什么是网络爬虫(Spider) 程序

Spider又叫WebCrawler或者Robot,是一个沿着链接漫游Web 文档集合的程序。它一般驻留在服务器上,通过给定的一些URL,利用HTTP等标准协议读取相应文档,然后以文档中包括的所有未访问过的URL作为新的起点,继续进行漫游,直到没有满足条件的新URL为止。WebCrawler的主要功能是自动从Internet上的各Web 站点抓取Web文档并从该Web文档中提取一些信息来描述该Web文档,为搜索引擎站点的数据库服务器追加和更新数据提供原始数据,这些数据包括标题、长度、文件建立时间、HTML文件中的各种链接数目等
  1. 搜索策略
  ① IP 地址搜索策略
  先赋予爬虫一个起始的IP地址,然后根据IP地址递增的方式搜索本IP地址段后的每一个WWW 地址中的文档,它完全不考虑各文档中指向其它Web 站点的超级链接地址。优点是搜索全面,能够发现那些没被其它文档引用的新文档的信息源;缺点是不适合大规模搜索。
  ② 深度优先搜索策略
  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。
  ③ 宽度优先搜索策略
  在宽度优先搜索中,先搜索完一个Web 页面中所有的超级链接,然后再继续搜索下一层, 直到底层为止。例如,一个HTML 文件中有三个超链,选择其中之一并处理相应的HTML文件,然后不再选择第二个HTML文件中的任何超链, 而是返回并选择第二个超链,处理相应的HTML文件,再返回,选择第三个超链并处理相应的HTML文件。一旦一层上的所有超链都己被选择过,就可以开始在刚才处理过的HIML 文件中搜索其余的超链。这就保证了对浅层的首先处理。当遇到一个无穷尽的深层分支时,不会导致陷进WWW 中的深层文档中出现出不来的情况发生。宽度优先搜索策略还有一个优点,即它能在两个HTML文件之间找到最短路径。宽度优先搜索策略通常是实现爬虫的最佳策略,因为它容易实现,而且具备大多数期望的功能。但是如果要遍历一个指定的站点或者深层嵌套的HTML文件集,用宽度优先搜索策略则需要花费比较长的时间才能到达深层的HTML文件。综合考虑以上几种策略和国内信息导航系统搜索信息的特点,国内一般采用以宽度优先搜索策略为主、线性搜索策略为辅的搜索策略。对于某些不被引用的或很少被引用的HTML文件,宽度优先搜索策略可能会遗漏这些孤立的信息源,可以用线性搜索策略作为它的补充。
  ④ 专业搜索引擎的爬虫策略
  目前,专业搜索引擎网络爬虫通常采用“最好优先”原则访问WEB,即为快速、有效地获得更多的与主题相关的页面(简称“回报”),每次选择“最有价值”的链接进行访问。由于链接包含于页面之中,而通常具有较高价值的页面包含的链接也具有较高的价值,因而对链接价值的评价有时也转换为对页面价值的评价。
  ⑤ 爬虫的设计中应该注意的问题
  第一个问题是URL地址的标准化:在WWW上,一个URL地址可以有多种表示方法,可以用IP 地址表示,也可以用域名来表示。为了避免爬虫重复访问同一地址。第二个问题是避免掉进网络陷阱:网络上的链接情况比较复杂,一些静态的网页可能构成闭环回路。为了避免爬虫在一条循环路线上反复抓取,在把URL加入待搜索地址列表之前都要检查是否已在待搜索的地址列表中出现过。对于动态网页,爬虫应该忽略所有带参数的URL。第三个问题:对于拒绝访问的页面,爬虫应该遵从“漫游拒绝访问规则”。
时间: 2024-10-05 22:55:10

什么是网络爬虫(Spider) 程序的相关文章

Python写的网络爬虫程序(很简单)

Python写的网络爬虫程序(很简单) 这是我的一位同学传给我的一个小的网页爬虫程序,觉得挺有意思的,和大家分享一下.不过有一点需要注意,要用python2.3,如果用python3.4会有些问题出现. python程序如下: import re,urllib strTxt="" x=1 ff=open("wangzhi.txt","r") for line in ff.readlines(): f=open(str(x)+".txt&

基于Python的urllib2模块的多线程网络爬虫程序

1 m Queue import Queue 2 from gzip import GzipFile 3 from StringIO import StringIO 4 import time 5 import socket 6 class ContentEncodingProcessor(urllib2.BaseHandler): 7 """A handler to add gzip capabilities to urllib2 requests ""

网络爬虫作业代码代写代实现、代做爬虫程序

网络爬虫作业代码代写代实现.代做爬虫程序任务二.网络爬虫实现 一.任务描述编写大学排名爬虫程序,从"最好大学网"获取"软科中国最好大学排名"2016.2017.2018年的国内大学排名数据,并将它们输出出来.2016年中国最好大学排名网址目的1.学习运用requests库编写基本URL访问过程2.学习运用beautifulsoup4库解析和处理HTML3.掌握编写网络爬虫的基本方法二.任务分析(必须有,主要分析任务需求,完成任务的思路与方法,采用的技术等,如爬虫的任

Python3网络爬虫(十一):爬虫黑科技之让你的爬虫程序更像人类用户的行为(代理IP池等)

原文链接: Jack-Cui,http://blog.csdn.net/c406495762 运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: Sublime text3 1 前言 近期,有些朋友问我一些关于如何应对反爬虫的问题.由于好多朋友都在问,因此决定写一篇此类的博客.把我知道的一些方法,分享给大家.博主属于小菜级别,玩爬虫也完全是处于兴趣爱好,如有不足之处,还望指正. 在互联网上进行自动数据采集(抓取)这件事和互联网存在的时间差不多一样长.今天大众好像更倾向于

使用Python写的第一个网络爬虫程序

今天尝试使用python写一个网络爬虫代码,主要是想访问某个网站,从中选取感兴趣的信息,并将信息按照一定的格式保存早Excel中. 此代码中主要使用到了python的以下几个功能,由于对python不熟悉,把代码也粘贴在下面. 1, 使用url打开网站网页 import urllib2 data = urllib2.urlopen(string_full_link).read().decode('utf8') print data 2,使用正则表达式匹配 import re #一般的英文匹配 r

网络爬虫小案例_2017/3/10

今晚,了解了一下网络爬虫,那么什么是网络爬虫呢? 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常被称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本,已被广泛应用于互联网领域.搜索引擎使用网络爬虫抓取Web网页.文档甚至图片.音频.视频等资源,通过相应的索引技术组织这些信息,提供给搜索用户进行查询.网络爬虫也为中小站点的推广提供了有效的途径,网站针对搜索引擎爬虫的优化曾风靡一时. 网络爬虫的基本工作流程如下:     1.首先选取一部分精心挑选的种子U

网络爬虫

网络爬虫 概述 这是一个网络爬虫学习的技术分享,主要通过一些实际的案例对爬虫的原理进行分析,达到对爬虫有个基本的认识,并且能够根据自己的需要爬到想要的数据.有了数据后可以做数据分析或者通过其他方式重新结构化展示. 什么是网络爬虫 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),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.via 百度百科网络爬虫网络蜘蛛(Web spider)也叫网络爬

网络爬虫(1)

参考:http://www.cnblogs.com/dongkuo/p/4851735.html 算法分析 我们现在从需求中提取关键词来逐步分析问题. 首先是“种子节点”.它就是一个或多个在爬虫程序运行前手动给出的URL(网址),爬虫正是下载并解析这些种子URL指向的页面,从中提取出新的URL,然后重复以上的工作,直到达到设定的条件才停止. 然后是“特定的策略”.这里所说的策略就是以怎样的顺序去请求这些URL.如下图是一个简单的页面指向示意图(实际情况远比这个复杂),页面A是种子节点,当然最先请

Python网络爬虫

http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/9734437 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