高性能网络爬虫研究综述
基于Python的网络爬虫技术综述
基于Python的网络爬虫技术综述【摘要】网络爬虫是一种自动化获取网页内容的技术，在现代互联网时代发挥着重要作用。
本文围绕基于Python的网络爬虫技术展开综述，包括网络爬虫的概念、Python在网络爬虫中的应用、工作原理、发展趋势和应用领域等内容。
通过对这些方面的分析和总结，我们可以深入了解网络爬虫技术的发展和应用现状，为相关研究和实践提供参考。
值得注意的是，随着互联网的不断发展，网络爬虫技术也将不断演化和创新，为信息检索、数据挖掘等领域带来更多可能。
未来，我们可以更加深入地探讨网络爬虫技术在实际应用中的挑战和机遇，为该领域的进一步研究和发展提供新的思路和方向。
【关键词】网络爬虫技术、Python、概念、应用、工作原理、发展趋势、应用领域、总结、展望、研究展望、研究背景、研究目的、研究意义1. 引言1.1 研究背景以往的网络爬虫技术主要侧重于搜索引擎、数据采集等方面，但随着人工智能、大数据等技术的不断发展，网络爬虫的应用领域和功能需求也在不断扩展和深化。
对基于Python的网络爬虫技术进行深入研究和探讨，有助于揭示其在当前互联网背景下的应用前景和发展趋势，为解决实际问题提供更为有效的技术支持。
本文旨在对基于Python的网络爬虫技术进行综述，探讨其在不同领域的应用及未来发展方向，希望能为相关领域的研究和实践提供一定的参考和借鉴。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨基于Python的网络爬虫技术，从而进一步推动这一技术的发展和应用。
通过对网络爬虫技术的原理和应用进行系统性的整理和总结，可以帮助研究者更好地理解和掌握网络爬虫技术的关键技术和方法，提高信息获取的效率和准确性。
通过对网络爬虫的发展趋势和应用领域进行分析和展望，可以为相关研究和应用提供参考和借鉴，促进网络爬虫技术在各个领域的广泛应用和推广。
本文的研究目的在于全面了解和探讨基于Python的网络爬虫技术，为相关研究和实践提供有益的参考和指导。
主题网络爬虫研究综述
第１０期汪加才，等：基于ｓＯＭ的离群数据挖掘集成框架研究４７据分析的基础上，有针对ｊ生地选取感兴趣Ｉ蕉域进行深入分析，具有交互性的特点。
同时，由于可在ｓＯＭ的局部邻域内寻找ｅ一最近々Ｋ居，根据离群数据定义进行算法的设计与实现，使其具有ｒ叮扩展性、可预｛１１１４性、简明性等特征。
ａ）数据点分布目（ｂ）∥离群点分布圉（ｃ１ｗ＊离群点分布图阿ｌＩｎｓ数据集的ｓＯＭ命中标记罔目＃《≈＾月｝％＃＆＊＾十目ｆⅢ胪离群点殛胪—蚯离㈨¨璃群点厦ｍ＿距离湛于±域受丛于ｓ０Ｍｙ集】湛于生域及基于ｓ０Ｍｙ鳓图２¨ｓ数据集的离群数据及距离参考文献：［１］ＨＡＮＪ，ＫＡＭＢＥＲＭＤａｂ…“ｇ，ｃｏｎ。
ｅｐｔｓａｎｄｔｅｃｈ“ｑｕｅ［Ｍ］ｓａｎＦ聊ｃ赫ｏ：Ｍｏ％肌ＫａｕｆⅢａＩｌｎ，２（】０１１２ＪＥｓＫＪＮＥ，ＡＭＯＬＤＡ，ＰＲＥＲＡＶＭ，ｄⅡｆＡｇｅｏｍｄｄｃ抽…ｒｋｈｕｎｓ“ｐ…ｄ粕（，ｍｄｙ‘ｋ抽【ｎｕ“：ＥＩｃｔ“，““ｇ…ⅡｕｓｉｍｓｉⅡｕｍⅡｈｄｅｄ‘ｌｍａ［ｃｊ，／Ａｐｐｌｉｃａ乜ｏｎｓ村ＤｍａＭｌｎｌ嘴ｌｎ（二０‘ｎｐｕｔｅｒｓｅｃｕｍｙ，Ｂ。
咖ｎ：Ⅺｕ…Ａｔ：ⅢｋｍｌｃＰａｌｄｌ＾．ｒｓ２００２［３］ＪＩＮｗｅｎ．ＴｕＨＧＡＫＨ，ＨＡＮＪ…ｅｌＭ１ｎ１嘴∞ｐｌｏｅａｌｏｌｌｔ－…ｎｌ“《…】山１，ａ咄［ｃ１／／Ｐｍｃ甜ＡｃＭｓＩｃＫＤＤｈＩ’ｌｃｏｌｌｆＫ…１ｅｄ鲈Ｄ…ｖｅｑａｎｄＤｍａＭｌｎｌ峰ｓｄｎＦｍｎｅｌ＃ｏ：［ｓｊ，２００ｌ４］ＹｕＤ，ｓＨＥＩＫＨＯⅡｓＬＡＭＩＧ，ｚＨＡＮＧＡＦｌｎｄ。
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基于Python的网络爬虫技术综述
基于Python的网络爬虫技术综述【摘要】本文介绍了基于Python的网络爬虫技术综述。
在我们从研究背景、研究目的和研究意义三个方面进行了介绍。
在分别对网络爬虫概述、Python在网络爬虫中的应用、网络爬虫技术发展现状、常用的网络爬虫框架以及网络爬虫的优缺点进行了详细分析。
在我们对文章进行了总结，并展望了未来的发展方向，为相关研究提供了展望。
通过本文的阐述，读者可以全面了解基于Python的网络爬虫技术在当前的应用情况，为相关领域的研究和实践提供了参考。
【关键词】网络爬虫技术、Python、概述、应用、发展现状、框架、优缺点、总结、展望、研究展望、研究背景、研究目的、研究意义。
1. 引言1.1 研究背景网络爬虫技术的发展源远流长，早期的网络爬虫主要用于搜索引擎的建设，随着互联网的发展，网络爬虫的应用领域也在不断扩大。
从搜索引擎的爬虫到数据分析的爬虫再到商业竞争情报的爬虫，网络爬虫已经深入到各个行业的数据挖掘和分析领域。
深入研究网络爬虫技术的应用和优化，对于提高数据采集的效率和准确性具有重要意义。
随着Python语言在科学计算和数据分析领域的流行，结合Python的网络爬虫技术在数据采集和处理中有着独特的优势，因此对于Python在网络爬虫中的应用也是我们研究的重点之一。
1.2 研究目的1. 深入探讨网络爬虫的基本概念和原理，帮助读者建立起对网络爬虫技术的全面认识；2. 分析Python在网络爬虫中的优势和应用场景，探讨其在实际项目中的具体应用方法；3. 综述当前网络爬虫技术的发展现状，总结常用的网络爬虫框架，以及它们的特点和适用范围；4. 分析网络爬虫在实际应用中可能面临的挑战和局限性，以及如何解决这些问题，提高网络爬虫的效率和可靠性。
通过以上研究，期望为网络爬虫技术的进一步研究和应用提供参考和借鉴，推动其在各个领域的广泛应用。
1.3 研究意义网络爬虫技术在当今信息时代具有重要的意义。
随着互联网的快速发展，信息量呈指数级增长，人们需要更快速、更有效地从海量信息中获取所需的内容。
高性能网络爬虫_研究综述
万方数据
以及Ｗｅｂ快照，体现了良好的可扩展性。Ｍｅｒｃａｔｏｒ由５个部 分构成，分别负责：给即将下载的ＵＲＬ进行排序；将主机名
上面可以看出，依照具体的环境，６４到３００个连接比较适中。
３．１．２
Ｈｏｓｔ控制子模块
解析为ＩＰ地址；使用Ｈ１ｖｒＰ协议下载文档；从ＨＴ№文档
中提取链接；检测一个ＵＲＬ是否已经访问过。
３．１．３
Ａｒｃｈｉｖｄ７］的每台Ｃｒａｗｌｅｒ同时对６４个站点进行
爬行，每个站点被唯一分派到一个Ｃｒａｗｌｅｒ上。Ｃｒａｗｌｅｒ从磁 盘上读取ＵＲＬ列表，采取异步１０方式下载网页，并抽取链 接。如果该链接属于本机抓取，则放人待抓取列表，存到磁盘 上，并周期性地传送到其它Ｃｒａｗｌｅｒ上。 ＵｂｉＣｒａｗｌｅｒｃ８］项目是一个高性能的爬虫，主要侧重于完 全分布性和高容错率。它的主要特性包括：平台独立性、良好 的伸缩性、高效的分配函数、各功能模块的完全分布式、没有 单点故障的问题。 ｍＬＢＯＦ钉是ＴＡＭＵ开发的大规模网络Ｃｒａｗｌｅｒ，它们 宣称已经抓取了６０亿网页。该爬虫能胜任１００亿级网页爬 行，可伸缩性很强，在“礼貌”爬行和反垃圾页面上做了很多工 作。 北大天网［”］是国内高性能网络爬虫的先行者，它的架构 经历了集中式向分布式的改进，能够胜任１０亿级的网页搜 索，其基于站点的两阶段哈希机制有效地解决了搜索过程中 Ｃｒａｗｌｅｒ动态加入和退出的问题。
２７・
数据库，并进行相关的数据统计。
３．３
致堵塞。 分布式爬行的主要问题是当多个爬行节点并行下载网页 时，不同的节点可能会多次下载同一个网页。为了避免这种 交叉，并同时提高网页下载质量，并行节点之间应该进行充分 的通信，在网页下载上达成协调，以便并行、一致、高效率地下 载网页。 ＵＲＬ分配模块主要考虑两个问题：（１）在节点间划分 ＵＲＬ的策略，即如何分配下载任务；（２）优化性能，比如负载 均衡、协同工作的开销等。 目前一般有两种分配模式可以参考： （１）静态分配模式。各节点按事先规定的ＵＲＬ范围独 立下载。若遇到不属于本节点的ＵＲＬ，有３种处理方法：１） 丢弃；２）下载；３）传送到ＵＲＬ隶属的节点。静态分配模式的 优点是配置比较简单。关键在于如何划分ＵＲＬ范围，有效 利用各个节点的资源。 （２）动态分配模式。由一个统一的ＵＩ也管理器统一调 度，根据各节点的情况动态地分配ＵＲＬ。该模式的优点是能 做到负载均衡，使各个节点下载最大化。缺点也是很明显的， 要有一个专门的ＵＲＬ管理器，增大了成本和配置难度。 ＵＲＬ管理器需要与各节点保持高速实时通信，存在单点故 障。由于要存放所有节点需要的ＵＲＬ集合，当下载规模增 大时，本身也是一个瓶颈。
基于Python的网络爬虫技术综述
基于Python的网络爬虫技术综述随着互联网的发展，网络上的信息量呈爆炸式增长，每天都有海量的数据在互联网上产生。
这些数据包含了丰富的信息，对于企业、学术研究、个人等各个领域都有重要的参考价值。
要想获取这些数据并加以利用，就需要一种有效的手段来收集网络上的信息。
网络爬虫（Web Crawler）技术应运而生，它是自动化地获取互联网上信息的一种技术手段。
一、网络爬虫技术原理网络爬虫技术主要是通过编程的方式，模拟浏览器行为，访问网络上的页面，获取页面的内容并进行解析，从而实现自动化获取信息的过程。
其主要原理包括：1. 发起请求：网络爬虫首先需要向目标网站发起HTTP请求，请求特定的网页内容。
2. 获取响应：目标网站接收到请求后，会返回相应的HTML页面内容。
3. 解析页面：爬虫需要解析HTML页面，从中提取出所需信息，如文本、图片、链接等。
4. 存储数据：爬虫将解析出的数据存储到本地数据库或文件中，以便后续分析使用。
二、基于Python的网络爬虫常用库在Python中，有许多成熟的第三方库可供使用，极大地简化了网络爬虫的开发过程。
以下几个库是网络爬虫常用的：1. requests：用于发送HTTP请求，并获取响应内容的库，是网络爬虫的基础库。
2. BeautifulSoup：用于解析HTML页面内容的库，能够方便地提取出页面中的各种信息。
3. Scrapy：一个功能强大的网络爬虫框架，提供了完整的爬虫开发工具，包括URL管理、数据存储、页面解析等功能。
4. Selenium：用于模拟浏览器操作的库，可以实现动态页面的爬取。
5. PyQuery：类似于jQuery的库，提供了类似于jQuery的操作方式，便于解析HTML 页面。
这些库的出现大大简化了网络爬虫的开发工作，使得爬虫开发者能够专注于业务逻辑的实现，而不必关心底层的网络请求和页面解析过程。
基于Python的网络爬虫一般可以分为以下几个步骤：4. 遍历链接：对于需要爬取多个页面的情况，需要遍历页面中的链接，继续发起请求和解析页面的过程。
基于Python的网络爬虫技术综述
基于Python的网络爬虫技术综述Python语言具有简洁、易读的语法，这使得开发者可以快速上手，并且可以更加专注于爬取目标网站的内容，而不必过多考虑编程本身的细节。
Python还有丰富的第三方库和工具，其中最著名的是BeautifulSoup和Scrapy。
BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的库。
它提供了易于使用的API，并支持CSS选择器和XPath，使得开发者可以轻松地从HTML文档中解析出所需的数据。
BeautifulSoup还具有自动识别文档编码、处理异常和纠正错误标记等功能，能够在解析复杂的HTML文档时发挥重要的作用。
相比之下，Scrapy是一个功能更强大的网络爬虫框架。
它具有高度的可扩展性和灵活性，可以针对不同的网站设计和开发不同的爬虫规则。
Scrapy提供了强大的数据提取和处理功能，并支持异步处理、分布式爬取和存储等高级功能。
Scrapy还能够自动处理重定向、限速和登录等常见的网站访问问题，使开发者能够专注于爬取目标内容的逻辑。
除了BeautifulSoup和Scrapy之外，Python还有其他许多优秀的网络爬虫库，如Requests、Selenium和PyQuery等。
每个库都有其特定的应用场景和优势。
Requests库提供了简洁的接口和丰富的HTTP功能，适用于简单的页面爬取任务；Selenium库则是一个用于浏览器自动化的工具，适用于爬取含有JavaScript动态渲染的网页；而PyQuery库则是一个类似于jQuery的库，提供了方便的DOM操作接口，适用于处理HTML文档。
基于Python的网络爬虫技术具有简单易用、功能强大和灵活可扩展的特点。
开发者可以根据自己的需求选择合适的库和工具，快速高效地实现爬取目标网站的内容。
需要注意的是，爬虫技术在使用过程中需要遵守相关法律法规和道德规范，并且必须尊重网站的Robots协议和HTTP头信息，以避免给目标网站带来不必要的负担。
大规模网络爬虫和数据挖掘技术的研究
大规模网络爬虫和数据挖掘技术的研究一、引言随着互联网的发展，网络上的信息呈现出爆炸式增长的态势。
如何有效地从浩如烟海的信息中挖掘出有用的内容，成为了数据挖掘领域中的一个重要问题。
而网络爬虫技术，则是进行大规模数据挖掘的基础之一。
因此，本文将会探讨大规模网络爬虫和数据挖掘技术的研究进展。
二、大规模网络爬虫技术1. 基本概念网络爬虫（web crawler），又称网络蜘蛛（web spider），是一种自动化程序，可以在互联网上搜索、抓取、分析和存储信息。
简而言之，它就是一种获取网站信息的工具。
爬虫通过分析网页中的超链接，从一个页面跳转到另一个页面，逐层深入递归获取数据。
通常，网络爬虫主要应用于搜索引擎、数据挖掘、网站监控和信息采集等领域。
2. 技术架构爬虫的技术架构一般分为三层：爬虫层、解析层和存储层。
（1）爬虫层爬虫层是爬虫程序的核心部分，负责从网页中获取信息。
主要包括以下几个环节：①网络通信：爬虫需要通过网络请求与目标网站进行通信，从而获取网页信息。
②链接管理：爬虫需要管理所要抓取的链接队列，通过不断地从队列中取出链接，逐层获取数据。
③数据获取：爬虫通过对网页源代码进行解析，获取需要的信息。
（2）解析层解析层是将爬虫层获取到的数据进行解析和处理的环节。
主要包括以下几个部分：①数据清洗：将获取到的数据进行去重、过滤、规范化等操作，保证数据的质量和准确性。
②数据解析：将获取到的网页源代码进行解析，提取需要的信息。
③数据处理：对爬取到的数据进行分析、处理和挖掘，以发现其中的规律与价值。
（3）存储层存储层是将解析后的数据进行持久化存储的环节，以便后续的分析和挖掘。
存储层一般使用数据库或者文件系统进行存储。
3. 技术难点大规模网络爬虫技术的实现面临着许多技术难点，主要包括以下几个方面：（1）网页处理的效率问题：在大规模爬取网页的过程中，网页的数量和体积是非常庞大的，如何有效地进行处理和存储是一个难点。
（2）反爬虫机制的应对问题：许多网站都设有反爬虫机制，以避免被恶意爬虫攻击。
网络爬虫调研报告
网络爬虫调研报告在当今数字化的时代，网络爬虫成为了获取大量数据的重要工具。
网络爬虫，简单来说，就是一种能够自动抓取互联网上信息的程序或脚本。
它就像是一个不知疲倦的数据收集者，在网络的海洋中穿梭，为我们带回各种各样有价值的信息。
网络爬虫的工作原理其实并不复杂。
它首先会访问一个起始的网页，然后分析这个网页的 HTML 代码，从中提取出链接。
接着，它会顺着这些链接访问新的网页，并重复同样的提取链接和分析网页的过程。
通过这样的方式，网络爬虫可以逐步遍历整个网站甚至整个网络，收集到大量的网页内容。
网络爬虫有着广泛的应用场景。
在商业领域，企业可以利用网络爬虫收集竞争对手的产品信息、价格数据等，从而更好地制定市场策略。
例如，一家电商企业可以通过爬虫获取其他电商平台上同类商品的价格和销售情况，以便调整自己的价格策略，提高竞争力。
在学术研究中，网络爬虫也发挥着重要作用。
研究人员可以利用它收集大量的文本数据，用于自然语言处理、社会网络分析等领域的研究。
比如，收集社交媒体上的用户言论来分析公众对某一事件的看法和情绪。
然而，网络爬虫的使用并非毫无限制。
如果使用不当，可能会引发一系列的问题。
其中最主要的问题就是违反网站的使用条款和服务协议。
许多网站明确禁止未经授权的爬虫访问，因为过度的爬虫活动可能会给网站的服务器带来巨大的负担，影响正常用户的访问体验。
此外，网络爬虫还可能涉及到侵犯隐私和知识产权的问题。
如果爬虫获取了个人的敏感信息或者未经授权的受版权保护的内容，就会引发法律纠纷。
为了规范网络爬虫的使用，相关的法律法规也在不断完善。
在我国，网络爬虫的使用需要遵守《网络安全法》等法律法规的规定。
同时，一些行业也制定了自己的规范和准则，以引导网络爬虫的合理使用。
对于网站所有者来说，为了防止恶意的网络爬虫，通常会采取一系列的技术手段。
比如，设置 robotstxt 文件，明确告知爬虫哪些页面可以访问，哪些页面禁止访问。
还可以通过验证码、限制访问频率等方式来增加爬虫的难度。
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万方数据
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高性能网络爬虫:研究综述
作者：周德懋， 李舟军， ZHOU De-mao， LI Zhou-jun
作者单位：北京航空航天大学计算机学院,北京,100191
刊名：
计算机科学
英文刊名：COMPUTER SCIENCE
年，卷(期)：2009，36(8)
引用次数：0次
1.Arasu A.Cho J Searching the Web 2001(01)
2.Dean J.Ghemawat S MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters 2004
3.Ghemawat S.Gobioff H.Leung Shun-Tak The Google File System 2003
4.Pike R.Dorward S.Griesemer R Interpreting the Data:Parallel Analysis with Sawzall 2005
5.Chang F.Dean J.Ghemawat S Bigtable:A Distributed Storage System for Structured Data 2006
6.Brin S.Page L The Anatomy of a Large-scale Hypertextual Web Search Engine 1998
7.Burner M Crawling towards Eternity:Building an Archive of the World Wide Web 1997(05)
8.Boldi P.Codenotti B.Santini M UbiCrawler:A Scalable Fully Distributed Web Crawler 2004
9.Lee Hsin-Tsang.Leonard D IRLbot:Scaling to 6 Billion Pages and Beyond 2008
10.We knew the web was big 2008
11.中国互联网络发展状况统计报告 2008
12.Cho Junghoo.Garcia-Molina H Parallel crawlers 2002
13.查看详情 2005
14.Shkapenyuk V.Suel T Design and implementation of a high performance distributed web crawler 2002
15.Najork M.LWiener J Breadth-first search crawling yields high quality pages 2001
16.Garcia-Molina C The evolution of the Web and implications for an incremental crawler 2000
17.Heydon A.Najork M Mercator:A scalable,extensible Web crawler 1999(04)
18.Samaras G.Papapetrou O Distributed location aware web crawling 2004
19.Castillo C.Marin M.Rodriguez A Scheduling algorithms for web crawling 2004
20.Boswell D Distributed High-performance Web crawlers:A survey of the state of the art 2003
21.Koht-arsa K.Sanguanpong S In-memory URL compression 2001
22.Najork M.Heydon A High-performance Web crawling 2001
23.李晓明.凤旺森两种对URL的散列效果很好的函数[期刊论文]-软件学报 2004(02)
24.Cho J.Garcia-Molina H Synchronizing a database to improve freshness 2000
25.Olston C.Pandey S Recrawl Scheduling Based on Information Longevity 2008
26.Cai Rui.Yang i Wei iRobot:An Intelligent Crawler for Web Forums 2008
27.Chen Yen-yu.Gan Qingqing I/O-efficient Techniques for Computing Pagerank 2002
28.万源.万方.王大震一种并行Crawler系统中的URL分配算法设计 2006(s1)
29.蒋宗礼.赵钦.肖华高性能并行爬行器[期刊论文]-计算机工程与设计 2006(24)
30.张三峰.吴国新一种面向动态异构网络的容错非对称DHT方法[期刊论文]-计算机研究与发展 2007(06)
31.余锦.史树明分布式网页排序算法及其传输模式分析[期刊论文]-计算机工程与应用 2004(29)
32.沈贺丹.潘亚楠关于搜索引擎的研究综述[期刊论文]-计算机技术与发展 2006(04)
33.张敏.高剑峰.马少平基于链接描述文本及其上下文的Web信息检索[期刊论文]-计算机研究与发展 2004(01)
34.贺广宜.罗莉分布式搜索引擎的设计与实现[期刊论文]-计算机应用 2003(05)
35.周雪忠.吴朝晖文本知识发现:基于信息抽取的文本挖掘[期刊论文]-计算机科学 2003(01)
36.陈华.罗昶.王建勇基于Web的百万级FTP搜索引擎的设计与实现[期刊论文]-计算机应用 2000(09)
1.学位论文彭寒Web应用安全漏洞测试工具Punks的设计与实现2007
Web应用的安全已经成为目前网络安全界关注的焦点，如何在短时间内集中而快速的发现Web应用中的大量的安全漏洞越来越为安全专家所重视。
本文在这样的背景下研究了Web应用安全漏洞的种类和危害并对静态漏洞检测技术和动态漏洞检测技术进行了比较和评价，指出动态漏洞测试技术是最适合于Web应用的安全漏洞测试的方法。
在此基础上，我们设计和实现了一个Web应用安全漏洞测试工具Punks。
Punks的爬行模块的设计与实现来源于对开源的网络爬虫软件Havestman的改写，达到了高性能的多线程爬行。
为了提高性能，我们设计和实现了一个具有队列缓冲机制和多线程机制支持的注入/分析组件，并把改写后的网络爬行组件和它很好的集成，实现了一个高性能的Web应用安全漏洞测试工具。
2.会议论文邹永斌.陈兴蜀.王文贤一个高性能Web资源收集系统的设计与实现2008
互联网上除了网页以外，还存在着其它大量的如多媒体等资源，如何有效地利用这些资源成为信息处理领域中的一项重要课题。
文章阐述了一个可定制、跨平台、高效率的资源收集系统的设计和实现，该系统根据预定义的规则，搜集并存储互联网上的资源，以便对这些资源进行进一步的处理和研究。
实验结果表明系统的性能良好。
最后，指出了进一步研究的方向。
3.期刊论文彭寒.郭雷.PENG Han.GUO Lei Web应用安全漏洞测试工具Punks的设计与实现-西安航空技术高等专科
学校学报2008,26(5)
文中设计和实现了一个Web应用安全漏洞测试工具Punks.其中Punks的爬行模块的设计与实现来源于对开源的网络爬虫软件Harvestman的改写,进而达到了高性能的多线程爬行.为了提高整体性能,还设计和实现了一个具有队列缓冲机制和多线程机制支持的注入/分析组件,并把改写后的网络爬行组件和它很好的集成,最终实现了一个高性能的Web应用安全漏洞测试工具.
4.学位论文张焕明基于Lucene的博客搜索引擎设计与实现2009
博客作为新媒体的主要成员已被互联网用户广泛接受，其资源也正以极快的速度在增长。
如何及时地从海量的博客资源中检索出新的、优秀的和所需的博文已成为一个极具意义和亟待解决的问题。
传统搜索引擎由于受搜索对象没有针对性以及网络爬虫更新网页的频率较低的限制，因而无法对博客这种实时性强的特定资源提供良好的支持。
<br>
本文在介绍博客特征、Lucene全文检索工具包和RSS（真正简易的聚合）技术的基础上，尝试提出了适用于博客资源搜索的策略：①以高性能和可扩展的Lucene作为搜索引擎的框架；②利用广泛应用于快速更新网络信息源的RSS技术结合现有的网页爬虫技术实现博客资源的快速采集；③根据博客特征设计相应的交互接口，以提供良好的用户体验。
根据上述策略，本文设计并实现了一款博客搜索引擎Blog Searcher，它包含了博客基本信息采集模块、博文信息采集模块、索引生成模块和检索模块。
两个采集模块充分利用博客特征和RSS技术对博客资源进行了实时和快速的采集，然后索引生成模块使用Lucene提供索引构造接口将博客资源转换为索引条目。
索引生成后，用户通过检索模块提供的WEB接口进行信息的检索。
本文对Blog Searcher进行了初步的测试和分析，结果显示Blog Searcher能够为博客资源的搜索提供良好的支持，并在采集、索引生成及检索三方面的效率和成本上达到一个较为理想的水平。
本文链接：/Periodical_jsjkx200908007.aspx
下载时间：2010年6月21日。