网络爬虫 1
网络爬虫技术
网络爬虫技术网络爬虫技术是一种自动获取和解析网络数据的技术，它在当今信息化时代扮演着重要的角色。
网络爬虫可以对互联网上的网页进行遍历、抓取和存储，从而实现自动化的数据采集和信息提取。
本文将从网络爬虫技术的原理、应用场景以及未来发展等方面进行详细探讨。
网络爬虫技术的原理可以概括为以下几个步骤：首先，爬虫程序通过URL解析引擎获取起始链接，然后通过HTTP协议与Web服务器进行通信，请求相应的网页数据。
服务器收到请求后，将网页源代码返回给爬虫程序进行解析。
爬虫程序会根据预设的HTML标签、CSS样式或正则表达式等规则，从网页源代码中提取有用的数据。
最后，爬虫程序将数据存储到本地数据库或者其他的数据存储介质中。
网络爬虫技术在各个领域都有广泛的应用。
首先，搜索引擎是最典型的应用场景之一。
搜索引擎通过爬虫技术可以实时抓取互联网上的网页，并对其进行分析和索引，从而为用户提供快速、准确的搜索结果。
此外，网络爬虫还可以用于舆情监测、新闻资讯聚合、数据挖掘和市场调研等方面。
例如，一些金融机构可以利用网络爬虫技术实时抓取股票价格、财经新闻等数据，并进行实时分析，以帮助决策者做出更准确的投资决策。
然而，网络爬虫技术也面临着一些挑战和问题。
首先，随着互联网的不断发展和变化，网页的结构和内容也在不断更新和变化。
这意味着爬虫程序需要不断更新和调整，以适应新的网页结构。
其次，有些网站为了保护数据的安全性，会设置反爬虫策略，比如验证码、IP封锁等措施，这给爬虫程序带来了困难。
此外，爬虫技术还面临着伦理道德和法律法规的约束，滥用爬虫技术可能会侵犯他人隐私和知识产权。
未来，随着互联网的不断发展和进步，网络爬虫技术也将得到进一步的完善和发展。
首先，爬虫程序将更加智能化和自动化，具备更强大的数据解析和处理能力，能够自主学习和适应新的网页结构。
其次，随着大数据和人工智能技术的发展，网络爬虫可以与其他技术进行融合，实现更深入的数据挖掘和分析。
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。
网络爬虫的基本原理
网络爬虫的基本原理网络爬虫，指的是自动地从互联网上下载网页，并从中提取信息的程序。
在当今信息时代，越来越多的人开始关注网络爬虫的基本原理，因为它不仅能够满足人们获取信息的需求，同时也能够加速数据的收集和处理，为科学研究提供必要的支持。
网络爬虫的基本原理包括以下几个方面：一、HTTP协议HTTP协议是网络爬虫工作的基础，也是网络上最为广泛使用的协议之一。
该协议定义了客户端和服务器之间进行数据传输的规则，它由请求报文和响应报文两部分组成。
爬虫程序通过模拟HTTP请求的方式，向目标服务器发送请求报文，获取响应报文中的数据，从而实现自动采集数据的目的。
在此过程中，爬虫程序需要遵循HTTP协议中的相关规则，保证数据的获取和处理过程稳定可靠。
二、URL管理网络爬虫需要从互联网上下载大量的网页，如何管理URL是这一过程中必须要考虑的问题。
URL管理的主要任务是确保各个网页之间的顺序和优先级，避免重复下载和浪费带宽。
一般来说，网络爬虫会将已经下载过的网页保存到数据库中，并能够识别这些网页中所包含的URL链接。
当新的URL链接出现时，爬虫程序会判断是否为有效链接，如果是，则将其添加到待采集队列中，提交给下载器进行下载。
三、下载器下载器是网络爬虫实现自动采集数据的关键组件之一。
它通过构造HTTP请求报文，向目标服务器发送请求，获取响应报文中的数据，并将其保存到本地文件中。
目前市面上有很多成熟的下载器实现，如Apache HttpClient、Requests、urllib等，它们都提供了简单易用的API接口，可以方便地实现各种类型数据的下载。
当然，开发者也可以自己编写下载器实现，以满足自己的特定需求。
四、数据解析数据解析是网络爬虫最为重要的工作之一，它决定了所采集数据的正确性和完整性。
在数据解析过程中，爬虫程序需要获取目标网页中的标签、链接、文本等信息，通过解析和提取这些信息，得到有用的数据。
目前，常用的数据解析方式有正则表达式、XPath、CSS选择器等，这些解析技术能够准确地识别页面结构中的各种信息，提取出我们所需要的数据。
Python网络爬虫技术 第1章 Python爬虫环境与爬虫介绍
大数据挖掘专家
30
配置MySQL数据库
1. Windows下MySQL配置
➢ 设置MySQL的环境变量：第二种设置环境变量的方法。 • 直接在“Path”变量中添加“C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.6\bin”。
大数据挖掘专家
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配置MySQL数据库
1. Windows下MySQL配置
4
小结
大数据挖掘专家
17
Python爬虫相关库介绍与配置
Python爬虫相关库
目前Python有着形形色色的爬虫相关库，按照库的功能，整理如下。
类型
通用
框架 HTML/XML
解析器
库名
简介
urllib
Python内置的HTTP请求库，提供一系列用于操作URL的功能
requests
基于urllib，采用Apache2 Licensed开源协议的HTTP库
离，距离越近的页面中的链接优先访问。
大数据挖掘专家
5
爬虫的原理
3. 增量式网络爬虫
增量式网络爬虫只对已下载网页采取增量式更新或只爬行新产生的及已经发生变化的网页，需要通过重新访 问网页对本地页面进行更新，从而保持本地集中存储的页面为最新页面。 常用的更新方法如下。 ➢ 统一更新法：以相同的频率访问所有网页，不受网页本身的改变频率的影响。 ➢ 个体更新法：根据个体网页的改变频率来决定重新访问各页面的频率。 ➢ 基于分类的更新法：爬虫按照网页变化频率分为更新较快和更新较慢的网页类别，分别设定不同的频率来
访问这两类网页。
大数据挖掘专家
6
爬虫的原理
4. 深层网络爬虫
Web页面按照存在方式可以分为表层页面和深层页面两类。表层页面指以传统搜索引擎可以索引到的页面，深 层页面为大部分内容无法通过静态链接获取，隐藏在搜索表单后的，需要用户提交关键词后才能获得的Web页 面。 深层爬虫的核心部分为表单填写，包含以下两种类型。 ➢ 基于领域知识的表单填写：该种方法一般会维持一个本体库，通过语义分析来选取合适的关键词填写表单。 ➢ 基于网页结构分析的表单填写：这种方法一般无领域知识或仅有有限的领域知识，将HTML网页表示为DOM
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。
一、什么是网络爬虫
一、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。
如果想自己实现一款小型的搜索引擎，我们也可以编写出自己的爬虫去实现，当然，虽然可能在性能或者算法上比不上主流的搜索引擎，但是个性化的程度会非常高，并且也有利于我们更深层次地理解搜索引擎内部的工作原理。
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。
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。
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——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。
聚焦网络爬虫原理
聚焦网络爬虫原理网络爬虫是一种自动化工具，用于从互联网上收集大量数据。
它通过访问web 页面，解析HTML结构，提取并保存所需的数据，以便后续分析和应用。
网络爬虫的原理主要涉及URL调度、页面下载、数据解析和存储等过程。
首先，网络爬虫需要设置一个种子URL，作为起始点。
然后，它会解析这个URL 的HTML内容，并从中提取其他URL，将其添加到待抓取的URL队列中。
这个过程称为URL调度。
URL调度还可以通过robots.txt和网站地图等文件来限制爬取的范围和深度。
接下来，网络爬虫会从URL队列中取出一个URL，并发送HTTP请求获取页面内容。
页面下载过程中，需要处理页面压缩、重定向、cookie、会话维持等各种情况，以保证能够正确获取页面数据。
通过模拟浏览器行为，网络爬虫可以绕过反爬机制，避免被目标网站识别并封禁。
获取到页面内容后，网络爬虫需要解析HTML结构，提取出所需的数据。
通常，这可以通过XPath、CSS选择器或正则表达式等工具来实现。
解析过程中，需要注意处理HTML标签、属性、编码和特殊字符等问题，以确保数据的准确性和完整性。
最后，网络爬虫会将抓取到的数据进行存储。
存储可以使用数据库、文件系统或其他持久化方式。
爬虫还可以对数据进行去重、清洗、转换和标注等处理，以提高数据的质量和可用性。
网络爬虫的原理还涉及一些高级技术和策略。
例如，多线程或异步任务可以提高爬取效率；反反爬虫技术可以应对目标网站的封禁策略；代理服务器可以隐藏爬虫的真实IP地址；深度学习和自然语言处理等技术可以提高数据的处理和分析能力。
网络爬虫在实际应用中有着广泛的用途。
搜索引擎利用网络爬虫来构建索引，实现全文检索；数据挖掘和机器学习可以通过网络爬虫来获取训练数据；舆情监测和社交媒体分析可以通过网络爬虫来收集用户评论和动态信息等。
然而，网络爬虫也面临一些问题和挑战。
首先，遵守爬虫道德规范和法律法规是必要的，以避免侵犯他人的隐私和知识产权。
Python网络爬虫基础1
Python网络爬虫基础常用的Python IDE工具文本工具类IDE：IDLE、Notepad++、Sublime Text、Vim、Emacs、Atom、Komodo Edit。
集成工具类IDE：PyCharm、Wing、PyDev、Eclipse、Visual Studio、Anaconda、Spyder、Canopy。
IDLE：python自带、默认、常用、入门级、功能简单直接、300+代码以内。
（支持交互式和文件式）。
Sublime Text：转为程序员开发的第三方专用编程工具、专业编程体验、多种编程风格、收费和免费。
Wing：公司维护、工具收费、调试功能丰富、版本控制、版本同步、适合多人共同开发。
Visual Studio & PTVS（Python Tool Visual Studio）：微软公司维护、win环境为主、调试功能丰富。
PyDev（Eclipse）：开源IDE开发工具、需要有一定开发经验。
PyCharm：社区版免费、简单、集成度高、适合较复杂工程。
Canopy：公司维护、工具收费、支持接近500个第三方库、适合科学计算领域应用开发。
Anaconda：开源免费、支持接近800个第三方库。
Requests库Requests库安装Win平台: “以管理员身份运行”cmd，执行pip install requestsimport requests # 库引用r = requests.get(url) # 构造一个向服务器请求，资源的Request 对象，并返回一个包含服务器，资源的Response对象。
print(r.status_code) # 查看状态码print(r.text) # 打印获取html内容type(r)print(r.headers)Requests库的7个主要方法：requests.request() # 构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法requests.get() # 获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET requests.head() # 获取HTML网页头部信息的方法，对应于HTTP的HEADrequests.post() # 向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP 的POSTrequests.put() # 向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP 的PUTrequests.patch() # 向HTML网页提交局部修改请求，对应于HTTP 的PATCHrequests.delete() # 向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELETErequests.request(method, url, **kwargs)Respsonse对象的属性r.status_code HTTP请求的返回状态，200表示连接成功，404表示失败（其它数字都表示错误）r.text HTTP响应内容的字符串形式，即，url对应的页面内容；根据r.encoding显示网页内容r.encoding 从HTTP header中猜测的响应内容编码方式；如果header中不存在charset，则认为编码为ISO‐8859‐1r.apparent_encoding 从内容中分析出的响应内容编码方式（备选编码方式）；根据网页内容分析出的编码方式r.content HTTP响应内容的二进制形式Requests库的异常requests.ConnectionError 网络连接错误异常，如DNS查询失败、拒绝连接等requests.HTTPError HTTP错误异常requests.URLRequired URL缺失异常requests.TooManyRedirects 超过最大重定向次数，产生重定向异常requests.ConnectTimeout 连接远程服务器超时异常requests.Timeout 请求URL超时，产生超时异常r.raise_for_status() 如果不是200，产生异常requests.HTTPError爬取网页的通用代码框架def getHTMLText(url):try:r = reqeusts.get(url, timeout=30) # 超时时间30秒 r.raise_for_status() # 如果状态不是200，引发HTTPError异常r.encoding = r.apparent_encoding # 更具分析后页面，设置编码return r.textexcept:return "产生异常"HTTP协议（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）HTTP是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议。
40-Python网络爬虫(Scrapy框架)-第1章-使用第三方库实现页面抓取-PPT
Accept-Language:zh-CN,zh;q=0.8
name=Professional%20Ajax&publisher=Wiley
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HTTP协议的组成
客户端请求消息
请求行（request line）
请求方法、URL、协议版本
请求头部（header）
key:value形式的属性
概念
是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议） 用于从服务器传输超文本到本地的传送协议
特点
HTTP是无连接的 HTTP是无状态的 HTTP允许传输任意类型的数据对象
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常用HTTP请求方法
GET
以显示的方式向服务器发送请求
POST
POST / HTTP1.1
Host:
GET /562f259800向01b指1b1定06资000源338提.jp交g H数TTP据/1.1进行Us处er-A理ge请nt:M求ozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0;
HUosesrt:-iAmgge.nmt:uMkeowzilalan/g5.c.0o表m(W单indows NT 10.0;
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学员操作1—构造网页下载模块
需求说明
创建page_fetch.py模块
创建get_html_by_urllib3(url)方法，返回url页面html
使用urllib3实现页面下载
创建get_html_by_requests(url)方法，返回url页面html
使用requests实现页面下载
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xpath语法（一）
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：抓取网页的含义和URL基本构成
![]网络爬虫：抓取网页的含义和URL基本构成](https://img.taocdn.com/s3/m/c7d068621711cc7931b716e4.png)
[Python]网络爬虫（一）：抓取网页的含义和URL基本构成一、网络爬虫的定义网络爬虫，即Web Spider，是一个很形象的名字。
把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。
网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。
从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。
如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。
这样看来，网络爬虫就是一个爬行程序，一个抓取网页的程序。
网络爬虫的基本操作是抓取网页。
那么如何才能随心所欲地获得自己想要的页面？我们先从URL开始。
二、浏览网页的过程抓取网页的过程其实和读者平时使用IE浏览器浏览网页的道理是一样的。
比如说你在浏览器的地址栏中输入这个地址。
打开网页的过程其实就是浏览器作为一个浏览的“客户端”，向服务器端发送了一次请求，把服务器端的文件“抓”到本地，再进行解释、展现。
HTML是一种标记语言，用标签标记内容并加以解析和区分。
浏览器的功能是将获取到的HTML代码进行解析，然后将原始的代码转变成我们直接看到的网站页面。
三、URI和URL的概念和举例简单的来讲，URL就是在浏览器端输入的这个字符串。
在理解URL之前，首先要理解URI的概念。
什么是URI？Web上每种可用的资源，如HTML文档、图像、视频片段、程序等都由一个通用资源标志符(Universal Resource Identifier，URI)进行定位。
URI通常由三部分组成：①访问资源的命名机制；②存放资源的主机名；③资源自身的名称，由路径表示。
如下面的URI：/myhtml/html1223/我们可以这样解释它：①这是一个可以通过HTTP协议访问的资源，②位于主机上，③通过路径“/html/html40”访问。
四、URL的理解和举例URL是URI的一个子集。
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。
网络爬虫的实验报告
一、实验背景随着互联网的飞速发展，网络信息日益丰富，为了方便用户获取所需信息，网络爬虫技术应运而生。
网络爬虫是一种自动抓取互联网上公开信息的程序，能够高效地从网页中提取所需数据。
本实验旨在让学生了解网络爬虫的基本原理，掌握Python语言编写网络爬虫的方法，并学会利用网络爬虫技术获取所需数据。
二、实验目的1. 理解网络爬虫的基本原理和常用技术；2. 掌握Python语言编写网络爬虫的方法；3. 学会利用网络爬虫技术获取所需数据；4. 培养学生独立思考和解决问题的能力。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 10；2. 编程语言：Python3.8；3. 开发工具：PyCharm；4. 库：requests、BeautifulSoup、lxml。
四、实验内容1. 网络爬虫原理网络爬虫主要分为三个步骤：抓取网页、解析网页、提取数据。
（1）抓取网页：通过网络请求获取网页内容。
（2）解析网页：解析网页结构，提取所需数据。
（3）提取数据：从解析后的网页中提取所需数据。
2. Python网络爬虫实现（1）使用requests库抓取网页```pythonimport requestsurl = ""response = requests.get(url)print(response.status_code)print(response.text)```（2）使用BeautifulSoup解析网页```pythonfrom bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") print(soup.title.text)```（3）使用lxml解析网页```pythonfrom lxml import etreetree = etree.HTML(response.text)print(tree.xpath('//title/text()')[0])```3. 网络爬虫应用（1）爬取指定网站新闻```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef get_news(url):response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") news_list = soup.find_all("div", class_="news-list") for news in news_list:title = news.find("a").textprint(title)url = "/news"get_news(url)```（2）爬取指定网站图片```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef get_images(url):response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") image_list = soup.find_all("img")for image in image_list:print(image["src"])url = "/images"get_images(url)```五、实验结果与分析1. 实验结果通过实验，成功实现了网络爬虫的基本功能，包括抓取网页、解析网页、提取数据等。
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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。
编辑本段网页分析算法
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。
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。 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。 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。? 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。?
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%。?
编辑本段补充
这些处理被称为网络抓取或者蜘蛛爬行。很多站点，尤其是搜索引擎，都使用爬虫提供最新的数据，它主要用于提供它访问过页面的一个副本，然后，搜索引擎就可以对得到的页面进行索引，以提供快速的访问。蜘蛛也可以在web上用来自动执行一些任务，例如检查链接，确认html代码；也可以用来抓取网页上某种特定类型信息，例如抓取电子邮件地址（通常用于垃圾邮件）。 一个网络蜘蛛就是一种机器人，或者软件代理。大体上，它从一组要访问的URL链接开始，可以称这些URL为种子。爬虫访问这些链接，它辨认出这些页面的所有超链接，然后添加到这个URL列表，可以称作检索前沿。这些URL按照一定的策略反复访问。 主要内容 ? 1 爬行策略 o 1.1 选择策略 § 1.1.1 限定访问链接 § 1.1.2 路径检索 § 1.1.3 聚焦检索 § 1.1.4 抓取深层的网页 § 1.1.5 Web 3.0检索 o 1.2 重新访问策略 o 1.3 平衡礼貌策略 o 1.4 并行化策略 ? 2 网络爬虫体系结构 o 2.1 URL规范化 ? 3 爬虫身份识别 ? 4 网络爬虫的例子 o 4.1 开源的网络爬虫 1. 爬行策略 下述的三种网络特征，造成了设计网页爬虫抓取策略变得很难： ? 它巨大的数据量； ? 它快速的更新频率； ? 动态页面的产生 它们三个特征一起产生了很多种类的爬虫抓取链接。 巨大的数据量暗示了爬虫，在给定的时间内，只可以抓取所下载网络的一部分，所以，它需要对它的抓取页面设置优先级；快速的更新频率说明在爬虫抓取下载某网站一个网页的时候，很有可能在这个站点又有很的网页被添加进来，或者这个页面被更新或者删除了。 最近新增的很多页面都是通过服务器端脚本语言产生的，无穷的参数组合也增加了爬虫抓取的难度，只有一小部分这种组合会返回一些独特的内容。例如，一个很小照片存储库仅仅通过get方式可能提供就给用户三种操作方式。如果这里存着四种分类方式，三种缩略图方式，两种文件格式，和一个禁止用户提供内容的选项，那么，同样的内容就可以通过48种方式访问。这种数学组合给网络爬虫创造的难处就是，为了获取不同的内容，他们必须筛选无穷仅有微小变化的组合。 正如爱德华等人所说的：“用于检索的带宽不是无限的，也不是免费的；所以，如果引入衡量爬虫抓取质量或者新鲜度的有效指标的话，不但伸缩性，连有效性都将变得十分必要”（爱德华等人，2001年）。一个爬虫就必须小心的选择下一步要访问什么页面。网页爬虫的行为通常是四种策略组合的结果。 ? 选择策略，决定所要下载的页面； ? 重新访问策略，决定什么时候检查页面的更新变化； ? 平衡礼貌策略，指出怎样避免站点超载； ? 并行策略，指出怎么协同达到分布式抓取的效果； 1.1 选择策略： 就现在网络资源的大小而言，即使很大的搜索引擎也只能获取网络上可得到资源的一小部分。由劳伦斯河盖尔斯共同做的一项研究指出，没有一个搜索引擎抓取的内容达到网络的16%(劳伦斯河盖尔斯，2001)。网络爬虫通常仅仅下载网页内容的一部分，但是大家都还是强烈要求下载的部分包括最多的相关页面，而不仅仅是一个随机的简单的站点。 这就要求一个公共标准来区分网页的重要程度，一个页面的重要程度与他自身的质量有关，与按照链接数、访问数得出的受欢迎程度有关，甚至与他本身的网址（后来出现的把搜索放在一个顶级域名或者一个固定页面上的垂直搜索）有关。设计一个好的搜索策略还有额外的困难，它必须在不完全信息下工作，因为整个页面的集合在抓取时是未知的。 Cho等人（Cho et al，1998）做了第一份抓取策略的研究。他们的数据是斯坦福大学网站中的18万个页面，使用不同的策略分别模仿抓取。排序的方法使用了广度优先，后链计数，和部分pagerank算法。计算显示，如果你想要优先下载pagerank高的页面，那么，部分PageRank策略是比较好的，其次是广度优先和后链计数。并且，这样的结果仅仅是针对一个站点的。 Najork和Wiener (Najork and Wiener, 2001)采用实际的爬虫，对3.28亿个网页，采用广度优先研究。他们发现广度优先会较早的抓到PageRank高的页面（但是他们没有采用其他策略进行研究）。作者给出的解释是：“最重要的页面会有很多的主机连接到他们，并且那些链接会较早的发现，而不用考虑从哪一个主机开始。” Abiteboul (Abiteboul 等人, 2003)，设计了一种基于OPIC（在线页面重要指数）的抓取战略。在OPIC中，每一个页面都有一个相等的初始权值，并把这些权值平均分给它所指向的页面。这种算法与Pagerank相似，但是他的速度很快，并且可以一次完成。OPIC的程序首先抓取获取权值最大的页面，实验在10万个幂指分布的模拟页面中进行。并且，实验没有和其它策略进行比较，也没有在真正的WEB页面测试。 Boldi等人(Boldi et al., 2004)的模拟检索实验进行在 从.it网络上取下的4000万个页面和从webbase得到的1亿个页面上，测试广度优先和深度优先，随机序列和有序序列。比较的基础是真实页面pageRank值和计算出来的pageRank值的接近程度。令人惊奇的是，一些计算pageRank很快的页面（特别明显的是广度优先策略和有序序列）仅仅可以达到很小的接近程度。 Baeza-Yates等人(Baeza-Yates et al., 2005) 在从.gr域名和.cl域名子网站上获取的300万个页面上模拟实验，比较若干个抓取策略。结果显示OPIC策略和站点队列长度，都比广度优先要好；并且如果可行的话，使用之前的爬行抓取结果来指导这次抓取，总是十分有效的。 Daneshpajouh等人(Daneshpajouh et al., 2008)设计了一个用于寻找好种子的社区。它们从来自不同社区的高PageRank页面开始检索的方法，迭代次数明显小于使用随机种子的检索。使用这种方式，可以从以前抓取页面之中找到好的种子，使用这些种子是十分有效的。 1.1.1 限定访问链接 一个爬虫可能仅仅想找到html页面的种子而避免其他的文件类型。为了仅仅得到html的资源，一个爬虫可以首先做一个http head的请求，以在使用request方法获取所有的资源之前，决定这个网络文件的类型。为了避免要发送过多的head请求，爬虫可以交替的检查url并且仅仅对以html，htm和反斜杠结尾的文件发送资源请求。这种策略会导致很多的html资源在无意中错过，一种相似的策略是将网络资源的扩展名同已知是html文件类型的一组扩展名（如.html,.h