下载文档原格式
■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。
网络爬虫技术的概述与研究
网络爬虫（Web crawler）是一种自动化程序，用于在互联网上收集、抓取网页数据。
网络爬虫技术是信息检索和数据挖掘中的重要技术之一，
具有广泛的应用领域，例如引擎、数据分析和大数据应用等。
本文将从网
络爬虫的基本原理、应用领域、常用算法以及研究方向等方面进行概述。
网络爬虫的基本原理是通过HTTP协议从互联网上抓取网页数据，并
将其存储到本地或远程服务器。
其主要包括以下几个步骤：
1.确定起始URL：网络爬虫通过指定起始URL来开始抓取过程。
2.发送HTTP请求：爬虫向目标URL发送HTTP请求，获取相应的网页
数据。
3.解析HTML：爬虫对获取的网页数据进行解析，提取出需要的信息，例如链接、文本等。
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网络爬虫中的数据存储与检索技术随着互联网的不断发展，大量的数据储存在各个网站上，而利用Python编写网络爬虫程序能够方便快捷地从网页中获取所需的信息。
然而，作为一个优秀的网络爬虫程序员，光是爬取数据还不够，我们还需要关注数据的存储和检索技术，以便在后续的数据分析和应用过程中能够更加高效地处理和利用这些数据。
一、数据存储技术1. 文件储存在爬虫程序中，最常见的数据存储形式是将数据保存到文件中。
可以使用Python内置的open函数来创建和写入文件，也可以使用第三方库，如csv、xlsxwriter、pandas等，来实现更加灵活和高效的文件存储方式。
2. 数据库储存对于大规模的数据存储需求，使用数据库来储存数据是更好的选择。
Python中常用的数据库包括MySQL、SQLite、MongoDB等。
通过使用SQL语句或者ORM框架，我们能够方便地进行数据的增删改查操作，并且支持事务处理，保证数据的完整性和一致性。
3. NoSQL数据库随着大数据和分布式系统的兴起，NoSQL数据库也成为了数据存储的热门选择。
相比传统的关系型数据库，NoSQL数据库具有存储数据的方式灵活、扩展性好等特点，适用于存储非结构化和半结构化的数据。
Python中的MongoDB就是一个常用的NoSQL数据库，通过使用pymongo等库可以方便地进行数据的存储和查询操作。
二、数据检索技术1. 文件读取当我们将数据存储到文件中后，需要进行数据检索时，可以直接通过Python的文件读取函数（如read()、readlines()等）来读取文件中的数据，并进行相关的处理。
2. 数据库查询如果我们将数据存储到数据库中，那么可以通过编写SQL查询语句来完成数据的检索操作。
根据具体的需求，我们可以使用各种查询语句（如SELECT、WHERE、ORDER BY等）来过滤和排序数据，并使用聚合函数进行数据汇总。
3. NoSQL数据库查询对于使用NoSQL数据库存储的数据，我们可以利用每个NoSQL数据库提供的查询API和查询语法来进行数据的检索。
网络爬虫技术的应用网络爬虫技术是一种自动获取互联网信息的技术，也称为网络蜘蛛或网络机器人。
它是一种通过互联网对数据进行抓取、提取和存储的技术，可以帮助我们快速、自动地获取大量的数据。
这种技术可以被广泛地应用于很多领域，如商业、科研、医疗、教育等。
一、商业领域在商业领域中，网络爬虫技术可以被用来抓取竞争对手的数据。
通过监测竞争对手的产品和服务，我们可以迅速了解市场趋势，以及自己公司的竞争状况。
此外，我们也可以通过抓取客户的信息，了解他们的需求和购买意愿，更好地进行市场营销。
二、科研领域在科研领域中，网络爬虫技术可以被用来抓取科研论文和专利信息。
这对于科学家们来说，非常有利。
他们可以通过抓取公开的论文和专利信息，了解最新的科研动态，并对自己的研究方向进行调整。
同时，他们也可以通过抓取自己的研究成果，为自己的学术成果积累更多的曝光度和引用。
三、医疗领域在医疗领域中，网络爬虫技术可以被用来进行医疗信息的收集和分析。
通过抓取医疗机构、医生和医学专家的信息，我们可以建立起一个完整的医疗信息数据库。
此外，我们也可以通过抓取患者的病历和诊断结果，建立起一个完整的病历信息数据库。
这对于医生和研究人员来说，非常有利。
他们可以通过这些信息，实现更好的临床决策和研究成果。
四、教育领域在教育领域中，网络爬虫技术可以被用来进行教育信息的获取和分析。
通过抓取学生的学习成绩和教师的教学成果，我们可以建立起一个完整的教育信息数据库。
此外，我们也可以通过抓取学生的兴趣爱好和学习方式，为教师提供更好的教学方法和教材。
总之，网络爬虫技术可以被广泛地应用于不同领域，帮助我们获取和分析大量的信息。
然而，在使用这种技术的同时，我们也需要注意相关的法律和道德问题。
我们需要遵循相关的法律法规，并在抓取和使用数据时遵循道德准则。
只有这样，我们才能更好地利用这种技术，为我们的工作和生活带来更大的收益。
Python网络爬虫的动态网页爬取与解析技术随着互联网的发展，动态网页的出现成为网络爬虫面临的新挑战。
传统的静态网页爬取技术已经无法满足实时性要求较高、动态内容频繁变动的网页数据需求。
而Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为解决动态网页爬取问题提供了一些有效的解决方案。
本文将探讨Python网络爬虫的动态网页爬取与解析技术，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
一、动态网页的特点及其爬取难点动态网页与静态网页相比，最大的不同在于其内容的生成和展示是通过JavaScript等前端脚本语言动态生成的。
这就意味着，直接对动态网页进行传统的静态爬取方法将无法获取到完整的数据，甚至无法获取到任何内容。
对于动态网页的爬取，最大的难点在于如何对动态生成的数据进行解析和获取。
在进行动态网页爬取时，需要模拟浏览器的行为，执行页面中的JavaScript脚本，并获取动态生成的内容。
二、动态网页爬取的解决方案在Python中，有一些第三方库和工具可以用于解决动态网页爬取的问题。
下面介绍几种常用的方法：1. 使用Selenium库实现模拟浏览器行为Selenium是一个自动化测试工具，也可以用于模拟浏览器行为，对动态网页进行爬取。
它可以与多种浏览器进行交互，并执行JavaScript 脚本，获取网页中动态生成的内容。
2. 使用Pyppeteer库控制无头浏览器Pyppeteer是一个无头浏览器控制库，可以通过Python代码控制浏览器的操作。
它基于Google Chrome浏览器的开源项目Puppeteer，可以与Chromium浏览器进行交互，执行JavaScript脚本并获取动态生成的内容。
3. 使用requests-html库解析动态网页requests-html是一个基于requests库的HTML解析库，它可以解析动态网页中通过JavaScript生成的内容。
使用requests-html库，我们可以方便地获取到网页中动态生成的数据，并进行解析和提取。
网络爬虫技术
网络机器人
1.概念：
它们是Web上独自运行的软件程序，它们不断地筛选数据，做出自己的决定，能够使用Web获取文本或者进行搜索查询，按部就班地完成各自的任务。
2.分类：
购物机器人、聊天机器人、搜索机器人（网络爬虫）等。
搜索引擎
1.概念：
从网络上获得网站网页资料，能够建立数据库并提供查询的系统。
2.分类（按工作原理）：
全文搜索引擎、分类目录。
1> 全文搜索引擎数据库是依靠网络爬虫通
过网络上的各种链接自动获取大量网页信息内容，并按
一定的规则分析整理形成的。
（百度、Google）
2> 分类目录：按目录分类的网站链接列表而
已，通过人工的方式收集整理网站资料形成的数据库。
(国内的搜狐)
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。
1.1.2 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(SiteRan k)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Site Rank。
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Si teRank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PageRa nk 造假难以对SiteRank进行欺骗。
1.1.3 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。
1.2 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。
1.2.1 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
2> 网页搜索策略
2. 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．搜索引擎原理之网络爬虫是如何工作的？
在互联网中，网页之间的链接关系是无规律的，它们的关系非常复杂。
如果一个爬虫从一个起点开始爬行，那么它将会遇到无数的分支，由此生成无数条的爬行路径，如果任期爬行，就有可能永远也爬不到头，因此要对它加以控制，制定其爬行的规则。
世界上没有一种爬虫能够抓取到互联网所有的网页，所以就要在提高其爬行速度的同时，也要提高其爬行网页的质量。
网络爬虫在搜索引擎中占有重要位置，对搜索引擎的查全、查准都有影响，决定了搜索引擎数据容量的大小，而且网络爬虫的好坏之间影响搜索引擎结果页中的死链接的个数。
搜索引擎爬虫有深度优先策略和广度优先策略，另外，识别垃圾网页，避免抓取重复网页，也是高性能爬虫的设计目标。
爬虫的作用是为了搜索引擎抓取大量的数据，抓取的对象是整个互联网上的网页。
爬虫程序不可能抓取所有的网页，因为在抓取的同时，Web的规模也在增大，所以一个好的爬虫程序一般能够在短时间内抓取更多的网页。
一般爬虫程序的起点都选择在一个大型综合型的网站，这样的网站已经涵盖了大部分高质量的站点，爬虫程序就沿着这些链接爬行。
在爬行过程中，最重要的就是判断一个网页是否已经被爬行过。
在爬虫开始的时候，需要给爬虫输送一个URL列表，这个列表中的URL地址便是爬虫的起始位置，爬虫从这些URL出发，开始了爬行，一直不断地发现新的URL，然后再根据策略爬行这些新发现的URL，如此永远反复下去。
一般的爬虫都自己建立DNS缓冲，建立DNS缓冲的目的是加快URL解析成IP地址的速度。
