基于爬虫技术的数据采集系统实现
网络爬虫技术
网络爬虫技术网络爬虫技术是一种自动获取和解析网络数据的技术，它在当今信息化时代扮演着重要的角色。
网络爬虫可以对互联网上的网页进行遍历、抓取和存储，从而实现自动化的数据采集和信息提取。
本文将从网络爬虫技术的原理、应用场景以及未来发展等方面进行详细探讨。
网络爬虫技术的原理可以概括为以下几个步骤：首先，爬虫程序通过URL解析引擎获取起始链接，然后通过HTTP协议与Web服务器进行通信，请求相应的网页数据。
服务器收到请求后，将网页源代码返回给爬虫程序进行解析。
爬虫程序会根据预设的HTML标签、CSS样式或正则表达式等规则，从网页源代码中提取有用的数据。
最后，爬虫程序将数据存储到本地数据库或者其他的数据存储介质中。
网络爬虫技术在各个领域都有广泛的应用。
首先，搜索引擎是最典型的应用场景之一。
搜索引擎通过爬虫技术可以实时抓取互联网上的网页，并对其进行分析和索引，从而为用户提供快速、准确的搜索结果。
此外，网络爬虫还可以用于舆情监测、新闻资讯聚合、数据挖掘和市场调研等方面。
例如，一些金融机构可以利用网络爬虫技术实时抓取股票价格、财经新闻等数据，并进行实时分析，以帮助决策者做出更准确的投资决策。
然而，网络爬虫技术也面临着一些挑战和问题。
首先，随着互联网的不断发展和变化，网页的结构和内容也在不断更新和变化。
这意味着爬虫程序需要不断更新和调整，以适应新的网页结构。
其次，有些网站为了保护数据的安全性，会设置反爬虫策略，比如验证码、IP封锁等措施，这给爬虫程序带来了困难。
此外，爬虫技术还面临着伦理道德和法律法规的约束，滥用爬虫技术可能会侵犯他人隐私和知识产权。
未来，随着互联网的不断发展和进步，网络爬虫技术也将得到进一步的完善和发展。
首先，爬虫程序将更加智能化和自动化，具备更强大的数据解析和处理能力，能够自主学习和适应新的网页结构。
其次，随着大数据和人工智能技术的发展，网络爬虫可以与其他技术进行融合，实现更深入的数据挖掘和分析。
基于Hadoop的分布式爬虫及其实现
基于Hadoop的分布式爬虫及其实现引言随着互联网的快速发展和信息的爆炸式增长，大数据时代已经来临。
海量的数据涌入网络，并形成了一个巨大的信息资源库。
如何有效地从这个海洋中提取有价值的信息，成为了当今互联网领域面临的重要挑战之一。
为了应对这一挑战，分布式爬虫技术应运而生。
本文将介绍基于Hadoop的分布式爬虫的实现过程及其优势。
一、分布式爬虫的背景与意义1.1 现有的爬虫技术传统的爬虫技术主要是基于单机环境下的串行爬虫，即一个爬虫程序在一个机器上运行，通过遍历链接、下载网页并解析的方式进行信息抓取。
然而，在处理大规模的数据量时，单机环境面临着许多挑战，如性能瓶颈、系统崩溃等。
1.2 分布式爬虫的优势与应用分布式爬虫依赖于分布式计算框架，如Hadoop，将爬取任务进行拆分，通过多个爬虫节点并行执行，大大提高了爬取效率。
同时，分布式爬虫还能够充分利用多个计算节点的存储资源，提高数据的采集速度和处理能力。
因此，分布式爬虫在大规模数据挖掘、搜索引擎优化等领域具有广泛的应用前景。
二、基于Hadoop的分布式爬虫的实现步骤2.1 爬虫任务的拆解与调度在分布式爬虫中，首先需要将爬取任务进行拆分，分配给多个爬虫节点。
如何进行任务的拆解与调度是整个分布式爬虫实现的重要环节。
Hadoop的MapReduce框架提供了良好的任务调度机制，可以将爬取任务拆解成独立的Map任务，再通过Reduce任务进行合并和处理。
2.2 爬虫节点的配置与管理在分布式爬虫中，每个爬虫节点都需要配置相应的设备和环境。
常见的配置包括网络代理、数据存储路径、爬取深度等。
此外，还需要对爬虫节点进行管理和监控，确保节点的正常工作和性能优化。
2.3 数据的采集与清洗数据的采集是分布式爬虫的核心步骤之一。
在分布式爬虫中，不同的爬虫节点负责采集不同的数据片段，并将采集结果通过消息队列等方式传递给中心节点。
中心节点进行数据的合并和清洗，去除重复数据和无效信息，得到最终的爬取结果。
Python爬虫技术在网络数据采集中的自动化实现
Python爬虫技术在网络数据采集中的自动化实现Python爬虫技术在网络数据采集中起着重要的作用。
它能够帮助我们自动化地从互联网上获取所需的数据，无需手动操作，提高了数据采集的效率和准确性。
本文将介绍Python爬虫技术在网络数据采集中的自动化实现方法，以及一些相关技巧和注意事项。
一、准备工作在开始使用Python爬虫技术进行数据采集之前，我们需要准备一些必要的工具和环境。
首先，我们需要安装Python编程语言，以及相关的第三方库，如BeautifulSoup、Scrapy等。
这些库提供了丰富的功能和接口，方便我们进行网页解析和数据抓取。
其次，我们需要了解基本的HTML和HTTP协议知识，以便理解网页的结构和相应的请求方式。
二、网页解析在进行数据采集之前，我们首先需要对目标网页进行解析，以便提取出所需的数据。
Python提供了多种解析库，如BeautifulSoup、lxml 等。
这些库可以帮助我们解析HTML或XML格式的文档，提取出标签或特定的内容。
通过使用这些库，我们可以快速而准确地定位和提取所需的数据，避免手动操作的繁琐和错误。
三、数据抓取一旦完成网页解析，我们就可以开始进行数据抓取了。
Python提供了多种方式来发送HTTP请求，如使用标准库中的urllib或第三方库中的requests。
通过发送GET或POST请求，我们可以模拟浏览器访问网页，并获取返回的数据。
在数据抓取过程中，我们还可以设置一些请求头信息，如User-Agent、Cookie等，以模拟不同的用户行为和获取更精确的数据。
四、数据处理和存储一旦获取到所需的数据，我们就可以进行进一步的处理和存储了。
Python提供了丰富的数据处理库和函数，如pandas、NumPy等。
这些库可以帮助我们对数据进行清洗、转换、统计分析等操作，便于后续的数据处理和使用。
同时，我们还可以将数据存储到各种类型的文件或数据库中，如CSV、Excel、MySQL等，方便后续的数据管理和应用。
python爬虫应用案例
python爬虫应用案例Python爬虫应用案例一、前言随着互联网的发展，网络上的信息越来越多，人们需要获取这些信息。
而Python爬虫技术的出现，为人们获取网络信息提供了更加便捷和高效的方法。
本文将介绍一个基于Python爬虫技术的应用案例。
二、案例背景某公司需要收集竞争对手在某电商平台上销售的商品信息，包括商品名称、价格、销量等数据，并进行分析和比较。
由于竞争对手数量较多，手动收集数据成本较高且效率低下，因此需要使用爬虫技术进行自动化数据采集。
三、实现步骤1. 分析目标网站结构首先需要分析目标网站结构，确定需要采集的数据内容以及其所在页面位置和HTML标签名称。
通过浏览器开发者工具可以查看页面源代码，并根据HTML标签名称和CSS选择器确定需要采集的数据内容。
2. 编写爬虫程序根据分析结果编写Python爬虫程序。
可以使用第三方库如Requests、BeautifulSoup等来实现HTTP请求和HTML解析功能。
具体步骤如下：（1）发送HTTP请求获取页面内容；（2）使用BeautifulSoup解析HTML页面并提取所需数据；（3）将数据存储到本地文件或数据库中。
3. 实现自动化采集为了实现自动化采集，可以使用Python的定时任务模块进行定时执行爬虫程序。
也可以使用多线程或多进程技术提高爬虫程序的效率。
四、技术难点及解决方案1. 网站反爬虫机制为了防止爬虫程序对网站造成过大的访问负载，一些网站会设置反爬虫机制，如IP封锁、验证码等。
为了应对这种情况，可以使用代理IP、用户代理等技术来隐藏访问来源，或者使用OCR识别技术来自动识别验证码。
2. 数据量过大导致程序崩溃在进行大规模数据采集时，可能会出现数据量过大导致程序崩溃的情况。
为了避免这种情况，可以使用分布式爬虫技术将任务分散到多个节点上执行，从而提高系统的稳定性和效率。
五、应用效果通过使用Python爬虫技术进行竞争对手商品信息采集，并结合数据分析和比较工具进行分析处理后，该公司成功地发现了一些市场机会和潜在风险，并及时调整了营销策略，提高了企业的竞争力和盈利能力。
基于多数据源的论文数据爬虫技术的实现及应用
收稿日期：２０１９ １１ １９；修回日期：２０１９ １２ ２７ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１７７２０８１）；科技创新服务能力建设—科研基地建设—北京实验室—国家经济安全预警工程北京实验室项目（ＰＸＭ２０１８＿０１４２２４＿００００１０）；国家重点研发计划课题（２０１８ＹＦＢ１４０２９０１）作者简介：侯晋升（１９９４ ），男，山西太原人，硕士研究生，主要研究方向为中文信息处理；张仰森（１９６２ ），男（通信作者），山西运城人，教授，博导，博士（后），主要研究方向为中文信息处理、人工智能（ｚｈａｎｇｙａｎｇｓｅｎ＠１６３．ｃｏｍ）；黄改娟（１９６４ ），女，山西运城人，高级实验师，主要研究方向为智能信息处理；段瑞雪（１９８４ ），女，河北石家庄人，讲师，博士，主要研究方向为自然语言处理、意图理解、问答系统．基于多数据源的论文数据爬虫技术的实现及应用侯晋升１，张仰森１，２ ，黄改娟１，段瑞雪１，２（１．北京信息科技大学智能信息处理研究所，北京１００１０１；２．国家经济安全预警工程北京实验室，北京１０００４４）摘 要：在使用单个数据源进行论文数据采集的过程中，存在着数据全面性不足、数据采集速度因网站访问频率限制而受限等问题。
针对这些问题，提出了一个基于多数据源的论文数据爬虫技术。
首先，以知网、万方数据、维普网、超星期刊四大中文文献服务网站为数据源，针对检索关键词完成列表页数据的爬取与解析；然后通过任务调度策略，去除各数据源之间重复的数据，同时进行任务的均衡；最后采用多线程对各数据源进行论文详情信息的抓取、解析与入库，并构建网页进行检索与展示。
实验表明，在单个网页爬取与解析速度相同的情况下，该技术能够更加全面、高效地完成论文信息采集任务，证实了该技术的有效性。
关键词：网络爬虫；多源数据源；多线程；信息处理；数据展示中图分类号：ＴＰ３９１．１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０２１）０２ ０３７ ０５１７ ０５ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０１９．１１．０６７１ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐａｐｅｒｄａｔａｃｒａｗｌｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓＨｏｕＪｉｎｓｈｅｎｇ１，ＺｈａｎｇＹａｎｇｓｅｎ１，２ ，ＨｕａｎｇＧａｉｊｕａｎ１，ＤｕａｎＲｕｉｘｕｅ１，２（１．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ；２．ＮａｔｉｏｎａｌＥｃｏｎｏｍｉｃＳｅｃｕｒｉｔｙＥａｒｌｙＷａｒｎｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＢｅｉｊｉｎｇＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇｐａｐｅｒｄａｔａｕｓｉｎｇｓｉｎｇｌｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅ，ｓｕｃｈａｓｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｄａｔａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｌｉｍｉｔｅｄｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｐｅｅｄｄｕｅｔｏｗｅｂｓｉｔｅａｃｃｅｓｓｆｒｅｑｕｅｎｃｙｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｐａｐｅｒｄａｔａｃｒａｗｌｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｍｕｌｔｉ ｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔｕｓｅｄｔｈｅｆｏｕｒＣｈｉｎｅｓｅｄｏｃｕｍｅｎｔｓｅｒｖｉｃｅｗｅｂ ｓｉｔｅｓ ＨｏｗＮｅｔ，ＷａｎｆａｎｇＤａｔａ，Ｗｅｉｐｕ，ａｎｄＣｈａｏｘｉｎｇａｓｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ，ｃｏｍｐｌｅｔｅｄｔｈｅｔａｓｋｏｆｃｒａｗｌｉｎｇａｎｄｐａｒｓｉｎｇｌｉｓｔｐａｇｅｄａｔａｆｏｒｔｈｅｓｅａｒｃｈｋｅｙｗｏｒｄｓ．Ｔｈｅｎｉｔｕｓｅｄｔｈｅｔａｓｋｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｔｏｒｅｍｏｖｅｒｅｐｅａｔｅｄｄａｔａａｎｄｂａｌａｎｃｅｔｈｅｔａｓｋｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｕｓｅｄｍｕｌｔｉ ｔｈｒｅａｄｓｆｏｒｅａｃｈｄａｔａｓｏｕｒｃｅｔｏｃｒａｗｌ，ｐａｒｓｅａｎｄｓｔｏｒｅｔｈｅｄｅｔａｉｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｐｅｒｓ，ａｎｄｂｕｉｌｔａｗｅｂｓｉｔｅｆｏｒｓｅａｒｃｈａｎｄｄｉｓｐｌａｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｕｎｄｅｒｔｈｅｓａｍｅｃｒａｗｌｉｎｇａｎｄｐａｒｓｉｎｇｓｐｅｅｄ，ｔｈｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃａｎｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｔａｓｋｍｏｒｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｗｅｂｃｒａｗｌｅｒ；ｍｕｌｔｉｐｌｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅ；ｍｕｌｔｉｔｈｒｅａｄｉｎｇ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｄａｔａｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ０ 引言大数据技术从兴起之初到日益成熟，在各行各业都发挥出巨大的作用；借着大数据的东风而再一次焕发出生命力的人工智能领域近些年更是取得了一个又一个的重大突破，在科研与应用方面创造出了巨大的价值，人们逐渐意识到数据已是当下最重要的资源。
网络爬虫的基本原理与实现方法
网络爬虫的基本原理与实现方法第一章：引言网络爬虫是一种自动化的数据获取工具，通过模拟人工浏览器行为，从互联网上抓取、解析和存储所需的信息。
随着互联网的快速发展，爬虫技术成为信息采集、搜索引擎、数据分析等领域不可或缺的重要技术。
本章将介绍网络爬虫的基本概念和应用领域。
第二章：网络爬虫的基本工作原理网络爬虫的基本工作原理可以概括为发送请求、获取响应、解析内容和存储数据四个过程。
具体而言，爬虫首先发送HTTP请求到目标网站，获取服务器返回的响应数据，然后对响应数据进行解析和提取有用的内容，并将数据存储到本地或数据库中。
本章将详细介绍每个环节的工作流程和关键技术。
第三章：网络爬虫的请求发送与响应获取网络爬虫通过发送HTTP请求来获取目标网站的数据。
请求方法常见的有GET和POST，分别用于获取和提交数据。
请求头部中包含了用户代理信息、Cookie信息等。
响应数据通常以HTML、JSON、XML等格式返回，爬虫通过解析响应数据来获取所需的信息。
本章将介绍如何构造HTTP请求和获取响应数据的方法与技巧。
第四章：网络爬虫的内容解析与数据提取网络爬虫获取到响应数据后，需要对数据进行解析和提取有用的内容。
常用的解析方法有正则表达式、XPath和CSS选择器等。
解析过程中需要注意数据的结构和规律，合理选择解析工具和技术。
本章将介绍常用的数据解析方法和技巧，并结合实例进行演示和讲解。
第五章：网络爬虫的数据存储与管理网络爬虫获取到的数据通常需要进行存储于管理。
数据存储的方式多种多样，常见的有文本文件存储、数据库存储和分布式存储等。
选择适合的存储方式需要考虑数据量、数据结构和数据访问的需求。
本章将介绍常用的数据存储方法和技术，以及如何进行数据的清洗和整理。
第六章：网络爬虫的反爬机制与应对策略随着对爬虫技术的广泛应用，目标网站为了防止恶意的爬虫行为，采取了一系列的反爬机制，如验证码、IP封禁和动态加载等。
爬虫需要应对这些反爬措施，保证数据获取的顺利进行。
Python爬虫实现教程
Python爬虫实现教程一. Python爬虫概述Python爬虫是指利用Python编写程序从网络上获取数据的技术。
Python爬虫可以用来获取各种数据，如新闻、图片、视频、音频、文本等。
Python爬虫技术简单易学，使用方便，目前被广泛应用于数据挖掘、信息收集、搜索引擎优化等领域。
二. Python爬虫入门Python爬虫入门主要包括以下几个步骤：1. 安装Python语言环境2. 安装Python爬虫库3. 编写Python爬虫程序4. 运行Python爬虫程序三. Python爬虫常用库Python爬虫常用库包括以下几种：1. Requests：用于发送HTTP/1.1请求，支持HTTP/2。
2. BeautifulSoup4：用于解析HTML和XML文档。
3. Scrapy：适用于大规模数据采集的框架。
4. Selenium：用于模拟用户操作浏览器获取数据。
5. Pyquery：用于解析HTML文档。
四. Python爬虫实战Python爬虫实战主要包括以下几个方面：1. 网络爬虫技术：获取Web页面数据。
2. 数据解析技术：提取有价值的数据。
3. 网络协议技术：HTTP、TCP/IP等。
4. 多线程/多进程技术：提高爬取效率。
5. 数据存储技术：将爬取的数据存储到数据库中。
五. Python爬虫应用案例Python爬虫应用案例包括以下几个方面：1. 网站数据的采集和分析。
2. 社交媒体数据的采集和分析。
3. 互联网金融数据的采集和分析。
4. 人口、地图和气象等数据的采集和分析。
六. Python爬虫的优缺点Python爬虫的优点：1. 自动化程度高，省时省力。
2. 可以爬取任意网站上的数据。
3. 数据处理能力强大。
4. 基于Python语言，易于上手。
Python爬虫的缺点：1. 数据来源不稳定，有可能会失效。
2. 需要注意法律法规和道德准则。
3. 可能会被反爬虫机制阻挡。
4. 需要考虑数据存储和安全问题。
数据采集系统课程设计
数据采集系统课程设计1. 系统概述本课程设计的目标是设计并实现一个数据采集系统，该系统可通过网络爬虫自动抓取特定网站上的数据并进行提取和存储。
采集的数据可以是任何形式的，例如文本、图像、视频等。
同时本系统支持数据可视化展示和数据分析处理。
数据采集系统可以应用于各种领域，普遍用于商业、市场调研、人工智能、信息搜索等方向。
2. 功能需求分析本系统有以下几个主要功能：1.网站数据抓取：该功能基于网络爬虫理论，可自动化地从特定网站中抓取数据，例如商品信息、用户评论、新闻文章等。
2.数据分析处理：该功能可以将采集到的数据进行分析处理，例如对情感倾向进行分类分析、对关键字进行统计分析等。
3.数据存储：该功能可以将采集到的数据进行存储，例如采用数据库进行存储、采用文件进行存储等。
4.数据可视化：该功能可以将采集到的数据进行可视化展示，例如对采集到的商品信息进行图表展示、对采集到的用户评论进行词云展示等。
3. 系统设计和实现3.1 网站数据抓取网站数据抓取模块主要由以下几个部分组成：1.网络抓取器：实现网站页面的下载和解析，提取需要的信息。
2.数据提取器：从解析出来的页面中提取需要的数据。
3.数据筛选器：根据用户指定的规则过滤不需要的信息。
该模块的实现将采用Python编程语言，主要使用requests库、BeautifulSoup库、Scrapy框架等工具。
3.2 数据分析处理数据分析处理模块主要由以下几个部分组成：1.数据预处理：对采集到的数据进行去重、清洗、格式化等处理。
2.数据分析算法：根据分析任务需求，使用不同的算法对处理后的数据进行分类、聚类、关键字提取等操作。
3.数据可视化：将处理好的数据进行可视化展示。
该模块的实现将使用Python编程语言，主要使用pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib等工具。
3.3 数据存储数据存储模块主要由以下几个部分组成：1.存储类型选择：可以选择不同的数据存储方式，包括数据库存储、文本存储等。
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基于爬虫技术的数据采集系统实现
摘要：顾名思义像一个蜘蛛一样，在互联“网”上那么你需要把所有的网页都看一遍，那么我们怎么办你得从某个角落开始慢慢的爬取。
随着互联网的兴起，它成为了一个拥有成千上万信息的载体。
如何高效的获取这成千上万的信息，最先出现的是搜索引擎，它作为一个人们日常查找互联网信息的工具的指南针和快速入口。
随着信息的高速发展，它的出现也还是有一定的局限性，比如返回了很多虚假和用户不相关的信息出来了。
为了解决这个问题，定向的获取网页信息技术，即爬虫技术就产生了，他主要解决了3个大问题，对抓取的事物进行了定义和描述，对信息网页等进行了过滤，还有就是对地址的搜索策略，随着发展人们又发明了分布式爬虫技术，更加高效的获取数据。
关键词：爬虫；分布式爬虫；搜索引擎
Abstract：As the name suggests, like a spider, you need to see all the web pages on the Internet.
So what do you have to start slowly from a corner, with the rise of the Internet, it has become a carrier of thousands of information, how to efficiently get the thousands of information, the first is the search engine, as a tool for people to find the Internet information tools and fast. Speed entrance, with the rapid development of information, it still has some limitations, such as the return of a lot of false and unrelated information out of the user. In order to solve this problem, the directional access to web information technology, that is, the crawler technology is produced, he mainly solved 3 major problems, to grab things.
A definition and description, filtering of information pages, and a search strategy for the address, with the development of a distributed crawler technology, and more efficient access to data
Key words：Crawler; Distributed crawler; Search engine.
目录
摘要： (I)
Abstract (I)
目录 (II)
1 绪论 (1)
1.1 研究背景以及目的 (1)
1.2 常见爬虫方法 (1)
1.3 爬虫的背景简介 (2)
1.3.1 爬虫需要的基础知识 (2)
1.3.2 python爬虫的架构介绍 (2)
1.3.3 爬虫的工作流 (3)
2环境 (4)
2.1 开发集成软件 (4)
2.2 开发环境所需要的设备支持 (4)
2.3 操作系统环境配置 (4)
3 需求分析 (5)
3.1 可行性研究分析 (5)
3.2 设计理论以及设计构造图 (5)
3.3 数据字典设计 (6)
4.系统实现 (7)
4.1.对数据抓取过程实现 (7)
4.2 部分代码功能模块 (8)
4.3 数据存储操作代码 (9)
4.4 后台部分数据截图 (9)
5.结论 (11)
参考文献.................................................. 错误!未定义书签。
附录.. (12)
致谢.................................................... 错误!未定义书签。
1 绪论
1.1 研究背景以及目的
你把你自己想成一只蜘蛛，现在你被放到了互联‘网’上面，那么，如果你需要把所有的网浏览一遍。
这个时候你怎么办呢，完全没问题呀，你就随便从一个网的角落开始爬呀爬，就打个比方来说吧你现在在网易云新闻的首页，这个叫initial pages，我们可以用$作为它的标识把。
在网易新闻的首页，你可以观察到很多很多的不同的引向的很多不同的链接。
可能你能非常开开心的“世界经济新闻”那个页面上。
这样你就已经爬完了俩页面！我们先不论不用管爬下来的页面我们怎么来将它们进行怎么的处理，你就想象你把这个界面完完整整抄成了个一个html。
突然有个瞬间你会发现到，[1]在XX新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。
你自己作为一只非常聪明的蜘蛛，你肯定在你的心里面想我回去干嘛啊？因为你在之前已经看过了啊。
所以，你会用的强大的记忆力去记住所有内容。
这样，每次看到一个新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。
如果去过你就转弯不去啦。
具体来说，爬虫的主要目的如下：
（1）定向的采集某些特别数据
（2）可以根据自身的一些需要的获取某些数据
（3）对抓取的目标进行自我描述
（4）对网页数据进行需求性过滤
（5）对地址的搜索策略
1.2 常见爬虫方法
在爬取大量数据的时候，假如我们现在的话100多台机器不休息的地运行了一个月才将我们需要的数据爬取完成，那么如果你只用一台机子的话，你就得运行100个月了...那将是一个非常头疼的事情。
那么，我们这样想你现在如果真的有100台机器可以用，怎样用法python去实现一个分布式的爬取算法呢？所以我们把99的能力非常弱机的作为一个SLA VE，[2]另外一台较大的机器叫作主机，那么我们能把这个queue放到这台master机器上，所有其它的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master 请求一个新的网页来抓取。
而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。
而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证每一个步骤都是内存。
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
1.3 爬虫的背景简介
本章节主要是简单介绍爬虫的所需要得背景信息，以及相关的了解的重要背景信息。
1.3.1 爬虫需要的基础知识
（1）基本的HTML语言知识
（2）理解网站的发包和收包概念（pos get）
（3）基础的JS知识用于理解动态网页
（4）正则表达式
（5）XPATH 高效的分析语言（可以不用正则）
（6）Beautifulsoup美丽汤模块解析网页神器，可以编写各种小巧精干的爬虫脚本[3] 1.3.2 python爬虫的架构介绍
Python爬虫一般来讲的架构主要分为五个部分组成，它们分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序。
调度器：主要负责调度的协调工作，作为一个智慧的大脑
URL管理器：循环抓取URL。
网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串。
网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信。
应用程序：就是相当于自己设计的一个程序。
1.3.3 爬虫的工作流
爬虫工作流图大致如图3-1
图3-1 爬虫的工作流。