简单学习网络爬虫(通用爬虫)

■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。

一、前言随着互联网的飞速发展，网络信息日益丰富，人们对于信息的需求也越来越多。

为了方便人们获取信息，网络爬虫技术应运而生。

网络爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类在互联网上的行为，对网页进行抓取、分析和处理。

近年来，我积极参与了网络爬虫的实践，从中收获颇丰。

以下是我对网络爬虫实践的心得体会。

二、网络爬虫的基本原理网络爬虫主要分为三大类：通用爬虫、聚焦爬虫和分布式爬虫。

以下简要介绍这三种爬虫的基本原理。

1. 通用爬虫：通用爬虫以整个互联网为搜索范围，抓取所有类型的网页。

其核心算法是深度优先搜索和广度优先搜索。

通用爬虫的优点是覆盖面广，可以获取大量信息；缺点是抓取效率低，对服务器压力较大。

2. 聚焦爬虫：聚焦爬虫针对特定领域或主题进行抓取，具有更高的针对性。

其核心算法是关键词匹配和主题模型。

聚焦爬虫的优点是抓取效率高，对服务器压力小；缺点是覆盖面有限，信息量相对较少。

3. 分布式爬虫：分布式爬虫利用多台服务器协同工作，提高爬取效率。

其核心算法是任务分配和结果聚合。

分布式爬虫的优点是抓取速度快，资源利用率高；缺点是系统复杂，维护难度大。

三、网络爬虫实践心得1. 技术储备在开始网络爬虫实践之前，我们需要具备一定的技术储备。

以下是我总结的几个关键点：（1）熟悉网络协议：了解HTTP、HTTPS等网络协议的基本原理，掌握常见的请求方法，如GET、POST等。

（2）掌握HTML解析：学习HTML语法，了解常用的标签和属性，掌握常用的HTML解析库，如BeautifulSoup、lxml等。

（3）熟悉Python编程：掌握Python的基本语法，了解常用的库，如requests、re等。

（4）了解数据库：学习关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）的基本操作。

2. 爬虫设计在设计爬虫时，我们需要考虑以下因素：（1）目标网站：明确爬取目标网站的主题、类型和结构，以便制定合理的抓取策略。

（2）抓取策略：根据目标网站的特点，选择合适的抓取策略，如深度优先、广度优先或关键词匹配。

Python爬虫实战教学第一章：爬虫基础知识Python爬虫是一种自动爬取网站信息的技术，可以用来获取大量数据。

在进行Python爬虫实战前，我们首先需要了解一些基础知识。

1.1 爬虫的原理爬虫的原理是通过发送HTTP请求到目标网站，然后解析网页获取所需的信息。

可以使用Python的第三方库，如Requests库来发送HTTP请求，并使用正则表达式或者解析库（如BeautifulSoup、XPath等）来解析网页。

1.2 HTTP请求与响应在Python中，我们可以使用Requests库发送HTTP请求，并获取响应内容。

可以设置请求头、请求体、代理IP等信息，以模拟浏览器的行为。

1.3 网页解析网页解析是爬虫的核心部分，常用的解析方法有正则表达式、BeautifulSoup、XPath等。

使用这些方法可以从网页中提取出所需的信息。

这些解析方法各有特点，根据不同的场景选择合适的方法。

第二章：爬虫实战准备在进行爬虫实战之前，我们需要做一些准备工作。

2.1 安装Python和相关库首先，我们需要安装Python，并安装相关的第三方库，如Requests、BeautifulSoup等。

可以使用pip命令来安装这些库。

2.2 确定爬取目标在进行爬虫实战之前，我们需要明确我们要爬取的目标，确定目标网站的URL和需要提取的信息。

2.3 分析网页在确定目标网站后，我们需要分析网页的结构，找出目标信息所在的位置、标签等。

可以使用浏览器的开发者工具来分析网页。

第三章：实战案例一——爬取天气信息3.1 网页分析首先，我们需要分析天气网站的网页结构，找出所需的天气信息所在的位置。

可以使用浏览器的开发者工具来分析。

3.2 发送HTTP请求使用Requests库发送HTTP请求到天气网站，并获取响应内容。

3.3 解析网页使用解析库（如BeautifulSoup）来解析网页，提取出所需的天气信息。

3.4 数据处理与存储对提取出的天气信息进行数据处理（如去除空白字符、转换格式等），并将数据保存到本地文件或者数据库。

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。

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。

写一段简单的爬虫1.引言概述部分的内容应该是对于爬虫的简要介绍和概念说明。

下面是一个参考版本:1.1 概述网络爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于在互联网上收集各种信息。

它可以模拟人类用户浏览网页的行为，自动访问指定网站，并将网页内容提取出来进行处理、分析或保存。

爬虫在互联网时代发挥着重要的作用。

通过爬虫，我们可以获取大量的数据，进行数据挖掘、信息提取、舆情监测等工作。

爬虫还可以用于搜索引擎的建立和维护，以及各类网站的信息抓取与更新。

一个基本的爬虫流程包括以下几个步骤：1. 发送HTTP请求：在爬虫程序中，我们需要指定要访问的URL，并发送HTTP请求获取网页内容。

2. 解析HTML：获取到网页内容后，需要使用HTML解析器对网页进行解析，提取出我们需要的数据。

3. 数据处理与存储：解析出的数据可以进一步进行处理、分析或保存。

我们可以将数据保存到数据库中，或者导出为其他格式的文件。

4. 遍历链接：爬虫还可以自动遍历网页上的链接，继续获取更多的数据。

在编写爬虫时，我们需要了解HTML、HTTP协议以及一些基本的编程知识。

同时，我们也需要遵守网络爬虫的合法性规定，尊重网站的robots.txt 文件，避免给服务器带来过大的负载。

爬虫技术在各行各业都有广泛的应用。

例如，电商网站可以使用爬虫获取竞争对手的价格信息；新闻媒体可以使用爬虫自动抓取新闻内容；金融机构可以使用爬虫进行数据监控和风险预警等。

通过学习爬虫技术，我们可以有效地获取并利用互联网上的各种信息资源，为我们的工作和研究提供更多的支持和帮助。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以从以下几个方面进行描述：1. 文章的整体组织结构：在这一部分，可以介绍整篇文章的结构和大纲的设计。

说明每个部分的内容以及它们之间的逻辑关系，让读者能够清晰地了解文章的整体脉络。

2. 引言部分的设置：引言是一篇文章的开篇部分，它的作用是引出文章的主题并吸引读者的兴趣。

网络爬虫分几类
网络爬虫
网络爬虫又名“网络蜘蛛”，是通过网页的链接地址来寻找网页，从网站某一个页面开始，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，直到按照某种策略把互联网上所有的网页都抓取完为止的技术。

网络爬虫分几类
1、通用Web爬虫
通用网络爬虫所爬取的目标数据是巨大的，并且爬行的范围也是非常大的，正是由于其爬取的数据是海量数据，故而对于这类爬虫来说，其爬取的性能要求是非常高的。

这种网络爬虫主要应用于大型搜索引擎中，有非常高的应用价值。

或者应用于大型数据提供商。

2、聚焦网络爬虫
聚焦网络爬虫是按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种。

网络爬虫到底是什么？网络爬虫的基本原理是怎样的？大数据时代，通过爬虫可轻松获取网络上的大量公开数据。

刚接触爬虫一词的时候，内心想必都有这样的疑问：网络爬虫是什么？网络爬虫有什么用？网络爬虫的原理是什么？此篇文档力求简单明了地为大家讲清楚，爬虫的定义、作用和原理。

网络爬虫到底是什么网络爬虫，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。

又被称为网页蜘蛛，聚焦爬虫，网络机器人。

在FOAF 社区中间，更经常的称为网页追逐者，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。

如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么网络爬虫就是在网上爬来爬去的蜘蛛。

网络蜘蛛通过网页的链接地址来寻找网页，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，一直循环下去，直到把整个网站所有的网页都抓取完为止。

网络爬虫有什么用网络爬虫被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。

从功能上来讲，爬虫一般可用于数据采集，处理，储存三个部分。

网络爬虫的基本原理是怎么样的网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的、出度(网页中链出超链接数)较大的网站的URL作为种子URL集合。

以这些种子集合作为初始URL，开始数据抓取。

其基本工作流程如下：1）将这些种子URL集合放入待抓取URL队列。

2）从待抓取URL队列中，取出待抓取URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。

此外，将这些URL放进已抓取URL队列。

3）分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。

如此反复进行，直到遍历了整个网络或者满足某种条件后，才会停止下来。

对应的，可以将互联网的所有页面分为五个部分：1）已下载未过期网页。

2）已下载已过期网页。

python爬虫讲解
Python爬虫是一种自动化获取网络数据的技术，它可以快速地从各种网站上抓取大量数据，使得数据处理更加高效。

本文将深入讲解Python爬虫的原理、常用工具和常见问题，帮助读者掌握Python 爬虫的基础知识和实际应用技巧。

我们将从以下几个方面进行讲解： 1. Python爬虫的基本原理和工作流程：介绍Python爬虫的基本概念和原理，以及Python爬虫的工作流程和技术实现。

2. Python爬虫的常用工具和库：介绍Python爬虫中常用的工具和库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等，帮助读者快速入门。

3. Python爬虫的实际应用：通过实际案例，介绍Python爬虫的实际应用场景，如爬取电商网站商品信息、爬取新闻、爬取社交媒体等。

4. Python爬虫的进阶技巧：介绍Python爬虫的一些进阶技巧，如多线程爬虫、分布式爬虫、反爬虫技术等，帮助读者深入了解Python 爬虫的高级应用和技术。

本文旨在为读者提供一份全面的Python爬虫入门指南，帮助读者快速学习和掌握Python爬虫技术，提升数据处理效率和数据分析能力。

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python爬虫入门教程Python爬虫入门教程Python爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上的网页或者其他源中提取数据。

它广泛应用于数据挖掘、信息抓取、搜索引擎等领域。

下面是一个Python爬虫的入门教程。

第一步是安装Python。

Python是一种高级编程语言，每个操作系统都有相应的安装包。

可以从Python官方网站上下载并安装最新的Python版本。

第二步是安装爬虫框架。

有很多爬虫框架可供选择，例如Scrapy、BeautifulSoup等。

这些框架可以提供许多有用的功能和类库，简化爬虫的开发过程。

你可以根据自己的需求选择合适的框架进行安装。

第三步是了解HTML和CSS。

HTML和CSS是网页的基础语言，爬虫需要通过解析HTML和CSS来提取网页中的信息。

可以通过在线教程或者相关书籍来学习HTML和CSS的基本语法和常用元素。

第四步是学习Python基础知识。

爬虫开发需要一定的编程基础，需要掌握Python的基本语法、数据类型、函数、条件语句等知识。

可以通过自学、参加培训班等方式来学习Python。

第五步是编写爬虫代码。

首先需要确定要爬取的网页或者网站，并分析网页的结构和布局。

然后使用爬虫框架提供的类库和函数来解析网页和提取需要的数据。

最后将数据存储到本地文件或者数据库中。

第六步是调试和优化爬虫代码。

在编写爬虫代码的过程中，可能会遇到各种问题，例如网页结构变动、反爬虫机制等。

需要不断调试代码，并根据实际情况对代码进行优化，以提高爬取效率和稳定性。

第七步是合法使用爬虫。

在使用爬虫的过程中，需要遵守相关的法律和道德规范，不要侵犯他人的合法权益。

可以查阅相关的法律规定，并遵守网站的使用条款和隐私政策。

总结起来，Python爬虫入门教程包括安装Python和爬虫框架、学习HTML和CSS、掌握Python基础知识、编写爬虫代码、调试和优化代码、合法使用爬虫等步骤。

通过这个教程，你可以初步了解并入门Python爬虫的基本知识和技巧。

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。

学习使用Python进行网络爬虫和数据采集Python是一种强大的、功能丰富且易于学习的编程语言。

在当今信息爆炸的时代，网络上蕴藏着大量的数据资源，我们可以通过网络爬虫和数据采集技术来高效地获取这些宝贵的数据。

本文将介绍如何使用Python进行网络爬虫和数据采集，并指导您逐步掌握这一技能。

一、网络爬虫基础知识1. 什么是网络爬虫？网络爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类在网页上的行为，用于抓取互联网上的数据。

它可以按照一定的规则，自动地访问网页、解析网页内容并提取所需的信息。

2. Python中的网络爬虫库Python有许多优秀的第三方库可供使用，如BeautifulSoup、Scrapy 和Requests等。

这些库提供了丰富的功能和便捷的API，方便我们进行网络爬虫开发。

二、使用Python进行简单的网络爬虫1. 安装相关工具和库首先，我们需要安装Python解释器。

在安装Python的过程中，可以选择将Python添加到系统环境变量中，以便我们在命令行中直接执行Python命令。

接下来，我们需要安装相关的爬虫库，可以使用pip 这个Python包管理工具来进行安装。

2. 发送网络请求获取网页内容在Python中，我们可以使用Requests库发送HTTP请求以获取目标网页的内容。

通过指定目标网页的URL和一些其他参数，我们可以发送GET或POST请求，并获得网页的HTML代码。

3. 解析网页内容BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。

借助它的强大功能，我们可以轻松地从HTML代码中提取所需的数据。

它提供了许多查找和过滤器方法，可以根据标签、属性等条件来定位网页中的特定元素。

4. 数据提取和存储在解析完网页内容后，我们可以使用Python的字符串处理和正则表达式技术来提取我们需要的数据。

然后，我们可以选择将数据存储到本地文件或数据库中，以便后续的数据分析和处理。

基本的网络爬虫原理与实践教程网络爬虫是一种自动化程序，用于在互联网上收集特定信息的工具。

它可以模拟人类浏览网页的行为，通过抓取网页内容，提取数据，实现对互联网上信息的自动化抓取与分析。

本文将介绍一些基本的网络爬虫原理与实践教程。

首先，网络爬虫的基本原理是通过发送HTTP请求获取网页内容，并解析网页获取所需信息。

在实践中，我们可以使用Python编程语言的第三方库，如Requests和BeautifulSoup，来快速实现爬虫功能。

在开始编写爬虫之前，我们首先需要了解目标网站的结构和网页的状态码。

常见的状态码有200（表示请求成功）、404（表示页面不存在）等。

要避免被服务器屏蔽，我们还需要注意设置请求头，模拟浏览器行为。

接下来，我们可以使用Requests库向目标网站发送HTTP请求，并接收响应。

这个过程类似于在浏览器中输入网址并获取网页内容。

通过解析响应的内容，我们可以获取到网页中的文本、图片、链接等信息。

在解析网页时，我们可以使用BeautifulSoup库来提取感兴趣的内容。

BeautifulSoup提供了一种灵活而高效的方式来处理HTML和XML文件，它能够根据标签、属性、CSS选择器等进行数据的提取和解析。

除了直接解析网页内容，我们还可以通过模拟用户交互来获取动态网页中的数据。

动态网页是指在加载页面时通过JavaScript代码生成内容的网页。

为了抓取动态网页中的数据，我们可以使用Selenium库，它可以模拟浏览器的行为，执行JavaScript代码，并获取生成的数据。

在实践中，我们还需要注意爬虫的合法性和道德性。

我们应该尊重网站的规则，遵守robots.txt协议，避免对目标网站造成过多的访问负荷，并尽量减少对网站服务器的影响。

在爬取大量数据时，我们还需要考虑如何高效地存储和处理数据。

一种常见的做法是使用数据库，如MySQL或MongoDB，来存储爬取到的数据。

此外，我们还可以使用相关的数据分析工具，如Pandas和NumPy，对数据进行处理和分析。

爬⾍（爬⾍原理与数据抓取）通⽤爬⾍和聚焦爬⾍根据使⽤场景，⽹络爬⾍可分为通⽤爬⾍和聚焦爬⾍两种.通⽤爬⾍通⽤⽹络爬⾍是捜索引擎抓取系统（Baidu、Google、Yahoo等）的重要组成部分。

主要⽬的是将互联⽹上的⽹页下载到本地，形成⼀个互联⽹内容的镜像备份。

通⽤搜索引擎（Search Engine）⼯作原理通⽤⽹络爬⾍从互联⽹中搜集⽹页，采集信息，这些⽹页信息⽤于为搜索引擎建⽴索引从⽽提供⽀持，它决定着整个引擎系统的内容是否丰富，信息是否即时，因此其性能的优劣直接影响着搜索引擎的效果。

第⼀步：抓取⽹页搜索引擎⽹络爬⾍的基本⼯作流程如下：1. ⾸先选取⼀部分的种⼦URL，将这些URL放⼊待抓取URL队列；2. 取出待抓取URL，解析DNS得到主机的IP，并将URL对应的⽹页下载下来，存储进已下载⽹页库中，并且将这些URL放进已抓取URL队列。

3. 分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放⼊待抓取URL队列，从⽽进⼊下⼀个循环....搜索引擎如何获取⼀个新⽹站的URL：1. 新⽹站向搜索引擎主动提交⽹址：（如百度）2. 在其他⽹站上设置新⽹站外链（尽可能处于搜索引擎爬⾍爬取范围）3. 搜索引擎和DNS解析服务商(如DNSPod等）合作，新⽹站域名将被迅速抓取。

但是搜索引擎蜘蛛的爬⾏是被输⼊了⼀定的规则的，它需要遵从⼀些命令或⽂件的内容，如标注为nofollow的链接，或者是Robots协议。

Robots协议（也叫爬⾍协议、机器⼈协议等），全称是“⽹络爬⾍排除标准”（Robots Exclusion Protocol），⽹站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页⾯可以抓取，哪些页⾯不能抓取，例如：淘宝⽹：腾讯⽹：第⼆步：数据存储搜索引擎通过爬⾍爬取到的⽹页，将数据存⼊原始页⾯数据库。

其中的页⾯数据与⽤户浏览器得到的HTML是完全⼀样的。

搜索引擎蜘蛛在抓取页⾯时，也做⼀定的重复内容检测，⼀旦遇到访问权重很低的⽹站上有⼤量抄袭、采集或者复制的内容，很可能就不再爬⾏。

通用网络爬虫的工作流程
通用网络爬虫的工作流程主要包括以下几个步骤：
1. 初始化：确定爬取范围，如种子URL 列表，配置好爬虫规则、下载器设置、存储方式等参数。

2. URL 管理：将种子URL 加入待抓取队列，使用URL 队列管理器对已抓取和待抓取的网址进行管理。

3. 网页下载：按照一定策略从队列中取出URL，通过下载器（Downloader）发送HTTP 请求下载网页内容。

4. 网页解析：下载下来的网页内容交由解析器（Parser）进行解析，提取其中的有效信息（如文本、链接等）。

5. 数据存储：将解析出的数据按照预设格式存储起来，可能是本地文件、数据库或者搜索引擎索引等。

6. 链接发现：在解析过程中发现新的链接地址，将其加入待抓取URL 队列，继续循环抓取。

7. 循环迭代：重复上述步骤，直至满足停止条件（如达到预设
抓取深度、抓取数量上限或无更多链接可抓取等）。

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。

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。