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爬虫的一般流程范文爬虫是一种自动化程序，通常用于从互联网上获取大量数据。
它的一般流程包括以下几个步骤：1.确定目标：在进行爬虫之前，需要明确爬取的目标，包括要抓取的网站、要获取的数据类型和所需的数据量等。
2.分析网页结构：通过查看目标网站的源代码，了解其网页结构和组织方式，以便能够找到所需的数据在哪个位置。
3. 发起请求：爬虫程序需要模拟浏览器发送请求，向目标网站发出获取网页内容的请求。
可以使用HTTP库如Python的requests库来实现。
4.获取网页内容：一旦发送了请求，爬虫会等待目标网站的响应，并获取返回的网页内容。
获取到的内容可以是HTML、JSON、XML等格式。
5. 解析网页内容：获取到的网页内容通常是一堆字符串，我们需要对它进行解析以提取出所需的数据。
这可以通过使用HTML解析库（如Python的BeautifulSoup库）或者正则表达式来实现。
6.存储数据：解析到所需的数据后，通常需要将其存储起来以备后续处理或分析。
数据可以存储在本地文件中、数据库中，或者其他持久化存储方式。
7.遍历页面：如果要爬取的数据分布在多个页面上，爬虫需要按照一定的规则遍历这些页面，获取所有需要的数据。
这可以通过递归调用或循环迭代来实现。
8.处理异常情况：在爬虫过程中，可能会遇到各种异常情况，例如网络错误、页面解析失败等。
需要对这些异常情况进行处理，并选择合适的解决方案。
9.控制爬虫速度：为了避免给目标网站带来过大的负担，需要控制爬虫的访问速度。
可以通过设置合理的请求间隔时间、并发请求数量等方式来实现。
10.反爬机制应对：为了保护自身资源，一些网站可能会采取反爬机制，如IP封禁、验证码等。
爬虫需要根据目标网站的反爬策略进行调整和应对，以确保正常获取数据。
11.数据清洗和处理：获取到的数据可能存在一些噪声，例如空值、重复值、格式错误等，需要对其进行清洗和处理，以保证数据的准确性和一致性。
12.持续维护和更新：由于网页结构和内容可能会发生变化，爬虫程序需要持续维护和更新，以适应目标网站的变化。
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。
简述网络爬虫工作流程
一。
网络爬虫这玩意儿，简单来说就是在网上自动抓取信息的小能手。
1.1 首先得有个目标，就像你出门得知道去哪儿一样。
咱得明确要爬取啥样的信息，是新闻、图片还是数据。
比如说，咱要收集美食评价，那这就是咱的目标。
1.2 然后准备好工具，就跟战士上战场得有好武器似的。
这工具就是写好的程序代码，能让爬虫知道咋干活。
二。
2.1 接下来，爬虫就出发啦！它顺着网页的链接，一个接一个地访问。
就像串门儿，这家串完串那家。
2.2 碰到有用的信息，它就赶紧抓回来，存起来。
这就好比在果园里摘果子，挑又大又好的摘。
2.3 这中间也得小心，有的网站可不欢迎爬虫，设了各种障碍，这时候就得想办法巧妙应对，不能硬闯。
三。
3.1 等爬得差不多了，还得整理整理。
把那些乱七八糟的信息梳理清楚，该分类的分类，该筛选的筛选。
3.2 咱就能用上这些辛苦爬来的信息啦，做分析、搞研究，或者提供给需要的人。
网络爬虫的工作就像是一场探险，有目标、有方法、有挑战，最后还能有收获。
只要用得好，那可是能帮咱解决不少问题，发现不少有用的东西！。
python 爬虫常规代码Python爬虫常规代码是指用Python编写的用于网页数据抓取和提取的代码。
爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类在网页浏览器中的行为，从而获取所需的信息。
在这篇文章中，我们将一步一步地回答关于Python 爬虫常规代码的问题，帮助读者了解如何编写自己的爬虫程序。
第一步：安装Python和必要的库首先，我们需要安装Python和一些必要的库来编写爬虫代码。
Python 是一种流行的编程语言，可以用于开发各种应用程序，包括爬虫。
对于Python的版本，我们建议使用Python 3.x。
然后，我们需要安装一些常用的爬虫库，例如requests和beautifulsoup4。
可以使用pip命令来安装它们：pip install requestspip install beautifulsoup4第二步：发送HTTP请求在编写爬虫代码之前，我们首先需要发送HTTP请求以获取网页的内容。
这可以使用requests库来实现。
以下是一个简单的例子：pythonimport requestsurl = "response = requests.get(url)if response.status_code == 200:content = response.textprint(content)在这个例子中，我们首先指定了要访问的URL，然后使用requests库的get方法发送一个GET请求。
如果响应的状态码是200，表示请求成功，我们就可以从response对象中获取网页内容，并打印出来。
第三步：解析网页内容获取网页的原始内容后，我们通常需要解析网页，提取所需的信息。
这可以使用beautifulsoup4库来实现。
下面是一个示例：pythonfrom bs4 import BeautifulSoup# 假设content是之前获取的网页内容soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")# 使用soup对象进行解析在这个例子中，我们首先导入了BeautifulSoup类并创建了一个soup对象，该对象将用于解析网页内容。
爬虫的名词解释
爬虫，也叫网络爬虫或网络蜘蛛，是一种程序，可以自动地从互联网上抓取网页数据。
通俗地说，就是一个自动化的程序，它可以像蜘蛛一样爬行在网页上，收集网页信息并存储在本地或远程数据库中。
爬虫的工作流程一般包括以下几个步骤：首先，指定需要爬取的网站和页面。
然后，爬虫程序通过HTTP协议向目标网站发送请求，并获
取响应数据。
接着，对响应数据进行解析和提取，将所需的数据存储到本地或云端数据库中。
最后，对存储的数据进行分析和处理。
爬虫技术在互联网数据采集、搜索引擎优化、信息监测等领域发挥着重要的作用。
但是，由于爬虫程序可以快速、大量地抓取网页数据，也容易对网站造成不必要的访问压力和数据盗取风险，因此在使用爬虫技术时需要遵循相关的法规和伦理规范。
《Python爬虫程序设计》课程标准《Python爬虫程序设计》课程标准1、课程简介1.1 课程背景1.2 课程目标1.3 适用对象2、爬虫基础知识2.1 什么是爬虫2.2 爬虫应用领域2.3 爬虫工作原理2.4 HTTP协议2.4.1 请求方法2.4.2 请求头2.4.3 响应状态码2.5 解析2.5.1 常用的解析库2.5.2 解析器选择2.5.3 解析基础操作3、爬取数据3.1 数据爬取概述3.2 静态网页爬取3.2.1 页面分析3.2.2 请求与响应3.2.3 使用正则表达式提取信息3.3 动态网页爬取3.3.1 AJAX数据爬取3.3.2 使用Selenium模拟浏览器3.3.3 使用Pyppeteer实现无界面浏览器爬虫4、数据存储4.1 数据存储策略4.2 存储到本地文件4.2.1 文本文件4.2.2 CSV文件4.2.3 JSON文件4.3 存储到数据库4.3.1 关系型数据库4.3.2 非关系型数据库5、反爬虫与请求优化5.1 反爬虫机制5.1.1 IP封禁5.1.2 User-Agent检测 5.1.3 验证码识别5.2 请求优化5.2.1 多线程与多进程 5.2.2 设置请求头5.2.3 使用代理6、其他技巧与应用6.1 定时任务6.2 登录与鉴权6.3 图片6.4 邮件通知附件：- 附件1：示例代码- 附件2：实例应用法律名词及注释：- 爬虫：指一种自动获取网络数据的程序或脚本。
常见用途包括数据采集、搜索引擎建设等。
- HTTP协议：超文本传输协议，用于传输等超媒体文档的应用层协议。
- 解析：解析文档结构，提取所需信息的过程。
- AJAX：Asynchronous JavaScript and XML，一种基于JavaScript和XML的前端技术，可以实现页面无刷新更新数据。
- Selenium：一个自动化测试工具，可以用于模拟浏览器行为。
- Pyppeteer：一个无需浏览器的自动化测试工具，支持无界面浏览器爬虫。
爬虫的四个步骤爬虫技术是指利用程序自动化地浏览很多网页，并抓取它们的信息的过程。
爬虫技术在信息爬取、搜索引擎、商业竞争等领域应用广泛。
想要实现一个高效的爬虫程序，需要遵循一定的规范和流程，本文将介绍爬虫的四个步骤，它们是页面抓取、数据提取、数据存储和数据呈现。
第一步：页面抓取页面抓取是爬虫技术的第一步。
抓取的目标是将网站上的所有内容下载到本地，这些内容包括网页、图片、音频和视频等。
页面抓取是爬虫程序中最基本的过程之一，爬虫程序第一次访问目标网站时，会向目标服务器发送请求。
在拿到响应内容后，需要从中解析出有意义的信息，包括HTML源码、页面中的图片、JS文件、CSS文件等。
获取到这些信息后，需要判断响应状态码是否正常，是否符合预期，如果出现错误需要做出相应的处理。
在实现页面抓取过程中，可以使用多种语言和框架。
常用的语言有Python、Java、Node.js，常用的框架有Requests、Scrapy、Puppeteer等。
无论使用什么语言和框架，都需要注意以下几个问题：1. 多线程和协程在进行页面抓取时，需要考虑到性能和效率，如果使用单线程，无法充分利用网络资源，导致程序运行效率低下。
因此，需要采用多线程或协程的方式来处理比较复杂的任务。
多线程可以利用CPU资源，充分发挥计算机的性能。
协程可以利用异步非阻塞技术，充分利用网络资源。
2. 反爬机制在进行页面抓取时，需要考虑到反爬机制。
目标网站可能会采取一些反爬措施，如IP封禁、验证码验证等。
为了克服这些问题，需要采用相应的技术和策略，如IP代理、验证码识别等。
3. 容错处理在进行页面抓取时，需要考虑到容错处理。
爬虫程序可能会因为网络连接问题或者目标网站的异常情况导致程序运行出现异常。
因此，需要实现一些错误处理机制，如重试机制、异常捕获处理机制等。
第二步：数据提取数据提取是爬虫过程中比较重要的一步。
在页面抓取完成之后，需要将页面中有意义的信息提取出来。
python爬虫原理随着互联网的发展，网络爬虫在我们日常生活中越来越普及，其作用也越来越重要。
那么什么是爬虫，其原理是什么呢？爬虫（Spider），又称网络爬虫或爬虫机器人，是一种用于抓取网页内容的程序。
它的目的就是爬取网页的所有内容，以便检索以及抓取信息。
爬虫程序是通过对搜索引擎发出的HTTP请求，来抓取网页的内容。
爬虫可以自动的从网页中获取相关信息和内容，而不需要人工去参与其抓取过程。
爬虫的主要工作原理是，根据指定的抓取规则，通过发起HTTP 请求，从网页服务器中获取指定的网页文件，并将其保存在本地；然后，对网页中的内容进行解析，提取指定的信息；最后，将爬取到的信息结果存储到数据库中，以供后续的使用。
网络爬虫的完整过程分为三个阶段：爬取、解析和存储。
第一阶段，爬取，是指通过发起HTTP请求，从网络服务器获取网页文件。
爬取过程中，会抓取指定的URL对应的网页，并利用其中的链接，抓取链接指向的网页文件，以便获取信息。
第二阶段，解析，是指把网页文件中的内容，解析成机器可识别的格式，以便获取指定的信息。
在这一步，可以通过正则表达式，来获取某些规则的字符串；也可以利用BeautifulSoup把网页文件解析成树形结构，以便更容易的提取指定的信息。
第三阶段，存储，是指把解析到的信息，存储到数据库中，以供日后使用。
这一步，可以通过pymongo和MySQL等数据库语言，将数据存到指定的数据库中。
以上就是网络爬虫的原理，也就是网络爬虫从发起请求到获取结果的完整过程。
网络爬虫技术在日常生活中有诸多应用，比如搜索引擎的信息抓取、社交网络的数据分析、学术研究的信息搜集等，它们都是网络爬虫的重要应用领域。
最后，要想开发出高效的网络爬虫，一定要注意编程的可维护性，同时要重视系统的可扩展性以及可移植性，这样才能保证其拥有高效的抓取能力，在实际应用中发挥最大作用。
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。
python爬虫程序源码以下是一个简单的Python 爬虫程序源码，使用requests 和BeautifulSoup 库来爬取网页内容：```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 定义请求函数def get_html(url):try:response = requests.get(url)response.raise_for_status()response.encoding = response.apparent_encodingreturn response.textexcept:print("请求失败")return None# 定义解析函数def parse_html(html):soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 在这里添加你的解析逻辑，例如提取文章标题和内容title = soup.find('h1', {'class': 'title'}).get_text()content = soup.find('div', {'class': 'content'}).get_text()return title, content# 主函数def main():url = "在此输入网址" # 替换为你想爬取的网站URLhtml = get_html(url)if html:title, content = parse_html(html)print("文章标题：", title)print("文章内容：", content)if __name__ == "__main__":main()```在这个示例中，我们爬取了一个简单的网页，提取了文章的标题和内容。
一、什么是搜索引擎爬虫程序网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，更经常的称为网页追逐者），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。
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。
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。
二、爬虫程序的种类以及分辨搜索引擎派出他们的爬虫程序去访问、索引网站内容，但是由于搜索引擎派爬虫程序来访会在一定程度上影响网站性能。
在你的服务器日志文件中，可见每次访问的路径和相应的 IP 地址，如果是爬虫程序来访，则user-agent 会显示 Googlebot 或MSNBot 等搜索引擎爬虫程序名称，每个搜索引擎都有自己的user-agent，以下分别列出国内主要的爬虫程序。
特征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。
基于目标数据模式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。
基于领域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。
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。
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。
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%。
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。
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。
提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（ContextModel），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。
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。
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(pageblock)，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pageto?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。
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HiddenWeb）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、WebService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。
基于文本的网页分析算法1)纯文本分类与聚类算法很大程度上借用了文本检索的技术。
文本分析算法可以快速有效的对网页进行分类和聚类，但是由于忽略了网页间和网页内部的结构信息，很少单独使用。
2) 超文本分类和聚类算法聚焦爬虫的工作流程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。
聚焦爬虫面临的问题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。
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。
