学术文库[M]．北京：科学出版社，2005年04月.三、设计（研究）内容和要求（包括设计或研究内容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。

搜索引擎最简单的爬行遍历策略分为两种,一是深度优先,二是广度优先

搜索引擎最简单的爬行遍历策略分为两种，一是深度优先，二是广度优先珠海网站推广跟踪链接为了抓取网上尽量多的页面，搜索引擎蜘蛛会跟踪页面上的链接，从一个页面爬到下一个页面，就好像蜘蛛在蜘蛛网上爬行那样，这也就是搜索引擎蜘蛛这个名称的由来。

整个互联网是由相互链接的网站及页面组成的。

从理论上说，蜘蛛从任何一个页面出发，顺着链接都可以爬行到网上的所有页面。

当然，由于网站及页面链接结构异常复杂，蜘蛛需要采取一定的爬行策略才能遍历网上所有页面。

最简单的爬行遍历策略分为两种，一是深度优先，二是广度优先。

所谓深度优先指的是蜘蛛沿着发现的链接一直向前爬行，直到前面再也没有其他链接，然后返回到第一个页面，沿着另一个链接再一直往前爬行。

如上图所示，蜘蛛跟踪链接，从 A 页面爬行到A1，A2，A3，A4，到A4 页面后，已经没有其他链接可以跟踪就返回A 页面，顺着页面上的另一个链接，爬行到B1，B2，B3，B4。

在深度优先策略中，蜘蛛一直爬到无法再向前，才返回爬另一条线。

广度优先是指蜘蛛在一个页面上发现多个链接时，不是顺着一个链接一直向前，而是把页面上所有第一层链接都爬一遍，然后再沿着第二层页面上发现的链接爬向第三层页面。

如上图所示，蜘蛛从A 页面顺着链接爬行到A1，B1，C1 页面，直到A 页面上的所有链接都爬行完，然后再从A1 页面发现的下一层链接，爬行到A2，A3，A4……页面。

从理论上说，无论是深度优先还是广度优先，只要给蜘蛛足够的时间，都能爬完整个互联网。

在实际工作中，蜘蛛的带宽资源、时间都不是无限的，也不可能爬完所有页面。

实际上最大的搜索引擎也只是爬行和收录了互联网的一小部分。

深度优先和广度优先通常是混合使用的，这样既可以照顾到尽量多的网站（广度优先），也能照顾到一部分网站的内页（深度优先）。

吸引蜘蛛由此可见，虽然理论上蜘蛛能爬行和抓取所有页面，但实际上不能也不会这么做。

SEO 人员要想自己的更多页面被收录，就要想方设法吸引蜘蛛来抓取。

多线程的网络爬虫的设计与实现大学课程

本科毕业论文题目基于多线程的网络爬虫的设计与实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：基于多线程的网络爬虫的设计与实现摘要：网络爬虫（Web Crawler），又叫网络蜘蛛（Web Spider），是搜索引擎的重要组成部分。

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，作为搜索引擎不可或缺的一部分网络爬虫，一直是个热门的研究课题，它的效能，直接决定了搜索引擎的未来。

本课题所研究的网络爬虫采用广度优先搜索算法，并基于Java语言进行网络编程。

实现网络爬虫关键技术是对URL进行分析和去重。

为使网络爬虫具备更高效的抓取能力，因而使用了多线程技术。

同时为了避免无限制的等待，应该对网络爬虫连接网络及读取时间最大值进行设定。

本课题的目标是研究并实现一个实现简单的可在后台自动运行的爬虫程序。

系统可以进行面向主题的抓取。

从行为上来看，它更近似于主题网络爬虫。

关键词：网络爬虫；广度优先；Java；多线程；Design and implementation of a web crawler based onmultithreadingSpecialty: Software Engineering Student Number:Student: Supervisor:ABSTRACT：Web Crawler, also called Web Spider, is an important part of search engine.With the rapid development of Internet, the World Wide Web becomes the carrier of a large amount of information. And How to effectively extract and use this information to become a great challenge.The quality of a search engine is mostly depended on the quality of a Web Crawlerthat as an indispensable part of web crawler search engine. So Web Crawler is a hot research topic those years.The projectwhich was studied in this paper using the breadth-first search algorithm, and based on the Java language for network programming. Implementation of the key technology of web crawler is to analyze and to URL. In order to make the web crawler has more efficient grasping ability, so the use ofmulti-threading technology. At the same time in order to avoid waiting without limit, should be on the web crawler connecting network and read the time of maximum value. The goal of this project is to research and realize an implementation can be run automatically in the background simple crawler program. System can be a subject oriented grab. From the point of view, it is more similar to the topic web crawler.Key words: Web Crawler。

搜索引擎网络爬虫设计与实现毕业设计

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 搜索引擎网络爬虫设计与实现毕业设计- 网络中的资源非常丰富，但是如何有效的搜索信息却是一件困难的事情。

建立搜索引擎就是解决这个问题的最好方法。

本文首先详细介绍了基于英特网的搜索引擎的系统结构，然后具体阐述了如何设计并实现搜索引擎的搜索器网络爬虫。

多线程网络爬虫程序是从指定的 Web 页面中按照宽度优先算法进行解析、搜索，并把搜索到的每条 URL 进行抓取、保存并且以 URL 为新的入口在互联网上进行不断的爬行的自动执行后台程序。

网络爬虫主要应用 socket 套接字技术、正则表达式、 HTTP 协议、windows 网络编程技术等相关技术，以 C++语言作为实现语言，并在VC6.0 下调试通过。

在网络爬虫的设计与实现的章节中除了详细的阐述技术核心外还结合了多线程网络爬虫的实现代码来说明，易于理解。

本网络爬虫是一个能够在后台运行的以配置文件来作为初始URL，以宽度优先算法向下爬行，保存目标 URL 的网络程序，能够执行普通用户网络搜索任务。

搜索引擎；网络爬虫； URL 搜索器；多线程 - Design and Realization of Search Engine Network Spider Abstract The resource of network is very rich, but how to search the1 / 2effective information is a difficult task. The establishment of a search engine is the best way to solve this problem. This paper first introduces the internet-based search engine structure, and then illustrates how to implement search engine ----network spiders. The multi-thread network spider procedure is from the Web page which assigns according to the width priority algorithm connection for analysis and search, and each URL is snatched and preserved, and make the result URL as the new source entrance unceasing crawling on internet to carry out the backgoud automatically. My paper of network spider mainly applies to the socket technology, the regular expression, the HTTP agreement, the windows network programming technology and other correlation technique, and taking C++ language as implemented language, and passes under VC6.0 debugging. In the chapter of the spider design and implementation, besides a detailed exposition of the core technology in conjunction with the multi-threaded network spider to illustrate the realization of the code, it is easy to understand. This network spide...。

基于广度优先搜索的网络蜘蛛设计免费

基于广度优先搜索的网络蜘蛛设计引言近年来,随着Internet 技术的广泛应用，传统的通用搜索引擎，如Google、Fast、Alta Vista 和GoTo 等正面临巨大的挑战。

挑战之一是Web 信息资源呈指数级增长，搜索引擎无法索引所有页面。

据统计，目前Web 上静态页面的数量超过40 亿个，而且这一数量还在以平均每天730 万个页面的速度递增。

在过去的几年中，尽管各种通用搜索引擎在索引技术、索引数量上有所提高,但远远无法跟上Web 本身的增长速度，即使是目前全球最大的搜索引擎Google，其索引的页面数量仅占Web 总量的40%；挑战之二是Web 信息资源的动态变化，搜索引擎无法保证对信息的及时更新。

近年来的研究表明，Web 上的页面平均50 天就有约50%的页面发生变化，而目前通用搜索引擎更新的时间至少需要数星期之久；挑战之三是传统的搜索引擎提供的信息检索服务，不能满足人们日益增长的对个性化服务的需要。

因此如何设计网络蜘蛛(Web Spider)来更有效率的爬取互联网上的内容成为搜索引擎的一个首要问题。

在设计网络蜘蛛时，不仅需要充分考虑到爬取的效率和站点设置的灵活性还要确保系统的稳定性。

一个优秀的搜索引擎, 需要不断的优化网络蜘蛛的算法, 提升其性能。

本文在分析网络蜘蛛的工作原理的基础上, 提出了一种基于广度优先搜索算法的网络蜘蛛的实现，并对提高网络蜘蛛搜索效率的相关看法。

由于不可能抓取所有的网页，有些网络蜘蛛对一些不太重要的网站，设置了访问的层数。

[2]例如，在上图中，A 为起始网页，属于0 层，B、C、D、E、F 属于第1 层，G、H 属于第2 层，I 属于第3 层。

如果网络蜘蛛设置的访问层数为2 的话，网页I 是不会被访问到的。

这也让有些网站上一部分网页能够在搜索引擎上搜索到，另外一部分不能被搜索到。

对于网站设计者来说，扁平化的网站结构设计有助于搜索引擎抓取其更多的网页。

网络蜘蛛在访问网站网页的时候，经常会遇到加密数据和网页权限的问题，有些网页是需要会员权限才能访问。

多线程爬虫案例详解

多线程爬虫案例详解
案例背景：
该案例是一个用于爬取网页数据的多线程爬虫。

通过多线程的方式，可以提高爬取效率，同时实现多任务并发处理。

实现步骤：
1. 导入所需的模块
首先需要导入相关模块，如urllib、beautifulsoup等，用于实现网络请求和数据解析。

2. 定义爬取函数
定义一个函数，用于实现爬取数据的逻辑。

该函数接受一个参数作为需要爬取的URL 地址。

在函数内部，可以使用urllib发送网络请求，获取网页的原始数据。

3. 解析网页数据
在上一步获得网页的原始数据后，可以使用beautifulsoup等工具，对网页数据进行解析，提取需要的信息。

可以根据HTML文档结构，使用标签、class、id等定位元素，并使用相应的方法获取文本内容或属性。

4. 实现多线程
使用Python的多线程模块，如threading等，创建多个线程。

为了防止多个线程同时修改共享变量，需要使用锁机制进行线程同步。

5. 启动多线程
将待爬取的URL分配给不同的线程，并启动这些线程，并等待线程执行完毕。

6. 数据存储与处理
爬虫获取到的数据可以保存到文件或数据库中，也可以进一步进行数据分析和处理。

备注：
在实际项目中，为了避免过于频繁的请求被网站识别为爬虫，可以设置适当的请求延时，并使用代理IP等方式隐藏身份。

总结：
通过以上步骤，我们可以实现一个简单的多线程爬虫。

多线程的特性使得爬虫可以高效地爬取网页数据，并通过解析和处理，提取所需信息，用于后续的数据分析和应用。

基于广度优先搜索的网络蜘蛛设计

基于广度优先搜索的网络蜘蛛设计
郑泳
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2010(009)007
【摘要】网络蜘蛛搜索策略的研究是近年来专业搜索引擎研究的焦点之一,如何使搜索引擎快速准确地从庞大的网页数据中获取所需资源的需求是目前所面临的重要问题.重点阐述了搜索引擎的Web Spider(网络蜘蛛)的搜索策略和搜索优化措施,提出了一种简单的基于广度优先算法的网络蜘蛛设计方案,并分析了设计过程中的优化措施.
【总页数】2页(P122-123)
【作者】郑泳
【作者单位】荆州职业技术学院信息技术系,湖北,荆州,434100
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.52
【相关文献】
1.基于广度优先搜索的网络蜘蛛设计 [J], 郑泳
2.基于广度优先搜索的城市最优公交换乘方案研究与设计 [J], 李娜;王波
3.基于Java的网络蜘蛛系统的设计与实现 [J], 庄志蕾;李蓉
4.基于中央控制节点的分布式网络蜘蛛的设计与实现 [J], 王颖; 钟勇; 朱颢东
5.基于多路径广度优先搜索算法的代谢通路设计与实现 [J], 黄祖成;沈梦圆;侯至丞;TOKUYASU Taku Andrew;蒙海林
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

网络爬虫的算法

网络爬虫的算法
网络爬虫常用到的算法
1、深度优先算法
该算法是指网络爬虫会从选定的一个超链接开始，按照一条线路，一个一个链接访问下去，直到达到这条线路的叶子节点，即不包含任何超链接
的HTML文件，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续访问新的起
始页面所包含的链接中的一条，直到到达叶子结点。

这个方法有个优点是网
络爬虫在设计的时候比较容易。

2、广度优先算法
广度优先算法是指网络爬虫会先抓取起始网页中包含链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在这个网页中链接的所有网页。

这种搜索方法是实现通用网络爬虫的最佳方法，因为它的特点是易于实现，
并且能够避免陷进一个无穷尽的深层分支中去，可以让网络爬虫并行处理，
从而提高其抓取速度。

基于广度优先算法的多线程网络爬虫毕业设计

实现深度优先搜索和广度优先搜索算法

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