分布式主题爬虫的设计与实现
关于爬虫的毕业设计课题
关于爬虫的毕业设计课题摘要：本课题旨在使用爬虫技术设计和开发一个用于爬取互联网数据的应用程序。
通过爬取各种网站和在线信息源，该应用程序可以提供包括新闻、论坛帖子、商品信息等多个领域的数据收集服务。
该应用程序的设计将以Python编程语言为基础，并利用多个开源库和框架，如BeautifulSoup、Scrapy等，来实现数据的采集、处理和存储。
关键词：爬虫技术，互联网数据，应用程序，Python，BeautifulSoup，Scrapy1. 研究背景随着互联网的飞速发展，网络上的信息数量呈现爆炸性增长。
如何高效地获取和处理这些信息成为了一个重要的问题。
而爬虫技术作为一种自动化数据采集方法，凭借其高效、灵活的特性，得到了广泛的应用。
2. 目标与意义本课题的目标是设计和开发一个可用于爬取互联网数据的应用程序。
通过该应用程序，用户可以方便地获取各种网站和在线信息源中的数据。
此外，通过该应用程序，还可以实现对数据的清洗、整合和存储，从而提供给用户更加方便和实用的数据服务。
3. 设计方案本课题的设计方案基于Python编程语言，利用其丰富的开源库和框架来实现爬虫功能。
具体来说，将采用BeautifulSoup库来解析HTML页面，获取数据的关键信息。
同时，使用Scrapy框架来组织和管理整个爬虫过程，并实现对多个网站的同时爬取。
4. 实施步骤（1）确定需要爬取的目标网站和在线信息源；（2）使用BeautifulSoup解析HTML页面，提取有用的数据；（3）使用Scrapy框架设计和实现爬虫程序；（4）通过爬虫程序获取并存储数据；（5）对爬取的数据进行清洗、整合和存储。
5. 预期成果本课题预期实现一个功能完善的爬虫应用程序，该程序具备以下特点：（1）能够方便地定义和配置爬取目标；（2）能够高效地爬取各种网站和在线信息源的数据；（3）能够自动处理爬取的数据，包括清洗、整合和存储。
6. 创新点本课题的创新点主要体现在以下几个方面：（1）结合使用BeautifulSoup和Scrapy，实现对HTML页面的解析和爬取目标的高度灵活性；（2）通过对爬取的数据进行清洗和整合，提供给用户更加方便和实用的数据服务。
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。
分布式爬虫爬取原理
分布式爬虫爬取原理在互联网飞速发展的今天，网站数据的更新速度和数量都在不断攀升。
对于需要大量抓取网络数据的爬虫技术来说，如何提高爬取效率和速度成为了一个重要的课题。
分布式爬虫，作为一种新型的爬虫技术，应运而生，它通过将多个主机组合起来，共同完成一个爬取任务，从而大大提高了爬取效率。
一、分布式爬虫的基本原理与应用1. 将任务分散到多个主机分布式爬虫的核心思想是将需要爬取的内容分散到多个主机上进行处理。
这种方式充分利用了多台主机的计算能力，实现了并行处理请求和数据，从而大大提高了爬取效率和速度。
在分布式爬虫中，每个主机都扮演着不同的角色，如生成爬取请求、接收请求并处理网页内容、存储数据等。
2.负载均衡与任务分发为了实现高效的爬取，分布式爬虫需要解决一些关键问题，如负载均衡、数据一致性、请求冲突等。
在分布式爬虫中，任务分发是一个重要的环节。
通过合理的任务分发策略，可以确保每个主机都能充分利用其计算能力，避免出现性能瓶颈。
3.提高每个主机的处理速度在分布式爬虫中，提高每个主机的处理速度是提高整体爬取效率的关键。
这可以通过优化爬虫算法、提高网络传输速度、减少不必要的数据处理等手段来实现。
4.优化数据传输数据传输是分布式爬虫中的另一个重要环节。
通过优化数据传输，可以减少数据在网络中的传输时间，进一步提高整体爬取效率。
数据压缩、缓存技术、数据传输协议的优化等都可以有效提高数据传输的效率。
5.避免重复抓取与数据一致性在分布式爬虫中，避免重复抓取和保证数据一致性是非常重要的。
通过使用去重算法、分布式锁等技术，可以有效避免重复抓取。
同时，数据一致性可以通过分布式数据库、数据同步技术等手段来实现。
二、分布式爬虫在我国的应用与发展前景1.应用领域分布式爬虫在我国已广泛应用于搜索引擎、数据挖掘、网络分析、舆情监测等领域。
它为各类互联网业务提供了强大的数据支持。
2.发展趋势随着互联网的持续发展，分布式爬虫技术也将不断演进。
Python网络爬虫中的分布式爬取与调度技术
Python网络爬虫中的分布式爬取与调度技术分布式爬取和调度技术是Python网络爬虫中关键的两个方面。
本文将介绍分布式爬取和调度技术的基本概念、实现原理和应用场景。
一、分布式爬取技术在传统的爬虫中，只有单个爬虫程序负责对目标网站进行数据采集。
这种方式存在效率低下和单点故障的问题。
为了解决这些问题，分布式爬取技术应运而生。
1. 实现原理分布式爬取技术通过同时启动多个爬虫程序，每个程序负责爬取目标网站的一部分数据。
这样可以并行地进行数据采集，提高爬取速度。
同时，为了保证数据的一致性和完整性，需要将爬取到的数据进行合并和去重处理。
2. 应用场景分布式爬取技术适用于对大规模数据进行采集的场景。
例如，搜索引擎爬取互联网上的网页内容，需要并行地爬取大量的网页数据。
另外，对于需要实时更新的数据源，也可以使用分布式爬取技术来实现数据的定时采集和更新。
二、调度技术在分布式爬取中，如何合理地调度和分配爬虫任务是一个关键问题。
调度技术通过统一的调度器来管理和分配爬虫任务，实现任务的均衡分配和优先级控制。
1. 实现原理调度技术通过将爬虫任务添加到队列中，并由调度器从队列中提取任务并分配给空闲的爬虫程序执行。
调度器可以根据任务的优先级和爬取速度来动态地调整任务的分配策略，确保高优先级任务能够及时处理并降低爬虫程序的负载。
2. 应用场景调度技术适用于大规模分布式爬取系统中对任务进行管理和协调的场景。
例如，对于分布式爬虫系统中的上百个爬虫程序，调度器可以根据各自的处理能力和网络情况来分配任务，确保整个系统的高效稳定运行。
三、分布式爬取与调度技术的综合应用将分布式爬取技术与调度技术相结合，可以实现更加强大和高效的网络爬虫系统。
1. 实现原理在分布式爬取系统中，通过引入调度器来统一管理和分配爬虫任务。
调度器根据各个爬虫程序的处理能力和网络情况，将任务均衡地分配给各个爬虫程序执行。
同时，爬虫程序将采集到的数据反馈给调度器，以便进行数据的合并和去重处理。
基于Scrapy的分布式爬虫系统的设计与实现
基于Scrapy的分布式爬虫系统的设计与实现李代祎;谢丽艳;钱慎一;吴怀广【摘要】随着互联网的快速发展,其信息量和相关服务也随之快速增长.如何从海量的信息中快速、准确地抓取所需要的信息变得越来越重要,因此负责互联网信息收集工作的网络爬虫将面临着巨大的机遇和挑战.目前国内外一些大型搜索引擎只给用户提供不可制定的搜索服务,而单机的网络爬虫又难当重任,因此可定制性强、信息采集速度快和规模大的分布式网络爬虫便应运而生.通过对原有Scrapy框架的学习和研究,将Scrapy和Redis结合改进原有的爬虫框架,设计并实现了一个基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统,然后将从安居客、58同城、搜房等网站抓取的二手房信息存入MongoDB中,便于对数据进行进一步的处理和分析.结果表明基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统同单机网络爬虫系统相比效率更高且更稳定.【期刊名称】《湖北民族学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(035)003【总页数】6页(P317-322)【关键词】Scrapy;分布式;Scrapy-Reids;网络爬虫;MongoDB;数据存储【作者】李代祎;谢丽艳;钱慎一;吴怀广【作者单位】郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州 450002;河南省工商行政管理学校,河南郑州 450002;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州 450002;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】TP3互联网中的信息量随着互联网的迅速发展而越来越多,在2008年Google公司宣布他们检索到的网页已经超过了1万亿,然而其检索到的网页仅仅是互联网上的一部分而已[1],如何从大量的信息中挖掘出有用的信息就成了当今的热门问题,搜索引擎也正是在这种需求下而诞生的技术.搜索引擎是通过网络爬虫从互联网中挖掘大量需求信息,然后网络爬虫将这些信息存储在数据库中,以便将来根据用户需求对其进行处理,它用到人工智能、信息检索、计算机网络、数据库、分布式处理、数据挖掘、机器学习和自然语言处理等多领域的理论技术,具有很强的综合性和挑战性[2-3].目前国内外在网络爬虫领域已经有了很多研究,例如,爬行策略、海量数据存储、海量数据索引、网页评级等.但是较为成熟的大型网络爬虫只能为用户提供不可定制的搜索服务,且很多网络爬虫的技术都被列为商业机密,不对外开放.在开源爬虫方面,例如,Larbin、Nutch、heritrix等已经是比较成熟的网络爬虫项目,但是它们大多为单一网络爬虫,并且存在着性能不稳定、用户亲和性较低、对中文支持不足和配置复杂等问题[4-5].因此,部署方便、可定制性高的中小规模分布式网络爬虫取代传统的网络爬虫势不可挡.1.1 网络爬虫网络爬虫(Web Crawler)是一种按照一定规则在互联网上自动获取处理网页的计算机程序,其广泛地应用于互联网搜索引擎或网页缓存管理中[6].简单来讲,URL资源存放在一个队列中,此队列负责URL资源的优先级管理.首先网络爬虫从队列中获取一个 URL资源并下载此网页,然后提取该网页中的其它URL 资源并放入队列中.重复上述过程,直到爬虫将其关闭[7-8].通用的网络爬虫结构如图1所示.网络爬虫通过不同爬行策略递归的访问页面、保存页面,最终获取所需信息.目前网络爬虫遵守以下4种爬行策略规则[9]:1)选择爬行规则:使用广度优先的爬行策略.一个网络爬虫的目的是抓取互联网中最相关的网页,而不是随机的获取互联网的某些样本网页.2)回访规则:互联网是动态的,互联网中网页的建立、修改和删除等活动在不断进行.然而一个爬虫活动可能持续和长时间,所以爬虫要制定回访规则来访问更新的网页.3)礼貌规则:如果网络爬虫不断抓取同一台服务器上的网页,当请求过多时会造成服务器瘫痪.因此网络爬虫在正常运行的同时也要兼顾服务器的正常运行.4)并行规则:网络爬虫可以通过多线程并发地运行多个爬行进程,通过这样可以极大的降低开销和提高下载效率.1.2 Scrapy-RedisScrapy-Redis[10]是基于Redis的Scrapy分布式组件,其将任务和数据信息的存取放到redis queue中,使多台服务器可以同时执行crawl和items process,从而大大提高了数据爬取和处理的效率.其功能为:①多个爬虫共享一个redis queue 队列,适合大范围、多域名的爬虫集群.②爬取的items存放到items redis queue队列,可以开启多个items process来处理爬取的数据.Scrapy-Redis各个组件之间的关系如图2所示.1.3 数据存储NoSQL由于网络爬虫爬取的数据大多为半结构化或非结构化的数据,并且传统的关系型数据库并不擅长存储和处理此类数据.因此选择非关系型数据库 NoSQL 存储爬取到的数据.NoSQL 数据库大致分为4类[11]:1)键值(Key-Value)存储数据库:Key-Value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署.例如:Tokyo Cabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,Oracle BDB.2)列存储数据库:此类数据库通常是针对海量的数据实施分布式存储.键仍然存在且指向了多个列.如:Cassandra,HBase,Riak.3)文档型数据库:此类型的数据模型使版本化和半结构化的文档以特定的格式存储,例如,JSON.文档型数据库的查询效率比较高,如:CouchDB,MongoDb,SequoiaDB.4)图形(Graph)数据库:图形结构的数据库是使用灵活的图形模型,并且该模型能够扩展到多个服务器上.如:Neo4J,InfoGrid,Infinite Graph.2.1 Scrapy框架研究2.1.1 Scrapy框架如图2所示,Scrapy 框架的模块组成有[12-14]:1)Scrapy引擎(Scrapy Engine):负责调控数据在系统中各个模块间传递,以及调用相应的函数响应特定的事件.2)调度器模块(Scheduler):负责对所有待爬取的 URL资源进行统一管理.例如,将接收 Scrapy 引擎提交的URL资源插入到请求队列中;将URL从队列中取出并发送给Scrapy引擎以响应Scrapy引擎发出的URL 请求.3)下载器中间件模块(Downloader Middlewares):负责传递Scrapy引擎发送给下载器模块的URL请求和下载器模块发送给 Scrapy 引擎的HTTP 响应.a)下载器模块(Downloader):负责下载Web 页面上的数据,并最终通过Scrapy 引擎将其发送给爬虫模块.b)爬虫模块(Spider):分析从下载器模块获取到的数据,然后提取出Item 或得到相关的URL资源.c)爬虫中间件模块(Spider Middlewares):负责处理爬虫模块的输入和输出.d)数据流水线模块(Item Pipeline):通过数据清理、数据验证、数据持久化等操作来处理由爬虫模块提取和发送过来的Item.2.1.2 Scrapy框架扩展 Scrapy框架简单、高效,且被广泛应用于数据的挖掘、监测和自动测试.但是Scrapy框架也存在不足,例如,Scrapy框架下的爬虫不支持分布式、单线程执行、内存消耗过大等.因此深入理解Scrapy框架的扩展机制,通过编程来替换或增加框架中的一些模块来弥补其不足是十分必要的.本文对Scrapy框架做了如下补充:1)本文利用Scrapy-Redis通过redis对爬取的请求进行存储和调度,并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.Scrapy-Redis的组件如下[15-16].a)Connection.py:对settings进行配置,实现通过Python访问redis数据库,被dupefilter和scheduler调用,涉及到redis存取的都要使用到这个模块.b)dupefilter.py:使用redis的set数据结构对reqeust进行去重处理.c)queue.py:将request存入到queue中,调度时再将其弹出.目前队列的调度有三种方式:FIFO(先入先出)的SpaiderQueue,SpiderPriorityQueue和LIFO(后入先出)的SpiderStack.本文用的是第二种方式.d)pipelines.py:将Item存储在redis中以实现分布式处理.e)scheduler.py:重写scrapy中的调度模块,实现crawler的分布式调度.f)spider.py:重写scrapy中的爬虫模块,从redis数据库的队列中读取要爬取的url,然后执行爬取.若爬取过程中有其它的url返回,继续执行爬虫直到所有的request 完成后,再从队列中读取url,循环上述过程.通过分析可得,Scrapy-Redis各个组件之间的关系如图3所示.2)单机硬盘与内存容量有限、数据的频繁查询是造成了CPU性能的严重下降的主要原因,因此数据库的选择显的尤为重要.由于网络爬虫爬取的数据大多数为非结构化的数据,因此本文选取擅长存取非结构化数据的数据库MongoDB[17-18].经过扩展后的Scrapy框架如图4所示.2.2 反爬虫技术应对策略目前很多网站禁止爬虫爬取数据,网站通过用户请求的Headers、用户行为、网站目录和数据加载等方式来进行反爬虫,从而增大爬取的难度.本爬虫主要采取了以下应对策略:1)设置download_delay参数. 如果下载等待时间过长,则短时间大规模抓取数据的任务将不能完成,而太短则会增加被禁止爬取数据的概率.因此在settings.py中设置:DOWNLOAD_DELAY = 2.2)禁用cookies,可以防止爬虫行为被使用cookies识别爬虫轨迹的网站所察觉,因此需要在settings.py 中设置:COOKIES_ENABLES=False.3)伪装user agent,防止被服务器识别,将user agent 写入rotate_useragent.py 文件里形成user-agent池,在发送请求时会从user-agent池中随机选取一个使用.因此需要在settings.py中设置:DOWNLOADER_MIDDLEWARES={′scrapy.contrib.downloadermiddleware.u erAgentMiddle ware′ :None,′HouseInfoSpider.spiders.rotate_useragent.RotateUserAgentMiddleware′ :4 00,}2.3 数据爬取与存储2.3.1 网页结构和数据分析通过对网页HTML结构进行分析,从而完成爬虫模块的编写.本爬虫的URL队列中有3种类型的URL,以安居客的网页结构为例进行分析.该网页中所包含数据的节点是class=”houselist-mod”的<ul>节点,该节点下的<li>节点有50个,每个<li>节点中包含有需要提取的目标数据,即index类型的URL.Scrapy提取数据使用特定的 XPath 表达式来提取 HTML 网页中的数据,伪代码如下所示:def parse_detail(self,response):item = HouseInfoItem()selector = scrapy.Selector(response)item[′url′] = response.urlitem[′village_title′]= #标题list_first_item(selector.xpath(′//h3[@class ="long-title"][1]/text()′).extract()).strip() }(……)item[′village_describe′]= #描述list_first_item(selector.xpath(′//div[@class="houseInfoV2-item-descjs-house-explain"]/text()′).extract()).replace("\n","").replace("\t","").replace("","").strip() yield item从网站上获得数据followers、fullname等在Item中统一建模.相应代码在items.py中:import scrapyclass HouseInfoItem(scrapy.Item):url=scrapy.Field() #当前网页的urlvillage_name=scrapy.Field() #小区名village_location=scrapy.Field() #位置village_area=scrapy.Field() #面积(……)2.3.2 数据库连接和参数设置在settings.py文件中设置MongoDB的相应参数:服务器、端口号、数据库,然后在指定的位置添加数据库设置:#MongoDBMONGO_URI=′mongodb://127.0.0.1:27017′MONGO_DATABASE = ′HouseInfo′#改变默认PIPELNESITEM_PIPELINES={′HouseInfoSpider.pipelines.MongoPipeline′:300,′scrapy_r edis.pipelines.Redi sPipeline′:400,}在pipelines.py文件中定义一个函数连接数据库:#数据库初始化Class MongoDBPipeline(object):hp_collection_name = ′house_info′def_inir_(sef,mongo_uri,mongo_db)(……)#数据库连接def open_spider(self,spider):self.client=pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)self.db = self.client[self.mongo_db]#将数据存入到数据库中def process_item(self,item,spider):if isinstance(item,HouseInfoItem):key_index = item[′url′]if not self.db[self.hp_collection_name] .find({′url′:key_index}).count(): self.db[self.hp_collection_name].insert(dict(item))return item3.1 实验结果Ipush.py文件中将要爬取的原始网站url存入redis数据库的队列中,然后通过scrapy crawlall命令执行爬虫,最后将爬取的数据存入MongoDB中.爬取结果显示如图5所示.3.2 结果分析整个系统的部署:1台安装有redis和MongoDB数据库的服务器作为爬虫的主节点;1台安装有MongoDB数据库的服务器作为爬虫从节点;1台安装有MongoDB 数据库的单独服务器.硬件配置如表1所示.实验测试中,为了防止爬虫行为被禁止,将最高爬取频率设置为2秒/网页,系统运行5个小时(单机爬取和分布式爬取选在同一时段),其爬取结果如表2所示.通过分析表2中的数据可知,每个节点每小时爬取的网页数量在1 700左右.为了防止爬虫被禁止,爬虫的最高频率设置为2秒/网页.由于受网络延迟、I/O延迟等的限制,每小时爬取的网页数量略低于理论上最高值1 800(60*60/2=1 800).另外,2个爬虫节点每小时爬取url的数量几乎接近1∶1,这也证明了系统中各个爬虫节点的负载均衡.同时运行结果也表明,经过扩展的Scrapy框架使得爬取速度大大提高了. 根据表2中数据,利用Matlab可得到图6的线形图.图6中每条线的斜率就代表其爬虫的爬取效率.从图6中可以看出一个节点进行爬取时的效率要远远低于两个节点同时爬取时的效率.综上所述分布式爬虫爬取的效率远高于单机爬虫.本文通过对开源网络爬虫Scrapy框架的深入研究和扩展,利用Scrapy-redis组件之间的相互作用,设计和实现了一个分布式的网络爬虫系统;通过与数据库的连接,将爬取的数据存入MongoDB中,便于对数据进行查询、统计和分析;同时在技术上也为数据研究人员提供了方便的数据获取方法. 但是本文只对URL进行了去重处理,并没有考虑节点爬取的负载均衡问题,同时爬取过程中网页被重置问题目前也没有好的解决办法,这些问题需要进一步的探索研究.【相关文献】[1] VLADISLAV Shkapenyuk,TORSTEN Suel.Desigen and Imlementation of a High-Performance Distributed Web Crawler.Technical Report,In Proceedings of the 18th International conference on Data Engineering(ICDE)[C]∥IEEE CS Press,2001:357-368. 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军事教育主题爬虫的设计与实现
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科技信息
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［ 摘
金
鹏
要］ 由于民用搜索 引擎无法在军队 中使 用， 随着部 队人 员对提供 的各项信息服务的要 求越 来越高 、 来越 细， 越 基于整个 Ｗｅ ｂ的
信 息 采 集 越 来越 力 不 从 心 。同 时 它 也 无 法 迅 速 地 搜 集 到 足 够 的 最 新 的 网络 信 息 ， 不 能 满足 人 们 日益 增 长 的 个 性 化 需 求 。本 文 希 望 也
ｗｏ ｄ ｅ ｇ ｔ Ａｌ ｃ ｍｅ ｔ ｒ Ｗ ｉｈ Ｏｆ ｌ ｕ ｌ ｌ ｓ ｇ ｅｔｒ ｃ ａ ｓ ｆ
ｐ ｂｉＴ ｅＭａ ｗ ｒｓ ｕ ｌ ｒｅ ｐｚ ｏｄ； ｃ ｈ
／用 Ｔｅｍａ ／ ｒｅ ｐ形式定 义 ， 标签 ， 带 方便
对 应 查 找 ，下 面定 义 的是 一 些 统 计 词 项 与 词 频 的链 表 ／
通过开发一个军事教育类主题方 面的爬 虫以满足 用户专门检 索军事教育类信息的要求。 ［ 关键 词 ］ 网络 主题爬 虫 搜 索引擎 军事教 育主题爬 虫
１ 引言 ．
当今 ， 随着 Ｉｔｍ ｔ 国内的迅 猛发展 ， 队正在 向现代化 建军 目 ｎｅ ｅ 在 军 标发展 ， 为了使军 队更 快的 向信息 化 ， 字化方 向发 展 ， 队都 在着手 数 军 建设 自己的信 息网 ， 网络信息资源也爆 炸般 的增长 ， 在军 队内的信息 服 务器上 ， 同样能够 获取许多有用的资源 。如果没有一个好 的搜索引擎 ， 查询起来困难 就可想而知。现在 ｗ ｗ网上基本都是一些商业性 的探 索 ｗ 引擎 ， 这些 引擎深度 和广度都很 大 ， 有些甚 至是整个 环球 网进 行检索 。 而军队只需要搜索其内部网络即可 。因此在军 队网中安置一个针对军 队信息资源进行搜索的爬虫十分必要。 ２军 事教 育 主题 爬 虫 的爬 行 策 略 ． 搜索引擎中最关键的部分是 网络爬 虫 ，它 的性能 好坏直接影 响着 搜索引擎的整体性能和处理速度 。传统 的网络爬虫是按 照预先设定 的 广度优先策略 、 度优先策略或 这两种策 略相结合 的方式爬行 网页【。 深 Ｉ 】 网络爬虫的搜索策略与搜索引擎 的性 质和任务密切相 关。决定 网络爬 虫搜索策略的关键是如何将不相 关的网页快速地 过滤并删除掉 ，因为 网页过滤的速度和准确性将会直接 影响网络爬虫 的性 能。 以何种 策略 访问 Ｗｅ ， ｂ 成为近年来 主题搜索 引擎 网络爬 虫研究的焦点之一 。 军事 教 育主题爬虫是按照最佳优先 的爬行 策略爬行 网页即军 事教育 主题爬 行 时按照主题相关度优先的爬行策 略爬 行网页 。爬 虫从 网络上抓取 到的 新网页在爬行之前都要进行主题相关度分析， 与初始种 子网页相关度最 高的网页被优先爬行， 而与初始种子 网页不相关或相关度不 大的网页则 被抛弃 。 因此与传统网络爬虫相 比， 军事教育主题爬虫 的工作 量大 大减 少、 爬行的准确度大大提高 。 ３军 事 教 育 主 题 爬 虫 的 系 统 实 现 ． ３１ 计 思 路 与 总 体 柜 架 ．设 从 设 计 思 路 上 ，构 造 Ｓ ｉｅ 有 两 种 比较 常 用 的 方 法 。第 一种 是 把 ｐｄ ｒ Ｓ ｉｅ 设 计 成 一 个 递 归 的程 序 ，第 二 种 是 编 写 一 个 非 递 归 的 Ｓ ｉｅ 程 ｐｄ ｒ ｐｄｒ 序， 程序维 护一个要访 问的网页列表 ， 考虑到 Ｊｖ ａａ对数组 、 队列 的包 支 持较为丰富 ， 实现相对容易 ， 本程序使用 了第二 种设计思路。 程序 中总共维护 了四个不 同的队列 ， 它们 的总结如下。每一个这样 的队列保存着 同一处理状态 的 ＵＲ 。 Ｌ 等待 队列 当 Ｓ ｉ ｒ ｐ ｅ 程序开始处 理 Ｕ Ｌ ，它们被传送 到这一 队 ｄ Ｒ 时 列。 重要的是同一个 Ｕ Ｌ不能被多次处理 ， Ｒ 因为这样是浪费 的。 当一个 ＵＲ Ｌ被处理过后 ． 它被移送到或者是错误 队列 或者是完成队列。 运 行 队列 当前 正在 处 理 的 Ｕ Ｌ队列 。 Ｒ 错 误 队列 如 果 在 下 载 当前 网 页 时 发 生 错 误 ， 的 ＵＲ 它 Ｌ将 被 加 入 到 错 误 队列 。该 Ｕ Ｌ到 达 这 一 队 列 后将 不 再 移 人 其 它 队列 。一 旦 网 页 移 Ｒ 入错 误 队列 ，ｐｄ ｒ Ｓ ｉｅ 程序 将 不会 再 对 它 作 进 一 步 处 理 。 完 成 队列 如 果 在下 载 网 页 时 没有 发 生错 误 ， ＵＲ 该 Ｌ将 被 加 入 到 完 成队列 。该 ＵＲ Ｌ到达这一 队列后将不再 移入其他队列。 明显 ， 每个得到的 ＵＲ Ｌ都 只能存在于一个 队列中。其状 态流程 图
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实现跨语言搜索，支持多种语言的文本搜索和 匹配，满 员检索相关领域的学术论文、研 究报告和期刊文章等。
课程作业
学生在完成课程作业或研究报告 时，可以使用搜快速查找和 获取相关资料，提高效率。
产品优势
免费使用优质资源搜提供了免费 Nhomakorabea文档搜索和下载服务，质量有保障。
快速响应多平台支持搜的服务器和网络稳定，能够快速响应 用户的便
创新商业模式
探索新的商业模式，如付费阅读、知 识付费等，提高收入来源，实现可持 续发展。
要点二
强化用户体验
持续优化界面设计、功能设置等，提 高用户使用效率和满意度，增强用户 粘性。
要点三
建立合作生态
与学术机构、出版商、作者等建立紧 密合作关系，共同推动文化创意产索的准确性和效率，为用户提供更加优质的服 务。
展望未来
随着机构的合作，扩大资源的覆 的准确性和效率， 以及个适用于学术领域
。
案例二：知识问答
用户需求
一位初中生希问，得到了有关气候变化的详问答服务，满足用户对特定问题的需求。
技术架构
分布式爬虫系统
通过分布式爬虫系统，从各大网站 抓取数据，实现大规模数据的采集 和存储。
数据清洗与预处理
对采集到的数据进行清洗和预处理 ，去除重复、无效和错误数据。
文本特征提取与表示
利用自然语言处理技术，对文本数 据进行特征提取和表示，以便进行 后续的搜索和匹配。
搜索引擎构建
基于倒排索引等搜索引擎技术，构 建全文搜索引擎，实现快速、准确 的搜索和匹配。
05台，为学术界和知识爱好者提供了刊文章、专利、报告等，以及各种主努力，旨在为读者打造更加完善更好地了解用户需求，提供 更加个性化的服务。
分布式网络爬虫技术的研究与实现
分布式网络爬虫技术的研究与实现一、本文概述Overview of this article随着互联网的飞速发展，网络爬虫技术成为了获取、处理和分析海量网络数据的关键工具。
特别是在大数据和的背景下，分布式网络爬虫技术因其高效、可扩展的特性受到了广泛关注。
本文旨在深入研究分布式网络爬虫技术的核心原理、实现方法以及实际应用，为相关领域的研究者和开发者提供有价值的参考。
With the rapid development of the Internet, web crawler technology has become a key tool to obtain, process and analyze massive network data. Especially in the context of big data, distributed web crawler technology has received widespread attention due to its efficient and scalable characteristics. This article aims to delve into the core principles, implementation methods, and practical applications of distributed web crawler technology, providing valuable references for researchers and developers in related fields.本文将首先介绍分布式网络爬虫的基本概念、特点和发展历程，为后续研究奠定理论基础。
接着，将重点分析分布式网络爬虫的关键技术，包括任务调度、数据通信、负载均衡、去重策略等，并探讨这些技术在实现高效、稳定爬虫系统中的作用。
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Ａｂｔ ｃ ｓｒ ｔ ａ
Ｔ ｅｔ ｓ ｕ ｉ ｎ ａ ｓｓ ｉｒ ｕｅ ｅ ｏｋｃ ｗｅ ｓ ｍ．Ｉ ｙｔ ｒｈｔ ｔｒ ｃｎｉｓ ｆｗ ｊｒ ａｔ：ｈ ｎ ｈ ｅｉｓ ｄｅ ａｄｒ ｌｅ ｄｓｉ ｔｄｎｔ ｒ ｒ ｌ ｓ ｔ ｈ ｓｔ ｓ ｅ ｉ ａ ｔｂ ｗ ａ ｒ ｙ ｅ ｔｓｓ ｍ ａｃｉ ｃ ｅ ｏｓ ｔｏ ｏ ｏ ｒ ｔｅｃ — ｓ ｅ ｅｕ ｓ ｔ ｍａ ｐ ｓ ｏ
０ 引 言
随着互联 网的爆炸式增长 ， 网络 资源呈指数级增 长 ， 这种信 息量 的飞速增长促使通用 搜索引擎 面临着 索引规模 、 更新 速度 和个性化需求等多方面的挑战 。为了克服通用搜索引擎的 以上
不足 ， 主题搜索 引擎应 运而生 。主题 爬虫 是主题搜 索引擎 的基 础， 其抓取 网页 的速度和质量是决定搜索 引擎好坏 的重要指标 。 它是一个在限定 领域内 自动下 载 网页 的系统 ， 按照 一定优先 级
池勇敏 郝泳涛
（ 同济大学 Ｃ Ｄ研究 中心 Ａ 上海 ２０ ９ ） ００ ２
摘
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
要
研究实现 了一个 分布 式 网络爬 虫系统。系统架构 主要分为控制节 点和爬行节 点两部 分 ， 并描述 了分布 式系统关键技 术
的解决方案。系统采用二级哈希映射算法进 行任务分配 以解决基于 目标 导 向、 负载均衡 的 Ｕ Ｌ分配 问题 ， 用消息通信 使节 点相 Ｒ 使 互协作， 出利用遗传算法作为该主题爬虫 系统 的搜 索策略 ， 提 并给 出 了网页更新策略的改进 方法。
ｔｏ ｏ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ａ ｌｎ ｄ ．Ｔ ｅ ｋ ｙ ｔｃ ｎ ｌｇ ｏｕ ｉｎ ｔ ｉｔ ｂ ｔｄ ｓ ｓｅ ｉ ｄ ｓ ｒ ｅ ｒｌｎ ｄ ｎ ｈ ｒ ｗ ｏ ｅ ｈ ｅ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｓ ｌｔ ｏ ｄ ｓｒ ｕ ｅ ｙ ｔ ｍ ｓ ｅ ｃ ｂ ｄ，ｔ ｏ ｈ ｙ ｔ ｍ ｐ ｌ ｓｔ ｅ ｓ ｃ ｎ ｅ ｅ ｓ ｏ ｉ ｉ ｏ ．Ｔ ｅ ｓ ｓｅ ａ ｐ ｉ ｈ ｅ ｏ ｄ ｌ ｖ ｌＨａ ｈ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｓ ｓ ｉｎ ｎ ｏ ｓ ｌｅ ｔ ｅＵＲＬ ａｌ ｃ ｔ ｎ ｉｓ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ａｇ ｔ ｒ ｎ ａｉ ｎ ａ ｄ ｌａ ａａ ｃ ．Ｎｏ ｅ ｒ ｏ ｐ ｒ ｔ ｅｔ ａ ｈ ｏｈ ｌｏ ｔ ｍ ｏ ｔ ｋ ａ ｓｇ ｍｅ ｔｔ ｏｖ ｉ ａ ｈ ｌ ａｉ ｓ ｕ ａ ｅ ｎ ｔｒ ｅ ｉ ｔｔ ｎ ｄ ｂ ｌｎ ｅ ｏ ｏ ｏｅ ｏ ｏ ｄ ｓａ ｅｃ ｏ ｅ ａｉ ｏｅ ｃ ｔ — ｖ
第２ ７卷 第 １ ２期
２１ ０ ０年 １ ２月
计算机 应 用与软 件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａｉ ｎ ｎ ｏ ｔ ｒ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌ ｔ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆ ｃ ｏ ｗａ ｅ
Ｖｏ ． ７ Ｎｏ ２ １２ ．１ Ｄｅ ． ０１ ｃ２ ０
分 布 式 主题 爬 虫 的 设 计 与 实 现
ｅ ｙ ｍｅ ｎ ｆｍｅ ｓ ｇｎ ．Ｔ ｅ ｔｅ ｉ ｓ ｇ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉ ａ ｇ ｒｔｍ ｏ ｂ ｈ ｅ ｃ ｔａｅ ｏ ｈ ｏ ｉ ｒ ｗ ｅ ，ａ ｄ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｔｏ ｒｂ ａ ｓ ｏ ｓａ ｉ ｇ ｈ ｈ ｓｓ ｕ ｇ ｓｓｔ ｅ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｈ ｔ ｅ ｔ ｅ ｓ ａ ｈ ｓｒ ｔｇ ｆｒｔ ｅ ｔｐ ｃ ｃ ａ ｌｒ ｎ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｍｅｈ ｄ ｃ ｉ ｒ ｙ ｏ ｂ ａ ｅ ｕ ｄ ｔ ｔ ｅ ｆｒｗｅ ｐ ｇ ｐ ａｅ ｓｒ ｔｇ ． ａ ｙ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ Ｗｅ ｒｗｌｒ Ｄｉｔ ｂ ｔｄ Ｇｅ ｅｉ ｌｏ ｔ ｍ Ｓ ａｃ ｎ ｉ ｅ ｂ ｃａ ￣ ｓｒ ｕ ｅ ｉ ｎ ｔ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｉ ｅ ｒｈ ｅ ｇｎ
图 １ 系 统 结 构 图
该 主题爬虫 系统 中的各个模块 的实现 以及信息搜集过程 中涉及
的关 键 技 术 。
１ １ 爬 行 节点 的结构 设计 ．
爬行 节点主要 是负责爬虫 功能 的完 成 ， 以及与其他 爬行 节
点进 行通 信 。爬 行 节 点 主要 有 ： ｎ ｇｒ模 块 、 ｏ ｎ ｏｄｒ Ｍａａｅ Ｄ ｗ Ｌ ａｅ 模
关键词
主题爬 虫 分布 式 遗传算法
搜 索引擎
ＲＥＳ ＥＡＲＣＨ ＡＮＤ Ｍ ＰＬＥＭ ＥＮＴＡＴＩ Ｉ ｏＮ ｏＦ ＤＩ Ａ ＳＴＲＩ ＢＵＴＥＤ ＴｏＰＩ ＣＲＡＷ ＬＥＲ Ｃ
ＣｈｉＹｏ ｇ ｎ Ｈａ ｎ ｔ ｏ ｎ ｍｉ ｏ Ｙｏ ｇ ａ
（ ｅｔ Ａ ｅ ａｃ Ｃ ｎ ｒｏ Ｄ Ｒｓ ｒ ｅ ｆＣ ｅ ｈ，Ｔｎ］ Ｕ ｉ ｒｔ， ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ０２，ｈｎ ） ｏｇｉ ｎｖ ｓｙ Ｓ ａ ｇ ａ ２ ０ ９ Ｃ ｉ ｅｉ ａ
次 序 和 主题 相关 度甄 别 获 取 页 面 。
本文的研究 对象 是主题搜 索引擎 中的分布 式主题爬 虫 ， 并
开发了相应 的 分 布 式爬 虫 系 统 ， 架 构 参 考 了 ＷＩ Ｅ Ｇ ｏｌ 其 Ｒ 、 ｏｇｅ
Ｃａ ｌ 和 Ｓ Ｈ Ｎ 架构 的划分利用并发执行 ， ｒ ｅ ｗ ｒ Ｐ Ｉ Ｘ， 本文 主要介绍 了
１ 系统 架 构
该分布式爬 虫系统基 于分 布式 系统结构 ， 由一个 中心主 是
控节点和分布式 的爬 虫节点组 成 ， 制节点 负责维 护所有结 点 控 的信息 ， 整个系统相互配合协 同工作 。在整个分布式 系统 中， 所
块、 分析模块 、 ｏ ｒ Ｓ ｒ 模块 、 ｔｅ 任务分 配模 块和节点通信 模块 。前 四 个模块 主要负责按 搜索策 略爬 取 、 下载 、 存储 页面 ， 其直接决定