网络爬虫详解
详解4种类型的爬虫技术
■傅一平4聚焦爬虫技术聚焦网络爬虫也就是主题网络爬虫，它增加了链接评价和内容评价模块，其爬行策略实现要点就是评价页面内容以及链接的重要性。
基于链接评价的爬行策略，主要是以Web页面作为半结构化文档，其中拥有很多结构信息可用于评价链接重要性。
还有一个是利用Web结构来评价链接价值的方法，也就是HITS法，通过计算每个访问页面的Authority权重和Hub权重来决定链接访问顺序。
而基于内容评价的爬行策略，主要是将与文本相似的计算法加以应用。
Fish-Search算法就是把用户输入查询词当作主题，在算法的进一步改进后，通过Shark-Search算法就能利用空间向量模型计算页面和主题相关度大小。
而面向主题爬虫与面向需求爬虫会针对某种特定的内容去爬取信息，而且会保证信息和需求尽可能相关。
通用爬虫技术通用爬虫技术也就是全网爬虫，其实现过程如下。
第一，获取初始URL。
初始URL地址可以由用户人为指定，也可以由用户指定的某个或某几个初始爬取网页决定。
第二，根据初始的URL爬取页面并获得新的URL。
获得初始的URL地址之后，需要先爬取对应URL地址中的网页，接着将网页存储到原始数据库中，并且在爬取网页的同时，发现新的URL地址，并将已爬取的URL地址存放到一个URL 列表中，用于去重及判断爬取的进程。
第三，将新的URL放到URL队列中，再于第二步内获取下一个新的URL地址之后，再将新的URL地址放到URL队列中。
第四，从URL队列中读取新的URL，并依据新的URL爬取网页，同时从新的网页中获取新的URL并重复上述的爬取过程。
第五，满足爬虫系统设置的停止条件时，停止爬取。
在编写爬虫的时候，一般会设置相应的停止条件。
如果没有设置停止条件，爬虫便会一直爬取下去，一直到无法获取新的URL 地址为止，若设置了停止条件，爬虫则会在停止条件满足时停止爬取。
通用爬虫技术应用有着不同的爬取策略，其中的广度优先策略以及深度优先策略都比较关键，深度优先策略的实施是依照深度从低到高的顺序来访问下一级网页链接。
100个爬虫实例案例
100个爬虫实例案例【原创实用版】目录1.爬虫概述2.爬虫实例案例分类3.常见爬虫实例案例详解4.爬虫实例案例的实际应用5.爬虫实例案例的发展前景正文【一、爬虫概述】网络爬虫（Network Crawler），又被称为网页蜘蛛，是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。
这种机器人能够模拟人类浏览网页的行为，按照一定的规则，自动地抓取网页信息。
爬虫在互联网领域具有广泛的应用，例如搜索引擎的网络爬虫就会定期地抓取网页，为搜索引擎建立索引库。
【二、爬虫实例案例分类】根据不同的需求和应用场景，网络爬虫实例案例可以分为以下几类：1.搜索引擎爬虫：如百度、谷歌等搜索引擎的网络爬虫。
2.数据采集爬虫：用于抓取各种网站数据，如商品价格、招聘信息等。
3.网站监测爬虫：用于监测网站内容更新，如网站排名、新闻资讯等。
4.网络分析爬虫：用于分析网络结构和流量，如网络拓扑图、路由跟踪等。
5.其他特殊用途爬虫：如用于抓取社交媒体数据、学术论文等特定领域信息的爬虫。
【三、常见爬虫实例案例详解】以下是一些常见的爬虫实例案例：1.搜索引擎爬虫：以谷歌搜索引擎爬虫为例，谷歌爬虫会根据网页的链接结构，逐级抓取网页，并通过网页的 HTML 代码解析出网页的标题、关键词、摘要等信息，最后将这些信息添加到谷歌的索引库中。
2.数据采集爬虫：假设我们需要抓取某个电商网站上的商品价格信息，可以编写一个数据采集爬虫，通过模拟用户访问网站的行为，获取网页源代码，然后使用正则表达式或者 XPath 等技术，解析出商品的价格、名称等信息。
3.网站监测爬虫：以监测某个新闻网站的更新为例，我们可以编写一个网站监测爬虫，定期访问该网站的首页，通过分析网页源代码，判断是否有新的新闻资讯发布。
如果有新内容发布，爬虫可以将新内容抓取回来，以便进一步分析和处理。
【四、爬虫实例案例的实际应用】爬虫实例案例在实际应用中具有广泛的价值，例如：1.搜索引擎：网络爬虫为搜索引擎提供了互联网上的海量信息，使得用户能够快速地找到所需的信息。
网络爬虫工作原理
网络爬虫工作原理
网络爬虫，又称网络蜘蛛或网络爬行器，是一种自动化程序，用于在互联网上收集信息。
其工作原理可以概括为以下几个步骤：
1. 首先，爬虫程序会选择一个初始的网页作为起点，通常是通过人工指定或从一个列表中选择。
2. 接着，爬虫程序会通过发送HTTP请求，获取起点网页的内容。
这个请求通常由程序模拟成一个普通的浏览器请求，以获取到完整的网页数据。
3. 爬虫程序会对获得的网页内容进行分析和解析，提取出其中的链接形成一个链接池。
这些链接可以是其他网页的URL，也可以是其他资源（如图片、视频等）的URL。
4. 爬虫程序从链接池中选择一个新的链接，并重复第二和第三步，以便获取更多的网页内容和链接。
5. 爬虫程序会不断地重复第四步，直到满足某个停止条件，比如达到指定的网页数量或深度，或者达到了设定的时间限制。
6. 在爬取网页的同时，爬虫程序还会对已经爬取的网页内容进行处理和存储，以便后续的数据分析和使用。
需要注意的是，爬虫程序在进行网页爬取时，需要遵守一定的
道德和法律规范，不得进行恶意攻击、大量请求等行为，以免对网站和服务器造成不必要的负担和损害。
网络爬虫原理
网络爬虫原理网络爬虫（也常被称为“机器人”、“蜘蛛”或“Web爬虫”），是一种搜索引擎技术，可以自动地从网络中搜集信息。
它可以帮助用户收集大量的有用和大量的信息，可以搜集链接、图像、音频、视频等文件。
一台网络爬虫是一台自动化的计算机程序，它可以自动地搜索指定的网站，收集信息并保存在其内部数据库中。
为了实现网络爬虫的功能，它需要经过一定步骤，步骤如下：1、首先，当爬虫程序启动时，它会从一个称为“起始页面” (seed page)特殊页面开始。
个页面通常是搜索引擎列出的某种网页，比如百度搜索结果中排名最靠前的页面，或者某个具体的网站的首页。
2、爬虫会从起始页面开始，抓取其中的链接，并把这些链接添加到搜索队列中，这样爬虫才能继续爬取网络中的页面。
每当爬虫抓取到新的页面时，就会从中提取新的链接，并添加到搜索队列中。
3、爬虫需要定期地抓取新页面，并将页面中的信息抓取到本地数据库中，以供后续使用。
4、当爬虫完成抓取任务时，它会将所有的信息都存储到本地数据库中，便于后续使用。
在现代的网络爬虫中，一般都采用多线程抓取，也就是多个线程同时抓取一个网站，以提高抓取效率。
多线程抓取可以有效地提升爬虫的抓取效率，从而减少抓取所需的时间。
此外，现在网络爬虫还可以采取其它的一些技术，比如机器学习、自然语言处理等，以加强其功能。
最后，为了保护网站的安全，应该合理地使用爬虫，避免给网站带来太大的负担。
网络爬虫除了上述功能之外，还可以用来收集市场信息，从而实现商业利益的最大化。
为此，可以通过爬虫来对公司产品、竞争对手、市场趋势和客户反馈等信息进行监控，以便收集、分析和利用这些信息，实现商业目标和利润最大化。
总的来说，网络爬虫具有一定的优势，能够有效地获取网络信息，实现信息收集和分析，可以帮助企业更好地实现商业利益。
因此，网络爬虫是一项非常有用的技术，可以在商业应用中大量应用。
网络爬虫技术3篇
网络爬虫技术第一篇：网络爬虫技术介绍网络爬虫技术是从网络上自动获取信息的一种技术，也叫做网页抓取或者网络蜘蛛。
它是一个自动地通过互联网采集网络数据的程序。
网络爬虫技术是搜索引擎的关键技术之一。
搜索引擎的底层就是一系列爬虫，通过爬虫从万维网上收集信息，然后通过算法对这些信息进行分析、处理、归类、排序等操作，最后呈现给用户。
网络爬虫技术的原理是模拟客户端向服务器发起请求，从而获取网络信息，并根据特定的规则，抓取需要的内容，保存到自己的数据库中。
网络爬虫技术的应用非常广泛，可以用于搜索引擎、数据挖掘、价格比较、信息监控等领域。
其中，搜索引擎应用最为广泛。
搜索引擎需要在短时间内从互联网上获取大量的网页，并对这些网页进行处理，将其中的信息提取出来，进行组织、处理、归纳、分析、挖掘，最终返回给用户。
为了避免网络爬虫造成的网站负荷和数据安全问题，很多网站会通过技术手段来限制网络爬虫的访问。
一些常用的限制手段包括：robots.txt文件、访问频率限制、验证码验证，以及反爬虫策略，如IP封锁、JS反爬虫等。
网络爬虫技术不仅有着广泛的应用范围，而且也有着复杂的技术要求。
爬虫涉及到的技术领域非常广泛，包括但不限于：Java开发、Python编程、分布式计算、数据库管理、网络安全等。
同时，最为关键的是对抓取的数据进行分析，得出有效的信息，这需要掌握一定的数据分析技能。
网络爬虫技术的出现，使得人们可以更加方便地获取互联网上的信息，提高了互联网信息的利用价值。
然而，随着人们对网络爬虫技术的使用，也引发了一系列的争议，包括隐私问题、版权问题、以及对于商业利用的限制问题。
总之，网络爬虫技术是互联网信息采集处理与利用的关键技术。
随着人们对它的需求日益增加，未来网络爬虫技术将会得到进一步的发展和应用。
第二篇：网络爬虫技术的发展与挑战网络爬虫技术自20世纪90年代发展以来，一直在不断地发展和创新。
一方面，随着互联网的快速发展和互联网用户行为方式的不断演进，网络爬虫的使用也不断发展出各种新的应用形态；另一方面，各种阻挡网络爬虫的技术和策略也不断更新，对爬虫技术提出了新的挑战。
Python网络爬虫实践教程
Python网络爬虫实践教程一、什么是网络爬虫网络爬虫，也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种自动获取互联网信息的程序工具。
通过模拟浏览器行为，爬虫程序可以访问网页、提取网页中的数据，在大规模数据采集、搜索引擎、数据分析等领域发挥着重要作用。
二、网络爬虫的基本原理网络爬虫的基本原理是通过发送HTTP请求，并解析响应得到的HTML文档来获取网页数据。
首先，我们需要使用Python中的requests库发送网络请求，并获得服务器的响应。
然后，通过解析HTML文档，提取出我们需要的数据。
三、准备工作在开始编写网络爬虫之前，我们需要安装Python以及相关的库。
首先，需要安装Python解释器和pip包管理工具。
然后，使用pip安装requests、beautifulsoup和lxml等库。
四、发送HTTP请求在编写爬虫程序之前，我们需要了解如何使用Python发送HTTP请求。
使用requests库发送GET请求非常简单，只需要调用get方法，并提供目标网址即可。
如果需要发送POST请求，同样使用post方法，并在参数中传递需要提交的数据。
五、解析HTML文档解析HTML文档是爬虫中非常重要的一步。
Python提供了多种解析HTML的库，其中比较常用的是beautifulsoup和lxml。
通过指定解析器，我们可以轻松地提取出HTML文档中的各个元素，并进行进一步的处理。
六、处理反爬机制为了阻止爬虫程序的访问，许多网站采取了反爬机制，例如设置验证码、限制IP访问频率等。
对于这些反爬措施，我们可以通过使用代理IP、设置请求头信息、使用验证码识别技术等方法来绕过。
七、数据存储与分析在爬虫过程中，我们通常需要将获取的数据进行存储和分析。
常用的数据存储方式包括将数据保存到数据库、文本文件、Excel 表格或者CSV文件中。
而要对数据进行分析，可以使用Python中的数据分析库，如pandas、numpy等。
八、实践案例：爬取豆瓣电影数据为了更好地理解网络爬虫的实践过程，我们以爬取豆瓣电影数据为例进行讲解。
网络爬虫课件ppt
BeautifulSoup库的使用
安装BeautifulSoup库
解析HTML文档
使用pip install beautifulsoup4命令进行 安装。
使用BeautifulSoup的解析方法，如find() 、find_all()等，查找HTML元素。
提取数据
解析XML文档
通过BeautifulSoup的extract()方法提取 HTML元素中的数据。
网络爬虫课件
目录
• 网络爬虫概述 • 网络爬虫的基本原理 • Python网络爬虫实战 • 网络爬虫的道德与法律问题 • 网络爬虫技术进阶 • 网络爬虫案例分析
01 网络爬虫概述
定义与特点
定义
网络爬虫是一种自动化的程序，用于从互联网上抓取数据。
特点
高效性、自动化、数据抓取和存储。
网络爬虫的分类
遵守法律法规和隐私保护
相关法律法规
各国政府都有相关的法律法规，规范 网络爬虫的行为。例如，欧盟的通用 数据保护条例（GDPR）规定了对个 人数据的处理和保护措施。
隐私保护的重要性
在抓取数据时，必须严格遵守隐私法 规，确保不会泄露用户的个人信息。 此外，未经授权的爬取行为可能侵犯 版权，导致法律纠纷。
监控竞争对手的网站动态，获取行业情报和 趋势分析。
02
01
个人使用
用于个人兴趣爱好，如收集特定主题的资料 、图片等。
04
03
02 网络爬虫的基本原理
HTTP协议基础
HTTP协议定义
HTTP协议是互联网的基础，用于从服务器请求和发 送网页内容。
HTTP请求方法
GET、POST、PUT、DELETE等是常见的HTTP请求 方法，用于不同的数据请求和操作。
爬虫的原理
爬虫的原理
爬虫，又称网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序或脚本。
爬虫的原理主要包括以下几个方面，网页抓取、网页解析、数据存储和更新等。
首先，爬虫的原理之一是网页抓取。
爬虫程序通过发送HTTP请求，获取网页的HTML源代码。
在发送请求的过程中，爬虫需要模拟浏览器的行为，包括发送请求头、处理Cookie等，以便获取完整的网页内容。
在获取网页内容后，爬虫需要对网页进行解析。
其次，爬虫需要进行网页解析。
网页解析是指对获取的HTML源代码进行解析和提取有用信息的过程。
爬虫程序可以利用正则表达式、XPath、CSS选择器等技术，从HTML源代码中提取出需要的数据，如链接、文本、图片等。
解析完网页后，爬虫需要将提取的数据进行存储。
然后，爬虫需要进行数据存储和更新。
爬虫程序通常会将抓取到的数据存储到数据库或者本地文件中，以便后续的数据分析和处理。
同时，爬虫还需要定期更新已经抓取的数据，以保证数据的及时性和准确性。
除了以上几个主要的原理外，爬虫还需要考虑一些其他的问题。
比如，爬虫需要处理网页的反爬机制，避免被网站封禁IP或者账号。
此外，爬虫还需要考虑并发抓取、分布式部署、数据去重等问题，以提高抓取效率和数据质量。
总的来说，爬虫的原理主要包括网页抓取、网页解析、数据存储和更新等几个方面。
通过对这些原理的深入理解，可以帮助开发者更好地设计和实现爬虫程序，从而更高效地抓取和处理互联网上的海量数据。
干货：一文看懂网络爬虫实现原理与技术（值得收藏）
干货：一文看懂网络爬虫实现原理与技术（值得收藏）01 网络爬虫实现原理详解不同类型的网络爬虫，其实现原理也是不同的，但这些实现原理中，会存在很多共性。
在此，我们将以两种典型的网络爬虫为例（即通用网络爬虫和聚焦网络爬虫），分别为大家讲解网络爬虫的实现原理。
1. 通用网络爬虫首先我们来看通用网络爬虫的实现原理。
通用网络爬虫的实现原理及过程可以简要概括如下（见图3-1）。
▲图3-1 通用网络爬虫的实现原理及过程1.获取初始的URL。
初始的URL地址可以由用户人为地指定，也可以由用户指定的某个或某几个初始爬取网页决定。
2.根据初始的URL爬取页面并获得新的URL。
获得初始的URL地址之后，首先需要爬取对应URL地址中的网页，爬取了对应的URL地址中的网页后，将网页存储到原始数据库中，并且在爬取网页的同时，发现新的URL地址，同时将已爬取的URL地址存放到一个URL列表中，用于去重及判断爬取的进程。
3.将新的URL放到URL队列中。
在第2步中，获取了下一个新的URL地址之后，会将新的URL地址放到URL队列中。
4.从URL队列中读取新的URL，并依据新的URL爬取网页，同时从新网页中获取新URL，并重复上述的爬取过程。
5.满足爬虫系统设置的停止条件时，停止爬取。
在编写爬虫的时候，一般会设置相应的停止条件。
如果没有设置停止条件，爬虫则会一直爬取下去，一直到无法获取新的URL地址为止，若设置了停止条件，爬虫则会在停止条件满足时停止爬取。
以上就是通用网络爬虫的实现过程与基本原理，接下来，我们为大家分析聚焦网络爬虫的基本原理及其实现过程。
2. 聚焦网络爬虫聚焦网络爬虫，由于其需要有目的地进行爬取，所以对于通用网络爬虫来说，必须要增加目标的定义和过滤机制，具体来说，此时，其执行原理和过程需要比通用网络爬虫多出三步，即目标的定义、无关链接的过滤、下一步要爬取的URL地址的选取等，如图3-2所示。
▲图3-2 聚焦网络爬虫的基本原理及其实现过程1.对爬取目标的定义和描述。
爬虫技术和网站数据抓取方法
爬虫技术和网站数据抓取方法随着互联网的发展，数据成为了一种可贵的资源，越来越多的人开始关注数据的获取和利用。
在数据的获取中，爬虫技术和网站数据抓取方法已经成为非常流行的方式之一。
本文将简单介绍爬虫技术和网站数据抓取方法，并探讨它们的应用。
一、爬虫技术1.1 爬虫的概念爬虫（Spider）是指一种在互联网上自动获取信息的程序。
它模拟浏览器行为，通过对网页中的链接进行解析和跟踪，自动获取网页中的数据。
爬虫技术主要用于数据抓取、搜索引擎、信息源汇聚等领域。
1.2 爬虫的工作原理爬虫的工作过程可以简单概括为先请求网页，再解析网页，最后抽取数据三个步骤。
首先，爬虫会发送请求到指定网页，获取网页的源代码。
然后，爬虫会对获取的网页源代码进行解析，找到网页中包含的链接和数据。
最后，爬虫会抽取有价值的数据，并进行存储和处理。
1.3 爬虫的分类根据不同的目的和需求，爬虫可以分为通用网页爬虫、数据整合爬虫、社交媒体爬虫和搜索引擎爬虫等。
通用网页爬虫：主要用于搜索引擎，通过搜索引擎抓取尽可能多的网页，并且对网页进行索引，提高搜索引擎的检索效率。
数据整合爬虫：主要用于整合互联网上的数据，如新闻、股票数据、房价数据等，以便于大众获取和使用。
社交媒体爬虫：主要用于在社交媒体平台上获取用户的信息，如微博、微信等。
搜索引擎爬虫：主要是为了让搜索引擎收录网站的数据，从而提升网站排名。
二、网站数据抓取方法2.1 网站数据抓取的目的网站数据抓取主要是为了收集和分析网站上的数据，从而了解网站的性质、变化、趋势，为网站提供参考和决策依据。
2.2 网站数据抓取的工具与技术网站数据抓取可以使用多种工具和技术，如爬虫技术、API接口、网站抓取软件等。
（1）爬虫技术爬虫技术是一种高效的网站数据抓取方式，可以快速有效地获取网站上的数据。
但是需要注意网站的反爬机制，防止被网站封禁或者被告上法庭。
（2）API接口API（Application Programming Interface）接口是一种标准化的数据交换格式，是实现不同应用程序之间的数据传递的重要方式之一。
100个爬虫实例案例
100个爬虫实例案例（实用版）目录1.爬虫概述2.100 个爬虫实例案例分类3.爬虫实例案例详解4.爬虫应用场景与注意事项正文一、爬虫概述网络爬虫（Web Crawler）是一种自动浏览万维网的网络机器人，它可以在互联网上自动搜集信息。
爬虫的基本原理是按照一定的规则，从网页的 HTML 源代码中解析出网页的结构和内容，然后存入本地数据库，以便进一步进行数据分析和处理。
爬虫在现代互联网领域有着广泛的应用，例如搜索引擎、数据挖掘、网络分析等。
二、100 个爬虫实例案例分类根据不同的应用场景和需求，这里精选了 100 个爬虫实例案例，分为以下几类：1.搜索引擎爬虫：百度、谷歌等搜索引擎的爬虫。
2.数据挖掘爬虫：抓取网站数据，用于数据分析和挖掘。
3.网络分析爬虫：抓取网站结构和链接，用于网络分析和研究。
4.竞争情报爬虫：抓取竞争对手的网站数据，用于分析竞争态势。
5.价格监控爬虫：抓取电商平台的价格信息，用于价格监控和分析。
6.新闻抓取爬虫：抓取新闻网站的内容，用于新闻聚合和分析。
7.知识图谱爬虫：抓取结构化数据，用于构建知识图谱。
8.其他特殊需求爬虫：根据特定需求定制的爬虫。
三、爬虫实例案例详解这里以搜索引擎爬虫为例，简要介绍其工作原理和实现方法。
搜索引擎爬虫的主要任务是从互联网上抓取网页，并将网页内容存储到搜索引擎的数据库中。
在抓取网页时，搜索引擎爬虫会根据网页的链接结构，按照一定的深度优先或广度优先策略进行遍历。
对于一个网页，爬虫首先需要发送一个 HTTP 请求，获取网页的 HTML 源代码。
然后，通过解析 HTML 源代码，提取出网页的标题、关键词、摘要等信息，并将这些信息存储到搜索引擎的数据库中。
在抓取过程中，爬虫还需要遵守网站的robots.txt 文件规定的爬虫规则，以避免对网站造成过度抓取。
四、爬虫应用场景与注意事项爬虫在实际应用中具有广泛的场景，如搜索引擎、数据挖掘、网络分析等。
在使用爬虫时，需要注意以下几点：1.遵守网络道德和法律法规，尊重网站的隐私政策和 robots.txt 文件规定。
网络爬虫总体介绍ppt课件
❖ 解析器：是负责网络爬虫的主要部分，其负责的工作主要 有：对网页的文本进行处理，如过滤功能，抽取特殊 HTML标签的功能，分析数据功能.下载网页数据,包括 html、图片、doc、pdf、多媒体、动态网页等。
附录1：开源爬虫
❖ Methabot是一个使用C语言编写的高速优化的，使用命令行方式运行的， 在2-clause BSD许可下发布的网页检索器。它的主要的特性是高可配置性， 模块化；它检索的目标可以是本地文件系统，HTTP或者FTP。
❖ Nutch是一个使用java编写，在Apache许可下发行的爬虫。它可以用来连 接Lucene的全文检索套件；
爬虫。在英语和日语页面的抓取表现良好，它在GPL许可下发行，并且完全 使用Python编写。按照robots.txt有一个延时的单网域延时爬虫。 ❖ Universal Information Crawler快速发展的网络爬虫，用于检索存储和分析 数据； ❖ Agent Kernel，当一个爬虫抓取时，用来进行安排，并发和存储的java框 架。 ❖ 是一个使用C#编写，需要SQL Server 2005支持的，在GPL许可下发行的 多功能的开源的机器人。它可以用来下载，检索，存储包括电子邮件地址， 文件，超链接，图片和网页在内的各种数据。 ❖ LWP：RobotUA(Langheinrich,2004)是一个在Perl5许可下发行的，可以 优异的完成并行任务的 Perl类库构成的机器人。
❖ WIRE-网络信息检索环境(Baeza-Yates 和 Castillo, 2002)是一个使用C++ 编写，在GPL许可下发行的爬虫，内置了几种页面下载安排的策略，还有一 个生成报告和统计资料的模块，所以，它主要用于网络特征的描述；
网络爬虫原理
网络爬虫原理网络爬虫是一种自动化的程序，用于浏览互联网上的网页并提取数据。
它通过模拟人类的浏览行为，自动化地访问网页、获取页面内容并分析页面结构。
网络爬虫的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 定义起始URL：爬虫首先需要指定一个或多个起始URL，作为开始抓取的入口点。
2. 发送HTTP请求：爬虫使用HTTP协议向服务器发送请求，获取页面内容。
请求可以包含一些额外的信息，如用户代理标识、请求头等。
3. 获取页面内容：服务器响应请求后，爬虫会接收到页面的内容。
这些内容可以是HTML、XML、JSON等不同的格式。
4. 解析页面：爬虫会解析页面内容，并提取出需要的数据。
解析可以使用各种技术，如正则表达式、XPath、CSS选择器等。
5. 存储数据：爬虫会将提取到的数据存储到本地或数据库中。
存储方式可以根据需求选择，如文本文件、CSV文件、数据库等。
6. 获取下一个URL：在解析页面的过程中，爬虫会寻找页面中的链接，并将这些链接作为下一次请求的URL。
这样，爬虫就可以不断地遍历网页，抓取更多的数据。
7. 重复以上步骤：爬虫会不断地重复以上步骤，直到满足停止条件。
停止条件可以是已抓取的页面数量达到设定值，或达到了某个特定的页面，或达到了一定的时间等。
需要注意的是，网络爬虫在爬取网页时需要遵守一些法律和道德规范。
爬虫应该尊重网站的Robots.txt文件中的规则，避免对不允许爬取的页面进行访问。
此外，爬虫也应该遵守网站的访问频率限制，避免给服务器带来过大的负担。
总之，网络爬虫是一种自动化工具，通过模拟人类的浏览行为抓取网页，然后解析页面提取数据。
它可以帮助我们快速地获取大量的数据，并进行进一步的处理和分析。
网络爬虫算法的介绍和应用
网络爬虫算法的介绍和应用随着互联网技术的不断发展，我们进入了一个信息化的时代，人们可以在互联网上获得大量的数据和信息。
这些数据和信息对于人们的工作和生活都具有很大的帮助，但是如何快速准确地获取数据和信息成为了一个重要的问题。
在这时，网络爬虫算法应运而生。
一、网络爬虫算法的概念网络爬虫算法是指一种自动化程序，它可以模拟人类用户在网络中访问网页、搜索信息，从而爬取网站的信息、数据，并将其存储在数据库中。
网络爬虫算法可以根据指定的规则，自动化地遍历互联网上的网页和网站，并下载其中的资讯内容。
利用这些资料可以进行大数据分析，进而用于商业营销、科学研究、网站数据分析等各个领域。
二、网络爬虫算法的原理网络爬虫算法是通过 HTTP 协议爬取网页内容的，其主要分为三个部分：URL 管理器、网页下载器和网页解析器。
URL 管理器主要负责维护 URL 队列，网页下载器负责将 URL 对应的网页下载下来，网页解析器负责解析 HTML 页面，并抽取其中的数据和内容。
1、URL 管理器URL 管理器是网络爬虫算法的核心，它主要负责维护 URL 的队列和去重队列。
URL 管理器是一个队列或堆栈结构，可以存储已经发现的 URL，但是要保证每个 URL 只被处理一次。
URL 管理器会将已有的 URL 和待处理的 URL 进行去重，避免爬虫重复抓取相同的网页。
2、网页下载器网页下载器负责下载 URL 对应的网页，一般使用 HTTP 协议或 HTTPS 协议进行请求，并获取响应结果。
网页下载器需要考虑下载错误、超时等问题，同时要保证高效和快速。
3、网页解析器网页解析器是网络爬虫算法的重要环节，它负责解析 HTML 页面，并从中抽取所需的数据和内容。
网页解析器需要解决的问题有：识别 HTML 代码块、定位要抽取的数据、过滤无用信息、缓存已解析的数据等。
三、网络爬虫算法的应用网络爬虫算法在各行各业都有广泛的应用，下面以几个具体的应用场景为例。
网络爬虫——Xpath解析
网络爬虫——Xpath解析一、定义网络爬虫（Web Crawler）是一种自动获取网页信息的程序，它能够从互联网上下载网页，分析内容并提取信息。
网络爬虫可以帮助人们快速地获取大量的网页信息，并能够对这些信息进行分类、筛选和分析。
Xpath 解析是一种常用的网页内容提取技术，它通过对网页内容进行分析，使用特定的语法规则定位所需信息，并进行提取。
Xpath 解析技术具有定位准确、提取速度快等优势，因此被广泛应用于网络爬虫程序的开发中。
二、基本原理在进行 Xpath 解析之前，需要先了解一些基础概念：1.节点（Node）：网页中所有的元素都是节点，包括标签、属性、文字等。
2.父节点（Parent Node）：节点的上一级节点称为父节点。
3.子节点（Child Node）：节点的下一级节点称为子节点。
4.属性（Attribute）：节点中的一些元素（如图片、链接等）可能会含有属性，属性提供了节点的额外信息。
5.位置路径（Location Path）：根据节点之间的相对位置，可以指定一个唯一的路径来定位一个节点。
6.谓语（Predicate）：在位置路径中，可以添加谓语来筛选符合条件的节点。
根据以上概念，可以使用 Xpath 语法规则来进行网页内容的定位和提取。
例如，以下是一个简单的 Xpath 定位：//div[@class="content"]/p[1]/text()在这个 Xpath 定位中，“//”表示从根节点开始查找，“div”表示查找 div 标签，“@class”表示查找 class 属性，“content”表示class 属性的值，“p[1]”表示选择第一个 p 标签，“text()”表示提取节点中的文本内容。
三、应用场景Xpath 解析技术可以应用于各种类型的网页内容的提取需求中，例如：1.获取商品信息。
可以通过定位商品名称、价格、描述等元素来提取商品信息。
2.抓取新闻。
什么是网络爬虫？有什么用？怎么爬？终于有人讲明白了
什么是网络爬虫？有什么用？怎么爬？终于有人讲明白了01 什么是网络爬虫随着大数据时代的来临，网络爬虫在互联网中的地位将越来越重要。
互联网中的数据是海量的，如何自动高效地获取互联网中我们感兴趣的信息并为我们所用是一个重要的问题，而爬虫技术就是为了解决这些问题而生的。
我们感兴趣的信息分为不同的类型：如果只是做搜索引擎，那么感兴趣的信息就是互联网中尽可能多的高质量网页；如果要获取某一垂直领域的数据或者有明确的检索需求，那么感兴趣的信息就是根据我们的检索和需求所定位的这些信息，此时，需要过滤掉一些无用信息。
前者我们称为通用网络爬虫，后者我们称为聚焦网络爬虫。
1. 初识网络爬虫网络爬虫又称网络蜘蛛、网络蚂蚁、网络机器人等，可以自动化浏览网络中的信息，当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则进行，这些规则我们称之为网络爬虫算法。
使用Python可以很方便地编写出爬虫程序，进行互联网信息的自动化检索。
搜索引擎离不开爬虫，比如百度搜索引擎的爬虫叫作百度蜘蛛（Baiduspider）。
百度蜘蛛每天会在海量的互联网信息中进行爬取，爬取优质信息并收录，当用户在百度搜索引擎上检索对应关键词时，百度将对关键词进行分析处理，从收录的网页中找出相关网页，按照一定的排名规则进行排序并将结果展现给用户。
在这个过程中，百度蜘蛛起到了至关重要的作用。
那么，如何覆盖互联网中更多的优质网页？又如何筛选这些重复的页面？这些都是由百度蜘蛛爬虫的算法决定的。
采用不同的算法，爬虫的运行效率会不同，爬取结果也会有所差异。
所以，我们在研究爬虫的时候，不仅要了解爬虫如何实现，还需要知道一些常见爬虫的算法，如果有必要，我们还需要自己去制定相应的算法，在此，我们仅需要对爬虫的概念有一个基本的了解。
除了百度搜索引擎离不开爬虫以外，其他搜索引擎也离不开爬虫，它们也拥有自己的爬虫。
比如360的爬虫叫360Spider，搜狗的爬虫叫Sogouspider，必应的爬虫叫Bingbot。
网络爬虫技术的概述与研究
网络爬虫技术的概述与研究摘要网络爬虫,又被称为网页蜘蛛,网络机器人,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;搜索引擎 Search Engine,例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo和Google等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问web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;为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生;聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息;本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍,并且给出实例;关键词网络爬虫聚焦爬虫网页抓取搜索策略 URL一、网络爬虫的简介1、URL在介绍网络爬虫之前,先引入URL的相关知识;URL是URI的一个子集;它是Uniform Resource Locator的缩写,译为“统一资源定位符”;通俗地说,URL是Internet上描述信息资源的字符串,主要用在各种客户程序和服务器程序上,特别是著名的Mosaic;采用URL可以用一种统一的格式来描述各种信息资源,包括文件、服务器的地址和目录等;URL的格式由三部分组成：·第一部分是协议或称为服务方式;·第二部分是存有该资源的主机IP地址有时也包括端口号;·第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等;第一部分和第二部分用“://”符号隔开,第二部分和第三部分用“/”符号隔开;第一部分和第二部分是不可缺少的,第三部分有时可以省略;用URL表示文件时,服务器方式用file表示,后面要有主机IP地址、文件的存取路径即目录和文件名等信息;有时可以省略目录和文件名,但“/”符号不能省略;例如file://ftp.yoyodyne/pub/files/foobar.txt爬虫最主要的处理对象就是URL,它根据URL地址取得所需要的文件内容,然后对它进行进一步的处理;2、传统爬虫与聚焦爬虫网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从web上下载网页,是搜索引擎的重要组成;传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件;搜索引擎是基于传统爬虫技术建立的,但其存在着一定的局限性,例如：1 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;2通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深;3万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取;4通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询;为了解决以上问题,定向抓取网页的聚焦爬虫应运而生;聚焦爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取URL的队列;然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止;二、网络爬虫的工作原理在网络爬虫的系统框架中,主过程由控制器,解析器,资源库三部分组成;控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务;解析器的主要工作是下载网页,进行页面的处理,主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉,爬虫的基本工作是由解析器完成;资源库是用来存放下载到的网页资源,一般都采用大型的数据库存储,如Oracle数据库,并对其建立索引;相对于通用网络爬虫,聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：1 对抓取目标的描述或定义；2 对网页或数据的分析与过滤；3 对URL的搜索策略;抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础;而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在;这两个部分的算法又是紧密相关的;1、抓取目标描述现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种;基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页;根据种子样本获取方式可分为：1 预先给定的初始抓取种子样本；2 预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本,如Yahoo分类结构等；3 通过用户行为确定的抓取目标样例,分为：a 用户浏览过程中显示标注的抓取样本；b 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本;其中,网页特征可以是网页的内容特征,也可以是网页的链接结构特征,等等;2、网页搜索策略网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种;深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入trapped问题,目前常见的是广度优先和最佳优先方法;1广度优先搜索策略广度优先搜索策略是指在抓取过程中,在完成当前层次的搜索后,才进行下一层次的搜索;该算法的设计和实现相对简单;在目前为覆盖尽可能多的网页,一般使用广度优先搜索方法;也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中;其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大;另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用,先用广度优先策略抓取网页,再将其中无关的网页过滤掉;这些方法的缺点在于,随着抓取网页的增多,大量的无关网页将被下载并过滤,算法的效率将变低;2最佳优先搜索策略最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法,预测候选URL与目标网页的相似度,或与主题的相关性,并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取;它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页;存在的一个问题是,在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略,因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法;因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进,以跳出局部最优点;将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论;研究表明,这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%;3深度优先搜索策略深度优先搜索策略从起始网页开始,选择一个URL进入,分析这个网页中的URL,选择一个再进入;如此一个链接一个链接地抓取下去,直到处理完一条路线之后再处理下一条路线;深度优先策略设计较为简单;然而门户网站提供的链接往往最具价值,PageRank也很高,但每深入一层,网页价值和PageRank都会相应地有所下降;这暗示了重要网页通常距离种子较近,而过度深入抓取到的网页却价值很低;同时,这种策略抓取深度直接影响着抓取命中率以及抓取效率,对抓取深度是该种策略的关键;相对于其他两种策略而言;此种策略很少被使用;3、网页分析算法网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型;1基于网络拓扑的分析算法基于网页之间的链接,通过已知的网页或数据,来对与其有直接或间接链接关系的对象可以是网页或网站等作出评价的算法;又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种;a、网页Webpage粒度的分析算法PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法,两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算,得到每个网页的重要度评价; PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在,但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性,即网页和链接与查询主题的相关性;针对这个问题,HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页authority和中心型网页hub;基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象,即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页,局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为;文献21提出了一种基于反向链接BackLink的分层式上下文模型Context Model,用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页,将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分,从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接;b、网站粒度的分析算法网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效;网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级SiteRank的计算; SiteRank的计算方法与PageRank类似,但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象,并在一定的模型下计算链接的权重;网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种;文献18讨论了在分布式情况下,通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分,构造站点图,利用类似PageRank的方法评价SiteRank;同时,根据不同文件在各个站点上的分布情况,构造文档图,结合 SiteRank分布式计算得到DocRank;文献18证明,利用分布式的SiteRank计算,不仅大大降低了单机站点的算法代价,而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点;附带的一个优点是,常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗;c、网页块粒度的分析算法在一个页面中,往往含有多个指向其他页面的链接,这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的,或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性;但是,在PageRank和HITS算法中,没有对这些链接作区分,因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰;在网页块级别Block level 进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块page block,然后对这些网页块建立page to block和block to page的链接矩阵, 分别记为Z和X;于是,在 page to page图上的网页块级别的PageRank为 W p=X×Z；在block to block图上的BlockRank为 W b=Z×X; 已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法,并通过实验证明,效率和准确率都比传统的对应算法要好;2基于网页内容的网页分析算法基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容文本、数据等资源特征进行的网页评价;网页的内容从原来的以超文本为主,发展到后来动态页面或称为Hidden Web数据为主,后者的数据量约为直接可见页面数据PIW,Publicly Indexable Web的400~500倍;另一方面,多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富;因此,基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法,发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用;本节根据网页数据形式的不同,将基于网页内容的分析算法,归纳以下三类：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种针对从结构化的数据源如RDBMS动态生成的页面,其数据不能直接批量访问；第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间,具有较好的结构,显示遵循一定模式或风格,且可以直接访问;三、小结1、网络爬虫安全性问题网络爬虫会占用网络带宽并增加Web服务器的处理开销,恶意用户甚至会利用爬虫程序对服务器发动Dos攻击;恶意用户还可能通过网络爬虫抓取各种敏感资料,主要表现在以下几个方面：1搜索目录列表：互联网中的许多Web服务器在客户端请求站点中某个没有默认页面的目录时,会返回一个目录列表;该目录列表通常包括一个描述当前目录的标题,可供用户点击的目录和文件链接,及一个脚注;因而通过抓取目录列表,恶意用户往往可获取大量有用的资料,包括站点的目录结构、敏感文件以及Web 服务器配置信息等等;2搜索测试页面、联机手册与样本程序：大多数Web 服务器软件附带了测试页面、联机手册与样本程序;这些文件往往会泄漏大量的系统信息,成为恶意用户剖析Web 服务器的工具,而且这些文件的存在也往往暗示网站的安全管理有问题,网站中存在潜在的安全漏洞;3搜索管理员登录页面：许多网络产品提供了基于Web的管理接口,允许管理员在互联网中对其进行远程管理与控制;如果管理员疏于防范,没有修改网络产品默认的管理员名及密码,一旦其管理员登录页面被恶意用户搜索到,网络安全将面临极大威胁;4 搜索互联网用户的姓名、电话、通信地址等个人信息,以便于实施社交攻击;5 搜集群发垃圾邮件所需的邮件地址;6 查找一个站点中的各种敏感文件,包括各种程序使用的配置文件、日志文件、密码文件、数据库文件等等;7 搜索Web 站点中存在缺陷的程序;8 获取互联网用户的信用卡密码,银行帐号等机密信息等等;因此,采取适当的措施限制网络爬虫的访问权限,对于保持网站的正常运行、保护用户的隐私是极其重要的;2、网络爬虫的最新发展传统的网络爬虫技术主要应用于抓取静态Web 网页,随着AJAX/Web2.0的流行,如何抓取AJAX 等动态页面成了搜索引擎急需解决的问题,因为AJAX颠覆了传统的纯HTTP 请求/响应协议机制,如果搜索引擎依旧采用“爬”的机制,是无法抓取到AJAX 页面的有效数据的;AJAX 采用了JavaScript 驱动的异步请求/响应机制,以往的爬虫们缺乏JavaScript语义上的理解,基本上无法模拟触发JavaScript的异步调用并解析返回的异步回调逻辑和内容;另外,在AJAX的应用中,JavaScript 会对DOM结构进行大量变动,甚至页面所有内容都通过JavaScript 直接从服务器端读取并动态绘制出来;这对习惯了DOM 结构相对不变的静态页面简直是无法理解的;由此可以看出,以往的爬虫是基于协议驱动的,而对于AJAX 这样的技术,所需要的爬虫引擎必须是基于事件驱动的;3、一些开源爬虫DataparkSearch是一个在GNU GPL许可下发布的爬虫搜索引擎;GNU Wget是一个在GPL许可下,使用C语言编写的命令行式的爬虫;它主要用于网络服务器和FTP服务器的镜像;Heritrix是一个互联网档案馆级的爬虫,设计的目标为对大型网络的大部分内容的定期存档快照,是使用java编写的;HTTrack用网络爬虫创建 网络站点镜像,以便离线观看;它使用C语言编写,在GPL许可下发行;ICDL Crawler是一个用C++编写,跨平台的网络爬虫;它仅仅使用空闲的CPU资源,在ICDL标准上抓取整个站点;JSpider是一个在GPL许可下发行的,高度可配置的,可定制的网络爬虫引擎; Nutch是一个使用java编写,在Apache许可下发行的爬虫;它可以用来连接Lucene的全文检索套件；。
网络爬虫的原理3篇
网络爬虫的原理第一篇：网络爬虫的基础概念网络爬虫，也称为网页爬虫、网络蜘蛛、网络机器人，是一种能够自动访问互联网并从中提取信息的程序。
由于信息量巨大、互联网构造复杂，传统的人工检索已经不能满足需求，在这种情况下网络爬虫就成为了一种非常有效的解决方法。
爬虫程序会通过互联网中的URL链接进行遍历，并将相关的数据爬取下来，直到达到预设的终止条件为止。
这些爬取下来的数据可以包括文本、图片、视频、音频等多种形式，也可以结构化或非结构化，具有非常广泛的应用场景。
但是网络爬虫同时也具有其局限性和法律风险，因此需要遵守相关法规以及道德规范。
第二篇：网络爬虫的基本流程网络爬虫的基本流程可以分为四个步骤，分别是URL管理、网页下载、网页解析和数据存储。
1.URL管理URL管理是爬虫程序的第一步，其主要作用是记录待访问的URL，以及处理已访问的URL。
爬虫程序通过初始URL开始遍历，然后从已访问的URL中区分出未访问的URL进行下一步操作，如果一个URL已被访问过，那么这个URL将不再被爬虫程序重复访问。
2.网页下载在进行网页下载之前，需要先进行正反向DNS域名解析、HTTP请求和响应处理等操作。
爬虫程序使用HTTP协议向目标服务器发送获取数据的请求，并等待来自服务器的响应。
如果响应中包含有相应的链接，则继续获取该链接页面的信息，否则返回数据保存。
3.网页解析爬虫程序从已下载的网页中提取出需要的数据，而这些数据一般是以HTML、XML、JSON和文本等结构化或非结构化的形式存在。
解析器可以将这些数据转换为程序可以识别的形式，然后将其保存起来。
4.数据存储最后一步是将爬取到的数据进行存储，并提供可供检索和分析的接口。
在数据存储的过程中，需要对数据进行清洗、去重、归一化等处理操作，并保证数据质量和数据安全。
第三篇：网络爬虫的应用领域随着互联网的普及和数据化程度的不断提高，网络爬虫也逐渐被广泛应用在了许多领域，这些领域主要包括以下几个方面。
网络爬虫技术
网络爬虫技术一、什么是网络爬虫技术？网络爬虫技术（Web Crawling）是一种自动化的数据采集技术，通过模拟人工浏览网页的方式，自动访问并抓取互联网上的数据并保存。
网络爬虫技术是一种基于Web的信息获取方法，是搜索引擎、数据挖掘和商业情报等领域中不可缺少的技术手段。
网络爬虫主要通过对网页的URL进行发现与解析，在不断地抓取、解析、存储数据的过程中实现对互联网上信息的快速获取和持续监控。
根据获取的数据不同，网络爬虫技术又可以分为通用型和特定型两种。
通用型爬虫是一种全网爬取的技术，能够抓取互联网上所有公开的网页信息，而特定型爬虫则是针对特定的网站或者领域进行数据采集，获取具有指定目标和意义的信息。
网络爬虫技术的应用范围非常广泛，例如搜索引擎、电子商务、社交网络、科学研究、金融预测、舆情监测等领域都能够运用网络爬虫技术进行数据采集和分析。
二、网络爬虫技术的原理网络爬虫技术的原理主要分为URL发现、网页下载、网页解析和数据存储四个过程。
1. URL发现URL发现是指网络爬虫在爬取数据时需要从已知的一个初始URL开始，分析该URL网页中包含的其他URL，进而获取更多的URL列表来完成数据爬取过程。
网页中的URL可以通过下列几个方式进行发现：1）页面链接：包括网页中的超链接和内嵌链接，可以通过HTML标签<a>来发现。
2）JavaScript代码：动态生成的链接需要通过解析JavaScript代码进行分析查找。
3）CSS文件：通过分析样式表中的链接来发现更多的URL。
4）XML和RSS文件：分析XML和RSS文件所包含的链接来找到更多的URL。
2.网页下载在获取到URL列表后，网络爬虫需要将这些URL对应的网页下载到本地存储设备，以便进行后续的页面解析和数据提取。
网页下载过程主要涉及 HTTP 请求和响应两个过程，网络爬虫需要向服务器发送 HTTP 请求，获取服务器在响应中返回的 HTML 网页内容，并将所得到的网页内容存储到本地文件系统中。
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网络爬虫详解一、爬虫技术研究综述引言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。
搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，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，如：(1) 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。
(2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。
(3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。
(4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。
为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。
聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。
与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件，如图1(a)流程图所示。
聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，如图1(b)所示。
另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：(1) 对抓取目标的描述或定义；(2) 对网页或数据的分析与过滤；(3) 对URL的搜索策略。
抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。
而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。
这两个部分的算法又是紧密相关的。
2 抓取目标描述现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。
根据种子样本获取方式可分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为：a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本；b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。
其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。
现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。
具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例。
其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。
二、爬虫技术研究综述基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。
另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。
三、网页搜索策略网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种。
深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入(trapped)问题，目前常见的是广度优先和最佳优先方法。
3.1 广度优先搜索策略广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。
该算法的设计和实现相对简单。
在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。
也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。
其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。
另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。
这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。
3.2 最佳优先搜索策略最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。
它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页。
存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。
因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。
将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。
研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低 30%~90%。
四、网页分析算法网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。
4.1 基于网络拓扑的分析算法基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。
又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。
4.1.1 网页(Webpage)粒度的分析算法PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。
PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。
针对这个问题， HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。
基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。
文献[21]提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。
4.1.2 网站粒度的分析算法网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。
网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。
SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。
网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。
文献[18]讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。
同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合SiteRank分布式计算得到DocRank。
文献[18]证明，利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。
附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。
4.1.3 网页块粒度的分析算法在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。
但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。
在网页块级别(Block level)进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立page to block和block to page的链接矩阵，分别记为Z和X。
于是，在 page to page图上的网页块级别的PageRank为W p=X×Z；在block to block图上的BlockRank为W b =Z×X。
已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。
4.2 基于网页内容的网页分析算法基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容（文本、数据等资源）特征进行的网页评价。
网页的内容从原来的以超文本为主，发展到后来动态页面（或称为Hidden Web）数据为主，后者的数据量约为直接可见页面数据（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。
另一方面，多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富。
因此，基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法，发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。
本节根据网页数据形式的不同，将基于网页内容的分析算法，归纳以下三类：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种针对从结构化的数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间，具有较好的结构，显示遵循一定模式或风格，且可以直接访问。