网络爬虫
网络爬虫实践心得体会
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。
100个爬虫实例案例
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网络爬虫技术 第1章 Python爬虫环境与爬虫介绍
大数据挖掘专家
12
网站反爬虫的目的与手段
3. 通过验证码校验反爬
有部分网站不论访问频度如何，一定要来访者输入验证 码才能继续操作。例如12306网站，不管是登陆还是购 票，全部需要验证验证码，与访问频度无关。
大数据挖掘专家
13
网站反爬虫的目的与手段
4. 通过变换网页结构反爬
一些社交网站常常会更换网页结构，而爬虫大部分情况下都需要通过网页结构来解析需要的数据，所以这种 做法也能起到反爬虫的作用。在网页结构变换后，爬虫往往无法在原本的网页位置找到原本需要的内容。
树形式，将表单区分为单属性表单和多属性表单，分别进行处理，从中提取表单各字段值。
大数据挖掘专家
7
爬虫的合法性与robot.txt协议
1. 爬虫的合法性
目前，多数网站允许将爬虫爬取的数据用于个人使用或者科学研究。但如果将爬取的数据用于其他用途，尤 其是转载或者商业用途，严重的将会触犯法律或者引起民事纠纷。 以下两种数据是不能爬取的，更不能用于商业用途。 ➢ 个人隐私数据：如姓名、手机号码、年龄、血型、婚姻情况等，爬取此类数据将会触犯个人信息保护法。 ➢ 明确禁止他人访问的数据：例如用户设置了账号密码等权限控制，进行了加密的内容。 还需注意版权相关问题，有作者署名的受版权保护的内容不允许爬取后随意转载或用于商业用途。
11
网站反爬虫的目的与手段
2. 通过访问频度反爬
➢ 普通用户通过浏览器访问网站的速度相对爬虫而言要慢的多，所 以不少网站会利用这一点对访问频度设定一个阈值，如果一个IP 单位时间内访问频度超过了预设的阈值，将会对该IP做出访问限 制。
网络爬虫：自动化获取网络信息的利器
网络爬虫：自动化获取网络信息的利器网络爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类在互联网上浏览、检索信息的行为，实现对网站内容的快速抓取和提取。
它是一种利器，可以帮助用户获取大量的网络信息，并进行各种分析和处理。
本文将详细介绍网络爬虫的作用、原理、应用和发展趋势。
一、网络爬虫的作用1.数据采集：网络爬虫可以帮助用户快速采集互联网上的各种文字、图片、声音、视频等多媒体数据，从而节省人力、时间和成本。
2.网络搜索：搜索引擎就是利用网络爬虫不断抓取网页内容，建立索引，并通过算法进行排序，为用户提供快速、准确的搜索结果。
3.网络监控：企业可以利用网络爬虫监控竞争对手的动态、市场趋势和舆情反馈，及时调整经营策略。
4.网络分析：研究人员可以利用网络爬虫获取大量的数据，进行统计、挖掘、分析，探索数据背后的规律和价值。
二、网络爬虫的原理网络爬虫的工作原理大致分为以下几步：1.选择起始URL：网络爬虫需要指定一个或多个起始URL，作为开始抓取的入口。
2.抓取网页内容：网络爬虫根据指定的URL，访问网页服务器，下载网页内容，包括文字、链接、图片等。
3.解析网页结构：网络爬虫解析网页HTML代码，提取出有用的信息，如标题、正文、链接等。
4.存储数据：网络爬虫将抓取到的数据存储到本地数据库或文件中，以备后续处理和分析。
5.遍历链接：网络爬虫根据网页中的超链接，递归抓取链接指向的其他网页，直到完成整个网站的遍历。
6.更新索引：对于搜索引擎来说，网络爬虫将抓取到的网页内容建立索引，以便用户进行搜索时能够快速找到相关内容。
三、网络爬虫的应用1.搜索引擎：Google、百度等搜索引擎利用网络爬虫不断抓取网页内容，建立索引，为用户提供准确的搜索结果。
2.数据挖掘：大数据分析公司利用网络爬虫采集海量数据，进行数据清洗、分析和挖掘，为商业决策提供支持。
3.舆情监控：政府、企业可以利用网络爬虫监控舆情动态，防范危机事件，及时应对公关危机。
4.信息采集：新闻媒体、电商网站可以利用网络爬虫采集竞争对手的价格、促销活动等信息，制定相应的营销策略。
网络爬虫技术3篇
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网络爬虫实践教程
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。
爬虫工作原理
爬虫工作原理一、什么是爬虫爬虫，又称网络爬虫，是一种自动化程序，用于获取互联网信息，通常用于搜索引擎、数据挖掘和网站抓取等相关领域。
通过模拟人类浏览器访问网站，爬虫程序可以顺着网页上的链接分析出该站点的结构和内容，并将其转化为可处理的数据。
二、爬虫的工作原理爬虫的工作过程可以分为以下几个步骤：1.确定起始URL通常情况下，爬虫程序需要事先确定一个起始的URL，作为整个网站爬取的入口。
比如，针对某个电商网站，爬虫程序可以以该网站的首页作为起始URL，进而爬取该站点下的所有信息。
2.发送请求爬虫程序需要向服务器发送请求，获取相应的HTML代码。
一个普遍的网站请求包含URL地址和一些头文件信息，头文件信息用来告诉服务器客户端使用的是哪种浏览器和操作系统。
3.获取HTML代码网站在接收到请求后，会反馈回对应的HTML代码。
此时，爬虫程序需要将HTML代码下载到本地，以便进行后续处理。
4.解析HTML代码下载下来的HTML代码通常不是直接可以使用的，需要爬虫程序进行解析和处理。
常见的方法是利用正则表达式、BeautifulSoup、Scrapy等工具进行解析。
解析后，程序可以从页面中抓取出需要的信息，如标题、价格、商品详情等。
5.存储数据抓取到的数据需要存储到数据库、文件或内存等储存介质中。
如果需要对数据进行分析和挖掘，也可以进行清洗和预处理后，存储到数据仓库中。
6.继续访问一个网页中可能包含着很多链接，这就需要爬虫程序不断地访问和处理子链接。
通常情况下，对于尚未访问过的链接，程序会把它们放入待访问的队列中，不断地从队列里取出下一个链接进行访问和处理，直到队列为空为止。
三、爬虫常用的技术1.多线程爬虫程序通常需要在多个页面之间切换，与服务器交互可能会出现延迟或堵塞。
为了减少这种情况，爬虫程序通常使用多线程或异步I/O（如asyncio）技术，从而提高爬取效率。
2.反爬虫技术由于有些网站不希望被爬取，因此它们可能会设置一些反爬虫技术，如限制IP访问频率、验证码、JS混淆和页面渲染等。
一、什么是网络爬虫
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
网页的分析及信息的提取
基于网络拓扑关系的分析算法 根据页面间超链接引用关系，来对与已知网页有直接或 间接关系对象作出评价的算法。网页粒度PageRank ，网站粒度 SiteRank。 基于网页内容的分析算法 从最初的文本检索方法，向涉及网页数据抽取、机器学 习、数据挖掘、自然语言等多领域综合的方向发展。 基于用户访问行为的分析算法 有代表性的是基于领域概念的分析算法，涉及本体论。
聚焦爬虫
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。 与通用爬虫(general purpose web crawler)不同 ，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取 与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用 户查询准备数据资源。
URL 的搜索策略
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。这样逐层搜索，依 此类推。 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。 很多研究者通过将广度优先搜索策略应用于主题爬虫中 。他们认为与初始 URL 在一定链接距离内的网页具有 主题相关性的概率很大。
解析html的方式
实现网络爬虫，顾名思义另要程序自动解析网页。考虑 到垂直爬虫及站内搜索的重要性，凡是涉及到对页面的 处理，就需要一个强大的 HTML/XML Parser 支持解 析，通过对目标文件的格式化处理，才能够实现特定信 息提取、特定信息删除和遍历等操作。 HTMLParser ，它是 Python用来的解析 html 的模 块。它可以分析出 html 里面的标签、数据等等，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。
使用广度优先策略抓取的顺序为：A-B、C、D、E、F-G 、H-I 。
URL 的搜索策略
工作流程
3、链接过滤模块：该模块主要是用于对重复链 接和循环链接的过滤。例如，相对路径需要补 全 URL ，然后加入到待采集 URL 队列中。 此时，一般会过滤掉队列中已经包含的 URL ， 以及循环链接的URL。
工作流程
4．页面库：用来存放已经采集下来的页面，以 备后期处理。 5．待采集 URL 队列：从采集网页中抽取并作 相应处理后得到的 URL ，当 URL 为空时爬虫 程序终止。 6．初始 URL ：提供 URL 种子，以启动爬虫
爬虫基本原理
而且对于某些主题爬虫来说，这一过程所得到 的分析结果还可能对以后抓取过程给出反馈和 指导。正是这种行为方式，这些程序才被称为 爬虫( spider )、crawler、机器人。
爬虫基本原理
Spider怎样抓取所有的 Web 页面呢? 在Web出现以前，传统的文本集合，如目录数 据库、期刊文摘存放在磁带或光盘里，用作索 引系统。 与此相对应，Web 中所有可访问的URL都是未 分类的，收集 URL 的唯一方式就是通过扫描收 集那些链向其他页面的超链接，这些页面还未 被收集过。
关键技术分析
抓取目标的定义与描述 网页URL的搜索策略 网页的分析与信息的提取
抓取目标的定义与描述
针对有目标网页特征的网页级信息
对应网页库级垂直搜索，抓取目标网页，后续还要从 中抽取出需要的结构化信息。稳定性和数量上占优， 但成本高、性活性差。
针对目标网页上的结构化数据
对应模板级垂直搜索，直接解析页面，提取并加工出 结构化数据信息。快速实施、成本低、灵活性强，但 后期维护成本高。
爬虫基本原理
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。网络爬虫分析某个网页时 ，利用 HTML 语言的标记结构来获取指向其他 网页的 URL 地址，可以完全不依赖用户干预。 如果把整个互联网当成一个网站，理论上讲网 络爬虫可以把互联网上所有的网页都抓取下来
深度优先搜索策略 深度优先搜索在开发网络爬虫早期使用较多的方法之一 ，目的是要达到叶结点，即那些不包含任何超链接的页 面文件。 从起始页开始在当前 HTML 文件中，当一个超链被选 择后，被链接的 HTML 文件将执行深度优先搜索，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。即在搜索其余的超链结 果之前必须先完整地搜索单独的一条链。
工作流程
2．页面分析模块：该模块的主要功能是将页面采集模 块采集下来的页面进行分析，提取其中满足用户要求的 超链接，加入到超链接队列中。 页面链接中给出的 URL 一般是多种格式的，可能是完 整的包括协议、站点和路径的，也可能是省略了部分内 容的，或者是一个相对路径。所以为处理方便，一般进 行规范化处理，先将其转化成统一的格式。
爬虫基本原理
从给定的 URL 集出发，逐步来抓取和扫描那些新 的出链。这样周而复始的抓取这些页面。这些新发 现的 URL 将作为爬行器的未来的抓取的工作。 随着抓取的进行，这些未来工作集也会随着膨胀， 由写入器将这些数据写入磁盘来释放主存，以及避 免爬行器崩溃数据丢失。没有保证所有的 Web 页 面的访问都是按照这种方式进行，爬行器从不会停 下来，Spider 运行时页面也会随之不断增加。 页面中所包含的文本也将呈交给文本索引器，用于 基于关键词的信息索引。
网络爬虫
引言－爬虫
Crawler ，即Spider（网络爬虫），其定义有广义 和狭义之分。狭义上指遵循标准的 http 协议，利 用超链接和 Web 文档检索方法遍历万维网的软件 程序；而广义的定义则是能遵循 http 协议，检索 Web 文档的软件都称之为网络爬虫。 网络爬虫是一个功能很强的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 重要组成部分。
例子说明
简析页面源代码
定位的爬取目标是娱乐博文，故在首页的源 代码中搜寻“娱乐”之后，发现了如下字段 ： <div class="nav"><a href="/"class= "a2 fblack">首页</a> <a href="/lm/ent /"target="_blank"class="fw">娱乐 </a>
工作流程
网络爬虫基本架构如图所示，其各个部分的主要功能介 绍如下： 1．页面采集模块：该模块是爬虫和因特网的接口，主 要作用是通过各种 web 协议(一般以 HTTP．FTP 为主 )来完成对网页数据的采集，保存后将采集到的页面交 由后续模块作进一步处理。 其过程类似于用户使用浏览器打开网页，保存的网页供 其它后续模块处理，例如，页面分析、链接抽取。
垂直搜索的本质
从主题相关的领域内，获取、加工与搜索行 为相匹配的结构化数据和元数据信息。
如数码产品mp3：内存、尺寸、大小、电池型号、价格、生产 厂家等，还可以提供比价服务
爬虫基本原理
网络爬虫是通过网页的链接地址来寻找网页， 从一个或若干初始网页的URL开始（通常是某 网站首页），遍历 Web 空间，读取网页的内容 ，不断从一个站点移动到另一个站点，自动建 立索引。在抓取网页的过程中，找到在网页中 的其他链接地址，对 HTML 文件进行解析，取 出其页面中的子链接，并加入到网页数据库中 ，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列， 这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网 页都抓取完，满足系统的一定停止条件。
URL 的搜索策略
深度优先搜索沿着 HTML 文件上的超链走到不能再深 入为止，然后返回到某一个 HTML 文件，再继续选择 该 HTML 文件中的其他超链。当不再有其他超链可选 择时，说明搜索已经结束。 这个方法有个优点是网络蜘蛛在设计的时候比较容易。
使用深度优先策略抓取的顺序为：A-F-G、E-H-I、B、 C、D 。 目前常见的是广度优先和最佳优先方法。
聚焦爬虫
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，如：
工作流程
网络爬虫是搜索引擎中最核心的部分，整个搜索引擎的 素材库来源于网络爬虫的采集，从搜索引擎整个产业链 来看，网络爬虫是处于最上游的产业。其性能好坏直接 影响着搜索引擎整体性能和处理速度。 通用网络爬虫是从一个或若干个初始网页的上的 URL 开始，获得初始网页上的 URL 列表，在抓取网页过程 中，不断从当前页面上抽取新的 URL 放入待爬行队列 ，直到满足系统的停止条件。
聚焦爬虫
(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。
URL 的搜索策略
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，先计算出 URL 描述文本的目标网页的相似度，设定一个值，并选 取评价得分超过该值的一个或几个 URL 进行抓取。它 只访问经过网页分析算法计算出的相关度大于给定的值 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。 有研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低 30%--90%。