网络爬虫(Spider)Java实现原理

网络爬虫(Spider)Java实现原理
网络爬虫(Spider)Java实现原理

“网络蜘蛛”或者说“网络爬虫”,是一种能访问网站并跟踪链接的程序,通过它,可快速地画出一个网站所包含的网页地图信息。本文主要讲述如何使用Java编程来构建一个“蜘蛛”,我们会先以一个可复用的蜘蛛类包装一个基本的“蜘蛛”,并在示例程序中演示如何创建一个特定的“蜘蛛”来扫描相关网站并找出死链接。

Java语言在此非常适合构建一个“蜘蛛”程序,其内建了对HTTP协议的支持,通过它可以传输大部分的网页信息;其还内建了一个HTML解析器,正是这两个原因使Java 语言成为本文构建“蜘蛛”程序的首选。

文章后面例1的示例程序,将会扫描一个网站,并寻找死链接。使用这个程序时需先输入一个URL并单击“Begin”按钮,程序开始之后,“Begin”按钮会变成“Cancel”按钮。在程序扫描网站期间,会在“Cancel”按钮之下显示进度,且在检查当前网页时,也会显示相关正常链接与死链接的数目,死链接将显示在程序底部的滚动文本框中。单击“Cancel”按钮会停止扫描过程,之后可以输入一个新的URL;如果期间没有单击“Cancel”,程序将会一直运行直到查找完所有网页,此后,“Cancel”按钮会再次变回“Begin”,表示程序已停止。

下面将演示示例程序是如何与可复用“Spider”类交互的,示例程序包含在例1的CheckLinks类中,这个类实现了ISpiderReportable接口,如例2所示,正是通过这个接口,蜘蛛类才能与示例程序相交互。在这个接口中,定义了三个方法:第一个方法是“spiderFoundURL”,它在每次程序定位一个URL时被调用,如果方法返回true,表示程序应继续执行下去并找出其中的链接;第二个方法是“spiderURLError”,它在每次程序检测URL导致错误时被调用(如“404 页面未找到”);第三个方法是“spiderFoundEMail”,它在每次发现电子邮件地址时被调用。有了这三个方法,Spider类就能把相关信息反馈给创建它的程序了。

在begin方法被调用后,“蜘蛛”就开始工作了;为允许程序重绘其用户界面,“蜘蛛”是作为一个单独的线程启动的。点击“Begin”按钮会开始这个后台线程,当后台线程运行之后,又会调用“CheckLinks”类的run方法,而run方法是由Spider对象实例化时启动的,如下所示:

spider = new Spider(this);

spider.clear();

base = new URL(url.getText());

spider.addURL(base);

spider.begin();

首先,一个新的Spider对象被实例化,在此,需要传递一个“ISpiderReportable”对象给Spider对象的构造函数,因为“CheckLinks”类实现了“ISpiderReportable”接口,只需简单地把它作为当前对象(可由关键字this表示)传递给构造函数即可;其次,在程序中维护了一个其访问过的URL列表,而“clear”方法的调用则是为了确保程序开始时URL列表为空,程序开始运行之前必须添加一个URL到它的待处理列表中,此时用户输入的URL则是添加到列表中的第一个,程序就由扫描这个网页开始,并找到与这个起始URL相链接的其他页面;最后,调用“begin”方法开始运行“蜘蛛”,这个方法直到“蜘蛛”工作完毕或用户取消才会返回。

当“蜘蛛”运行时,可以调用由“ISpiderReportable”接口实现的三个方法来报告程序当前状态,程序的大部分工作都是由“spiderFoundURL”方法来完成的,当“蜘蛛”发现一个新的URL时,它首先检查其是否有效,如果这个URL导致一个错误,就会把它当作一个死链接;如果链接有效,就会继续检查它是否在一个不同的服务器上,如果链接在同一服务器上,“spiderFoundURL”返回true,表示“蜘蛛”应继续跟踪这个URL并找出其他链接,如果链接在另外的服务器上,就不会扫描是否还有其他链接,因为这会导致“蜘蛛”不断地浏览Internet,寻找更多、更多的网站,所以,示例程序只会查找用户指定网站上的链接。

构造Spider类

前面已经讲了如何使用Spider类,请看例3中的代码。使用Spider类及“ISpiderReportable”接口能方便地为某一程序添加“蜘蛛”功能,下面继续讲解Spider类是怎样工作的。

Spider类必须保持对其访问过的URL的跟踪,这样做的目的是为了确保“蜘蛛”不会访问同一URL一次以上;进一步来说,“蜘蛛”必须把URL分成三组,第一组存储在“workloadWaiting”属性中,包含了一个未处理的URL列表,“蜘蛛”要访问的第一个URL也存在其中;第二组存储在“workloadProcessed”中,它是“蜘蛛”已经处理过且无需再次访问的URL;第三组存储在“workloadError”中,包含了发生错误的URL。

Begin方法包含了Spider类的主循环,其一直重复遍历“workloadWaiting”,并处理其中的每一个页面,当然我们也想到了,在这些页面被处理时,很可能有其他的URL 添加到“workloadWaiting”中,所以,begin方法一直继续此过程,直到调用Spider类的cancel方法,或“workloadWaiting”中已不再剩有URL。这个过程如下:cancel = false;

while ( !getWorkloadWaiting().isEmpty() && !cancel ) {

Object list[] = getWorkloadWaiting().toArray();

for ( int i=0; (i

processURL((URL)list[i]);

}

当上述代码遍历“workloadWaiting”时,它把每个需处理的URL都传递给“processURL”方法,而这个方法才是真正读取并解析URL中HTML信息的。

读取并解析HTML

Java同时支持访问URL内容及解析HTML,而这正是“processURL”方法要做的。在Java中读取URL内容相对还比较简单,下面就是“processURL”方法实现此功能的代码:

URLConnection connection = url.openConnection();

if ( (connection.getContentType()!=null) &&!connection.getContentType().toLowerCase().startsWith("text/") ) {

getWorkloadWaiting().remove(url);

getWorkloadProcessed().add(url);

log("Not processing because content type is: " +

connection.getContentType() );

return;

}

首先,为每个传递进来的变量url中存储的URL构造一个“URLConnection”对象,因为网站上会有多种类型的文档,而“蜘蛛”只对那些包含HTML,尤其是基于文本的文档感兴趣。前述代码是为了确保文档内容以“text/”打头,如果文档类型为非文本,会从等待区移除此URL,并把它添加到已处理区,这也是为了保证不会再次访问此URL。在对特定URL建立连接之后,接下来就要解析其内容了。下面的代码打开了URL 连接,并读取内容:

InputStream is = connection.getInputStream();

Reader r = new InputStreamReader(is); //字符流reader

现在,我们有了一个Reader对象,可以用它来读取此URL的内容,对本文中的“蜘蛛”来说,只需简单地把其内容传递给HTML解析器就可以了。本例中使用的HTML解析器为Swing HTML解析器,其由Java内置,但由于Java对HTML解析的支持力度不够,所以必须重载一个类来实现对HTML解析器的访问,这就是为什么我们要调用“HTMLEditorKit”类中的“getParser”方法。但不幸的是,Sun公司把这个方法置为protected,唯一的解决办法就是创建自己的类并重载“getParser”方法,并把它置为public,这由“HTMLParse”类来实现,请看例4:

import javax.swing.text.html.*;

public class HTMLParse extends HTMLEditorKit {

public HTMLEditorKit.Parser getParser()

{

return super.getParser();

}

}

这个类用在Spider类的“processURL”方法中,我们也会看到,Reader对象会用于读取传递到“HTMLEditorKit.Parser”中网页的内容:

//这个地方意思是,所谓的回调方法,就是供别人调用的,当parser的对reader对象进行解析的时候,发现标记或者文本就会去调用回调类的方法去执行相应的动作reader

HTMLEditorKit.Parser parse = new HTMLParse().getParser();

parse.parse(r,new Parser(url),true);

请留意,这里又构造了一个新的Parser类,这个Parser类是一个Spider类中的内嵌类,而且还是一个回调类,它包含了对应于每种HTML tag将要调用的特定方法。在本文中,我们只需关心两类回调函数,它们分别对应一个简单tag(即不带结束tag的tag,如)和一个开始tag,这两类回调函数名为“handleSimpleTag”和“handleStartTag”。因为每种的处理过程都是一样的,所以“handleStartTag”方法仅是简单地调用“handleSimpleTag”,而“handleSimpleTag”则会负责从文档中取出超链接,这些超链接将会用于定位“蜘蛛”要访问的其他页面。在当前tag 被解析时,“handleSimpleTag”会检查是否存在一个“href”或超文本引用:

String href = (String)a.getAttribute(HTML.Attribute.HREF);

if( (href==null) && (t==HTML.Tag.FRAME) )

href = (String)a.getAttribute(HTML.Attribute.SRC);

if ( href==null )

return;

如果不存在“href”属性,会继续检查当前tag是否为一个Frame,Frame会使用一个“src”属性指向其他页面,一个典型的超链接通常为以下形式:

上面链接中的“href”属性指向其链接到的页面,但是“linkedpage.html”不是一个地址,它只是指定了这个Web服务器上一个页面上的某处,这称为相对URL,相对URL必须被解析为绝对URL,而这由以下代码完成:

URL url = new URL(base,str);

这又会构造一个URL,str为相对URL,base为这个URL上的页面,这种形式的URL类构造函数可构造一个绝对URL。在URL变为正确的绝对形式之后,通过检查它是否在等待区,来确认此URL是否已经被处理过。如果此URL没有被处理过,它会添加到等待区,之后,它会像其他URL一样被处理。

相关的代码如下所示:

1.CheckLinks.java

import java.awt.*;

import javax.swing.*;

import https://www.360docs.net/doc/406352152.html,.*;

import java.io.*;

public class CheckLinks extends javax.swing.JFrame implements Runnable,ISpiderReportable {

/**

* The constructor. Perform setup here.

*/

public CheckLinks()

{

//{{INIT_CONTROLS

setTitle("Find Broken Links");

getContentPane().setLayout(null);

setSize(405,288);

setVisible(true);

label1.setText("Enter a URL:");

getContentPane().add(label1);

label1.setBounds(12,12,84,12);

begin.setText("Begin");

begin.setActionCommand("Begin");

getContentPane().add(begin);

begin.setBounds(12,36,84,24);

getContentPane().add(url);

url.setBounds(108,36,288,24);

errorScroll.setAutoscrolls(true);

errorScroll.setHorizontalScrollBarPolicy(javax.swing.

ScrollPaneConstants.HORIZONTAL_SCROLLBAR_ALWAYS);

errorScroll.setVerticalScrollBarPolicy(javax.swing.

ScrollPaneConstants.VERTICAL_SCROLLBAR_ALWAYS);

errorScroll.setOpaque(true);

getContentPane().add(errorScroll);

errorScroll.setBounds(12,120,384,156);

errors.setEditable(false);

errorScroll.getViewport().add(errors);

errors.setBounds(0,0,366,138);

current.setText("Currently Processing: ");

getContentPane().add(current);

current.setBounds(12,72,384,12);

goodLinksLabel.setText("Good Links: 0");

getContentPane().add(goodLinksLabel);

goodLinksLabel.setBounds(12,96,192,12);

badLinksLabel.setText("Bad Links: 0");

getContentPane().add(badLinksLabel);

badLinksLabel.setBounds(216,96,96,12);

//}}

//{{INIT_MENUS

//}}

//{{REGISTER_LISTENERS

SymAction lSymAction = new SymAction();

begin.addActionListener(lSymAction);

//}}

}

/**

* Main method for the application

*

* @param args Not used

*/

static public void main(String args[])

{

(new CheckLinks()).setVisible(true);

}

/**

* Add notifications.

*/

public void addNotify()

{

// Record the size of the window prior to calling parent's

// addNotify.

Dimension size = getSize();

super.addNotify();

if ( frameSizeAdjusted )

return;

frameSizeAdjusted = true;

// Adjust size of frame according to the insets and menu bar Insets insets = getInsets();

javax.swing.JMenuBar menuBar = getRootPane().getJMenuBar(); int menuBarHeight = 0;

if ( menuBar != null )

menuBarHeight = menuBar.getPreferredSize().height;

setSize(insets.left + insets.right + size.width, insets.top +

insets.bottom + size.height +

menuBarHeight);

}

// Used by addNotify

boolean frameSizeAdjusted = false;

//{{DECLARE_CONTROLS

javax.swing.JLabel label1 = new javax.swing.JLabel();

/**

* The begin or cancel button

*/

javax.swing.JButton begin = new javax.swing.JButton();

/**

* The URL being processed

*/

javax.swing.JTextField url = new javax.swing.JTextField();

/**

* Scroll the errors.

*/

javax.swing.JScrollPane errorScroll =

new javax.swing.JScrollPane();

/**

* A place to store the errors created

*/

javax.swing.JTextArea errors = new javax.swing.JTextArea();

javax.swing.JLabel current = new javax.swing.JLabel(); javax.swing.JLabel goodLinksLabel = new javax.swing.JLabel(); javax.swing.JLabel badLinksLabel = new javax.swing.JLabel(); //}}

//{{DECLARE_MENUS

//}}

/**

* The background spider thread

*/

protected Thread backgroundThread;

/**

* The spider object being used

*/

protected Spider spider;

/**

* The URL that the spider began with

*/

protected URL base;

/**

* How many bad links have been found

*/

protected int badLinksCount = 0;

/**

* How many good links have been found

*/

protected int goodLinksCount = 0;

/**

* Internal class used to dispatch events

*

* @author wuhailin

* @version 1.0

*/

class SymAction implements java.awt.event.ActionListener { public void actionPerformed(java.awt.event.ActionEvent event) {

Object object = event.getSource();

if ( object == begin )

begin_actionPerformed(event);

}

}

/**

* Called when the begin or cancel buttons are clicked

*

* @param event The event associated with the button.

*/

void begin_actionPerformed(java.awt.event.ActionEvent event) {

if ( backgroundThread==null ) {

begin.setLabel("Cancel");

backgroundThread = new Thread(this);

backgroundThread.start();

goodLinksCount=0;

badLinksCount=0;

} else {

spider.cancel();

}

}

/**

* Perform the background thread operation. This method * actually starts the background thread.

*/

public void run()

{

try {

errors.setText("");

spider = new Spider(this);

spider.clear();

base = new URL(url.getText());

spider.addURL(base);

spider.begin();

Runnable doLater = new Runnable()

{

public void run()

{

begin.setText("Begin");

}

};

SwingUtilities.invokeLater(doLater);

backgroundThread=null;

} catch ( MalformedURLException e ) {

UpdateErrors err = new UpdateErrors();

err.msg = "Bad address.";

SwingUtilities.invokeLater(err);

}

}

/**

* Called by the spider when a URL is found. It is here

* that links are validated.

*

* @param base The page that the link was found on.

* @param url The actual link address.

*/

public boolean spiderFoundURL(URL base,URL url)

{

UpdateCurrentStats cs = new UpdateCurrentStats(); cs.msg = url.toString();

SwingUtilities.invokeLater(cs);

if ( !checkLink(url) ) {

UpdateErrors err = new UpdateErrors();

err.msg = url+"(on page " + base + ")\n";

SwingUtilities.invokeLater(err);

badLinksCount++;

return false;

}

goodLinksCount++;

if ( !url.getHost().equalsIgnoreCase(base.getHost()) ) return false;

else

return true;

}

/**

* Called when a URL error is found

*

* @param url The URL that resulted in an error.

*/

public void spiderURLError(URL url)

{

}

/**

* Called internally to check whether a link is good

*

* @param url The link that is being checked.

* @return True if the link was good, false otherwise. */

protected boolean checkLink(URL url)

{

try {

URLConnection connection = url.openConnection();

connection.connect();

return true;

} catch ( IOException e ) {

return false;

}

}

/**

* Called when the spider finds an e-mail address

*

* @param email The email address the spider found. */

public void spiderFoundEMail(String email)

{

}

/**

* Internal class used to update the error information * in a Thread-Safe way

*/

class UpdateErrors implements Runnable {

public String msg;

public void run()

{

errors.append(msg);

}

}

/**

* Used to update the current status information

* in a "Thread-Safe" way

*/

class UpdateCurrentStats implements Runnable { public String msg;

public void run()

{

current.setText("Currently Processing: " + msg );

goodLinksLabel.setText("Good Links: " + goodLinksCount);

badLinksLabel.setText("Bad Links: " + badLinksCount);

}

}

}

2.ISpiderReportable .java

import https://www.360docs.net/doc/406352152.html,.*;

interface ISpiderReportable {

public boolean spiderFoundURL(URL base,URL url);

public void spiderURLError(URL url);

public void spiderFoundEMail(String email);

}

3.Spider .java

import java.util.*;

import https://www.360docs.net/doc/406352152.html,.*;

import java.io.*;

import javax.swing.text.*;

import javax.swing.text.html.*;

/**

* That class implements a reusable spider

*/

public class Spider {

/**

* A collection of URLs that resulted in an error

*/

protected Collection workloadError = new ArrayList(3);

/**

* A collection of URLs that are waiting to be processed

*/

protected Collection workloadWaiting = new ArrayList(3);

/**

* A collection of URLs that were processed

*/

protected Collection workloadProcessed = new ArrayList(3);

/**

* The class that the spider should report its URLs to

*/

protected ISpiderReportable report;

/**

* A flag that indicates whether this process

* should be canceled

*/

protected boolean cancel = false;

/**

* The constructor

*

* @param report A class that implements the ISpiderReportable * interface, that will receive information that the

* spider finds.

*/

public Spider(ISpiderReportable report)

{

this.report = report;

}

/**

* Get the URLs that resulted in an error.

*

* @return A collection of URL's.

*/

public Collection getWorkloadError()

{

return workloadError;

}

/**

* Get the URLs that were waiting to be processed.

* You should add one URL to this collection to

* begin the spider.

*

* @return A collection of URLs.

*/

public Collection getWorkloadWaiting()

{

return workloadWaiting;

}

/**

* Get the URLs that were processed by this spider.

*

* @return A collection of URLs.

*/

public Collection getWorkloadProcessed()

{

return workloadProcessed;

}

/**

* Clear all of the workloads.

*/

public void clear()

{

getWorkloadError().clear();

getWorkloadWaiting().clear();

getWorkloadProcessed().clear();

}

/**

* Set a flag that will cause the begin

* method to return before it is done.

*/

public void cancel()

{

cancel = true;

}

/**

* Add a URL for processing.

*

* @param url

*/

public void addURL(URL url)

{

if ( getWorkloadWaiting().contains(url) )

return;

if ( getWorkloadError().contains(url) )

return;

if ( getWorkloadProcessed().contains(url) )

return;

log("Adding to workload: " + url );

getWorkloadWaiting().add(url);

}

/**

* Called internally to process a URL

*

* @param url The URL to be processed.

*/

public void processURL(URL url)

{

try {

log("Processing: " + url );

// get the URL's contents

URLConnection connection = url.openConnection();

if ( (connection.getContentType()!=null) &&

!connection.getContentType().toLowerCase().startsWith("text/") ) { getWorkloadWaiting().remove(url);

getWorkloadProcessed().add(url);

log("Not processing because content type is: " +

connection.getContentType() );

return;

}

// read the URL

InputStream is = connection.getInputStream();

Reader r = new InputStreamReader(is);

// parse the URL

HTMLEditorKit.Parser parse = new HTMLParse().getParser();

parse.parse(r,new Parser(url),true);

} catch ( IOException e ) {

getWorkloadWaiting().remove(url);

getWorkloadError().add(url);

log("Error: " + url );

report.spiderURLError(url);

return;

}

// mark URL as complete

getWorkloadWaiting().remove(url);

getWorkloadProcessed().add(url);

log("Complete: " + url );

}

/**

* Called to start the spider

*/

public void begin()

{

cancel = false;

while ( !getWorkloadWaiting().isEmpty() && !cancel ) {

Object list[] = getWorkloadWaiting().toArray();

for ( int i=0;(i

processURL((URL)list[i]);

}

}

/**

* A HTML parser callback used by this class to detect links

*

* @author wuhailin

* @version 1.0

*/

protected class Parser

extends HTMLEditorKit.ParserCallback {

protected URL base;

public Parser(URL base)

{

this.base = base;

}

public void handleSimpleTag(HTML.Tag t,

MutableAttributeSet a,int pos) {

String href = (String)a.getAttribute(HTML.Attribute.HREF);

if( (href==null) && (t==HTML.Tag.FRAME) )

href = (String)a.getAttribute(HTML.Attribute.SRC);

if ( href==null )

return;

int i = href.indexOf('#');

if ( i!=-1 )

href = href.substring(0,i);

if ( href.toLowerCase().startsWith("mailto:") ) { report.spiderFoundEMail(href);

return;

}

handleLink(base,href);

}

public void handleStartTag(HTML.Tag t,

MutableAttributeSet a,int pos) {

handleSimpleTag(t,a,pos); // handle the same way }

protected void handleLink(URL base,String str) {

try {

URL url = new URL(base,str);

if ( report.spiderFoundURL(base,url) )

addURL(url);

} catch ( MalformedURLException e ) {

log("Found malformed URL: " + str );

}

}

}

/**

* Called internally to log information

* This basic method just writes the log

* out to the stdout.

*

* @param entry The information to be written to the log. */

public void log(String entry)

{

System.out.println( (new Date()) + ":" + entry );

}

}

4.HTMLParse .java

import javax.swing.text.html.*;

public class HTMLParse extends HTMLEditorKit {

public HTMLEditorKit.Parser getParser()

{

return super.getParser();

}

}

网络爬虫工作原理

网络爬虫工作原理 1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述 网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从Internet网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。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,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。 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。 2 抓取目标描述 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。 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。

网络爬虫技术(新)

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) 网络爬虫 1.概念: 网络爬虫也叫网络蜘蛛,它是一个按照一定的规则自动提取网页程序,其会自动的通过网络抓取互联网上的网页,这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然,更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来,可以成为搜索引擎。 搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容,网络上的HTML文档使用超链接连接了起来,就像织成了一张网,网络爬虫也叫网络蜘蛛,顺着这张网爬行,每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来,将内容抽取出来,同时抽取超链接,作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬,这个起点叫做种子,你可以告诉它,也可以到一些网址列表网站上获取。

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。 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Y ahoo!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。 一些算法的介绍 1> 网页分析算法

网络爬虫的设计与实现(完整版)

网络爬虫的设计与实现

摘要 网络爬虫将下载的网页和收集到的网页信息存储在本地数据库中以供搜索引擎使用,它是一个专门从万维网上下载网页并分析网页的程序。随着网络的快速发展,人们对搜索引擎的要求也越来越高,而网络爬虫的效率直接影响着搜索引擎的质量。 本课题研究的是通用网络爬虫,它是从一个或若干个初始网页的链接开始进而得到一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取到的网页中抽取新链接放入到链接队列中,直到爬虫系统满足了停止条件。该课题主要涉及到了缓冲池技术,多线程技术,套接字技术,HTTP和SSL协议,正则表达式,Linux网络编程技术,PHP+Apache的使用等相关技术。 本说明书叙述的网络爬虫是以Linux C实现的,加以PHP语言编写的界面使用户更加方面的操作,利用Shell脚本和Apache服务器使得爬虫系统和界面很好的结合在一起。 关键词:网络爬虫缓冲池正则表达式 SSL协议多线程

目次 1 引言 (1) 1.1 课题选题背景 (1) 1.2 课题研究的意义 (2) 2 需求分析 (3) 2.1 功能需求分析 (3) 2.2 系统性能分析 (4) 3 系统设计 (5) 3.1 系统工作流程图 (5) 3.2 数据结构设计 (6) 3.3 系统各功能流程图 (7) 4 系统实现 (10) 4.1 相关技术分析 (10) 4.2 系统功能模块的实现 (11) 5 测试与结果 (17) 结论 (23) 致谢............................................................................................ 错误!未定义书签。参考文献. (24)

高性能网络爬虫系统的设计与实现

2019年4月 件实力较强的大型企业,应该在这方面做出更多的努力和贡献,推动小基站的发展走向成熟。 3总结 目前,各厂商相继推出了自家第一代或第二代小基站产品,系统也日渐完善,预计后续将会有更丰富的产品形态面市。运营商深度覆盖将在2015年逐步展开,2016年开始增量,2017年完成大部分场景的覆盖。小基站是深度覆盖的有效发展方案,针对这一工程项目的建设发展,还需要解决一些关键性问题,才能推动小基站建设的有效实现,切实提升通信质量和效率。 参考文献 [1]唐耀生.LTE数字直放站在深度覆盖中的施工方案研究[J].江苏通信,2017,33(03):48-50+54. [2]袁康鹏,赵霞,王业通,俞沁璐.网络数据在数字直放站中融合传输 的设计[J].系统仿真技术,2015,11(01):57-62+68. [3]梁长松.基于MIMO的LTE数字直放站技术研究及系统应用[J].电 子世界,2013(17):14-15. [4]李学易,郝禄国,杨建坡,马绍轩.同频数字直放站回波干扰消除器 的设计[J].电视技术,2010,34(07):16-19. [5]李莉金,梅顺良.数字直放站锁相源的杂散问题解决方案[J].微计算 机信息,2008(15):1-2+8. [6]任姝婕,吴泽民,都明,郑军.3G数字直放站传输接口标准的分析[J].现代电子技术,2005(23):7-9+13. 收稿日期:2019-3-11 高性能网络爬虫系统的设计与实现 宗靖芯(西安交通大学附属中学,陕西省西安市710043) 【摘要】随着互联网的迅速发展,网络承载着大量的信息,但在这些信息里如何有效的提取并利用它们成为技术发展的关键点。因为用户在使用互联网的时候经常有不同的检索要求,但是检索引擎所返回的结果中往往含有许多用户不关心的网页及信息,所以定向抓取相关网页的爬虫系统应运而生。但是现在网络上的主流爬虫系统有的配置复杂,用户难以上手如Heritrix,或有的只能爬取特定字段,限于个别浏览器使用。所以为了优化爬虫系统,本文提出了一套高性能的定向网络爬虫系统,意在提高爬取数据的效率和准确度,并在初步实验中取得了较好成果。 【关键词】分布式;高可用;网络爬虫 【中图分类号】TP391.3【文献标识码】A【文章编号】1006-4222(2019)04-0078-02 1引言及研究背景 随着互联网技术的迅速发展,网络承载了大量的信息,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。在众多传统的搜索引擎如Google Yahoo Alta Vista等,这些常用辅助人们检索信息的工具作为访问互联网的渠道和入口,也有一定的局限性。比如:①检索引擎所返回的结果中往往含有许多用户不关心的网页及信息;②在进行网络检索时,我们希望的是尽可能大的网络覆盖率,但是在有限的搜索引擎服务器资源和无限的网络数据资源之间由于资源配置的不同,所以他们之间的矛盾进一步加深。为了解决以上问题,定向抓取相关网页资源的爬虫系统应运而生。 爬虫系统可以自动下载相关网页,根据相应的信息及人们发出的指令制定所要抓取目标。它可以有选择性的访问互联网上的网页与相关的链接,然后再解密出所需要的信息数据。在经过了实践研究以及用户上手的市场调研后,网络爬取逐渐从通用爬虫转变到聚焦爬虫。在不断进化的过程中,爬虫系统起先并不那么追求较大的网络发概率,而是将目标定为爬取与某一特定主题内容相关的信息,并为主体的用户准备查询的数据资源。 从爬虫技术发展的历史来看,第一个爬虫程序诞生于1993年,是由麻省理工学院的学生马休·格雷所编写。此时爬 虫只是一种自动抓取网页信息的机器人的简称,但格雷在写爬虫程序时,起初目的却并不是为了做搜索引擎,但是却为搜索引擎发展提供了坚实的基础。在搜索引擎技术发展中爬虫的算法越来越复杂,在设计中逐渐向多策略、负载均衡及大规模增量抓取等方面来发展。爬虫算法的优化成果,可以涉及到整个互联网中。而且有些被删除的网页也可以通过爬虫程序内的“网页快照”功能实现访问及恢复。 爬虫的应用前景也十分广阔。比如将爬虫应用到数据挖掘中,来获取数据背后隐藏的价值信息;高性能的爬虫技术在处理海量的数据时往往发挥十分重要的作用。而且分布式技术的应用也能帮助处理海量数据,并当数据存储较散不能集中到一起时发挥重要的集群及搜寻作用。未来爬虫也将在人工智能、模式识别和机器学习等领域大展身手。 2现有爬虫系统的分析 现有的网络爬虫系统有很多如Watij、JRex、JSoup再到后来的Htpp Client和目前的Html Unit,这些系统各有优劣,其中用来评判的标准大多为同一网页的获取时间、解析时间、存储信息时对内存和CPU的占用,及是否支持脚本等。爬虫系统可以应用在大规模的数据爬取,可以从网页中抓取各式各样自己需要的数据,相当于能够自动访问互联网并将网站内容下载下来的程序或脚本,也相当于一个没有图形页面的独立浏览器。 但是因为爬虫系统运行时间过长,所以如果它没有良好的框架结构,就会影响到后续数据的存储。主流爬虫系统的缺点有:①系统严重依赖XPath,不能判别所爬取信息的重要度和价值;②爬虫采用插件模式,系统在每个站点都设置了一个插件,可以用此来保证爬取数据的准确性,但是由于爬取广度小所以系统缺乏在大规模的网络中爬取的能力;③系统不支持集群化的数据处理;④在爬取时由于采用关系型数据库,所以没有使用NOSQL固定的数据库;⑤系统不支持robots协议可能侵犯信息所有人权益所以基于以上缺点,我提出了一种高性能的分布式网络爬虫模型。 3实验思路 3.1模板爬虫的框架策略 通信设计与应用78

网络爬虫论文

网络爬虫 摘要随着互联网的日益壮大,搜索引擎技术飞速发展。搜索引擎已成为人们在浩瀚的网络世界中获取信息必不可少的工具,利用何种策略有效访问网络资源成为专业搜索引擎中网络爬虫研究的主要问题。文章介绍了搜索引擎的分类及其工作原理.阐述了网络爬虫技术的搜索策略,对新一代搜索引擎的发展趋势进行了展望。 关键词网络爬虫;策略;搜索引擎 概念: 网络爬虫也叫网络蜘蛛,它是一个按照一定的规则自动提取网页程序,其会自动的通过网络抓取互联网上的网页,这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然,更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来,可以成为搜索引擎。 搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容,网络上的HTML文档使用超链接连接了起来,就像织成了一张网,网络爬虫也叫网络蜘蛛,顺着这张网爬行,每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来,将内容抽取出来,同时抽取超链接,作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬,这个起点叫做种子,你可以告诉它,也可以到一些网址列表网站上获取。 网络爬虫的构成及分类 网络爬虫又被称为做网络蜘蛛、网络机器人,主要用于网络资源的收集工作。在进行网络舆情分析时,首要获取舆情信息内容,这就需要用到网络爬虫(蜘蛛程序)这个工具,它是一个能自动提取网页内容的程序,通过搜索引擎从互联网上爬取网页地址并抓取相应的网页内容,是搜索引擎(Search Engine)的重要组成部分。 一个典型的网络爬虫主要组成部分如下: 1. URL 链接库,主要用于存放爬取网页链接。 2. 文档内容模块,主要用于存取从Web 中下载的网页内容。 3. 文档解析模块,用于解析下载文档中的网页内容,如解析PDF,Word,HTML 等。 4. 存储文档的元数据以及内容的库。 5. 规范化URL 模块,用于把URL 转成标准的格式。 6. URL 过滤器,主要用于过滤掉不需要的URL。 上述模块的设计与实现,主要是确定爬取的内容以及爬去的范围。最简单的例子是从一个已知的站点抓取一些网页,这个爬虫用少量代码就可以完成。然而在实际互联网应用中,可能会碰到爬去大量内容需求,就需要设计一个较为复杂的爬虫,这个爬虫就是N个应用的组成,并且难点是基于分布式的。 网络爬虫的工作原理 传统网路爬虫的工作原理是,首先选择初始URL,并获得初始网页的域名或IP 地址,然后在抓取网页时,不断从当前页面上获取新的URL 放入候选队列,直到满足停止条件。聚焦爬虫(主题驱动爬虫)不同于传统爬虫,其工作流程比较复杂,首先需要过滤掉跟主题不相关的链接,只保留有用的链接并将其放入候选URL 队列。然后,根据搜索策略从候选队列中选择下一个要抓取的网页链接,并重复上述过程,直到满足终止条件为止。与此同时,将所有爬取的网页内容保存起来,并进行过滤、分析、建立索引等以便进行性检索和查询。总体来讲,网络爬虫主要有如下两个阶段: 第一阶段,URL 库初始化然后开始爬取。

基于Python对网络爬虫系统的设计与实现

2019.02 1概述 网络信息技术的快速发展使得越来越多人开始重视 网络爬虫技术的应用,使用网络爬虫技术,能够在短时间内找到网页中自己想要的内容,然后再直接返回给广大用户所需要使用的信息数据,使用这种技术在某种程度上能够节省更多人力和物力。近些年,随着网络信息技术的快速发展,使爬虫技术逐渐成为搜索引擎中的重要内容。例如,百度和谷歌都是比较常用的搜索引擎,通过这些搜索引擎能够访问互联网中的各种资源。 2Python 语言 Python 语言是一种比较常用的开发网址工具,这种 语言自身具有非常强大功能。近些年,随着互联网行业 的快速发展,各种行业自身都需要拥有自己的网址,这就给Phthon 语言的应用提供了很大发展机会。Python 语言能够兼容各种不同类型的操作系统[4]。站在网址开发的角度上分析来说Python 是属于面向对象语言,这种编程语言能够在短时间内实现对象编程,Python 属于解释性语言,整体通过简单的语法与动态输入有力支持,使得Python 逐渐成为各种操作系统平台上常用的脚本语言之一,特别是那些追求高性能的综合应用程序开发过程中Python 语言占有重要地位[5]。除此之外,Python 在某种程度上还提供了网络综合信息协议数据库,这种语言能够在短时间内对各种网络协议进行抽象封装。因此,程序员只有集中各方面精力运用合理的程序逻辑来进行管理才能够完善Python 语言模式,并且在短时间内还能够提升整个网址的开发速度。 3 基于Python 对网络爬虫系统的设计与实现 3.1网络爬虫系统设计需求 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人),爬 虫就是模拟客户端发送网络请求,接收请求响应,按照 一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序。网络爬虫系统设计是一项纷繁复杂的综合性工作,在对其进行设计过程中常常会面临各种不同类型的问题。通常情况下,这些问题主要表现在以下几个重要方面: (1)网 址链接资源提取,网址一般是指依据互联网上相关规则使用HTML 等工具制作来展示整个网址资源的集合。另外,广大民众还可以通过网站寻找到自己想要的一些内容或者发布一些自己需要的相关重要信息。然而,网址的提取并非一件容易的事情,相关工作人员可以先对网址进行初始化操作,然后通过网页分析能够在短时间内提取到更多新的网址链接。 (2)下载需要提取的重要 网址界面,网址里边涵盖的内容种类非常多。 (3)网 址管理,网址种类非常多,这就给相关维护工作人员带来了很大压力和挑战,因此,相关工作人员应该综合其他各方面因素去考虑和分析,通过使用科学、合理的方法来加强网址的综合管理,正确的网址管理在某种程度上能够有效预防各种网址重复现象发生。 (4)网页内 容分析和管理,网页管理是一项纷繁复杂的系统性工作。因此,相关工作人员应该投入更多时间和精力加强网页的综合管理,在对网页内容进行管理过程中,相关工作人员必须把各种不同类型的信息数据存入到数据文件当中。 3.2网络爬虫相关Python 数据模块 (1)网址管理器,网址管理是一项复杂的工作。通 常情况下,网址管理方法种类可以分为以下3个重要方 作者简介:陆树芬(1965-),女,讲师,研究方向:网络搭建及编程、大数据技术与应用专业建设及人才培养模式。 收稿日期:2018-11-17 基于Python 对网络爬虫系统的设计与实现 陆树芬 (贵州航天职业技术学院,贵州遵义563000) 摘 要:网络信息技术持续不断快速的发展,越来越多人开始关注Python 对网络爬虫系统的设计。然而,各种网址信息数据提取是一项复杂的工作,通过使用网络爬虫技术,能够在短时间内提取到各种有价值的信息数据,介绍Python 语言,讲解了基于Python 对网络爬虫系统的设计与实现。关键词:搜索引擎;Python 语言;网络爬虫;贴吧 26

网络爬虫基本原理

网络爬虫基本原理 网络爬虫根据需求的不同分为不同种类: 1. 一种是爬取网页链接,通过url链接得到这个html页面中指定的链接,把这 些链接存储起来,再依次以这些链接为源,再次爬取链接指向html页面中的链接……如此层层递归下去,常用的方法是广度优先或者深度优先,根据爬取层次需求不同而选择不同的方法达到最优效果,爬虫的效率优化是一个关键。搜索引擎的第一个步骤就是通过爬虫得到需要索引的链接或数据,存放于数据库,然后对这些数据建立索引,然后定义查询语句,解析查询语句并利用检索器对数据库里的数据进行检索。 2. 一种是爬取数据信息,如文本信息、图片信息等,有时需要做数据分析,通 过某种手段来获取数据样本以供后续分析,常用的方法是爬虫获取指定数据样本或利用现有的公共数据库。本文的微博爬虫和新闻数据爬取都属于第二种类,根据自定义搜索关键字爬取微博信息数据。 3. 对于网络爬虫原理,其实并不复杂。基本思路是:由关键字指定的url把所 有相关的html页面全抓下来(html即为字符串),然后解析html文本(通常是正则表达式或者现成工具包如jsoup),提取微博文本信息,然后把文本信息存储起来。 重点在于对html页面源码结构的分析,不同的html需要不同的解析方法;还有就是长时间爬取可能对IP有影响,有时需要获取代理IP,甚至需要伪装浏览器爬取。(主要是针对像新浪等这些具有反扒功能的网站,新闻网站一般不会有这样的情况)。 对于微博,通常情况下是必须登录才能看到微博信息数据(比如腾讯微博),但是有的微博有搜索机制,在非登录的情况下可以直接通过搜索话题来查找相关信息(如新浪微博、网易微博)。考虑到某些反爬虫机制,如果一个账号总是爬取信息可能会有些影响(比如被封号),所以本文采用的爬虫都是非登录、直接进入微博搜索页面爬取。这里关键是初始url地址。 网络爬虫是搜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是是将互联网上的网页下载到本地形成一个活互联网内容的镜像备份。这篇博客主要对爬虫及抓取系统进行一个简单的概述。 一、网络爬虫的基本结构及工作流程 通用的网络爬虫的框架如图所示:

网络爬虫设计与实现毕业设计论文

毕业设计(论文)说明书 题目:网络爬虫设计与实现 学院软件学院 专业软件工程

毕业设计(论文)任务书题目:网络爬虫设计与实现

独创声明 本人郑重声明:所呈交的毕业设计(论文),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本设计(论文)不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。 本声明的法律后果由本人承担。 作者签名: 二〇一〇年九月二十日 毕业设计(论文)使用授权声明 本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定。 本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版,同意学校保存学位论文的印刷本和电子版,或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计(论文);同意学校在不以营利为目的的前提下,建立目录检索与阅览服务系统,公布设计(论文)的部分或全部内容,允许他人依法合理使用。 (保密论文在解密后遵守此规定) 作者签名: 二〇一〇年九月二十日

一、原始依据(包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。) 互联网是一个庞大的非结构化的数据库,将数据有效的检索并组织呈现出来有着巨大的应用前景。搜索引擎作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。所以需要一个能基于主题搜索的满足特定需求的网络爬虫。 为了解决上述问题,参照成功的网络爬虫模式,对网络爬虫进行研究,从而能够为网络爬虫实现更深入的主题相关性,提供满足特定搜索需求的网络爬虫。 二、参考文献 [1]Winter.中文搜索引擎技术解密:网络蜘蛛 [M].北京:人民邮电出版社,2004年. [2]Sergey等.The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine [M].北京:清华大学出版社,1998年. [3]Wisenut.WiseNut Search Engine white paper [M].北京:中国电力出版社,2001年. [4]Gary R.Wright W.Richard Stevens.TCP-IP协议详解卷3:TCP事务协议,HTTP,NNTP和UNIX域协议 [M].北京:机械工业出版社,2002 年1月. [5]罗刚王振东.自己动手写网络爬虫[M].北京:清华大学出版社,2010年10月. [6]李晓明,闫宏飞,王继民.搜索引擎:原理、技术与系统——华夏英才基金学术文库[M].北京:科学出版社,2005年04月.

搜索引擎蜘蛛采用什么抓取策略

搜索引擎蜘蛛采用什么抓取策略 搜索引擎蜘蛛简称爬虫,它的主要目的是抓取并下载互联网的网页到本地,同时与切词器、索引器一起共同对网页内容进行分词处理,建立索引数据库,促使最终形成用户查询的结果。即使对于商业搜索引擎来说,想要抓取互联网的所有网页也是一件很困难的事情,百度为什么没有Google强大?首先百度对于互联网上信息的抓取量与Google是无法相比的;其次对于爬虫的抓取速度和抓取效率也跟不上Google,这些不是说解决就能解决的,一些技术上的问题很可能会很长时间都无法获得解决。 虽然搜索引擎很难抓取到互联网上的所有网页,但是这也是它必然的目标,搜索引擎会尽量增加抓取数量。那么搜索引擎抓取采用的策略都有什么呢? 目前主要流行的策略有四个:宽度优先遍历策略、Partial PageRank策略、OPIC策略策略、大站优先策略。 一、宽度优先遍历策略 如图所示,宽度优先遍历策略就是将下载完成的网页中发现的链接逐一直接加入待抓取URL,这种方法没有评级网页的重要性,只是机械性地将新下载的网页中URL提取追加入待抓取URL。这种策略属于搜索引擎早期采用的抓取策略,效果很好,以后的新策略也都以这个为基准的。 上图遍历抓取路径:A-B-C-D-E-F G H I 二、Partial PageRank策略 Partial PageRank策略借鉴了PageRank算法的思想,对于已经下载的网页,连同待抓取URL队列中的URL,形成网页集合,计算每个页面的PageRank值,计算完之后,将待抓取URL 队列中的URL按照PageRank值的大小排列,并按照该顺序抓取页面。 通常搜索引擎会采取每当新下载网页达到一个N值后,就将所有下载过的网页计算一个新的PageRank(非完全PageRank值),然后将待抓取URL跟这个进行重新排序。这种方法的争议很大,有人说比宽度优先遍历策略的效果:也有人说这样与PageRank的完整值差别很大,依托这种值的排序不准确。 三、OPIC策略 OPIC策略更像是Partial PageRank策略进行的改进。OPIC策略与Partial PageRank策略大体结构上相同,类似与PageRank评级的网页重要性,每个网页都会有一个10分,然后分别传递给网页上的链接,最后10分清空。通过网页获得的分值高低,评级一个网页的重要性,优先下载获得评分高的URL。这种策略不需要每次都要对新抓取URL进行重新计算分值。

(精品)网络爬虫的设计与实现毕业论文

摘要 网络爬虫是一种自动搜集互联网信息的程序。通过网络爬虫不仅能够为搜索引擎采集网络信息,而且可以作为定向信息采集器,定向采集某些网站下的特定信息,如招聘信息,租房信息等。 本文通过JAVA实现了一个基于广度优先算法的多线程爬虫程序。本论文阐述了网络爬虫实现中一些主要问题:为何使用广度优先的爬行策略,以及如何实现广度优先爬行;为何要使用多线程,以及如何实现多线程;系统实现过程中的数据存储;网页信息解析等。 通过实现这一爬虫程序,可以搜集某一站点的URLs,并将搜集到的URLs 存入数据库。 【关键字】网络爬虫;JAVA;广度优先;多线程。

ABSTRACT SPIDER is a program which can auto collect informations from internet. SPIDER can collect data for search engines, also can be a Directional information collector, collects specifically informations from some web sites, such as HR informations, this paper, use JAVA implements a breadth-first algorithm multi-thread SPDIER. This paper expatiates some major problems of SPIDER: why to use breadth-first crawling strategy, and collect URLs from one web site, and store URLs into database. 【KEY WORD】SPIDER; JA V A; Breadth First Search; multi-threads.

网络爬虫的设计与实现(完整版)

网络爬虫的设计与实现(完整版)

网络爬虫的设计与实现

摘要 网络爬虫将下载的网页和收集到的网页信息存储在本地数据库中以供搜索引擎使用,它是一个专门从万维网上下载网页并分析网页的程序。随着网络的快速发展,人们对搜索引擎的要求也越来越高,而网络爬虫的效率直接影响着搜索引擎的质量。 本课题研究的是通用网络爬虫,它是从一个或若干个初始网页的链接开始进而得到一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取到的网页中抽取新链接放入到链接队列中,直到爬虫系统满足了停止条件。该课题主要涉及到了缓冲池技术,多线程技术,套接字技术,HTTP和SSL协议,正则表达式,Linux 网络编程技术,PHP+Apache的使用等相关技术。 本说明书叙述的网络爬虫是以Linux C实现的,加以PHP语言编写的界面使用户更加方面的操作,利用Shell脚本和Apache服务器使得爬虫系统和界面很好的结合在一起。 关键词:网络爬虫缓冲池正则表达式 SSL协议多线程

目次 1 引言 (1) 1.1 课题选题背景 (1) 1.2 课题研究的意义 (2) 2 需求分析 (3) 2.1 功能需求分析 (3) 2.2 系统性能分析 (4) 3 系统设计 (5) 3.1 系统工作流程图 (5) 3.2 数据结构设计 (6) 3.3 系统各功能流程图 (7) 4 系统实现 (10) 4.1 相关技术分析 (10) 4.2 系统功能模块的实现 (12) 5 测试与结果 (18) 结论 (24) 致谢 ........................................................................................... 错误!未定义书签。参考文献 (25)

网络爬虫技术的概述与研究

网络爬虫技术的概述与研究 摘要 网络爬虫,又被称为网页蜘蛛,网络机器人,随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎 (Search Engine),例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google 等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问web的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍,并且给出实例。 关键词 网络爬虫聚焦爬虫网页抓取搜索策略 URL

一、网络爬虫的简介 1、URL 在介绍网络爬虫之前,先引入URL的相关知识。URL是URI的一个子集。它是Uniform Resource Locator的缩写,译为“统一资源定位符”。通俗地说,URL 是Internet上描述信息资源的字符串,主要用在各种WWW客户程序和服务器程序上,特别是著名的Mosaic。采用URL可以用一种统一的格式来描述各种信息资源,包括文件、服务器的地址和目录等。URL的格式由三部分组成: ·第一部分是协议(或称为服务方式)。 ·第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。 ·第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。 第一部分和第二部分用“://”符号隔开,第二部分和第三部分用“/”符号隔开。第一部分和第二部分是不可缺少的,第三部分有时可以省略。 用URL表示文件时,服务器方式用file表示,后面要有主机IP地址、文件的存取路径(即目录)和文件名等信息。有时可以省略目录和文件名,但“/”符号不能省略。例如file://https://www.360docs.net/doc/406352152.html,/pub/files/foobar.txt 爬虫最主要的处理对象就是URL,它根据URL地址取得所需要的文件内容,然后对它进行进一步的处理。 2、传统爬虫与聚焦爬虫 网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从web上下载网页,是搜索引擎的重要组成。 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。搜索引擎是基于传统爬虫技术建立的,但其存在着一定的局限性,例如:(1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。 (4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询。 为了解决以上问题,定向抓取网页的聚焦爬虫应运而生。 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URL的队列。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。 二、网络爬虫的工作原理 在网络爬虫的系统框架中,主过程由控制器,解析器,资源库三部分组成。控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要

网络爬虫

网络爬虫 1.什么是爬虫 2.网络爬虫工具 3.网页搜索策略 4.信息获取 1 . 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,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。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。 网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。 《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,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,那么网络爬虫就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。下面大体介绍主题爬虫的工作原理。》

2 . 网络爬虫工具 1.Heritrix ——是一个开源,可扩展的web爬虫项目。Heritrix是一个爬虫框架,可加入一些可互换的组件。 2.WebSPHINX ——是一个Java类包和Web爬虫的交互式开发环境。Web爬虫是可以自动浏览与处理Web页面的程序。 3.WebLech——是一个功能强大的Web站点下载与镜像工具。它支持按功能需求来下载web站点并能够尽可能模仿标准Web浏览器的行为。WebLech有一个功能控制台并采用多线程操作。 4.Arale ——主要为个人使用而设计,而没有像其它爬虫一样是关注于页面索引。 5.Jspider——是一个完全可配置和定制的Web Spider引擎.你可以利用它来检查网站的错误,网站内外部链接检查,分析网站的结构 6.Spindle——是一个构建在Lucene工具包(是一个基于Java 的全文信息检索工具包)之上的Web索引/搜索工具. 7.Arachnid(蛛形纲动物)——是一个基于Java的网络爬虫框架. https://www.360docs.net/doc/406352152.html,RM ——LARM能够为Jakarta Lucene搜索引擎框架的用户提供一个纯Java的搜索解决方案。。 9.JoBo——是一个用于下载整个Web站点的简单工具。它本质是一个Web Spider。它的主要优势是能够自动填充form。 10.snoics-reptile——是用纯Java开发的,用来进行网站镜像抓取的工具,

网络爬虫技术的概述与研究

网络爬虫技术的概述与 研究 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

网络爬虫技术的概述与研究 摘要 网络爬虫,又被称为网页蜘蛛,网络机器人,随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎 (Search Engine),例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问web的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍,并且给出实例。 关键词 网络爬虫聚焦爬虫网页抓取搜索策略 URL 一、网络爬虫的简介 1、URL 在介绍网络爬虫之前,先引入URL的相关知识。URL是URI的一个子集。它是Uniform Resource Locator的缩写,译为“统一资源定位符”。通俗地说,URL是Internet上描述信息资源的字符串,主要用在各种WWW客户程序和服务器程序上,特别是着名的Mosaic。采用URL可以用一种统一的格式来描述各种信息资源,包括文件、服务器的地址和目录等。URL的格式由三部分组成:·第一部分是协议(或称为服务方式)。 ·第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。

·第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。 第一部分和第二部分用“://”符号隔开,第二部分和第三部分用“/”符号隔开。第一部分和第二部分是不可缺少的,第三部分有时可以省略。 用URL表示文件时,服务器方式用file表示,后面要有主机IP地址、文件的存取路径(即目录)和文件名等信息。有时可以省略目录和文件名,但“/”符号不能省略。例如 爬虫最主要的处理对象就是URL,它根据URL地址取得所需要的文件内容,然后对它进行进一步的处理。 2、传统爬虫与聚焦爬虫 网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从web上下载网页,是搜索引擎的重要组成。 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。搜索引擎是基于传统爬虫技术建立的,但其存在着一定的局限性,例如:(1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。

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网络爬虫文档 一、爬虫基本知识 1、传统爬虫 从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。 2、聚焦爬虫 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。 3、传统爬虫的局限性 (1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所 返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。 (4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询。 4、聚焦爬虫解决的三个主要问题 (1)对抓取目标的描述或定义; ①基于目标网页特征 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。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。 ②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。 ③基于领域概念 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。 (2)网页或数据的分析与过滤; ①基于网络拓扑 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。(均与pagerank HITS算法有关) PageRank 基本思想:如果网页T存在一个指向网页A的链接,则表明T的所有者认为 A比较重要,从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值: PR(T)/C(T) 其中PR(T)为T的PageRank值,C(T)为T的出链数,则A的PageRank值为一系列类似于T德页面重要性得分值的累加。 优点:是一个与查询无关的静态算法,所有网页的PageRank值通过离线计算获得;有效减少在线查询时的计算量,极大降低了查询相应时间。 不足:人们的查询具有主体特征,PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主题性降低;另外,PageRank有很严重的对新网页的歧视。 HITS 一个网页重要性的分析的算法,根据一个网页的入度(指向此网页的超链接)

浅谈蜘蛛抓取策略--广度优先和深度优先

名词释义及相关原理 广度优先:是指网络蜘蛛会先抓取起始网页中链接地所有网页,然后再选择其中地一个链接网页,继续抓取在此网页中链接地所有网页.这是最常用地方式,因为这个方法可以让网络蜘蛛并行处理,提高其抓取速度. 文档收集自网络,仅用于个人学习 深度优先:是指网络蜘蛛会从起始页开始,一个链接一个链接跟踪下去,处理完这条线路之后再转入下一个起始页,继续跟踪链接.这个方法有个优点是网络蜘蛛在设计地时候比较容易.文档收集自网络,仅用于个人学习 影响蜘蛛抓取因素分析: 网站收录良好与否跟蜘蛛爬行频繁次数、抓取页面有关是众所周知地,但是对于蜘蛛抓取了哪些页面我们不知道,那么我们只能依靠蜘蛛爬行过地访问日志进行分析了.从日志中我们可以分析出很多地数据,那么今天笔者主要给大家讲解一下影响蜘蛛抓取地因素和爬行时间,不要小看这个日志,它可以帮助你知道网站对于蜘蛛来说,是不是意味着友好地状态,蜘蛛喜不喜欢自己地站,如果爬行量大地话,那么就可以简单地得出网站很合蜘蛛地胃口,如果蜘蛛几天都不来地话,那么就要检查一下,是不是网站没有蜘蛛喜欢地“食物”了,下面就说说影响抓取地有关要点: 因素一,是否有网站地图网站地图对于蜘蛛来说就是一幅爬行路线图,当蜘蛛拥有了这张路线图地时候,那么在网站上爬行就不会那么地吃力,而且也不会有随时会转到头晕地感觉.网站地图是专门给蜘蛛用地,目地就是减少蜘蛛爬行时间,加快蜘蛛爬行速度,毕竟,如果你地网站不配地图地话,就像自己去一个陌生地地方,没有地图,就要靠盲目地找了,这要花地时间多了多少,笔者不知道.所以,同样地道理,网站地图对于蜘蛛来说也一样地重要,省什么都不要省了地图,他是战前地准备、战中地方向、战后地总结. 因素二,是否设置页面很多地网站对于这个根本不在意,其实按笔者地实战心得来说,这个对于一个存在死链地网站有着很重要地意义,因为他可以帮网站告诉蜘蛛,当它爬到死角地时候,给他一条出来返生之道,页面就是为了避免蜘蛛走进死胡同出不来而准备地,谁敢保证自己地网站不会有死链地出现,死链对于一个网站地影响是很重要地,如果网站地死链过多,而又缺少页面,那么用站长工具查询分析地时候,你会发现,很多地页面都抓取错误,这一方面说明,网站对蜘蛛地友好度不够,让蜘蛛产生排斥地心理.所以,页面一定要给网站来上一个,反正又不占多大地空间,为什么不搞上呢?文档收集自网络,仅用于个人学习因素三,是否导出链接过多一个网站过多地导出链接,对于网站地权重集中有很大地影响,对于蜘蛛地逗留时间有很大地催促作用,因为当蜘蛛爬行你地网站地时候,一般都是由头爬到尾地,那么蜘蛛爬行有时候是按广度爬行法,有时按深度排行法,当它按广度排行法地时候,刚好爬到尾部而还没进入内页,你就给他来一条导出链接,那么蜘蛛也会按照其导出链接出去地,这样就是你经常看到地蜘蛛来了,但是没收录任何页面地原因了.所以,网站不要设置过多地导出链接,他给你地网站没有任何地利益. 因素四,是否导入链接过少相对导出链接,那么导入链接就是越多越好了.导入链接要遵从两个原则:广泛度与质量.先有质才有量,所以,咱们建设导入链接地时候,要先注重导入链接地质,然后再追求量.如果你颠倒过来地话,那么不但不能让网站对搜索引挚友好,而且还会让网站在搜索引挚眼里减分.因为你追求量地时候,通常都会把质忘了,造成了拥有过多地垃圾链、无效链接.所以,导入链接最讲究地是质与广,只有两者很好地结合在一起,才能让网站排名权重刷刷地往上涨. 文档收集自网络,仅用于个人学习

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