简单学习网络爬虫(通用爬虫)
详解4种类型的爬虫技术
■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。
Python爬虫实战教学
Python爬虫实战教学第一章：爬虫基础知识Python爬虫是一种自动爬取网站信息的技术，可以用来获取大量数据。
在进行Python爬虫实战前，我们首先需要了解一些基础知识。
1.1 爬虫的原理爬虫的原理是通过发送HTTP请求到目标网站，然后解析网页获取所需的信息。
可以使用Python的第三方库，如Requests库来发送HTTP请求，并使用正则表达式或者解析库（如BeautifulSoup、XPath等）来解析网页。
1.2 HTTP请求与响应在Python中，我们可以使用Requests库发送HTTP请求，并获取响应内容。
可以设置请求头、请求体、代理IP等信息，以模拟浏览器的行为。
1.3 网页解析网页解析是爬虫的核心部分，常用的解析方法有正则表达式、BeautifulSoup、XPath等。
使用这些方法可以从网页中提取出所需的信息。
这些解析方法各有特点，根据不同的场景选择合适的方法。
第二章：爬虫实战准备在进行爬虫实战之前，我们需要做一些准备工作。
2.1 安装Python和相关库首先，我们需要安装Python，并安装相关的第三方库，如Requests、BeautifulSoup等。
可以使用pip命令来安装这些库。
2.2 确定爬取目标在进行爬虫实战之前，我们需要明确我们要爬取的目标，确定目标网站的URL和需要提取的信息。
2.3 分析网页在确定目标网站后，我们需要分析网页的结构，找出目标信息所在的位置、标签等。
可以使用浏览器的开发者工具来分析网页。
第三章：实战案例一——爬取天气信息3.1 网页分析首先，我们需要分析天气网站的网页结构，找出所需的天气信息所在的位置。
可以使用浏览器的开发者工具来分析。
3.2 发送HTTP请求使用Requests库发送HTTP请求到天气网站，并获取响应内容。
3.3 解析网页使用解析库（如BeautifulSoup）来解析网页，提取出所需的天气信息。
3.4 数据处理与存储对提取出的天气信息进行数据处理（如去除空白字符、转换格式等），并将数据保存到本地文件或者数据库。
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
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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
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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
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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。
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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。
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。
写一段简单的爬虫
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。
网络爬虫分几类
网络爬虫分几类
网络爬虫
网络爬虫又名“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，直到按照某种策略把互联网上所有的网页都抓取完为止的技术。
网络爬虫分几类
1、通用Web爬虫
通用网络爬虫所爬取的目标数据是巨大的，并且爬行的范围也是非常大的，正是由于其爬取的数据是海量数据，故而对于这类爬虫来说，其爬取的性能要求是非常高的。
这种网络爬虫主要应用于大型搜索引擎中，有非常高的应用价值。
或者应用于大型数据提供商。
2、聚焦网络爬虫
聚焦网络爬虫是按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种。
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根据使用场景，网络爬虫可分通用爬虫和聚焦爬虫两种，今天广州中软卓越只讲通用爬虫。
通用网络爬虫是捜索引擎抓取系统（Baidu、Google、Yahoo等）的重要组成部分，主要目的是将互联网上的网页下载到本地，形成一个互联网内容的镜像备份。
通用搜索引擎（Search Engine）工作原理
通用网络爬虫是从互联网中搜集网页，采集信息，采集的网页信息用于为搜索引擎建立索引从而提供支持，决定着整个引擎系统的内容是否丰富，信息是否即时，因此其性能的优劣直接影响着搜索引擎的效果。
步骤一：抓取网页
搜索引擎网络爬虫的基本工作流程如下：
1、首先选取一部分种子URL，将这些种子放入待抓取URL队列；
2、取出待抓取URL，解析DNS得到主机的IP，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中，再将这些URL放进已抓取URL队列。
3、将已抓取URL队列中的URL进行分析，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环....
搜索引擎如何获取一个新网站的URL：
1、新网站向搜索引擎主动提交网址
2、在其他网站上设置新网站外链（尽可能处于搜索引擎爬虫爬取范围）
3、搜索引擎和DNS解析服务商(如DNSPod等）合作，新网站域名将被迅速抓取。
但是搜索引擎蜘蛛的爬行是被输入了一定的规则的，它需要遵从一些命令或文件的内容，如标注为nofollow的链接，或者是Robots协议。
（Robots协议（也叫爬虫协议、机器人协议等），全称是“网络爬虫排除标准”（Robots Exclusion Protocol），网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取）
步骤二：数据存储
搜索引擎通过爬虫爬取到的网页，将数据存入原始页面数据库。
其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是一致的。
搜索引擎蜘蛛在抓取页面的同时，也做一定的重复内容检测，一旦遇到访问权重很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容，很可能不再爬行。
步骤三：预处理
搜索引擎将爬虫抓取回来的页面，进行各种步骤的预处理。
提取文字→中文分词→消除噪音（比如版权声明文字、导航条、广告等……）→索引处理→链接关系计算→特殊文件处理→……
除HTML文件外，搜索引擎通常还能抓取和索引以文字为基础的多种文件类型，如PDF、Word、WPS、XLS、PPT、TXT文件等。
但目前搜索引擎还不能处理图片、视频、Flash这类非文字内容，也不能执行脚本和程序。
步骤四：提供检索服务，网站排名
搜索引擎在对信息进行组织和处理后，为用户提供关键字检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户。
同时会根据页面的PageRank值，也就是链接的访问量排名，来进行网站排名，Rank值高的网站在搜索结果中会排名较前，当然如果你有钱任性，也可以简单粗暴直接购买网站排名。
但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性：
通用搜索引擎所返回的结果都是网页，而大多情况下，网页里90%的内容对用户来说都是无用的。
不同领域、背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，搜索引擎无法提供针对具体某个用户的搜索结果。
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，通用搜索引擎对这些文件无能为力，不能很好地发现和获取。
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，无法准确理解用户的具体需求。
好了，关于通用性搜索引擎我们就讲到这里，有机会的话在讲讲聚焦爬虫的知识点。