网络爬虫知识
关于python爬虫的书籍
关于python爬虫的书籍摘要：一、Python 爬虫概述1.什么是Python 爬虫2.Python 爬虫的基本原理二、Python 爬虫的基础知识1.HTTP 协议2.HTML, CSS, JavaScript3.爬虫框架4.数据库5.数据处理三、Python 爬虫的书籍推荐1.《Python 爬虫基础教程》2.《Python 网络爬虫技术宝典》3.《Python 爬虫实战》4.《Web 数据挖掘与分析》四、总结正文：一、Python 爬虫概述Python 爬虫是一种基于Python 编程语言的网络数据抓取技术。
通过编写Python 代码，可以实现自动化地从互联网上抓取所需的数据，从而方便地进行数据分析和利用。
Python 爬虫的基本原理是通过模拟浏览器访问网站的过程，获取网站的HTML 源代码，然后解析HTML 代码，提取所需的数据。
二、Python 爬虫的基础知识1.HTTP 协议：HTTP（Hypertext Transfer Protocol）协议是互联网上数据传输的基础协议。
了解HTTP 协议，有助于理解爬虫如何向服务器发送请求并获取数据。
2.HTML、CSS、JavaScript：这些知识对于理解网页的结构和内容呈现方式非常重要。
在爬虫中，需要利用这些知识来解析网页源代码，以便提取有效数据。
3.爬虫框架：Python 中有许多成熟的爬虫框架，如Scrapy、BeautifulSoup 等。
学习这些框架可以大大提高爬虫开发的效率。
4.数据库：了解数据库的基本知识，如SQL 语句、数据库的增删改查操作等，有助于存储和整理爬取到的数据。
5.数据处理：掌握Python 中的数据处理技术，如Pandas、NumPy 等，可以对获取的数据进行有效的清洗、整理和分析。
三、Python 爬虫的书籍推荐1.《Python 爬虫基础教程》：本书从基本概念入手，逐步介绍了Python 爬虫的原理、技术和应用，适合初学者。
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。
小爬虫知识点总结归纳
小爬虫知识点总结归纳随着互联网的飞速发展，网络上的信息量呈现爆炸性增长。
想要获取大规模的网络数据，传统的手工采集方式显然已经无法满足需求。
而爬虫技术的出现，则为我们提供了一种高效、自动化地获取网络数据的方法。
爬虫，顾名思义，就是像蜘蛛一样在网络上“爬行”，获取网页上的各种信息。
通过爬虫技术，我们可以自动化地获取网页上的文本、图片、视频等数据，然后进行分析、处理，实现我们的数据需求。
在学习爬虫技术的过程中，有一些基本知识点是必须要掌握的。
下面，我将对小爬虫知识点进行总结归纳，希望能够帮助读者对爬虫技术有更加全面的了解。
1. HTTP协议HTTP（HyperText Transfer Protocol）是指超文本传输协议，是一个简单的请求-响应协议，它使得客户端和服务器之间可以进行通信。
在编写爬虫的过程中，要了解HTTP协议的基本工作原理，了解HTTP请求和响应的相关内容，这对于编写爬虫程序是非常重要的。
2. HTML基础HTML（Hyper Text Markup Language）是一种用于创建网站的标准标记语言。
在爬虫中，我们通常需要从网页中抽取信息，而了解HTML基础知识对于爬虫程序的开发是非常重要的。
包括HTML标签、属性、元素等基础知识，都是编写爬虫时必须要了解的内容。
3. 爬虫框架爬虫框架是指一种用于构建网络爬虫的软件工具。
目前比较流行的爬虫框架有Scrapy、Beautiful Soup、urllib等等。
掌握一种爬虫框架，可以大大提高爬虫程序的开发效率和功能完善度。
4. 数据解析在爬虫程序中，我们通常需要从网页中抽取特定的信息，比如文本、链接、图片等。
数据解析技术对于爬虫程序是非常重要的，包括正则表达式、XPath、CSS选择器等技术都是用于数据解析的常用工具。
5. 爬虫策略在进行爬虫程序开发时，我们需要考虑一些爬虫策略，比如爬虫速度控制、爬虫深度控制、反爬虫手段等等，这些都是编写高效、稳定的爬虫程序所必须要考虑的内容。
后端开发知识：如何使用网络爬虫进行后端开发
后端开发知识：如何使用网络爬虫进行后端开发随着互联网时代的到来，数据成为了这个时代最重要的财富之一。
越来越多的人开始利用网络爬虫技术，收集和分析互联网上的数据。
网络爬虫是一种自动化程序，可以浏览互联网上的网页或可访问的资源，并从中提取数据。
在后端开发中，我们可以利用网络爬虫技术来获取并处理大量数据，以支持我们的应用程序。
在本文中，我们将介绍如何使用网络爬虫进行后端开发，包括爬虫技术的基本原理、相关工具和应用。
1.爬虫技术的基本原理网络爬虫的基本原理是模拟人类浏览网页的行为，从而获取互联网上的信息。
一个简单爬虫通常由三个模块组成：1)爬虫控制器：控制爬虫的行为，包括起点、下一步和终止。
爬虫控制器定义了爬虫浏览、抓取数据的方式，如并行请求、Ajax数据抓取等。
2)网页抓取器：获取网页数据的程序。
抓取器通过HTTP/HTTPS协议发送请求，获得网页内容并执行解析和处理。
3)存储器：存储爬虫抓取的数据，包括数据库、文件、云存储等。
在实际应用中，我们需要考虑网络带宽、反爬机制和数据安全等问题。
为此，我们需要采用多线程、分布式、用户代理和反爬虫规避等技术来改善爬虫效率和稳定性。
2.爬虫开发常用的工具和语言在实际爬虫开发中，我们可以使用多种编程语言和工具。
以下是目前比较流行的几种：1) Python：Python是一门广泛应用于数据处理、人工智能等领域的高级编程语言。
Python提供了诸如BeautifulSoup、Scrapy等库，方便实现爬虫开发。
2) Node.js：Node.js是一种开放源代码的跨平台JavaScript运行环境，用于开发强大的网络应用程序。
Node.js提供了Request、Cheerio等库来支持爬虫开发。
3) Selenium：Selenium是一种自动化测试工具，它可以模拟人类用户的操作，支持各种网页内容爬取，尤其适合爬取动态生成的网页。
4) Scrapy：Scrapy是Python中的一个框架，用于快速开发高效的爬虫，可以轻松地获取信息、存储和处理数据。
人工智能开发中的网络爬虫技术概述
人工智能开发中的网络爬虫技术概述随着信息时代的发展，互联网已经成为人们获取各类信息的主要途径。
然而，互联网上的数据量庞大，要迅速准确地获得所需信息并实现数据的自动化处理成为了一个巨大的挑战。
在人工智能开发中，网络爬虫技术扮演了至关重要的角色。
本文将概述人工智能开发中的网络爬虫技术。
一、网络爬虫的定义及工作原理网络爬虫，又称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种自动化程序，通过互联网收集和抓取各类信息。
它按照一定的规则和策略，从互联网页面中提取所需的数据，并将其存储到本地或其他数据源中。
网络爬虫的工作原理大致可以分为以下几个步骤：首先，爬虫通过指定一个起始网址开始运行，然后根据预设的规则进入该网址并提取其中的数据。
接着，爬虫将提取到的数据进行解析和处理，并根据设定的策略决定是否深入抓取其他相关网页。
最后，爬虫将抓取到的数据存储到数据库或文件中，以便后续的数据分析和使用。
二、网络爬虫在人工智能开发中的应用1. 数据采集网络爬虫在人工智能开发中广泛应用于数据采集。
通过爬虫程序，可以从互联网上获取大量有关特定主题的数据，用于人工智能算法的训练和优化。
例如，在自然语言处理领域，可以使用爬虫抓取大量的文本数据，用于语言模型的训练和情感分析等研究。
2. 信息抽取网络爬虫还可以用于信息抽取任务，即从结构化和非结构化的网页中提取有用的信息。
通过分析网页的HTML结构和标签，爬虫可以提取出特定领域的关键信息，并将其转化为结构化的数据，以便后续的数据分析和应用。
例如，在金融行业，可以通过爬虫抓取股票市场数据，实现实时的行情分析和预测。
3. 知识图谱构建网络爬虫还可以帮助构建知识图谱，将互联网上的各类知识点进行连接和整合。
通过爬虫抓取相关网页并提取其中的实体和关系，可以建立起知识之间的连接，并形成一个有机的知识网络。
知识图谱可以应用于问答系统、智能推荐等领域，提供更加准确和全面的服务。
三、网络爬虫技术的挑战与应对在人工智能开发中，网络爬虫技术面临一系列挑战。
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。
网络爬虫与文本挖掘技术
网络爬虫与文本挖掘技术在当前信息爆炸的时代，人们获得信息的途径越来越多，其中最常见的方式就是通过互联网获取相关的信息。
然而，海量的网络数据却给人们带来了极大的挑战：如何快速搜集、处理和分析这些海量网络数据中有价值的信息。
此时，“网络爬虫”和“文本挖掘”等技术应运而生，成为了有效处理网络数据的重要工具。
一、网络爬虫技术在大多数情况下，人们需要从网络上获取大量的数据，从而进行数据的分析和处理，这就需要使用网络爬虫技术。
网络爬虫技术是指在互联网上通过程序自动化地获取信息的技术。
网络爬虫技术主要包括以下几个方面：1. 网络数据的获取方式网络爬虫技术通过在互联网上访问网页，从中提取信息，并将这些信息存储在本地计算机中。
其中，通过HTML标签的识别实现对目标数据的获取。
2. 数据的处理方式在通过网络爬虫技术成功获取数据后，需要对数据进行处理，以便进行下一步的分析。
这通常包括数据清洗、数据格式转换和数据标准化等过程。
3. 爬虫的效率随着互联网上数据的迅速增长，网络爬虫要在短时间内访问尽可能多的网站，这就需要通过控制网络请求的频率，提高访问效率。
4. 爬虫的提取方式为了保证从网络上获取有用信息的准确率和完整性，网络爬虫通常需根据不同的网站设置不同的爬取规则。
二、文本挖掘技术文本挖掘是指从文本中自动加工和提取有用知识的过程，是数据挖掘的一个分支领域。
文本挖掘技术主要包括以下三个过程：1. 文本加工文本加工主要是指对文本的预处理操作，例如，删除停用词、词干化、词形还原等操作。
这些操作能够提高文本的特征表示效果，使机器学习等算法更好地作用于原始文本数据。
2. 特征提取特征提取主要是指从处理过后的文本中提取关键特征和特征向量，为后续的数据分析提供基础支撑。
例如，从文本中提取关键词、短语或句子来表示文本的主题。
3. 数据挖掘数据挖掘是文本挖掘技术中最基本的任务，其目的是从处理好的文本中提取出有用的信息或模式，帮助人们做出科学合理的决策。
爬虫考试题目
以下是一些关于爬虫的考试题目，它们涵盖了爬虫基础、网络请求、HTML 解析、数据存储等方面的知识。
这些题目可以用于测试对爬虫技术的理解和应用。
1.爬虫基础知识：
-解释什么是网络爬虫，它的主要目的是什么？
-举例说明爬虫在实际应用中的用途。
2.网络请求：
-使用Python，使用第三方库发送GET请求的基本步骤是什么？
-什么是HTTP状态码？列举几个常见的HTTP状态码及其含义。
3.HTML解析：
-解释HTML和XML之间的区别。
-使用Python中的哪个库来解析HTML文档？如何选择元素？
4.XPath和CSS选择器：
-什么是XPath和CSS选择器？它们在爬虫中的作用是什么？
-使用XPath和CSS选择器分别选取HTML中的元素。
5.数据存储：
-简要描述数据库和文件的数据存储方式，爬虫中如何选择使用？
-使用Python将爬取的数据存储到数据库的基本步骤是什么？
6.反爬虫策略：
-什么是反爬虫？列举几种常见的反爬虫策略。
-如何规避反爬虫策略，提高爬虫的稳定性？
7.爬虫伦理和法律：
-你认为在爬取网站数据时需要遵循哪些伦理和法律原则？
-有哪些常见的爬虫行为是不道德或违法的？
8.动态网页爬取：
-解释什么是动态网页，与静态网页相比，爬取动态网页的挑战是什么？
-使用Python中的哪个库来处理动态网页爬取？
这些题目覆盖了爬虫的基础知识、技术要点以及相关的伦理和法律问题。
考生可以通过这些问题来检验他们的爬虫技能和理解程度。
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网络爬虫
1.工作原理
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。
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。
基本步骤：
1）人工给定一个URL作为入口，从这里开始爬取。
2）用运行队列和完成队列来保存不同状态的链接。
3）线程从运行队列读取队首URL，如果存在，则继续执行，反之则停止爬取。
4）每处理完一个URL，将其放入完成队列，防止重复访问。
5）每次抓取网页之后分析其中的URL（URL是字符串形式，功能类似指针），将经过过滤的合法链接写入运行队列，等待提取。
6）重复步骤 3）、4）、5）
2.关键技术
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
3.网页搜索策略
1.广度优先
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。
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。
也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。
其基本思想是认为与初始URL 在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。
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。
2.深度优先
即从起始网页开始，选择一个URL，进入，分析这个网页中的URL，选择一个再进入。
如此一个链接一个链接地深入追踪下去，处理完一条路线之后再处理下一条路线。
该算法在设置抓取深度时很容易导致爬虫的陷入(trapped)问题，同时每深入一层，网页价值和PageRank都会相应地有所下降。
这暗示了重要网页通常距离种子较近，而过度深入抓取到的网页却价值很低，所以目前常见的是广度优先和最佳优先方法，很少使用深度优先策略。
3.最佳优先
最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。
它只访问经过网页分析算法预测为“有用”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。
将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。
研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。
4.网页分析算法
1.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。
a)网页粒度的分析算法
PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。
PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。
针对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。
基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。
部分文献提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。
b)网站粒度的分析算法
网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。
网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算，SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。
网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。
一些文献讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。
同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合 SiteRank分布式计算得到DocRank。
利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。
附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。
c)网页块粒度的分析算法
在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。
但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。
在网页块级别(Block level) 进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立page to block和block to page的链接矩阵，分别记为Z和X。
于是，在 page to page图上的网页块级别的PageRank 为 W(p)=X×Z；在block to block图上的BlockRank为 W(b)=Z×X。
已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好
2.网页内容
1、针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页。
随着如今网页内容的多样化，该方法已不再单独使用。
2、针对从结构化的数据源（RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问。
3、介于1和2之间的，具有较好结构，遵循一定模式或风格，可直接访问的网页。
在提取html文档的文本信息时要过滤标识符，但同时还要注意依照标识符来取得版式信息（如标题、粗体、关键字等），另外还要过滤无用链接（如广告链接）。
锚文本可以作为所在页面内容的评估和所指向的页面内容的评估，还可以收集一些搜索引擎不能索引的文件（例如图片）。
多媒体，图片等文件一般通过锚文本和相关文件注释来判断文件内容。
对于doc、pdf等有专业厂商提供的软件生成的文档，厂商会会为爬虫提供相应的文本提取接口的插件
3.用户访问
5.网络爬虫实例
Heritrix
Heritrix是一个爬虫框架，可以加入一些可互换的组件。
Heritrix是用来获取完整精确的网站内容的爬虫，除文本内容之外，它还获取其他非文本内容（如图片等）并对其进行处理，且不对网页内容进行修改。
当重复爬行相同URL时，不会对先前网页进行替换。
Nutch
Nutch深度遍历网站资源，将这些资源抓取到本地，使用的方法都是分析网站每一个有效的URL并向服务器端提交请求来获得相应结果，生成本地文件及相应的日志信息等。
Larbin
Larbin不同于以上两种网络爬虫，它只抓取网页，而不提供包括分析网页、将结果存
储到数据库以及建立索引等服务。
Larbin的目的是对页面上的URL进行扩展性的抓取，为搜索引擎提供广泛的数据来源。
虽然工作能力较为单一，但Larbin胜在其高度可配置性和良好的工作效率（一个简单的larbin的爬虫可以每天获取５００万的网页），这也是Larbin最初的设计理念。
Lucene
Lucene 是一个基于Java的全文信息检索工具包，它本身不是一个完整的全文索引应用程序，而是为各种应用程序提供索引和搜索功能。
只要能把要索引的数据转化的文本格式，Lucene 就能对该文档进行索引和搜索。
Lucene采用的是一种称为反向索引（inverted index）的方法。
因此，在用户输入查询条件的时候，Lucebne能非常快地得到搜索结果。
对文档建立好索引后，搜索引擎首先会对关键词进行解析，然后在建立好的索引上面进行查找并返回和用户输入的关键词相关联的文档。