网络爬虫的优化策略探略
如何应对网站结构变化的Python爬虫策略
如何应对网站结构变化的Python爬虫策略随着互联网的发展和网站技术的不断更新，网站结构的变化已经成为一个常见的问题。
对于Python爬虫，要应对网站结构变化，需要采取一些策略来调整爬虫的运行。
本文将介绍一些有效的Python爬虫策略，帮助您应对网站结构变化。
1. 使用稳定的解析器库在爬虫中，解析器库是非常重要的。
有许多Python解析器库，如BeautifulSoup、lxml等。
其中，lxml是一个非常稳定和强大的库，具有较好的容错能力。
当网站结构发生变化时，lxml可以自动适应这些变化，并提供一个稳定的解析环境。
因此，使用稳定的解析器库是应对网站结构变化的有效策略之一。
2. 使用异常处理网站结构变化通常会导致页面中的元素发生变化，甚至会出现页面加载错误等情况。
在爬虫中，使用异常处理是一种常见的策略，可以帮助我们应对这些变化。
通过捕获异常并做相应的处理，我们可以防止爬虫因为网站结构变化而崩溃，并继续执行后续的操作。
例如，当爬虫无法找到所需的元素时，可以捕获异常并进行相应的重试或跳过操作，以确保爬虫的正常运行。
3. 动态解析网页有些网站为了防止被爬虫抓取而采取了一些反爬虫策略，比如使用JavaScript动态生成页面内容。
对于这种情况，静态解析并不能得到完整的页面内容。
因此，我们需要采用动态解析的策略。
Selenium是一种常用的动态解析工具，可以模拟浏览器的行为，获取完整的页面内容。
通过使用Selenium，我们可以应对网站结构变化，获取我们所需要的数据。
4. 使用数据存储和更新机制当网站结构发生变化时，已经爬取的数据可能会因为页面结构变化而无法正常解析。
为了避免重复爬取数据和减少对网站的请求，我们可以建立一个数据存储和更新机制。
通过将已经爬取的数据存储在数据库或文件中，并定期检查网站结构变化，我们可以及时更新爬虫代码和数据解析规则，使爬虫能够适应网站结构的变化。
5. 定期更新爬虫代码在互联网环境下，网站结构的变化是一个持续性的过程。
网络爬虫中的数据抓取效率优化技术
网络爬虫中的数据抓取效率优化技术在当今的信息时代，数据的价值愈发凸显。
越来越多的企业和个人利用网络爬虫技术来收集和分析互联网上的海量数据，以求得商业竞争的优势或者更好地应对市场需求。
然而，由于互联网上的数据并不是一成不变的，对数据的抓取效率进行优化成为了网络爬虫设计和应用的重要环节。
本文将介绍一些网络爬虫中的数据抓取效率优化技术。
一、使用多线程技术在进行数据抓取时，网络爬虫需要通过向服务器发送请求来获取数据。
传统的单线程模式可能会导致爬虫频繁地与服务器进行交互，导致整体的抓取效率较低。
而采用多线程技术可以同时发送多个请求，提高数据抓取的并发性能。
通过合理的线程数量设置和请求调度策略，可以进一步提高数据的抓取效率。
二、采用分布式架构对于需要大规模抓取数据的场景，单个机器的性能可能无法满足需求。
采用分布式架构可以将任务分配给多个机器来同时执行，充分利用机器集群的计算和存储能力。
同时，通过合理的任务调度和数据传输机制，可以减少网络延迟和数据传输的开销，进一步提高数据抓取效率。
三、设置合理的抓取策略不同的网站对于数据抓取的频率和并发请求的限制可能存在差异。
为了避免被服务器识别并限制抓取行为，需要设置合理的抓取策略。
例如，可以通过调整请求的发送频率、控制并发请求数量、模拟人工操作等方式来减少服务器的压力，从而提高数据抓取的效率。
四、使用缓存技术在进行数据抓取时，往往会需要重复请求同一个URL来获取最新的数据。
为了减少不必要的网络请求和提高数据抓取效率，可以使用缓存技术。
通过对已经请求过的URL的结果进行缓存，下次再次请求时就可以直接从缓存中获取数据，避免进行网络请求，从而节省了时间和带宽。
五、优化网络请求在进行数据抓取时，网络请求是不可避免的一环。
为了提高网络请求的效率，可以考虑以下几个方面的优化：1. 减少请求的大小：对于不需要的数据可以进行过滤或者压缩，减少网络传输的开销。
2. 使用HTTP连接池：使用连接池可以重用已经建立的连接，避免频繁地进行连接的建立和释放，提高网络请求的效率。
基于网络爬虫的搜索引擎优化技术研究
基于网络爬虫的搜索引擎优化技术研究搜索引擎优化技术在当今互联网时代具有重要意义。
网络爬虫作为搜索引擎优化技术的核心工具之一，它的作用是在全网范围内抓取网页并建立索引。
本文将探讨基于网络爬虫的搜索引擎优化技术的研究，并介绍其中的关键技术和挑战。
一、概述随着互联网的快速发展，网络上的信息爆炸性增长，人们对搜索引擎提供准确、快速的搜索结果的需求也越来越高。
搜索引擎优化技术作为提升搜索结果排名和用户体验的方法之一，成为了网站拓展和推广的重要手段。
而其中基于网络爬虫的搜索引擎优化技术更是核心和关键。
二、网络爬虫的作用网络爬虫是搜索引擎优化技术中的重要组成部分，其作用是通过抓取网页并进行索引建立，从而让搜索引擎能够快速获取和展示相关的搜索结果。
爬虫遵循特定的算法，自动抓取互联网上的网页，并将其存储到搜索引擎的数据库中。
三、搜索引擎优化的关键技术1. 内容优化内容优化是搜索引擎优化的核心，它包括关键词的使用、网页信息结构的优化等。
针对具体的关键词进行内容优化，可以提高网页在搜索引擎中的排名。
同时，合理的网页结构和标签的应用也能让搜索引擎更好地理解和解析网页内容。
2. 外部链接优化外部链接优化是指通过获取外部的高质量链接，并将其指向自己的网站，从而提高网站的权威性和可信度。
而网络爬虫在确定网站排名时会考虑外部链接的数量和质量，因此外部链接优化对于提升搜索引擎排名非常重要。
3. 网络爬虫协议网络爬虫协议是爬虫在访问和抓取网页时要遵循的规则。
例如，Robots.txt是一种常用的爬虫协议，网站所有者可以在该文件中指定哪些页面允许被爬虫抓取，哪些页面禁止被爬取。
合理使用网络爬虫协议可以让爬虫更加高效地工作，并提高搜索引擎优化效果。
四、网络爬虫的优化挑战虽然网络爬虫在搜索引擎优化中起着重要作用，但也面临着一些挑战。
1. 反爬机制为了保护网站的隐私和安全，很多网站会设置反爬机制，例如IP封闭、验证码等。
这给网络爬虫的抓取工作带来了很大的困难。
爬虫技术在网络安全事件响应中的应用与优化
爬虫技术在网络安全事件响应中的应用与优化网络安全事件的不断增多和演化，对于企业、组织和个人而言，保护自身信息的安全显得尤为重要。
而爬虫技术作为一种自动化获取网络信息的技术手段，也开始在网络安全事件响应中发挥重要作用。
本文将探讨爬虫技术在网络安全事件响应中的应用及其优化方法。
一、爬虫技术在网络安全事件响应中的应用1. 情报收集与监测爬虫技术在网络安全事件响应中的最常见应用就是情报收集与监测。
通过编写针对特定网站或平台的爬虫程序，可以自动获取相关的数据、文章、评论和用户信息等。
这些数据可以帮助安全团队及时掌握事件的发展动态，判断威胁级别，并采取相应的安全防护措施。
2. 异常行为检测爬虫技术还可以应用于网络安全事件的异常行为检测。
通过监控网络流量和系统日志信息，结合爬虫技术，可以自动化地检测出异常的访问行为。
例如，发现疑似攻击行为的IP地址、恶意软件的下载链接等，以便进一步分析和处理。
3. 恶意代码分析网络安全事件中的恶意代码是具有破坏力的核心元素。
爬虫技术可以用于恶意代码的自动采集与分析。
通过爬取来自互联网上的恶意代码样本，安全团队可以进行逆向工程研究，分析其传播途径、攻击方式和入侵目标，从而更好地防范和应对类似的攻击事件。
4. 漏洞挖掘与预警爬虫技术可以应用于漏洞挖掘与预警。
通过自动化地爬取漏洞信息、漏洞库以及漏洞补丁情况，对网络安全事件中风险较高的漏洞进行挖掘和分析，提供及时的预警和修复建议，帮助企业和组织降低受攻击的风险。
二、爬虫技术在网络安全事件响应中的优化方法1. 频率控制在进行爬取操作时，需要考虑到对目标网站造成的负载影响，避免给目标网站带来过大的压力。
通过合理设置爬虫程序的访问频率和时间间隔，避免对目标网站进行过频繁的请求，从而降低被屏蔽或封禁的风险。
2. 数据过滤在爬取数据时，需要进行数据过滤，只采集有用的信息。
对于用户敏感信息和隐私内容，需要遵守相关法律法规的规定，确保数据采集的合法性和合规性。
Python网络爬虫在电力行业的应用与优化
Python网络爬虫在电力行业的应用与优化随着信息时代的发展，数据的获取和处理变得越来越重要。
在电力行业中，大量的数据需要被收集和分析，以便进行管理和决策。
Python 网络爬虫作为一种高效、灵活且易于编写的工具，在电力行业的应用与优化方面发挥着重要作用。
本文将探讨Python网络爬虫在电力行业中的具体应用，并提出一些优化措施。
一、数据采集在电力行业中，需要获取大量的数据进行分析和决策。
传统的数据采集方式通常是手动从各个网站和数据库中复制粘贴，费时费力且容易出错。
而利用Python网络爬虫，可以自动化地从网页中提取所需的数据。
通过设置爬虫程序，可以定期抓取电网运行数据、气象数据、政策法规等信息，大大提高了数据的采集效率。
二、电力市场监控Python网络爬虫可以在电力市场监控中发挥重要作用。
电力市场具有复杂的价格变动和供需情况，及时获取并分析市场数据对于合理制定购电策略和市场预测至关重要。
通过爬取电力市场相关网站的数据，可以实时监控电价、交易量等信息，并根据这些数据进行模型分析和预测，帮助企业做出更明智的决策。
三、电网设备状态监测电网设备的运行状态对于电力行业的安全运行至关重要。
利用Python网络爬虫，可以实时监测电网设备的状态信息，包括电压、电流、温度等参数。
通过分析这些数据，可以预测设备的故障风险，及时进行维护和修复，以确保电网的稳定运行。
四、电力数据分析Python网络爬虫也可以用于电力数据的分析。
通过抓取各个电力公司的运行数据、用户用电数据等信息，可以进行数据挖掘和分析。
例如，可以通过爬取不同地区用户的用电数据，分析电力需求的季节性和地区差异，为电力调度和规划提供决策依据。
优化措施：1. 多线程/多进程：在进行大规模数据采集时，可以使用多线程或多进程的方式，以提高数据抓取效率和并发能力。
2. 增量爬取：针对需要定期更新的数据，可以使用增量爬取的方式，只抓取新的数据，节省资源和时间。
3. 反爬虫策略：在爬取数据时，要注意网站的反爬虫策略，避免被封IP或出现验证码等问题。
应对爬虫的策略
应对爬虫的策略爬虫是指自动访问网页并提取其中内容的程序，它们可以用于数据采集、搜索引擎优化、价格比较等各种目的。
然而，有些爬虫可能会对网站造成不良影响，如消耗带宽、侵犯隐私、盗取内容等。
因此，网站所有者需要采取一些策略来应对爬虫的行为，保护自己的权益和网站的安全。
首先，可以通过robots.txt文件来管理爬虫的访问权限。
robots.txt是一个文本文件，位于网站的根目录下，通过其中的指令可以告诉爬虫哪些页面可以访问，哪些页面不可访问。
合理设置robots.txt可以限制爬虫的访问范围，减少不必要的流量和资源消耗。
其次，可以通过设置HTTP响应头来控制爬虫的行为。
可以在HTTP响应头中添加"X-Robots-Tag"标签，通过设置"noindex"、"nofollow"等指令来告诉爬虫哪些页面不应该被索引，哪些链接不应该被跟踪。
这样可以有效控制搜索引擎爬虫的行为，保护网站的隐私和内容。
另外，可以通过限制爬虫的访问频率来减少对网站的影响。
可以在robots.txt文件中设置"crawl-delay"指令，告诉爬虫访问网站的时间间隔，限制爬虫的爬取速度。
这样可以避免爬虫对网站造成过大的负担，保护网站的稳定性和安全性。
此外，还可以通过检测和识别爬虫的访问行为来应对爬虫的攻击。
可以通过分析访问日志、检测异常访问行为等方式来识别爬虫的访问，及时采取相应的防御措施。
可以通过设置验证码、限制访问频率、封禁IP等方式来应对恶意爬虫的攻击，保护网站的安全。
总的来说，应对爬虫的策略主要包括管理爬虫的访问权限、控制爬虫的行为、限制爬虫的访问频率、识别和防御爬虫的攻击等方面。
通过合理设置robots.txt、HTTP响应头、访问频率限制、访问日志分析等方式，可以有效保护网站的权益和安全，应对爬虫的挑战。
希望以上建议对您有所帮助，如有更多疑问，请随时联系我们。
应对爬虫的策略
应对爬虫的策略爬虫是指一种自动化程序，用于从网络上收集和抓取数据。
在某些情况下，爬虫可能会导致对网站的过度访问和负荷，从而影响到用户体验和正常运行。
因此，针对爬虫的出现，网站管理者需要采取一系列的应对策略以保障网站的正常运行，下面我们将从专业角度探讨如何应对爬虫。
1.识别爬虫对于任何网站管理者来说，第一步是了解哪些爬虫正在访问您的网站。
您可以使用一些工具来分析您网站的访问日志，并识别出标准的爬虫代理名称，包括Google爬虫，Bing爬虫等。
除此之外，还有一些自定义的爬虫，这些探测程序隐藏在软件中，让收集数据更加便捷。
了解不同类型的爬虫代理名称，将有助于您更好地调整服务器响应策略。
2.使用 Robots.txt经过识别爬虫后，许多网站管理者采用使用Robots.txt来帮助控制搜索引擎爬虫的进入。
Robots.txt是一种用于搜索引擎爬虫的标准协议，其目的是定义哪些部分是不希望爬虫抓取的，以及哪些部分应该允许爬虫访问。
如果您的网站不允许爬虫访问某些内容，可以在网站根目录下添加一个 robots.txt 文件，其中包含指示搜索引擎爬虫要拒绝访问的内容。
3.限制频率另一个降低爬虫访问量的方法是限制其访问频率，网站管理者可以通过实施访问频率限制策略来控制爬虫的访问速率，这有助于减轻服务器的负荷，并保护您的网站免受恶意攻击。
常用爬虫访问频率限制有两种方法: 基于IP地址和基于用户代理。
基于IP地址的限制依赖于爬虫使用的IP地址，并根据它来限制其访问频率，而基于用户代理的限制依赖于该爬虫使用的名称。
这两种策略都可以非常有效地限制爬虫的访问速率。
4.验证码使用验证码可以防止机器人自动访问和操纵您的网站。
验证码是一种用于识别用户是人还是机器人的工具，通常是让用户输入一些内容或执行一些简单任务以证明其身份。
通过将验证码设置在网站上的关键操作页面中，您可以降低机器人占用服务器资源，并提高网站的安全性和防御性。
5.使用CDN大量爬虫的访问可能会过载您的服务器并降低您的网站速度，从而影响到用户的访问体验，这时候可以考虑使用CDN。
Python网络爬虫技术在教育行业的应用与优化
Python网络爬虫技术在教育行业的应用与优化随着互联网的发展，信息化时代的教育也越来越重视数字技术的应用。
在这个背景下，Python网络爬虫技术以其强大的数据采集和处理能力，得到了广泛的应用。
本文将探讨Python网络爬虫技术在教育行业中的应用，并提出如何优化这一技术，以满足教育行业的需求。
一、Python网络爬虫技术在教育行业的应用1. 数据采集与分析Python网络爬虫技术可以快速、自动地从各种互联网数据源中采集教育相关的数据，如教育机构的官网、学校新闻、教育政策等。
通过对这些数据进行分析和处理，可以获取教育行业的最新动态，为决策和研究提供依据。
2. 在线学习资源的搜集与整合Python网络爬虫技术可以自动化地搜集和整合各种在线学习资源，如教学视频、电子书、在线课程等。
通过构建一个集中的平台，学生和教师可以方便地访问和共享这些资源，提高学习效果和教学质量。
3. 教学辅助工具的开发Python网络爬虫技术可以用于开发各种教学辅助工具，如在线测验系统、学习进度跟踪系统等。
这些工具可以帮助教师更好地进行教学管理和评估，提供个性化的学习支持和反馈。
二、Python网络爬虫技术在教育行业中的优化1. 数据质量的保证在使用Python网络爬虫技术采集数据时，需要注意数据的质量和准确性。
可以通过设置过滤规则、验证机制和人工审核等方式，提高数据的质量，并减少错误和冗余数据的出现。
2. 搜索算法的优化在搜集和整合在线学习资源时，可以优化Python网络爬虫技术的搜索算法，提高搜索结果的准确性和相关性。
可以采用机器学习和自然语言处理等技术，对搜索引擎进行优化，从而提供更好的学习资源推荐和匹配功能。
3. 隐私和安全保护在使用Python网络爬虫技术时，需要关注用户隐私和信息安全的保护。
可以采用数据加密、访问控制和用户权限管理等措施，确保教育数据的安全性和合法性。
三、结语Python网络爬虫技术在教育行业中的应用与优化，不仅可以提高数据的采集和处理效率，还可以实现在线学习资源的搜集与整合，以及教学辅助工具的开发。
爬虫技术实现策略与思路
爬虫技术实现策略与思路爬虫技术是指利用计算机程序自动化地抓取互联网上的信息，因其高效和可扩展性被各行各业广泛应用。
而爬虫的实现离不开相应的策略和思路，本文将从以下几个方面进行探讨。
1. 网站选择和分析在开展爬虫任务前，必须先对目标网站进行选择和分析。
对于大型网站，我们应该考虑使用搜索引擎等工具找到对应的 API 接口，并通过调用接口实现数据的获取。
对于常规的网站，我们需要了解网站的结构和规则，以便准确定位目标页面并提取所需信息。
此外，还要留意网站的反爬虫机制，如IP 封禁、验证码识别、动态数据加载等，避免被封杀或数据抓取失败。
2. 数据存储和处理爬虫获取到的数据需要进行存储和处理，以便后续数据分析和挖掘。
目前主流的存储方式包括关系型数据库和 NoSQL 数据库。
关系型数据库如 MySQL、Oracle 等，主要用于存储结构化数据，可进行事务控制和 ACID 特性保障，但对海量非结构化数据的存储和查询效率较低。
NoSQL 数据库如 MongoDB、Cassandra 等，则更适合存储分布式、非结构化数据，可支持大规模并发和高速读写，但对数据一致性的要求较低。
除此之外，还可以考虑使用分布式存储系统如 Hadoop、Spark 等，以实现数据的可伸缩性和容错性。
3. 爬虫实现技巧在进行爬虫实现时，还需要注意以下技巧：（1）爬虫伪装：为防止被网站识别为爬虫而导致封杀，我们可以设置 User-Agent 字段，模拟浏览器的身份进行访问。
此外，还需要注意请求频率和时间间隔，以避免对网站造成过大的负载压力。
（2）页面解析：为实现目标数据的提取，必须对原始页面进行深度解析。
常用的页面解析方式包括正则表达式、XPath、CSS Selector 等，其中 XPath 语言可实现较为精准的页面定位和提取。
（3）数据清洗：获取到的数据常常存在噪声和冗余信息，并需要进一步的清洗和过滤。
这可以通过正则表达式、字符串处理、机器学习等技术实现。
Python网络爬虫的效率优化与性能测试
Python网络爬虫的效率优化与性能测试网络爬虫是一种用于从互联网上获取信息的程序，它可以自动地浏览网页并提取所需的数据。
在进行大规模数据爬取时，爬虫的效率和性能非常关键。
本文将讨论如何优化Python网络爬虫的效率，并介绍性能测试的方法。
一、优化Python网络爬虫的效率1. 合理选择爬取策略：根据需求，选择合适的爬取策略，如深度优先或广度优先。
深度优先爬取策略可以更快地获取到目标数据，而广度优先策略可以更全面地获取网站的信息。
2. 使用多线程或多进程：利用Python的多线程或多进程技术，可以将爬取任务分解为多个子任务并行执行，提高爬取效率。
注意在多线程/多进程并发操作时，要注意线程/进程同步和资源竞争问题。
3. 设置合理的请求头和超时时间：在爬虫程序中设置合适的请求头信息，模拟浏览器行为，避免被网站封禁。
同时，设置适当的超时时间，避免长时间等待无响应的请求。
4. 使用缓存技术：对已经获取的数据进行缓存，避免重复请求相同的数据。
可以使用内存缓存、数据库缓存或文件缓存等技术来提高访问数据的效率。
5. 避免频繁的IO操作：网络IO和文件IO操作是爬虫效率的瓶颈，减少IO操作的次数可以提高效率。
可以使用内存数据库或队列技术将需要爬取的URL先存起来，再进行批量处理，减少IO操作的次数。
二、性能测试方法为了评估爬虫程序的性能，我们可以进行性能测试，了解其在不同条件下的表现。
以下是几种常用的性能测试方法：1. 压力测试：通过模拟多个并发用户对爬虫程序进行访问，测试其能否处理大量的并发请求。
可以使用工具如JMeter、Locust等进行压力测试，观察爬虫程序的响应时间和并发处理能力。
2. 性能分析：使用Python的性能分析工具，如cProfile、line_profiler等，对爬虫程序进行性能分析。
通过分析运行时的函数调用栈、执行时间等指标，找出程序的性能瓶颈和潜在问题，并进行优化。
3. 资源占用测试：测试爬虫程序在不同资源使用情况下的性能表现。
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收稿日期:2011-08-15作者简介:李志义(1968-),男,副教授,硕士,研究方向:搜索引擎、电子商务网站开发等,发表论文20余篇,出版专著1部。
#理论探索#网络爬虫的优化策略探略李志义(华南师范大学经济与管理学院,广东广州510631)
1摘 要2网络爬虫对网页的抓取与优化策略直接影响到网页采集的广度、深度,以及网页预处理的数量和搜索引擎的质量。搜索引擎的设计应在充分考虑网页遍历策略的同时,还应加强对网络爬虫优化策略的研究。本文从主题、优先采集、不重复采集、网页重访、分布式抓取等方面提出了网络爬虫的五大优化策略,对网络爬虫的设计有一定的指导和启迪作用。1关键词2网络爬虫;优化策略;搜索引擎DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2011.10.0071中图分类号2TP391 1文献标识码2A 1文章编号21008-0821(2011)10-0031-05
DiscussionontheOptimizationStrategyofWebCrawlersLiZhiyi(SchoolofEconomicandManagement,SouthChinaNormalUniversity,Guangzhou510631,China)
1Abstract2Webcrawlersforcollectingwebpagesanditsoptimizationstrategiesaffecteddirectlyonthebreadth,depthofWebcrawling,andalsoonweb-pagepreprocessingandthesearchenginequality.Searchengineshouldbedesignedtakingfullaccountofwebtraversalstrategyandthewebcrawleroptimizationstrategy.Inthispaper,thethemecollectionstrategy,priorityacquisitionstrategy,nottorepeattheacquisitionstrategy,websitere-visitstrategies,distributedcapturestrategyforthefivemajoroptimizationstrategiesareproposed.Thesestudiesshouldbetheguidanceandinspirationtodesignofnetworkcrawlers.1Keywords2webcrawler;optimizationstrategy;searchengine
网络爬虫的实质是一种用于从互联网上下载Web信息的计算机程序,它以Web页之间的相互链接为路径,依照一定的遍历策略试图爬行互联网中的每个链接,从中抓取必要的信息,并将其转存到本地存储设备上,以便进行信息的预处理。网络爬虫的特点非常突出,主要表现为:(1)程序的强壮性非常高,且具备超强的执行力;(2)自动性和智能性强,体现在分析Web页和利用链接进行爬行等方面;(3)能够自动将Web信息实施简单的存储操作等等[1]。与此同时,一个高性能的网络爬虫还需要从可伸缩性、分布式、/礼貌0爬行以及可定制性等方面进行完善和改进。本文着重探讨网络爬虫的优化策略。
1 网络爬虫的遍历策略Google、百度等通用搜索引擎抓取Web页的数量通常以亿为单位来测算,如此众多的网页文件自然涉及到网络爬虫遍历策略的问题。也就是说,通过何种方式或策略才能使网络爬虫尽可能地遍历所有Web页,从而尽可能地扩大Web信息的抓取覆盖面,这一直是搜索引擎研究的重点。从目前来看,通用网络爬虫主要采纳了3种基本策略)))广度优先策略和深度优先策略和最佳优先搜索策略[2],这些遍历算法虽然人们早已熟知,却非常适合于网络爬虫对网页的自动采集和获取。111 广度优先遍历策略广度优先遍历策略[3],可理解为一种基于网络层次分析的遍历策略,是将网络划分成若干层次,其中,种子站点是处于结构的最顶层。在遍历时,需要处理Web页之间的抓取优先级的问题,一般规定层次结构中层次越高,优先级也就越高;同一层次中,从左到右优先级依次降低。因此,如果只用一个网络爬虫进行遍历操作,那么就按不
)31)
2011年10月第31卷第10期现代情报JournalofModernInformationOct1,2011Vol131 No110同层次之间先高后低的次序,以及同层次之间先左后右的次序进行。当然,也可以将多个网络爬虫设计成分布式的结构,它们分别负责其中一层或几层Web站点的遍历,这样不但技术实现的难度不高,而且可以较好地避免重复遍历Web页的现象。112 深度优先策略深度优先遍历类似于树的前序遍历。它将遍历的侧重点放在网络爬虫爬行的深度上,往往为了抓取更多的Web网页,允许网络爬虫访问站点中某一超链接相关的所有链接。从互联网的结构看,Web页之间通过数量不等的超链接相互连接,形成一个彼此关联、庞大复杂的有向图。所以,按照深度优先的原则,网络爬虫通常需要多次爬行一些Web页,即出现重复爬行现象。如何规避此类问题也就成为修正深度优先策略的重中之重,在实践中,一般会建立一个爬行路径优选算法来简化网络爬虫的行走路线,同时需要依照具体情况确保一个合适的遍历深度。对比以上两种遍历策略,广度优先策略更适合大规模Web信息的搜集,可充分发挥网络爬虫程序算法的功效,适合水平型搜索引擎的信息抓取;而宽度优先策略一般适用于垂直搜索引擎的信息搜集。但在实际应用中,二者可相互嵌套。113 最佳优先搜索策略它是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。因此,这种算法可能导致在爬虫抓取路径上的很多相关网页被忽略,因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。它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[4]。闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。2 网络爬虫的优化策略在网络爬虫抓取Web信息的过程中,无论是宽度优先策略还是广度优先策略,都可能产生重复抓取的现象,也难以处理好Web页的优先级顺序和对相同Web站点的不定期抓取等问题,因此,网络爬虫的设计还要进行适当、合理的改进,提升并优化网络爬虫的抓取策略。本文就此对现有网络爬虫技术进行了总结并提出以下5种主要的优化策略。211 不重复采集策略不重复采集策略的实质是通过Hash函数存储网络爬虫的遍历轨迹,并规定某一Web页被遍历过,则在哈希表中的相应槽位填充1,否则填充0。也就是说,此类方式用1或0的值表示Web页是否被爬虫抓取过。在具体实现过程中,哈希函数起到至关重要的作用,目前一般使用MD5()函数,将网页文件的地址即URL字符串转换为128位散列值。21111 MD5算法对MD5算法可简要叙述为:MD5以512位分组来处理输入的信息,且每一分组又被划分为16个32位子分组,经过了一系列的处理后,算法的输出由4个32位分组组成,将这4个32位分组级联后将生成1个128位散列值。在该算法中,首先需要对信息进行填充,使其字节长度对512求余的结果等于448。即信息的字节长度MOD512=448因此,信息的字节长度将被扩展至N*512+448,N为1个正整数。填充的方法是:在信息的后面填充1个1和足够多的0,直到满足上面的条件时才停止用0对信息的字节长度进行填充。然后,在此基础上附加1个以64位二进制表示的填充前信息长度,即将原始信息的字节长填充为64位长度并添加进来。经过这两步的处理,长度恰好是512的整数倍。即信息字节长度=N*512+448+64=(N+1)*512接着设置MD5中的4个32位被称作链接变量的整数参数,分别为:A=0x01234567,B=0x89abcdef,C=0xfedcba98,D=0x76543210。当设置好这4个链接变量后,就可进行算法的四轮循环运算。循环的次数是信息中512位信息分组的数目。21112 哈希表MD5就是将任意长度的消息转换成128位固定长度的消息摘要的函数,显然,MD5()函数产生的值很大,为2128个不同的数,需要的内存空间巨大。因此,在实际处理中还要将MD5()函数的值进行模运算映射到哈希表中。其公式可设为:MD5(URL)MODN其中,URL为抓取的地址,N为存储哈希表的位长。通过该式的转换,可使输入的URL地址被映射到大小为N的哈希表的某个位上,以便确定其地址是否被抓取过。21113 重复抓取的解决策略为了解决重复搜集网页的问题,可以定义两个数据库:/未爬行的URL库0和/已爬行的URL库0。/未爬行的
URL库0存储待访问队列的URL,/已爬行的URL库0存储已遍历过的URL。对于已访问过的、未访问过的URL利用MD5(URL)函数分别作MD5摘要,以获取其惟一标识,并建立两个集合。新解析出的URL,首先根据已经访问过)32)
2011年10月第31卷第10期网络爬虫的优化策略探略Oct1,2011Vol131 No110的URL的MD5集合判断是否已抓取过,如没有被抓取,则放入/未爬行的URL数据库0中,否则放入/已爬行的URL库0中。其详细流程图如图1所示。图1 重复抓取的解决思路 采用上述方法可保证搜集的网页中所有的URL都不同,但由于域名和IP的对应存在着多种复杂的关系,如一对一、一对多、多对一、多对多等,可能导致即便URL不同,也可能指向相同的物理网页的情形,从而重复采集。这是当网页采集累积到一定规模和数量时所出现的现象。要解决此类重复采集网页的问题,就要找出指向同一物理网页的URL的多个域名和IP地址,并将其分组列出,以便在以后的采集时只在具有相同的URL中选择其中一个URL进行抓取。212 优先采集策略对搜索引擎而言,要搜索互联网上所有的网页几乎不可能,即使全球知名的搜索引擎Google也只能搜索整个In-ternet网页的30%左右。其中的原因主要有两方面,一是抓取技术的瓶颈,网络爬虫无法遍历所有的网页;二是存储技术和处理技术的问题。因此,网络爬虫在抓取网页时,尽量先采集重要的网页,即采用网页优先抓取策略。优先采集策略的基本思想是给予重要程度、等级较高的Web页以较高的抓取优先级,即Web页越重要,则越应优先抓取。其实质上是一种使网络爬虫在一定条件下较快地锁定互联网中被用户普遍关注的重要信息资源的方法。而实现该策略的前提是正确评测Web页的重要程度[5],目前评测的主要指标有:PageRank值、平均链接深度等。21211 PageRank值PageRank[6],即网页级别,它是2001年9月Google创始人之一拉里#佩奇(LarryPage)申请的专利技术,是Google排名运算法则的一部分,也是Google用于用来标识网页等级或重要性的一种方法。其基本思想是[7]:如果网页T存在一个指向网页A的链接,则表明T的所有者认为A比较重要,从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为:PR(T)/C(T)。其中PR(T)为T的PageRank值,C(T)为T的外部链接总数,网页A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。PR分值的计算公式为: