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　　優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)數據抓取、處理、分析，挖掘軟件?？梢造`活迅速地抓取網(wǎng)頁(yè)上散亂分布的信息，并通過(guò)強悍的處理功能，準確挖掘出所需數據，是行業(yè)內領(lǐng)先的網(wǎng)頁(yè)采集工具網(wǎng)站文章采集器，有著(zhù)諸多的使用人數和良好的口碑。
　　優(yōu)采云功能特點(diǎn)介紹
　　優(yōu)采云能做哪些？
　　為什么選擇優(yōu)采云？
　　
　　能采集99%的網(wǎng)頁(yè)
　　幾乎所有網(wǎng)頁(yè)都能采集，只要網(wǎng)頁(yè)源代碼中能看到的公開(kāi)內容即可采集到！
　　
　　速度是普通采集器的7倍
　　采用分布式高速處理系統，反復優(yōu)化性能，讓采集速度快到飛起來(lái)！
　　
　　和復制/粘貼一樣確切
　　“采集/發(fā)布”如同“復制/粘貼”一樣精準，用戶(hù)要的全都是真諦，怎能有遺漏！
　　
　　網(wǎng)頁(yè)采集的代名詞
　　獨具十二年磨煉，成就業(yè)界領(lǐng)先品牌，想到網(wǎng)頁(yè)采集，就想到優(yōu)采云！
　　誰(shuí)在用優(yōu)采云？
　　電子商務(wù):淘寶淘寶
　　抓取、篩選和剖析出精算、營(yíng)銷(xiāo)、投保、服務(wù)、理賠等各個(gè)環(huán)節的統計數據，科學(xué)設定費率；篩選最適產(chǎn)品向其推送。實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)、精準定價(jià)、精準管理，精準服務(wù)。
　　企業(yè)人員:某品牌保險
　　采集同類(lèi)商品的屬性、評價(jià)、價(jià)格，銷(xiāo)量占比等數據，得出商品的相關(guān)特點(diǎn)信息因而進(jìn)行標題優(yōu)化，根據同類(lèi)經(jīng)驗制造熱賣(mài)，提升淘寶的營(yíng)運水平與效率。
　　網(wǎng)站站長(cháng):視頻網(wǎng)站
　　對采集到的視頻數據進(jìn)行流量剖析，排序，分析用戶(hù)喜好，選取受眾偏好內容進(jìn)行定時(shí)手動(dòng)發(fā)布更新，保障精品內容不斷涌現，提升網(wǎng)站流量，助力內容與營(yíng)銷(xiāo)升級。
　　人個(gè)需求:科研人員
　　幫助科研人員完成大量科研數據的檢索、采集，快速批量下載大量的文件內容，取代冗長(cháng)乏味的自動(dòng)操作，省時(shí)省力，大幅提高工作效率。
　　用戶(hù)口碑
　　
　　跑得快ZWH
　　優(yōu)采云采集器軟件太強悍，也很容易上手，服務(wù)挺好，非常謝謝東東、小謝、小趙。他們人都挺好
　　
　　135*****235
　　我沒(méi)有用過(guò)采集,在網(wǎng)上聽(tīng)到列車(chē)采集的評論比較好,就去看了,先用敢個(gè)免費的,客服挺有耐心,水平也高.我就用了基礎版.現在客服的指導下,用得挺好,點(diǎn)無(wú)數個(gè)贊.
　　
　　秋琴風(fēng)
　　很好的采集器，之前也用過(guò)其他采集器只有最后還是選擇這個(gè)
　　
　　斌斌3111991
　　客服（小謝）很悉心，我還害怕我問(wèn)的問(wèn)題太多了，客服會(huì )不耐煩，事實(shí)證明，我想多了。
　　
　　sooting2000
　　優(yōu)采云是我用過(guò)最好用的采集軟件，以前用別的，覺(jué)得優(yōu)采云用上去麻煩網(wǎng)站文章采集器，實(shí)際了解使用后，其實(shí)優(yōu)采云使用比其他軟件還要簡(jiǎn)單，規則也容易寫(xiě)。不錯，我用的是旗艦版，這一千多花得值啊
　　
　　ejunn
　　我是優(yōu)采云的老fans了，優(yōu)采云功能強悍，客服人員熱情專(zhuān)業(yè)，基本上所有的網(wǎng)站都可以編成規則采集。 查看全部

　　1. 什么是robots.txt文件?
　　搜索引擎使用spider程序手動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)并獲取網(wǎng)頁(yè)信息。spider在訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站時(shí)，會(huì )首先會(huì )檢測該網(wǎng)站的根域下是否有一個(gè)叫 做 robots.txt的純文本文件，這個(gè)文件用于指定spider在您網(wǎng)站上的抓取范圍。您可以在您的網(wǎng)站中創(chuàng )建一個(gè)robots.txt，在文件中 聲明 該網(wǎng)站中不想被搜索引擎收錄的部份或則指定搜索引擎只收錄特定的部份。
　　請注意，僅當您的網(wǎng)站包含不希望被搜索引擎收錄的內容時(shí)，才須要使用robots.txt文件。如果您希望搜索引擎收錄網(wǎng)站上所有內容，請勿構建robots.txt文件。
　　2. robots.txt文件置于那里?
　　robots.txt 文件應當放置在網(wǎng)站根目錄下。舉例來(lái)說(shuō)，當spider訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站（比如 ）時(shí)，首先會(huì )檢測該網(wǎng)站中是否存在 robots.txt這個(gè)文件，如果 Spider找到這個(gè)文件，它還會(huì )依據這個(gè)文件的內容，來(lái)確定它訪(fǎng)問(wèn)權限的 范圍。
　　網(wǎng)站 URL
　　相應的 robots.txt的 URL
　　:80/
　　:80/robots.txt
　　:1234/
　　:1234/robots.txt
　　3. 我在robots.txt中設置了嚴禁百度收錄我網(wǎng)站的內容，為何還出現在百度搜索結果中？
　　如果其他網(wǎng)站鏈接了您robots.txt文件中設置的嚴禁收錄的網(wǎng)頁(yè)，那么這種網(wǎng)頁(yè)依然可能會(huì )出現在百度的搜索結果中，但您的網(wǎng)頁(yè)上的內容不會(huì )被抓取、建入索引和顯示，百度搜索結果中展示的僅是其他網(wǎng)站對您相關(guān)網(wǎng)頁(yè)的描述。
　　4. 禁止搜索引擎跟蹤網(wǎng)頁(yè)的鏈接，而只對網(wǎng)頁(yè)建索引
　　如果您不想搜索引擎追蹤此網(wǎng)頁(yè)上的鏈接，且不傳遞鏈接的權重，請將此元標記置入網(wǎng)頁(yè)的 部分：
　　如果您不想百度追蹤某一條特定鏈接，百度還支持更精確的控制，請將此標記直接寫(xiě)在某條鏈接上：
　　signin
　　要容許其他搜索引擎跟蹤，但僅避免百度跟蹤您網(wǎng)頁(yè)的鏈接，請將此元標記置入網(wǎng)頁(yè)的 部分：
　　Baiduspider" content="nofollow">
　　5. 禁止搜索引擎在搜索結果中顯示網(wǎng)頁(yè)快照，而只對網(wǎng)頁(yè)建索引
　　要避免所有搜索引擎顯示您網(wǎng)站的快照，請將此元標記置入網(wǎng)頁(yè)的部份：
　　要容許其他搜索引擎顯示快照，但僅避免百度顯示，請使用以下標記：
　　Baiduspider" content="noarchive">
　　注：此標記只是嚴禁百度顯示該網(wǎng)頁(yè)的快照，百度會(huì )繼續為網(wǎng)頁(yè)建索引，并在搜索結果中顯示網(wǎng)頁(yè)摘要。
　　6. 我想嚴禁百度圖片搜索收錄個(gè)別圖片，該怎么設置？
　　禁止Baiduspider抓取網(wǎng)站上所有圖片、禁止或容許Baiduspider抓取網(wǎng)站上的某種特定格式的圖片文件可以通過(guò)設置robots實(shí)現，請參考“robots.txt文件用法舉例”中的例10、11、12。
　　7. robots.txt文件的格式
　　"robots.txt"文件包含一條或更多的記錄，這些記錄通過(guò)空行分開(kāi)（以CR,CR/NL, or NL作為結束符），每一條記錄的格式如下所示：
　　":"
　　在該文件中可以使用#進(jìn)行注解，具體使用方式和UNIX中的慣例一樣。該文件中的記錄一般以一行或多行User-agent開(kāi)始搜索引擎禁止的方式優(yōu)化網(wǎng)站，后面加上若干Disallow和Allow行,詳細情況如下：
　　User-agent:
　　該項的值用于描述搜索引擎robot的名子。在"robots.txt"文件中，如果有多條User-agent記錄說(shuō)明有多個(gè)robot會(huì ) 受 到"robots.txt"的限制，對該文件來(lái)說(shuō)，至少要有一條User-agent記錄。如果該項的值設為*，則對任何robot均有 效， 在"robots.txt"文件中，"User-agent:*"這樣的記錄只能有一條。如果在"robots.txt"文件中，加 入"User- agent:SomeBot"和若干Disallow、Allow行，那么名為"SomeBot"只遭到"User- agent:SomeBot"后面的 Disallow和Allow行的限制。
　　Disallow:
　　該 項的值用于描述不希望被訪(fǎng)問(wèn)的一組URL，這個(gè)值可以是一條完整的路徑，也可以是路徑的非空前綴，以Disallow項的值開(kāi)頭的URL不會(huì ) 被 robot訪(fǎng)問(wèn)。例如"Disallow:/help"禁止robot訪(fǎng)問(wèn)/help.html、/helpabc.html、 /help /index.html，而"Disallow:/help/"則容許robot訪(fǎng)問(wèn)/help.html、/helpabc.html搜索引擎禁止的方式優(yōu)化網(wǎng)站，不 能訪(fǎng)問(wèn) /help/index.html。"Disallow:"說(shuō)明容許robot訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)站的所有url，在"/robots.txt"文件中，至 少要有一條Disallow記錄。如果"/robots.txt"不存在或則為空文件，則對于所有的搜索引擎robot，該網(wǎng)站都是開(kāi)放的。
　　Allow:
　　該項的值用于描述希望被訪(fǎng)問(wèn)的一組URL，與Disallow項相像，這個(gè)值可以是一條完整的路徑，也可以是路徑的前綴，以Allow項的值開(kāi)頭 的 URL 是容許robot訪(fǎng)問(wèn)的。例如"Allow:/hibaidu"允許robot訪(fǎng)問(wèn)/hibaidu.htm、 /hibaiducom.html、 /hibaidu/com.html。一個(gè)網(wǎng)站的所有URL默認是Allow的，所以Allow一般與 Disallow搭配使用，實(shí)現準許訪(fǎng)問(wèn)一部分網(wǎng)頁(yè)同時(shí)嚴禁訪(fǎng)問(wèn)其它所有URL的功能。
　　使用"*"and"$"：
　　Baiduspider支持使用轉義"*"和"$"來(lái)模糊匹配url。
　　"$" 匹配行結束符。
　　"*" 匹配0或多個(gè)任意字符。
　　注：我們會(huì )嚴格遵循robots的相關(guān)合同，請注意分辨您不想被抓取或收錄的目錄的大小寫(xiě)，我們會(huì )對robots中所寫(xiě)的文件和您不想被抓取和收錄的目錄做精確匹配，否則robots協(xié)議未能生效。
　　8. URL匹配舉例
　　Allow或Disallow的值
　　URL
　　匹配結果
　　/tmp
　　/tmp
　　yes
　　/tmp
　　/tmp.html
　　yes
　　/tmp
　　/tmp/a.html
　　yes
　　/tmp
　　/tmphoho
　　no
　　/Hello*
　　/Hello.html
　　yes
　　/He*lo
　　/Hello,lolo
　　yes
　　/Heap*lo
　　/Hello,lolo
　　no
　　html$
　　/tmpa.html
　　yes
　　/a.html$
　　/a.html
　　yes
　　htm$
　　/a.html
　　no
　　9. robots.txt文件用法舉例
　　例1. 禁止所有搜索引擎訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的任何部份
　　下載該robots.txt文件
　　User-agent: *
　　Disallow: /
　　例2. 允許所有的robot訪(fǎng)問(wèn)
　　(或者也可以建一個(gè)空文件 "/robots.txt")
　　User-agent: *
　　Allow: /
　　例3. 僅嚴禁Baiduspider訪(fǎng)問(wèn)您的網(wǎng)站
　　User-agent: Baiduspider
　　Disallow: /
　　例4. 僅容許Baiduspider訪(fǎng)問(wèn)您的網(wǎng)站
　　User-agent: Baiduspider
　　Allow: /
　　User-agent: *
　　Disallow: /
　　例5. 僅容許Baiduspider以及Googlebot訪(fǎng)問(wèn)
　　User-agent: Baiduspider
　　Allow: /
　　User-agent: Googlebot
　　Allow: /
　　User-agent: *
　　Disallow: /
　　例6. 禁止spider訪(fǎng)問(wèn)特定目錄
　　在這個(gè)事例中，該網(wǎng)站有三個(gè)目錄對搜索引擎的訪(fǎng)問(wèn)做了限制，即robot不會(huì )訪(fǎng)問(wèn)這三個(gè)目錄。需要注意的是對每一個(gè)目錄必須分開(kāi)申明，而不能寫(xiě)成 "Disallow: /cgi-bin/ /tmp/"。
　　User-agent: *
　　Disallow: /cgi-bin/
　　Disallow: /tmp/
　　Disallow: /~joe/
　　例7. 允許訪(fǎng)問(wèn)特定目錄中的部份url
　　User-agent: *
　　Allow: /cgi-bin/see
　　Allow: /tmp/hi
　　Allow: /~joe/look
　　Disallow: /cgi-bin/
　　Disallow: /tmp/
　　Disallow: /~joe/
　　例8. 使用"*"限制訪(fǎng)問(wèn)url
　　禁止訪(fǎng)問(wèn)/cgi-bin/目錄下的所有以".htm"為后綴的URL(包含子目錄)。
　　User-agent: *
　　Disallow: /cgi-bin/*.htm
　　例9. 使用"$"限制訪(fǎng)問(wèn)url
　　僅準許訪(fǎng)問(wèn)以".htm"為后綴的URL。
　　User-agent: *
　　Allow: /*.htm$
　　Disallow: /
　　例10. 禁止訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站中所有的動(dòng)態(tài)頁(yè)面
　　User-agent: *
　　Disallow: /*?*
　　例11. 禁止Baiduspider抓取網(wǎng)站上所有圖片
　　僅容許抓取網(wǎng)頁(yè)，禁止抓取任何圖片。
　　User-agent: Baiduspider
　　Disallow: /*.jpg$
　　Disallow: /*.jpeg$
　　Disallow: /*.gif$
　　Disallow: /*.png$
　　Disallow: /*.bmp$
　　例12. 僅容許Baiduspider抓取網(wǎng)頁(yè)和.gif格式圖片
　　允許抓取網(wǎng)頁(yè)和gif格式圖片，不容許抓取其他格式圖片
　　User-agent: Baiduspider
　　Allow: /*.gif$
　　Disallow: /*.jpg$
　　Disallow: /*.jpeg$
　　Disallow: /*.png$
　　Disallow: /*.bmp$
　　例13. 僅嚴禁Baiduspider抓取.jpg格式圖片
　　User-agent: Baiduspider
　　Disallow: /*.jpg$
　　10. robots.txt文件參考資料
　　robots.txt文件的更具體設置,請參看以下鏈接：
　　Web Server Administrator's Guide to the Robots Exclusion Protocol
　　HTML Author's Guide to the Robots Exclusion Protocol
　　The original 1994 protocol description, as currently deployed
　　The revised Internet-Draft specification, which is not yet completed or implemented 查看全部

　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，又被稱(chēng)為“網(wǎng)頁(yè)蜘蛛，網(wǎng)絡(luò )機器人”，在FOAF社區中間，經(jīng)常被稱(chēng)為“網(wǎng)頁(yè)追逐者”。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，是一種根據一定的規則，自動(dòng)地抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或則腳本。
　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，按照系統結構和實(shí)現技術(shù)，大致可以分為：“通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)、聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)、增量式網(wǎng)路爬蟲(chóng)、深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)”等四種不同類(lèi)型。實(shí)際上，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統，通常是由幾種爬蟲(chóng)技術(shù)相結合實(shí)現的。
　　一、 通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)
　　通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)，又稱(chēng)“全網(wǎng)爬蟲(chóng)”，爬行對象從一些種子URL（統一資源定位符） 擴充到整個(gè)萬(wàn)維網(wǎng)，主要為“門(mén)戶(hù)站點(diǎn)搜索引擎”和“大型Web服務(wù)提供商”采集數據。由于商業(yè)緣由，它們的技術(shù)細節甚少被公布下來(lái)。這類(lèi)網(wǎng)路爬蟲(chóng)的爬行范圍和數目巨大，對于爬行速率和儲存空間要求較高，對于爬行頁(yè)面的次序要求相對較低，同時(shí)因為等待刷新的頁(yè)面太多，通常采用“并行工作”的方法，但須要較長(cháng)時(shí)間能夠刷新一次頁(yè)面。通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)，雖然存在著(zhù)一定的缺陷，但它適用于為搜索引擎平臺搜索廣泛的主題，有較強的應用價(jià)值。
　　
　　二、聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，又稱(chēng)“主題網(wǎng)路爬蟲(chóng)”，是指選擇性地爬行，那些與預先定義好的主題相關(guān)的頁(yè)面的網(wǎng)路爬蟲(chóng)。和通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)相比，聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)只須要爬行與主題相關(guān)的頁(yè)面，極大地節約了硬件和網(wǎng)路資源，保存的頁(yè)面也因為數目少而更新快，還可以挺好地滿(mǎn)足一些特定人群對特定領(lǐng)域信息的需求。
　　聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)和通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)相比，增加了“鏈接評價(jià)模塊”以及“內容評價(jià)模塊”。聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)爬行策略實(shí)現的關(guān)鍵是，評價(jià)頁(yè)面內容和鏈接的重要性。不同的方式估算出的重要性不同，由此引起鏈接的訪(fǎng)問(wèn)次序也不同。
　　三、增量式網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　是指對已下載網(wǎng)頁(yè)采取增量式更新，和只爬行新形成的或則早已發(fā)生變化網(wǎng)頁(yè)的爬蟲(chóng)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)是什么，它還能在一定程度上保證網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)是什么，所爬行的頁(yè)面是盡可能新的頁(yè)面。
　　和周期性爬行和刷新頁(yè)面的網(wǎng)路爬蟲(chóng)相比，增量式爬蟲(chóng)只會(huì )在須要的時(shí)侯爬行新形成或發(fā)生更新的頁(yè)面 ，并不重新下載沒(méi)有發(fā)生變化的頁(yè)面，可有效降低數據下載量，及時(shí)更新已爬行的網(wǎng)頁(yè)，減小時(shí)間和空間上的花費，但是降低了爬行算法的復雜度和實(shí)現難度。
　　四、深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　Web 頁(yè)面，按存在形式可以分為“表層網(wǎng)頁(yè)”和“深層網(wǎng)頁(yè)”。表層網(wǎng)頁(yè)是指傳統搜索引擎可以索引的頁(yè)面，以超鏈接可以抵達的靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)為主構成的 Web 頁(yè)面。
　　深層網(wǎng)頁(yè)是這些大部分內容不能通過(guò)靜態(tài)鏈接獲取的、隱藏在搜索表單后的，只有用戶(hù)遞交一些關(guān)鍵詞能夠獲得的 Web 頁(yè)面。例如：那些用戶(hù)注冊后內容才可見(jiàn)的網(wǎng)頁(yè)，就屬于深層網(wǎng)頁(yè)。
　　隨著(zhù)計算機網(wǎng)路的迅速發(fā)展，萬(wàn)維網(wǎng)成為大量信息的載體，如何有效地提取并借助這種信息成為一個(gè)巨大的挑戰。搜索引擎，例如傳統的“通用搜索引擎”平臺：Google（谷歌）、Yahoo!（雅虎）、百度等，作為一個(gè)輔助人們檢索萬(wàn)維網(wǎng)信息的工具，成為互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)的入口和渠道。
　　但是，這些“通用搜索引擎平臺”也存在著(zhù)一定的局限性，如：
　　1、 不同領(lǐng)域、不同職業(yè)、不同背景的用戶(hù)，往往具有不同的檢索目的和需求，通用搜索引擎所返回的結果，包含了大量用戶(hù)并不關(guān)心的網(wǎng)頁(yè)，或者與用戶(hù)搜索結果無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。
　　2、 通用搜索引擎的目標是，實(shí)現盡可能大的網(wǎng)路覆蓋率，有限的搜索引擎服務(wù)器資源，與無(wú)限的網(wǎng)路數據資源之間的矛盾將進(jìn)一步加深。
　　3、 萬(wàn)維網(wǎng)數據方式的豐富和網(wǎng)路技術(shù)的不斷發(fā)展，圖片、數據庫、音頻、視頻多媒體等不同數據大量出現，通用搜索引擎常常對這種信息濃度密集，且具有一定結構的數據無(wú)能為力，不能挺好地發(fā)覺(jué)和獲取。
　　4、通用搜索引擎，大多提供基于“關(guān)鍵字”的檢索，難以支持按照語(yǔ)義信息提出的查詢(xún)。
　　為了解決上述問(wèn)題，定向抓取相關(guān)網(wǎng)頁(yè)資源的“聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)”應運而生。聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)，是一個(gè)手動(dòng)下載網(wǎng)頁(yè)的程序，它按照既定的抓取目標，有選擇的訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)與相關(guān)的鏈接，獲取所須要的信息。
　　與“通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)”不同，聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)并不追求大的覆蓋，而是將目標定為抓取“與某一特定主題內容相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)”，為面向主題的用戶(hù)查詢(xún)，準備數據資源。
　　“聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)”的工作原理以及關(guān)鍵技術(shù)概述：
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，是一個(gè)手動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序，它為搜索引擎從萬(wàn)維網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，是搜索引擎的重要組成。
　　傳統爬蟲(chóng)，從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁(yè)的URL（統一資源定位符）開(kāi)始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的URL（統一資源定位符），在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，不斷從當前頁(yè)面上抽取新的URL（統一資源定位符）放入隊列，直到滿(mǎn)足系統的一定停止條件。
　　
　　“聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)”的工作流程較為復雜，需要按照一定的“網(wǎng)頁(yè)分析算法”過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接，并將其倒入等待抓取的URL（統一資源定位符）隊列。然后，它將按照一定的搜索策略，從隊列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè)URL（統一資源定位符），并重復上述過(guò)程，直到達到系統的某一條件時(shí)停止。
　　另外，所有被爬蟲(chóng)抓取的網(wǎng)頁(yè)將會(huì )被系統儲存，進(jìn)行一定的剖析、過(guò)濾，并構建索引，以便以后的查詢(xún)和檢索。對于“聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)”來(lái)說(shuō)，這一過(guò)程所得到的剖析結果，還可能對之后的抓取過(guò)程給出反饋和指導。
　　相對于通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)，聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)還須要解決三個(gè)主要問(wèn)題：
　　1、對抓取目標的描述或定義；
　　2、對網(wǎng)頁(yè)或數據的剖析與過(guò)濾；
　　3、對URL（統一資源定位符）的搜索策略。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)碰到的問(wèn)題：
　　早在2007 年底，互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)數目就早已超出160 億個(gè)，研究表明接近30%的頁(yè)面是重復的。動(dòng)態(tài)頁(yè)面的存在，客戶(hù)端、服務(wù)器端腳本語(yǔ)言的應用，使得指向相同Web信息的 URL（統一資源定位符）數量呈指數級下降。
　　上述特點(diǎn)促使網(wǎng)路爬蟲(chóng)面臨一定的困難，主要彰顯在 Web信息的巨大容量，使得爬蟲(chóng)在給定的時(shí)間內，只能下載少量網(wǎng)頁(yè)。有研究表明，沒(méi)有那個(gè)搜索引擎才能索引超出16%的互聯(lián)網(wǎng)Web 頁(yè)面，即使才能提取全部頁(yè)面，也沒(méi)有足夠的空間來(lái)儲存。
　　為了提升爬行效率，爬蟲(chóng)須要在單位時(shí)間內盡可能多的獲取高質(zhì)量頁(yè)面，這是它面臨的困局之一。
　　當前有五種表示頁(yè)面質(zhì)量高低的方法：1、頁(yè)面與爬行主題之間的相似度；2、頁(yè)面在 Web 圖中的入度大??；3、指向它的所有頁(yè)面平均殘差之和；4、頁(yè)面在 Web 圖中的出度大??；5、頁(yè)面的信息位置。
　　為了提升爬行速率，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)一般會(huì )采取“并行爬行”的工作方式，這種工作方式也造成了新的問(wèn)題：
　　1、重復性（并行運行的爬蟲(chóng)或爬行線(xiàn)程同時(shí)運行時(shí)，增加了重復頁(yè)面）；
　　2、質(zhì)量問(wèn)題（并行運行時(shí)，每個(gè)爬蟲(chóng)或爬行線(xiàn)程只能獲取部份頁(yè)面，導致頁(yè)面質(zhì)量下滑）；
　　3、通信帶寬代價(jià)（并行運行時(shí)，各個(gè)爬蟲(chóng)或爬行線(xiàn)程之間不可避開(kāi)要進(jìn)行一些通訊，需要花費一定的帶寬資源）。
　　并行運行時(shí)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)一般采用三種形式：
　　1、獨立形式（各個(gè)爬蟲(chóng)獨立爬行頁(yè)面，互不通訊）；
　　2、動(dòng)態(tài)分配方法（由一個(gè)中央協(xié)調器動(dòng)態(tài)協(xié)調分配 URL 給各個(gè)爬蟲(chóng)）；
　　3、靜態(tài)分配方法（URL 事先界定給各個(gè)爬蟲(chóng)）。
　　億速云，作為一家專(zhuān)業(yè)的IDC（互聯(lián)網(wǎng)數據中心）業(yè)務(wù)服務(wù)提供商、擁有豐富行業(yè)底蘊的專(zhuān)業(yè)云計算服務(wù)提供商，一直專(zhuān)注于技術(shù)創(chuàng )新和構建更好的服務(wù)品質(zhì)，致力于為廣大用戶(hù)，提供高性?xún)r(jià)比、高可用性的“裸金屬服務(wù)器、云服務(wù)器、高防服務(wù)器、高防IP、香港服務(wù)器、日本服務(wù)器、美國服務(wù)器、SSL證書(shū)”等專(zhuān)業(yè)產(chǎn)品與服務(wù)。 查看全部

　　第11卷第4期2012年 4月軟件導刊Software Guide Vo l. ll NO.4 組己旦2網(wǎng)路爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現王娟，吳金鵬(貴州|民族學(xué)院計算機與信息工程學(xué)院，貴州l 貴陽(yáng) 550025)摘 要:搜索引擎技術(shù)隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的日漸壯大而急速發(fā)展。作為搜索引擎不可或缺的組成部分，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的作用變得尤為重要網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)設計，它的性能直接決定了在龐大的互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)信息采集的質(zhì)量。設計并實(shí)現了通用爬蟲(chóng)和限定爬蟲(chóng)。關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng);通用爬蟲(chóng);限定爬蟲(chóng)中圖分類(lèi)號 :TP393 文獻標識碼 :A。哥|言網(wǎng)路爬蟲(chóng)稱(chēng)作網(wǎng)路蜘蛛，它為搜索引擎從萬(wàn)維網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，并順著(zhù)網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)鏈接在 Web 中采集資源，是一個(gè)功能太強的網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)抓取程序，也是搜索引擎的重要組成部份，爬蟲(chóng)設計的優(yōu)劣直接決定著(zhù)整個(gè)搜索引擎的性能及擴充能力。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)根據系統結構和實(shí)現技術(shù)，大致可以分為:通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)、主題網(wǎng)路爬蟲(chóng)、增量式網(wǎng)路爬蟲(chóng)、深層網(wǎng)路爬蟲(chóng) o 實(shí)際應用中一般是將幾種爬蟲(chóng)技術(shù)相結合。1 通用爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現1. 1 工作原理通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)按照預先設定的一個(gè)或若干初始種子URL 開(kāi)始，以此獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的 URL 列表，在爬行過(guò)程中不斷從 URL 隊列中獲一個(gè)個(gè)的 URL，進(jìn)而訪(fǎng)問(wèn)并下載該頁(yè)面。
　　頁(yè)面下載后頁(yè)面解析器除去頁(yè)面上的 HTML標記后得到頁(yè)面內容，將摘要、URL 等信息保存到 Web數據庫中，同時(shí)抽取當前頁(yè)面上新的 URL，保存到 URL隊列，直到滿(mǎn)足系統停止條件。其原理如圖 1 所示。1. 2 爬行策略為提升工作效率，通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)會(huì )采取一定的爬行策略?xún)?yōu)先爬取重要的網(wǎng)頁(yè)。常用的有深度優(yōu)先和長(cháng)度優(yōu)先策略。寬度優(yōu)先算法的設計和實(shí)現相對簡(jiǎn)單，可以覆蓋盡可能多的網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)設計，是使用最廣泛的一種爬行策略。一個(gè)爬蟲(chóng)怎樣借助長(cháng)度優(yōu)先遍歷來(lái)抓取網(wǎng)頁(yè)呢?在爬蟲(chóng)中，每個(gè)鏈接對應一個(gè) HTML 頁(yè)面或則其它文件，通常將 HTML 頁(yè)面上的超鏈接稱(chēng)為"子節點(diǎn)"。整個(gè)長(cháng)度優(yōu)文章編號 :1672-7800(2012)001-0136-02先爬蟲(chóng)就是從一系列的種子節點(diǎn)開(kāi)始，把這種網(wǎng)頁(yè)中的"子節點(diǎn)"提取下來(lái)，放到隊列中依次進(jìn)行抓取。被訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的節點(diǎn)裝入到另一張表中，過(guò)程如圖 2 所示。新解析出的URL圖 1 通用爬蟲(chóng)工作流程 圖 2 寬度優(yōu)先爬蟲(chóng)過(guò)程1. 3 爬蟲(chóng)隊列設計爬蟲(chóng)隊列設計是網(wǎng)路爬蟲(chóng)的關(guān)鍵。因為爬蟲(chóng)隊列要儲存大量的 URL，所以借助本地數組或則隊列肯定是不夠的，應當找尋一個(gè)性?xún)r(jià)比高的數據庫來(lái)儲存 URL 隊列，Berkeley DB 是目前一種比較流行的內存數據庫。
　　根據爬蟲(chóng)的特性， Hash 表成為了一種比較好的選擇。但是在使用 Hash 存儲 URL 字符串的時(shí)侯常用 MD5 算法來(lái)對URL 進(jìn)行壓縮。在實(shí)現了爬蟲(chóng)隊列以后就要繼續實(shí)現 Visited 表了。如何在大量的 URL 中分辨什么是新的、哪些是被訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的呢?通常使用的技術(shù)就是布隆過(guò)濾器 (Bloom Filter) 。利用布隆過(guò)濾器判定一個(gè)元素是否在集合中是目前比較高效實(shí)用的方式。1. 4 設計爬蟲(chóng)構架爬蟲(chóng)框架結構如圖 3 所示。圖 3 爬蟲(chóng)結構作者簡(jiǎn)介:王娟 0983一) ，女，湖南寧鄉人，碩士，貴州民族學(xué)院講師，研究方向為數據挖掘、網(wǎng)絡(luò )安全;吳金鵬 0989 一) ，男，山西大同人，貴州民族學(xué)院本科生，研究方向為計算機科學(xué)與技術(shù)。第 4 期 王 娟，吳金鵬:網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現 137 其中:① URL Frontier 含有爬蟲(chóng)當前打算抓取的URL;②DNS 解析模塊拿來(lái)解析域名(根據給定的 URL決定從那個(gè) Web 獲取網(wǎng)頁(yè)) ;③解析模塊提取文本和網(wǎng)頁(yè)的鏈接集合;④重復清除模塊決定一個(gè)解析下來(lái)的鏈接是否早已在 URL Fronier 或者是否近來(lái)下載過(guò)。下面通過(guò)實(shí)驗來(lái)比較一下我們設計的爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)與原網(wǎng)頁(yè)的對比，見(jiàn)圖 4 、圖 5 。
　　μ 溢圈圈酷自自" .. ‘';"也明i:::~:.O: ::匯圖 4 原網(wǎng)頁(yè) 圖 5 抓取網(wǎng)頁(yè)通過(guò)比較可以發(fā)覺(jué)，由于原網(wǎng)頁(yè)有動(dòng)漫等多媒體元素，雖然爬蟲(chóng)未能抓取出來(lái)全部?jì)热?，但基本上是一個(gè)完整的爬蟲(chóng)。2 限定爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現限定爬蟲(chóng)就是對爬蟲(chóng)所爬取的主機的范圍作一些限制。通常限定爬蟲(chóng)包含以下內容:①限定域名的爬蟲(chóng);②限定爬取層數的爬蟲(chóng);③限定 IP 的抓取;④限定語(yǔ)言的抓取。限定域名的抓取，是一種最簡(jiǎn)單的限定抓取，只須要依照當前 URL 字符串的值來(lái)做出限定即可。限定爬蟲(chóng)爬取的層次要比限定域名更復雜。限定 IP是限定抓取中最難的一部分。通常分為限定特定 IP 和限定某一地區的 IP。限定特定 IP 抓取較為容易，只要通過(guò)URL 就可以獲得主機 IP 地址，如果主機 IP 在被限制的列表中就不抓取。否則正常工作。想要限定 IP 抓取，首先要按照主機字符串獲得 IP 地址。下面我們通過(guò)實(shí)驗來(lái)得到 IP 地址:貴州民族學(xué)院:主機域名: IP 地址 :210.40.132.8貴州大學(xué):主機域名: IP 地址 :210.40.0.58根據 URL 得到 IP 地址以后，就要按照 IP 地址對某一地區的 IP 作出限制。
　　但是須要有一個(gè) IP 與地區對應的數據庫，網(wǎng)上好多這樣的數據庫都是收費的，在此我們使用的是騰訊公司推出的一款免費數據庫 "QQWry.da t". ，只要輸入 IP 地址就可以查到對應 IP 地址所在的區域。輸入 :210.40.0.58輸出 2貴州省貴陽(yáng)市:貴州大學(xué)輸入: 210.40. 132.8 輸出:貴州省貴陽(yáng)市:貴州民族學(xué)院按照 IP 地址制做一張列表，將限制地區的 IP 地址寫(xiě)入列表，爬蟲(chóng)假如檢查到要抓取的 IP 地址屬于該列表，就舍棄抓取，這樣一個(gè)限定爬蟲(chóng)就完成了。3 結束語(yǔ)本文介紹了爬蟲(chóng)的工作原理，重點(diǎn)介紹了通用爬蟲(chóng)和限定爬蟲(chóng)的設計及實(shí)現，并通過(guò)實(shí)驗證明本文設計的爬蟲(chóng)可以達到預期療效。參考文獻:[lJ 孫立偉，何國輝，吳禮發(fā).網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)的研究[J].電腦知識與技術(shù)， 20100日.[2J 于成龍，于洪波.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)研究[J].東莞理工學(xué)院學(xué)報， 2011(3). [3J 羅剛.自己動(dòng)手寫(xiě)搜索引擎[M]. 北京:電子工業(yè)出版社， 2009.[4J 唐潑.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現[J].電腦知識與技術(shù)， 2009( 1).[5J 龔勇.搜索引擎中網(wǎng)路爬蟲(chóng)的研究[DJ. 武漢:武漢理工大學(xué)， 2010.(責任編輯 2 杜能鋼)The Design and Implementation of 飛布eb Crawler Abstract: With the growing of Internet , search engine technology develops rapidly. As an indispensable part of search en-gine , web crawler is particularly important , its p巳rformance directly determines the quality of gathering webpage informa tion in large Internet . This paper designs and implements general crawler and limitative crawler. Key Words: Web Crawler; General Crawler; Limitative Crawler 查看全部

　　php 爬蟲(chóng)的簡(jiǎn)單實(shí)現， 獲取整個(gè)頁(yè)面， 再把頁(yè)面的數據導出本地的文件當中
　　$curlobj = curl_init(); //創(chuàng )建一個(gè)curl 的資源，下面要用的curl_setopt($curlobj,CURLOPT_URL,""); //獲取資源curl_setopt($curlobj,CURLOPT_RETURNTRANSFER,true); //請求結果不直接復印 $output = curl_exec($cu
　　爬蟲(chóng)爬取多個(gè)不相同網(wǎng)頁(yè)
　　任務(wù)四‘’’本任務(wù)要求你們完成一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)項目，包括網(wǎng)頁(yè)爬取、信息提取以及數據保存在完成本次任務(wù)時(shí)，建議你們認真思索，結合自己的邏輯，完成任務(wù)。注意：本任務(wù)的得分將根據任務(wù)遞交時(shí)間的先后次序與任務(wù)正確率結合來(lái)估算，由于每個(gè)朋友的題目都不相同，建議不要剽竊，一旦發(fā)覺(jué)剽竊情況，本次任務(wù)判為0分’’’from typing import Any, Tuple‘’’第一題：請使用爬蟲(chóng)技術(shù)...
　　Scrapy爬取多層級網(wǎng)頁(yè)內容的方法
　　# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom Avv.items import AvvItemclass AvSpider(scrapy.Spider):name = 'av' # 爬蟲(chóng)名allowed_domains = ['/'] # 爬蟲(chóng)作用域# 爬取第2頁(yè)到最后一頁(yè)的代碼url = ...
　　
　　爬蟲(chóng)——scrapy框架爬取多個(gè)頁(yè)面影片的二級子頁(yè)面的詳盡信息
　　文章目錄需求：總結：代碼：movieinfo.pyitems.pymiddleware.pypipelines.py結果：附加：需求：scrapy框架，爬取某影片網(wǎng)頁(yè)面的每位影片的一級頁(yè)面的名子爬取每部影片二級頁(yè)面的詳盡信息使用代理ip保存日志文件存為csv文件總結：1、xpath解析使用extract()的各類(lèi)情況剖析
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)初步：從一個(gè)入口鏈接開(kāi)始不斷抓取頁(yè)面中的網(wǎng)址并入庫
　　前言： 在上一篇《網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)初步：從訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)到數據解析》中，我們討論了怎樣爬取網(wǎng)頁(yè)，對爬取的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行解析，以及訪(fǎng)問(wèn)被拒絕的網(wǎng)站。在這一篇博客中，我們可以來(lái)了解一下領(lǐng)到解析的數據可以做的風(fēng)波。在這篇博客中，我主要是說(shuō)明要做的兩件事，一是入庫，二是遍歷領(lǐng)到的鏈接繼續訪(fǎng)問(wèn)。如此往復，這樣就構成了一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的雛型。筆者環(huán)境： 系統： Windows 7...
　　php爬蟲(chóng)
　　Php爬蟲(chóng)，爬取數據，識圖猜詞語(yǔ)一、尋找數據1，尋找相關(guān)網(wǎng)站數據剖析網(wǎng)站換頁(yè)特點(diǎn)剖析得出不僅第一頁(yè)，第二頁(yè)開(kāi)始index加頁(yè)面數寫(xiě)一個(gè)函數，專(zhuān)門(mén)拼接須要訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面public function getcy($id=3,$num=3){$i=$id;...
　　爬取多個(gè)頁(yè)面的數據
　　代碼如下：# -*- coding:utf8 -*-#導入requests庫，取別稱(chēng)resimport requests as res#導入bs4包，取別稱(chēng)bsfrom bs4 import BeautifulSoup as bs#導入數據庫驅動(dòng)包import MySQLdb#聲明頁(yè)面從哪開(kāi)始j = 1#循環(huán)遍歷每位頁(yè)面while j 111:##獲取目標網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)
　　Python爬蟲(chóng)實(shí)例（3）-用BeautifulSoup爬取多個(gè)可翻頁(yè)網(wǎng)頁(yè)上的多張相片
　　# -*- coding: utf-8 -*-#導入第三方包和模塊import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#在本地新建一個(gè)文件夾，命名為test_img，用以保存下載的圖片folder = 'test_img'if not os.path.exists(folder):os.makedirs(folder)#定義
　　
　　用WebMagic框架 爬某網(wǎng)站（多個(gè)頁(yè)面）的內容 、啟動(dòng)爬蟲(chóng)有時(shí)候能抓取成功、
　　用WebMagic框架 爬某網(wǎng)站（多個(gè)頁(yè)面）的內容 、啟動(dòng)爬蟲(chóng)有時(shí)候能抓取成功、有時(shí)候啟動(dòng)以后沒(méi)任何反應3S然后程序停止。問(wèn)哪些會(huì )這樣，求解
　　webmagic爬蟲(chóng)自學(xué)（三）爬取CSDN【列表+詳情的基本頁(yè)面組合】的頁(yè)面，使用基于注解的方法
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　　如何實(shí)現兩個(gè)頁(yè)面的跳轉
　　_addEvent:function(){var btn;btn=this._getWidgetByName(this._startGav,"Button_7");//獲取按鍵的點(diǎn)擊實(shí)風(fēng)波btn.addTouchEventListener(this._inputHandler.bind(this),this._startGav);},_inputHandler:
　　爬蟲(chóng)——第二次試驗（網(wǎng)站多頁(yè)爬取代碼）
　　實(shí)驗目的熟練把握requests庫中g(shù)et技巧的使用把握借助requests庫爬取多頁(yè)網(wǎng)頁(yè)內容的方式2.1 爬取百度貼吧與某主題相關(guān)的貼子，并將爬取到的內容保存到文件中（爬取多頁(yè)）import requestsdef get_page(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) ...
　　給你們推薦幾種實(shí)現網(wǎng)頁(yè)數據抓取的方法
　　相信所有個(gè)人網(wǎng)站的站長(cháng)都有抓取他人數據的經(jīng)歷吧，目前抓取他人網(wǎng)站數據的方法無(wú)非兩種形式： 一、使用第三方工具，其中最知名的是優(yōu)采云采集器，在此不做介紹。 二、自己寫(xiě)程序抓取，這種方法要求站長(cháng)自己寫(xiě)程序
　　java爬取百度百科詞條
　　lz在之前的一篇博客中，用python實(shí)現了爬取百度百科的詞條，就在怎么用java來(lái)實(shí)現相同的功能，果不其然，java用一個(gè)jsoup的第三方庫工具就可以很簡(jiǎn)單地實(shí)現爬取百度百科的詞條。同樣的，將這個(gè)爬取過(guò)程分成5個(gè)部份來(lái)實(shí)現。分別是connectnet聯(lián)接url部份、parsehtml獲取html相關(guān)內容部份、startspyder部份、store儲存url部份、urlmanager的url管理
　　關(guān)于使用Java實(shí)現的簡(jiǎn)單網(wǎng)路爬蟲(chóng)Demo
　　什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)？網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)又叫蜘蛛，網(wǎng)絡(luò )蜘蛛是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)的鏈接地址來(lái)找尋網(wǎng)頁(yè)，從網(wǎng)站某一個(gè)頁(yè)面（通常是首頁(yè)）開(kāi)始，讀取網(wǎng)頁(yè)的內容，找到在網(wǎng)頁(yè)中的其它鏈接地址，然后通過(guò)這種鏈接地址找尋下一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這樣仍然循環(huán)下去，直到把這個(gè)網(wǎng)站所有的網(wǎng)頁(yè)都抓取完為止。如果把整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)當作一個(gè)網(wǎng)站，那么網(wǎng)路蜘蛛就可以用這個(gè)原理把互聯(lián)網(wǎng)上所有的網(wǎng)頁(yè)都抓取出來(lái)。所以要想抓取網(wǎng)路上的數據，不僅須要爬蟲(chóng)程序還須要一個(gè)可以接受
　　Java爬蟲(chóng)爬取python百度百科詞條及相關(guān)詞條頁(yè)面
　　Java爬蟲(chóng)爬取python百度百科詞條及相關(guān)詞條頁(yè)面本實(shí)例爬取關(guān)于python詞條頁(yè)面及關(guān)聯(lián)詞條頁(yè)面的簡(jiǎn)介網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)論壇，把詞條的簡(jiǎn)介寫(xiě)入txt文本中， 本實(shí)例療效：實(shí)例基于使用第三方j(luò )ar包Jsoup1首先剖析python詞條頁(yè)面：可以發(fā)覺(jué)其他詞條的超鏈接都帶有"/item"以及詞條的簡(jiǎn)介都包含在class為
　　python scrapy項目下spiders內多個(gè)爬蟲(chóng)同時(shí)運行
　　一般創(chuàng )建了scrapy文件夾后，可能須要寫(xiě)多個(gè)爬蟲(chóng)，如果想使它們同時(shí)運行而不是順次運行的話(huà)，得怎樣做？a、在spiders目錄的同級目錄下創(chuàng )建一個(gè)commands目錄網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)論壇，并在該目錄中創(chuàng )建一個(gè)crawlall.py，將scrapy源代碼里的commands文件夾里的crawl.py源碼復制過(guò)來(lái)，只更改run()方法即可！import osfrom ...
　　算法設計中關(guān)于優(yōu)先隊列式分支限界法解裝載問(wèn)題的代碼下載
　　分支限界法中的優(yōu)先隊列式分支限界法解裝載問(wèn)題相關(guān)下載鏈接：
　　軟件調試張銀奎（7）下載
　　軟件調試張銀奎（4）軟件調試張銀奎（4）軟件調試張銀奎（4）相關(guān)下載鏈接：
　　WimTool-WIM文件處理工具安裝版下載
　　WimTool-WIM文件處理工具安裝版相關(guān)下載鏈接：
　　相關(guān)熱詞c#如何獲得線(xiàn)程名c# usb 采集器c# sort()c#面對對象的三大特點(diǎn)c# 打印 等比縮放c#彈出右鍵菜單c# 系統托盤(pán)圖標c# 鍵值對 鍵可以重復c# 鼠標移起來(lái)提示c#結構體定義
　　我們是挺有底線(xiàn)的 查看全部

　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)網(wǎng)路機器人1.概念： 它們是 Web 上孤身運行的軟件程序，它們不斷地篩選數據，做出自己的 決定， 能夠使用 Web 獲取文本或則進(jìn)行搜索查詢(xún)，按部就班地完成各自的任務(wù)。 2.分類(lèi)： 購物機器人、聊天機器人、搜索機器人（網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)）等。搜索引擎1.概念： 從網(wǎng)路上獲得網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)資料，能夠構建數據庫并提供查詢(xún)的系統 。 2.分類(lèi)（按工作原理） ： 全文搜索引擎、分類(lèi)目錄。 1> 全文搜索引擎數據庫是借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)通過(guò)網(wǎng)路上的各類(lèi)鏈接手動(dòng)獲取大量 網(wǎng)頁(yè)信息內容，并按一定的規則剖析整理產(chǎn)生的。 （百度、Google） 2> 分類(lèi)目錄：按目錄分類(lèi)的網(wǎng)站鏈接列表而已 ，通過(guò)人工的方法搜集整理網(wǎng) 站資料產(chǎn)生的數據庫。(國內的搜狐)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.概念： 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也叫網(wǎng)路蜘蛛，它是一個(gè)根據一定的規則手動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)程序，其會(huì )手動(dòng) 的通過(guò)網(wǎng)路抓取互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)，這種技術(shù)通?？赡苣脕?lái)檢測你的站點(diǎn)上所有的鏈接 是否是都是有效的。當然爬蟲(chóng)技術(shù)，更為中級的技術(shù)是把網(wǎng)頁(yè)中的相關(guān)數據保存出來(lái)，可以成 為搜索引擎。 搜索引擎使用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)找尋網(wǎng)路內容，網(wǎng)絡(luò )上的 HTML 文檔使用超鏈接聯(lián)接了上去， 就像織成了一張網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也叫網(wǎng)路蜘蛛，順著(zhù)這張網(wǎng)爬行，每到一個(gè)網(wǎng)頁(yè)就用抓取程序 將這個(gè)網(wǎng)頁(yè)抓出來(lái)，將內容抽取下來(lái)，同時(shí)抽取超鏈接，作為進(jìn)一步爬行的線(xiàn)索。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 總是要從某個(gè)起點(diǎn)開(kāi)始爬，這個(gè)起點(diǎn)稱(chēng)作種子，你可以告訴它，也可以到一些網(wǎng)址列表網(wǎng)站 上獲取。 2.區別： 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 分類(lèi) 工作原理 通用爬蟲(chóng) 從一個(gè)或多個(gè)初始網(wǎng)頁(yè)的 URL 開(kāi) 始，獲取初始網(wǎng)頁(yè)的 URL，抓取網(wǎng) 頁(yè)的同時(shí)爬蟲(chóng)技術(shù)，從當前網(wǎng)頁(yè)提取相關(guān)的 URL 放入隊列中，直到滿(mǎn)足程序的 停止條件。 聚集爬蟲(chóng) 根據一定的網(wǎng)頁(yè)剖析算法過(guò)濾與主題無(wú) 關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接(爬行的范圍 是受控的)放到待抓取的隊列中，通過(guò)一 定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓 取的 URL，重復以上步驟，直到滿(mǎn)足程 序的停止條件。 1. 增加了一些網(wǎng)頁(yè)分析算法和網(wǎng)頁(yè)搜 索策略 2. 對 被 爬 蟲(chóng) 抓 取 的 網(wǎng) 頁(yè) 將 會(huì ) 被 系 統 存貯，進(jìn)行一定的剖析、過(guò)濾，并 建立索引，以便以后的查詢(xún)和檢 索，這一過(guò)程所得到的剖析結果還 可能對之后的抓取過(guò)程給出反饋不同點(diǎn)和指導。 缺點(diǎn) 1. 不同領(lǐng)域、 不同背景的用戶(hù)有 不同的檢索目的和需求， 通用 搜索引擎所返回的結果包含 大量用戶(hù)不關(guān)心的網(wǎng)頁(yè)。 2. 通用引擎的目標是大的網(wǎng)路覆 蓋率。 3. 只支持關(guān)鍵字搜索， 不支持按照 語(yǔ)義的搜索。 4. 通用搜索引擎對一些象圖片、 音 頻等信 息 含 量 密 集 且 具 有 一 定結構的數據難以獲取。
　　 廣度優(yōu)先算法 1. 對抓取目標的描述或定義。 2. 對網(wǎng)頁(yè)和數據的剖析和過(guò)濾。 3. 對 URL 的搜索策略。 以上三個(gè)是須要解決的問(wèn)題。算法現有聚焦爬蟲(chóng)對抓取目標的描述可分為基于目標網(wǎng)頁(yè)特點(diǎn)、 基于目標數據模式和基于領(lǐng) 域概念 3 種。 基于目標網(wǎng)頁(yè)特點(diǎn)的爬蟲(chóng)所抓取、 存儲并索引的對象通常為網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)。 根據種子樣本 獲取方法可分為： （1）預先給定的初始抓取種子樣本； （2）預先給定的網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)目錄和與分類(lèi)目錄對應的種子樣本，如 Yahoo!分類(lèi)結構等； （3）通過(guò)用戶(hù)行為確定的抓取目標樣例，分為： a) 用戶(hù)瀏覽過(guò)程中顯示標明的抓取樣本； b) 通過(guò)用戶(hù)日志挖掘得到訪(fǎng)問(wèn)模式及相關(guān)樣本。 其中，網(wǎng)頁(yè)特點(diǎn)可以是網(wǎng)頁(yè)的內容特點(diǎn)，也可以是網(wǎng)頁(yè)的鏈接結構特點(diǎn)，等等。 3.算法/策略 名稱(chēng) 分類(lèi) 網(wǎng)頁(yè)分析算法 1．基于網(wǎng)路拓撲結構 1>網(wǎng)頁(yè)細度剖析算法 2>網(wǎng)站粒度剖析算法 3>網(wǎng)頁(yè)塊細度剖析算法 2．基于網(wǎng)頁(yè)內容 1>針對以文本和超鏈接為主的 網(wǎng)頁(yè) 2>針對從結構化的數據源動(dòng)態(tài)生 成的網(wǎng)頁(yè)。 3>針對數據介于第一類(lèi)和第二類(lèi) 之間 3．基于用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為 網(wǎng)頁(yè)搜索策略 1．深度優(yōu)先策略 2．廣度優(yōu)先策略 3．最佳優(yōu)先策略一些算法的介紹 1> 網(wǎng)頁(yè)分析算法1.1 基于網(wǎng)路拓撲的剖析算法? 基于網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接， 通過(guò)已知的網(wǎng)頁(yè)或數據， 來(lái)對與其有直接或間接鏈接關(guān)系的對象 （可以是網(wǎng)頁(yè)或網(wǎng)站等） 作出評價(jià)的算法。
　　 又分為網(wǎng)頁(yè)細度、 網(wǎng)站粒度和網(wǎng)頁(yè)塊細度這三種。 1.1.1 網(wǎng)頁(yè)(Webpage)粒度的剖析算法 PageRank 和 HITS 算法是最常見(jiàn)的鏈接剖析算法， 兩者都是通過(guò)對網(wǎng)頁(yè)間鏈接度的遞歸 和規范化估算，得到每位網(wǎng)頁(yè)的重要度評價(jià)。PageRank 算法其實(shí)考慮了用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為的隨 機性和 Sink 網(wǎng)頁(yè)的存在，但忽視了絕大多數用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)帶有目的性，即網(wǎng)頁(yè)和鏈接與查詢(xún) 主題的相關(guān)性。針對這個(gè)問(wèn)題，HITS 算法提出了兩個(gè)關(guān)鍵的概念：權威型網(wǎng)頁(yè)（authority） 和中心型網(wǎng)頁(yè)（hub） 。 基于鏈接的抓取的問(wèn)題是相關(guān)頁(yè)面主題團之間的隧洞現象， 即好多在抓取路徑上偏離主 題的網(wǎng)頁(yè)也指向目標網(wǎng)頁(yè)，局部評價(jià)策略中斷了在當前路徑上的抓取行為。文獻[21]提出了 一種基于反向鏈接（BackLink）的分層式上下文模型（Context Model） ，用于描述指向目標 網(wǎng)頁(yè)一定化學(xué)跳數直徑內的網(wǎng)頁(yè)拓撲圖的中心 Layer0 為目標網(wǎng)頁(yè)，將網(wǎng)頁(yè)根據指向目標網(wǎng) 頁(yè)的數學(xué)跳數進(jìn)行層次界定，從內層網(wǎng)頁(yè)指向外層網(wǎng)頁(yè)的鏈接稱(chēng)為反向鏈接。? 1.1.2 網(wǎng)站粒度的剖析算法 網(wǎng)站粒度的資源發(fā)覺(jué)和管理策略也比網(wǎng)頁(yè)細度的更簡(jiǎn)單有效。
　　 網(wǎng)站粒度的爬蟲(chóng)抓取的關(guān) 鍵之處在于站點(diǎn)的界定和站點(diǎn)等級(SiteRank)的估算。 SiteRank 的估算方式與 PageRank 類(lèi)似， 但是須要對網(wǎng)站之間的鏈接作一定程度具象，并在一定的模型下估算鏈接的權重。 網(wǎng)站劃分情況分為按域名界定和按 IP 地址界定兩種。文獻[18]討論了在分布式情況下， 通過(guò)對同一個(gè)域名下不同主機、服務(wù)器的 IP 地址進(jìn)行站點(diǎn)界定，構造站點(diǎn)圖，利用類(lèi)似 Pa geRank 的方式評價(jià) SiteRank。同時(shí)，根據不同文件在各個(gè)站點(diǎn)上的分布情況，構造文檔圖， 結合 SiteRank 分布式估算得到 DocRank。文獻[18]證明，利用分布式的 SiteRank 計算，不僅 大大增加了單機站點(diǎn)的算法代價(jià)， 而且克服了單獨站點(diǎn)對整個(gè)網(wǎng)路覆蓋率有限的缺點(diǎn)。 附帶 的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，常見(jiàn) PageRank 造假無(wú)法對 SiteRank 進(jìn)行愚弄。? 1.1.3 網(wǎng)頁(yè)塊細度的剖析算法 在一個(gè)頁(yè)面中， 往往富含多個(gè)指向其他頁(yè)面的鏈接， 這些鏈接中只有一部分是指向主題 相關(guān)網(wǎng)頁(yè)的，或依照網(wǎng)頁(yè)的鏈接錨文本表明其具有較高重要性。但是，在 PageRank 和 HIT S 算法中，沒(méi)有對那些鏈接作分辨，因此經(jīng)常給網(wǎng)頁(yè)剖析帶來(lái)廣告等噪音鏈接的干擾。
　　在網(wǎng) 頁(yè)塊級別(Block?level) 進(jìn)行鏈接剖析的算法的基本思想是通過(guò) VIPS 網(wǎng)頁(yè)分割算法將網(wǎng)頁(yè)分 為不同的網(wǎng)頁(yè)塊(page block)，然后對這種網(wǎng)頁(yè)塊構建 page?to?block block?to?page的 和 鏈接矩陣，? 分別記為 Z 和 X。于是，在 page?to? page 圖上的網(wǎng)頁(yè)塊級別的 PageRank 為? W?p=X×Z ? block?to?block圖上的 BlockRank 為?W?b=Z×X ? ； 在 。 已經(jīng)有人實(shí)現了塊級 別的 PageRank 和 HITS 算法，并通過(guò)實(shí)驗證明，效率和準確率都比傳統的對應算法要好。 1.2 基于網(wǎng)頁(yè)內容的網(wǎng)頁(yè)分析算法 基于網(wǎng)頁(yè)內容的剖析算法指的是借助網(wǎng)頁(yè)內容（文本、數據等資源）特征進(jìn)行的網(wǎng)頁(yè)評 價(jià)。網(wǎng)頁(yè)的內容從原先的以超文本為主，發(fā)展到后來(lái)動(dòng)態(tài)頁(yè)面（或稱(chēng)為 Hidden Web）數據 為主，后者的數據量約為直接可見(jiàn)頁(yè)面數據（PIW，Publicly Indexable Web）的 400~500 倍。另一方面，多媒體數據、Web Service 等各類(lèi)網(wǎng)路資源方式也日漸豐富。因此，基于網(wǎng)頁(yè)內容的剖析算法也從原先的較為單純的文本檢索方式， 發(fā)展為囊括網(wǎng)頁(yè)數據抽取、 機器學(xué) 習、數據挖掘、語(yǔ)義理解等多種方式的綜合應用。
　　本節按照網(wǎng)頁(yè)數據方式的不同，將基于網(wǎng) 頁(yè)內容的剖析算法， 歸納以下三類(lèi)： 第一種針對以文本和超鏈接為主的無(wú)結構或結構很簡(jiǎn)單 的網(wǎng)頁(yè)；第二種針對從結構化的數據源（如 RDBMS）動(dòng)態(tài)生成的頁(yè)面，其數據不能直接批 量訪(fǎng)問(wèn)；第三種針對的數據界于第一和第二類(lèi)數據之間，具有較好的結構，顯示遵照一定模 式或風(fēng)格，且可以直接訪(fǎng)問(wèn)。 1.2.1 基于文本的網(wǎng)頁(yè)剖析算法 1) 純文本分類(lèi)與聚類(lèi)算法 很大程度上借用了文本檢索的技術(shù)。 文本剖析算法可以快速有效的對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)和聚 類(lèi)，但是因為忽視了網(wǎng)頁(yè)間和網(wǎng)頁(yè)內部的結構信息，很少單獨使用。? 2) 超文本分類(lèi)和聚類(lèi)算法 2> 網(wǎng)頁(yè)搜索策略 2. 廣度優(yōu)先搜索策略 廣度優(yōu)先搜索策略是指在抓取過(guò)程中， 在完成當前層次的搜索后， 才進(jìn)行下一層次的搜 索。該算法的設計和實(shí)現相對簡(jiǎn)單。在目前為覆蓋盡可能多的網(wǎng)頁(yè)，一般使用廣度優(yōu)先搜索 方法。 也有好多研究將廣度優(yōu)先搜索策略應用于聚焦爬蟲(chóng)中。 其基本思想是覺(jué)得與初始 URL 在一定鏈接距離內的網(wǎng)頁(yè)具有主題相關(guān)性的機率很大。 另外一種方式是將廣度優(yōu)先搜索與網(wǎng) 頁(yè)過(guò)濾技術(shù)結合使用，先用廣度優(yōu)先策略抓取網(wǎng)頁(yè)，再將其中無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾掉。
　　這些方式 的缺點(diǎn)在于，隨著(zhù)抓取網(wǎng)頁(yè)的增多，大量的無(wú)關(guān)網(wǎng)頁(yè)將被下載并過(guò)濾，算法的效率將變低。 2. 最佳優(yōu)先搜索策略 最佳優(yōu)先搜索策略根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法，預測候選 URL 與目標網(wǎng)頁(yè)的相似度，或 與主題的相關(guān)性，并選定評價(jià)最好的一個(gè)或幾個(gè) URL 進(jìn)行抓取。它只訪(fǎng)問(wèn)經(jīng)過(guò)網(wǎng)頁(yè)剖析算 法預測為“有用”的網(wǎng)頁(yè)。 存在的一個(gè)問(wèn)題是， 在爬蟲(chóng)抓取路徑上的好多相關(guān)網(wǎng)頁(yè)可能被忽視， 因為最佳優(yōu)先策略是一種局部最優(yōu)搜索算法。因此須要將最佳優(yōu)先結合具體的應用進(jìn)行改 進(jìn)，以跳出局部最優(yōu)點(diǎn)。將在第 4 節中結合網(wǎng)頁(yè)分析算法作具體的討論。研究表明，這樣的 閉環(huán)調整可以將無(wú)關(guān)網(wǎng)頁(yè)數目減少 30%~90%。 3． 搜索引擎原理之網(wǎng)路爬蟲(chóng)是怎樣工作的？ 在互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系是無(wú)規律的，它們的關(guān)系十分復雜。如果一個(gè)爬蟲(chóng)從 一個(gè)起點(diǎn)開(kāi)始爬行，那么它將會(huì )碰到無(wú)數的分支，由此生成無(wú)數條的爬行路徑，如果聘期爬 行，就有可能永遠也爬不到頭，因此要對它加以控制，制定其爬行的規則。世界上沒(méi)有一種 爬蟲(chóng)還能抓取到互聯(lián)網(wǎng)所有的網(wǎng)頁(yè)， 所以就要在提升其爬行速率的同時(shí)， 也要提升其爬行網(wǎng) 頁(yè)的質(zhì)量。 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在搜索引擎中占有重要位置，對搜索引擎的查全、查準都有影響，決定了搜索 引擎數據容量的大小， 而且網(wǎng)路爬蟲(chóng)的優(yōu)劣之間影響搜索引擎結果頁(yè)中的死鏈接的個(gè)數。
　　 搜 索引擎爬蟲(chóng)有深度優(yōu)先策略和廣度優(yōu)先策略，另外，識別垃圾網(wǎng)頁(yè)，避免抓取重復網(wǎng)頁(yè)，也 是高性能爬蟲(chóng)的設計目標。 爬蟲(chóng)的作用是為了搜索引擎抓取大量的數據， 抓取的對象是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)。 爬蟲(chóng) 程序不可能抓取所有的網(wǎng)頁(yè)，因為在抓取的同時(shí)，Web 的規模也在減小，所以一個(gè)好的爬 蟲(chóng)程序通常就能在短時(shí)間內抓取更多的網(wǎng)頁(yè)。 一般爬蟲(chóng)程序的起點(diǎn)都選擇在一個(gè)小型綜合型的網(wǎng)站，這樣的網(wǎng)站已經(jīng)囊括了大部分高質(zhì)量的站點(diǎn)，爬蟲(chóng)程序就順著(zhù)那些鏈接爬行。在爬 行過(guò)程中，最重要的就是判定一個(gè)網(wǎng)頁(yè)是否早已被爬行過(guò)。 在爬蟲(chóng)開(kāi)始的時(shí)侯， 需要給爬蟲(chóng)輸送一個(gè) URL 列表， 這個(gè)列表中的 URL 地址便是爬蟲(chóng) 的起始位置，爬蟲(chóng)從這種 URL 出發(fā)，開(kāi)始了爬行，一直不斷地發(fā)覺(jué)新的 URL，然后再按照 策略爬行這種新發(fā)覺(jué)的 URL，如此永遠反復下去。一般的爬蟲(chóng)都自己完善 DNS 緩沖，建立 DNS 緩沖的目的是推動(dòng) URL 解析成 IP 地址的速率。 查看全部

　　
　　本篇教程闡述了大數據采集之網(wǎng)路爬蟲(chóng)的基本流程及抓取策略，希望閱讀本篇文章以后你們有所收獲，幫助你們對相關(guān)內容的理解愈發(fā)深入。
　　
　　大數據時(shí)代下，數據采集推動(dòng)著(zhù)數據剖析，數據剖析促進(jìn)發(fā)展。但是在這個(gè)過(guò)程中會(huì )出現好多問(wèn)題。拿最簡(jiǎn)單最基礎的爬蟲(chóng)采集數據為例，過(guò)程中還會(huì )面臨，IP被封，爬取受限、違法操作等多種問(wèn)題，所以在爬去數據之前，一定要了解好預爬網(wǎng)站是否涉及違規操作，找到合適的代理IP訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站等一系列問(wèn)題。
　　掌握爬蟲(chóng)技術(shù)也成為現今技術(shù)流的營(yíng)銷(xiāo)推廣人員必須把握的。爬蟲(chóng)入門(mén)，這些知識你必須了解。
　　一、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程如下：
　　1.首先選定一部分悉心選購的種子URL；
　　2.將這種URL倒入待抓取URL隊列；
　　3.從待抓取URL隊列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主機的ip，并將URL對應的網(wǎng)頁(yè)下載出來(lái)，存儲進(jìn)已下載網(wǎng)頁(yè)庫中。此外，將這種URL放進(jìn)已抓取URL隊列。
　　4.分析已抓取URL隊列中的URL，分析其中的其他URL，并且將URL倒入待抓取URL隊列，從而步入下一個(gè)循環(huán)。
　　二、抓取策略
　　在爬蟲(chóng)系統中，待抓取URL隊列是很重要的一部分。待抓取URL隊列中的URL以什么樣的次序排列也是一個(gè)很重要的問(wèn)題，因為這涉及到先抓取那種頁(yè)面，后抓取那個(gè)頁(yè)面。而決定那些URL排列次序的方式，叫做抓取策略。下面重點(diǎn)介紹幾種常見(jiàn)的抓取策略：
　　1.PartialPageRank策略
　　PartialPageRank算法借鑒了PageRank算法的思想：對于早已下載的網(wǎng)頁(yè)，連同待抓取URL隊列中的URL，形成網(wǎng)頁(yè)集合，計算每位頁(yè)面的PageRank值，計算完以后，將待抓取URL隊列中的URL根據PageRank值的大小排列，并根據該次序抓取頁(yè)面。
　　如果每次抓取一個(gè)頁(yè)面，就重新估算PageRank值，一種折中方案是：每抓取K個(gè)頁(yè)面后，重新估算一次PageRank值。但是此類(lèi)情況都會(huì )有一個(gè)問(wèn)題：對于早已下載出來(lái)的頁(yè)面中剖析出的鏈接，也就是我們之前談到的未知網(wǎng)頁(yè)那一部分，暫時(shí)是沒(méi)有PageRank值的。為了解決這個(gè)問(wèn)題，會(huì )給那些頁(yè)面一個(gè)臨時(shí)的PageRank值：將這個(gè)網(wǎng)頁(yè)所有入鏈傳遞進(jìn)來(lái)的PageRank值進(jìn)行匯總大數據網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，這樣就產(chǎn)生了該未知頁(yè)面的PageRank值，從而參與排序。
　　2.寬度優(yōu)先遍歷策略
　　寬度優(yōu)先遍歷策略的基本思路是，將新下載網(wǎng)頁(yè)中發(fā)覺(jué)的鏈接直接插入待抓取URL隊列的末尾。也就是指網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )先抓取起始網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)，然后再選擇其中的一個(gè)鏈接網(wǎng)頁(yè)，繼續抓取在此網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)。
　　3.大站優(yōu)先策略
　　對于待抓取URL隊列中的所有網(wǎng)頁(yè)，根據所屬的網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)。對于待下載頁(yè)面數多的網(wǎng)站，優(yōu)先下載。這個(gè)策略也因而稱(chēng)作大站優(yōu)先策略。
　　4.反向鏈接數策略
　　反向鏈接數是指一個(gè)網(wǎng)頁(yè)被其他網(wǎng)頁(yè)鏈接指向的數目。反向鏈接數表示的是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內容遭到其他人的推薦的程度。因此，很多時(shí)侯搜索引擎的抓取系統會(huì )使用這個(gè)指標來(lái)評價(jià)網(wǎng)頁(yè)的重要程度，從而決定不同網(wǎng)頁(yè)的抓取先后次序。
　　在真實(shí)的網(wǎng)路環(huán)境中，由于廣告鏈接、作弊鏈接的存在，反向鏈接數不能完全等他我那種也的重要程度。因此，搜索引擎常?？紤]一些可靠的反向鏈接數。
　　5.OPIC策略策略
　　該算法實(shí)際上也是對頁(yè)面進(jìn)行一個(gè)重要性打分。在算法開(kāi)始前，給所有頁(yè)面一個(gè)相同的初始現金（cash）。當下載了某個(gè)頁(yè)面P以后，將P的現金平攤給所有從P中剖析出的鏈接，并且將P的現金清空。對于待抓取URL隊列中的所有頁(yè)面根據現金數進(jìn)行排序。
　　6.深度優(yōu)先遍歷策略
　　深度優(yōu)先遍歷策略是指網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )從起始頁(yè)開(kāi)始，一個(gè)鏈接一個(gè)鏈接跟蹤下去，處理完這條線(xiàn)路然后再轉到下一個(gè)起始頁(yè)，繼續跟蹤鏈接。
　　三、從爬蟲(chóng)的角度對互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行界定
　　對應的，可以將互聯(lián)網(wǎng)的所有頁(yè)面分為五個(gè)部份：
　　1.已下載未過(guò)期網(wǎng)頁(yè)
　　2.已下載已過(guò)期網(wǎng)頁(yè)：抓取到的網(wǎng)頁(yè)實(shí)際上是互聯(lián)網(wǎng)內容的一個(gè)鏡像與備份，互聯(lián)網(wǎng)是動(dòng)態(tài)變化的，一部分互聯(lián)網(wǎng)上的內容早已發(fā)生了變化，這時(shí)，這部份抓取到的網(wǎng)頁(yè)就早已過(guò)期了。
　　3.待下載網(wǎng)頁(yè)：也就是待抓取URL隊列中的這些頁(yè)面
　　4.可知網(wǎng)頁(yè)：還沒(méi)有抓取出來(lái)，也沒(méi)有在待抓取URL隊列中，但是可以通過(guò)對已抓取頁(yè)面或則待抓取URL對應頁(yè)面進(jìn)行剖析獲取到的URL，認為是可知網(wǎng)頁(yè)。
　　5.還有一部分網(wǎng)頁(yè)，爬蟲(chóng)是難以直接抓取下載的。稱(chēng)為不可知網(wǎng)頁(yè)。
　　太陽(yáng)軟件，一個(gè)好用的互聯(lián)網(wǎng)推廣換IP工具大數據網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，海量IP，一鍵切換，提升權重，必不可少！ 查看全部

　　0 引 言
　　在信息化時(shí)代，針對通用搜索引擎信息量大、查詢(xún)準度和深度兼差等缺點(diǎn)，垂直搜索引擎已步入了用戶(hù)認可和使用周期。垂直搜索是針對某一個(gè)行業(yè)的專(zhuān)業(yè)搜索引擎，是對網(wǎng)頁(yè)庫中的某類(lèi)專(zhuān)門(mén)的信息進(jìn)行一次整合，定向分數組抽取出須要的數據進(jìn)行處理后再以某種方式返回給用戶(hù)[1].相比通用搜索引擎則變得愈發(fā)專(zhuān)注、具體和深入。目前，垂直搜索引擎多用于行業(yè)信息獲取和特色語(yǔ)料庫建設等方面，且已卓見(jiàn)現實(shí)深遠成效。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一個(gè)手動(dòng)提取和手動(dòng)下載網(wǎng)頁(yè)的程序開(kāi)源網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，可為搜索引擎從互聯(lián)網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，并按照既定的抓取目標，有選擇地訪(fǎng)問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)與相關(guān)的鏈接，獲取所須要的信息。按照功能用途，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)分為通用爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)，這是搜索引擎一個(gè)核心組成部份。
　　1 聚焦爬蟲(chóng)的工作原理及關(guān)鍵技術(shù)剖析
　　1. 1 聚焦爬蟲(chóng)的工作原理
　　聚焦爬蟲(chóng)是專(zhuān)門(mén)為查詢(xún)某一主題而設計的網(wǎng)頁(yè)采集工具，并不追求大范圍覆蓋，而是將目標預定為抓取與某一特定主題內容相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，如此即為面向主題的用戶(hù)查詢(xún)打算數據資源。垂直搜索引擎可借助其實(shí)現對網(wǎng)頁(yè)主題信息的挖掘以及發(fā)覺(jué)，聚焦爬蟲(chóng)的工作原理是：
　?。?1） 爬蟲(chóng)從一個(gè)或若干起始網(wǎng)頁(yè) URL 鏈接開(kāi)始工作；（ 2） 通過(guò)特定的主題相關(guān)性算法判定并過(guò)濾掉與主題無(wú)關(guān)的鏈接；（ 3） 將有用鏈接加入待抓取的 URL 隊列；（ 4） 根據一定的搜索策略從待抓取 URL 隊列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè) URL.重復以上步驟，直至滿(mǎn)足退出條件時(shí)停止[2].
　　1. 2 聚焦爬蟲(chóng)的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)
　　根據聚焦爬蟲(chóng)的工作原理，在設計聚焦爬蟲(chóng)時(shí)，需要考慮問(wèn)題可做如下闡述。
　　1. 2. 1 待抓取網(wǎng)站目標的定義與描述的問(wèn)題
　　開(kāi)發(fā)聚焦爬蟲(chóng)時(shí)，應考慮對于抓取目標的定義與描述，究竟是帶有目標網(wǎng)頁(yè)特點(diǎn)的網(wǎng)頁(yè)級信息，還是針對目標網(wǎng)頁(yè)上的結構化數據。前者因其具有結構化的數據信息特點(diǎn)，在爬蟲(chóng)抓取信息后，還需從結構化的網(wǎng)頁(yè)中抽取相關(guān)信息； 而對于前者，爬蟲(chóng)則直接解析 Web 頁(yè)面，提取并加工相關(guān)的結構化數據信息，該類(lèi)爬蟲(chóng)以便訂制自適應于特定網(wǎng)頁(yè)模板的結果網(wǎng)站。
　　1. 2. 2 爬蟲(chóng)的 URL 搜索策略問(wèn)題
　　開(kāi)發(fā)聚焦爬蟲(chóng)時(shí)，常見(jiàn)的 URL 搜索策略主要包括深度優(yōu)先搜索策略、廣度優(yōu)先搜索策略、最佳優(yōu)先搜索策略等[3].在此給出對應策略的規則剖析如下。
　?。?1） 深度優(yōu)先搜索策略
　　該搜索策略采用了后進(jìn)先出的隊列形式，從起始 URL出發(fā)，不停搜索網(wǎng)頁(yè)的下一級頁(yè)面直到最后無(wú) URL 鏈接的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面結束； 爬蟲(chóng)再回到起始 URL 地址，繼續追尋 URL的其它 URL 鏈接，直到不再有 URL 可搜索為止，當所有頁(yè)面都結束時(shí)，URL 列表即根據插敘的方法將搜索的 URL 隊列送入爬蟲(chóng)待抓取隊列。
　?。?2） 廣度優(yōu)先搜索策略
　　該搜索策略采用了先進(jìn)先出的隊列形式，從起始 URL出發(fā)，在搜索了初始 Web 的所有 URL 鏈接后，再繼續搜索下一層 URL 鏈接，直至所有 URL 搜索完畢。URL 列表將依照其步入隊列的次序送入爬蟲(chóng)待抓取隊列。
　?。?3） 最佳優(yōu)先搜索策略
　　該搜索策略采用了一種局部?jì)?yōu)先搜索算法，從起始 URL出發(fā)，按照一定的剖析算法，對頁(yè)面候選的 URL 進(jìn)行預測，預測目標網(wǎng)頁(yè)的相似度或主題相關(guān)性，當相關(guān)性達到一定的閥值后，URL 列表則根據相關(guān)數值高低次序送入爬蟲(chóng)待抓取隊列。
　　1. 2. 3 爬蟲(chóng)對網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的剖析和主題相關(guān)性判定算法
　　聚焦爬蟲(chóng)在對網(wǎng)頁(yè) Web 的 URL 進(jìn)行擴充時(shí)，還須要對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行剖析和信息的提取開(kāi)源網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，用以確定該獲取 URL 頁(yè)面是否與采集的主題相關(guān)。目前常用的網(wǎng)頁(yè)的剖析算法包括： 基于網(wǎng)路拓撲、基于網(wǎng)頁(yè)內容和基于領(lǐng)域概念的剖析算法[4].下面給出這三類(lèi)算法的原理實(shí)現。
　?。?1） 基于網(wǎng)路拓撲關(guān)系的剖析算法
　　基于網(wǎng)路拓撲關(guān)系的剖析算法就是可以通過(guò)已知的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面或數據，對與其有直接或間接鏈接關(guān)系的對象做出評價(jià)的實(shí)現過(guò)程。該算法又分為網(wǎng)頁(yè)細度、網(wǎng)站粒度和網(wǎng)頁(yè)塊細度三種。著(zhù)名的 PageRank 和 HITS 算法就是基于網(wǎng)路拓撲關(guān)系的典型代表。
　?。?2） 基于網(wǎng)頁(yè)內容的剖析算法
　　基于網(wǎng)頁(yè)內容的剖析算法指的是借助網(wǎng)頁(yè)內容（ 文本、數據等資源） 特征進(jìn)行的網(wǎng)頁(yè)評價(jià)。該方式已從最初的文本檢索方式，向網(wǎng)頁(yè)數據抽取、數據挖掘和自然語(yǔ)言等多領(lǐng)域方向發(fā)展。
　?。?3） 基于領(lǐng)域概念的剖析算法
　　基于領(lǐng)域概念的剖析算法則是將領(lǐng)域本體分解為由不同的概念、實(shí)體及其之間的關(guān)系，包括與之對應的詞匯項組成。網(wǎng)頁(yè)中的關(guān)鍵詞在通過(guò)與領(lǐng)域本體對應的辭典分別轉換以后，將進(jìn)行計數和加權，由此得出與所選領(lǐng)域的相關(guān)度。 查看全部

　　
　　“ 只推薦有價(jià)值的技術(shù)性文章優(yōu)才學(xué)院
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是索引擎抓取系統的重要組成部份。爬蟲(chóng)的主要目的是將互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)下載到本地產(chǎn)生一個(gè)或聯(lián)網(wǎng)內容的鏡像備份。這篇博客主要對爬蟲(chóng)以及抓取系統進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的概述。
　　一、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本結構及工作流程
　　一個(gè)通用的網(wǎng)路爬蟲(chóng)的框架如圖所示：
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程如下：
　　1.首先選定一部分悉心選購的種子URL；
　　2.將這種URL倒入待抓取URL隊列；
　　3.從待抓取URL隊列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主機的ip，并將URL對應的網(wǎng)頁(yè)下載出來(lái)，存儲進(jìn)已下載網(wǎng)頁(yè)庫中。此外，將這種URL放進(jìn)已抓取URL隊列。
　　4.分析已抓取URL隊列中的URL，分析其中的其他URL，并且將URL倒入待抓取URL隊列，從而步入下一個(gè)循環(huán)。
　　二、從爬蟲(chóng)的角度對互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行界定
　　對應的，可以將互聯(lián)網(wǎng)的所有頁(yè)面分為五個(gè)部份：
　　1.已下載未過(guò)期網(wǎng)頁(yè)
　　2.已下載已過(guò)期網(wǎng)頁(yè)：抓取到的網(wǎng)頁(yè)實(shí)際上是互聯(lián)網(wǎng)內容的一個(gè)鏡像與備份，互聯(lián)網(wǎng)是動(dòng)態(tài)變化的，一部分互聯(lián)網(wǎng)上的內容早已發(fā)生了變化，這時(shí)，這部份抓取到的網(wǎng)頁(yè)就早已過(guò)期了。
　　3.待下載網(wǎng)頁(yè)：也就是待抓取URL隊列中的這些頁(yè)面
　　4.可知網(wǎng)頁(yè)：還沒(méi)有抓取出來(lái)，也沒(méi)有在待抓取URL隊列中，但是可以通過(guò)對已抓取頁(yè)面或則待抓取URL對應頁(yè)面進(jìn)行剖析獲取到的URL，認為是可知網(wǎng)頁(yè)。
　　5.還有一部分網(wǎng)頁(yè)，爬蟲(chóng)是難以直接抓取下載的。稱(chēng)為不可知網(wǎng)頁(yè)。
　　三、抓取策略
　　在爬蟲(chóng)系統中，待抓取URL隊列是很重要的一部分。待抓取URL隊列中的URL以什么樣的次序排列也是一個(gè)很重要的問(wèn)題，因為這涉及到先抓取那種頁(yè)面，后抓取那個(gè)頁(yè)面。而決定那些URL排列次序的方式，叫做抓取策略。下面重點(diǎn)介紹幾種常見(jiàn)的抓取策略：
　　1.深度優(yōu)先遍歷策略
　　深度優(yōu)先遍歷策略是指網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )從起始頁(yè)開(kāi)始，一個(gè)鏈接一個(gè)鏈接跟蹤下去，處理完這條線(xiàn)路以后再轉到下一個(gè)起始頁(yè)，繼續跟蹤鏈接。我們以下面的圖為例：
　　遍歷的路徑：A-F-G E-H-I B C D
　　2.寬度優(yōu)先遍歷策略
　　寬度優(yōu)先遍歷策略的基本思路是，將新下載網(wǎng)頁(yè)中發(fā)覺(jué)的鏈接直接插入待抓取URL隊列的末尾。也就是指網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )先抓取起始網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)，然后再選擇其中的一個(gè)鏈接網(wǎng)頁(yè)，繼續抓取在此網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)。還是以里面的圖為例：
　　遍歷路徑：A-B-C-D-E-F G H I
　　3.反向鏈接數策略
　　反向鏈接數是指一個(gè)網(wǎng)頁(yè)被其他網(wǎng)頁(yè)鏈接指向的數目。反向鏈接數表示的是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內容遭到其他人的推薦的程度。因此，很多時(shí)侯搜索引擎的抓取系統會(huì )使用這個(gè)指標來(lái)評價(jià)網(wǎng)頁(yè)的重要程度，從而決定不同網(wǎng)頁(yè)的抓取先后次序。
　　在真實(shí)的網(wǎng)路環(huán)境中，由于廣告鏈接、作弊鏈接的存在，反向鏈接數不能完全等他我那種也的重要程度。因此，搜索引擎常?？紤]一些可靠的反向鏈接數。
　　4.Partial PageRank策略
　　Partial PageRank算法借鑒了PageRank算法的思想：對于早已下載的網(wǎng)頁(yè)，連同待抓取URL隊列中的URL，形成網(wǎng)頁(yè)集合，計算每位頁(yè)面的PageRank值，計算完以后，將待抓取URL隊列中的URL根據PageRank值的大小排列，并根據該次序抓取頁(yè)面。
　　如果每次抓取一個(gè)頁(yè)面，就重新估算PageRank值，一種折中方案是：每抓取K個(gè)頁(yè)面后，重新估算一次PageRank值。但是此類(lèi)情況都會(huì )有一個(gè)問(wèn)題：對于早已下載出來(lái)的頁(yè)面中剖析出的鏈接，也就是我們之前談到的未知網(wǎng)頁(yè)那一部分，暫時(shí)是沒(méi)有PageRank值的。為了解決這個(gè)問(wèn)題，會(huì )給那些頁(yè)面一個(gè)臨時(shí)的PageRank值：將這個(gè)網(wǎng)頁(yè)所有入鏈傳遞進(jìn)來(lái)的PageRank值進(jìn)行匯總，這樣就產(chǎn)生了該未知頁(yè)面的PageRank值，從而參與排序。下面舉例說(shuō)明：
　　5.OPIC策略策略
　　該算法實(shí)際上也是對頁(yè)面進(jìn)行一個(gè)重要性打分。在算法開(kāi)始前，給所有頁(yè)面一個(gè)相同的初始現金（cash）。當下載了某個(gè)頁(yè)面P以后，將P的現金平攤給所有從P中剖析出的鏈接，并且將P的現金清空。對于待抓取URL隊列中的所有頁(yè)面根據現金數進(jìn)行排序。
　　6.大站優(yōu)先策略
　　對于待抓取URL隊列中的所有網(wǎng)頁(yè)，根據所屬的網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)。對于待下載頁(yè)面數多的網(wǎng)站，優(yōu)先下載。這個(gè)策略也因而稱(chēng)作大站優(yōu)先策略。
　　四、更新策略
　　互聯(lián)網(wǎng)是實(shí)時(shí)變化的，具有太強的動(dòng)態(tài)性。網(wǎng)頁(yè)更新策略主要是決定何時(shí)更新之前早已下載過(guò)的頁(yè)面。常見(jiàn)的更新策略又以下三種：
　　1.歷史參考策略
　　顧名思義，根據頁(yè)面往年的歷史更新數據，預測該頁(yè)面未來(lái)何時(shí)會(huì )發(fā)生變化。一般來(lái)說(shuō)，是通過(guò)泊松過(guò)程進(jìn)行建模進(jìn)行預測。
　　2.用戶(hù)體驗策略
　　盡管搜索引擎針對于某個(gè)查詢(xún)條件才能返回數目巨大的結果，但是用戶(hù)常常只關(guān)注前幾頁(yè)結果。因此，抓取系統可以?xún)?yōu)先更新這些現實(shí)在查詢(xún)結果前幾頁(yè)中的網(wǎng)頁(yè)，而后再更新這些旁邊的網(wǎng)頁(yè)。這種更新策略也是須要用到歷史信息的。用戶(hù)體驗策略保留網(wǎng)頁(yè)的多個(gè)歷史版本，并且依照過(guò)去每次內容變化對搜索質(zhì)量的影響，得出一個(gè)平均值，用這個(gè)值作為決定何時(shí)重新抓取的根據。
　　3.降維抽樣策略
　　前面提及的兩種更新策略都有一個(gè)前提：需要網(wǎng)頁(yè)的歷史信息。這樣就存在兩個(gè)問(wèn)題：第一網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，系統要是為每位系統保存多個(gè)版本的歷史信息，無(wú)疑降低了好多的系統負擔；第二，要是新的網(wǎng)頁(yè)完全沒(méi)有歷史信息網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，就難以確定更新策略。
　　這種策略覺(jué)得，網(wǎng)頁(yè)具有好多屬性，類(lèi)似屬性的網(wǎng)頁(yè)，可以覺(jué)得其更新頻度也是類(lèi)似的。要估算某一個(gè)類(lèi)別網(wǎng)頁(yè)的更新頻度，只須要對這一類(lèi)網(wǎng)頁(yè)抽樣，以她們的更新周期作為整個(gè)類(lèi)別的更新周期?；舅悸啡鐖D：
　　五、分布式抓取系統結構
　　一般來(lái)說(shuō)，抓取系統須要面對的是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上數以?xún)|計的網(wǎng)頁(yè)。單個(gè)抓取程序不可能完成這樣的任務(wù)。往往須要多個(gè)抓取程序一起來(lái)處理。一般來(lái)說(shuō)抓取系統常常是一個(gè)分布式的三層結構。如圖所示：
　　最下一層是分布在不同地理位置的數據中心，在每位數據中心里有若干臺抓取服務(wù)器，而每臺抓取服務(wù)器上可能布署了若干套爬蟲(chóng)程序。這就構成了一個(gè)基本的分布式抓取系統。
　　對于一個(gè)數據中心內的不同抓去服務(wù)器，協(xié)同工作的方法有幾種：
　　1.主從式（Master-Slave）
　　主從式基本結構如圖所示：
　　對于主從式而言，有一臺專(zhuān)門(mén)的Master服務(wù)器來(lái)維護待抓取URL隊列，它負責每次將URL分發(fā)到不同的Slave服務(wù)器，而Slave服務(wù)器則負責實(shí)際的網(wǎng)頁(yè)下載工作。Master服務(wù)器不僅維護待抓取URL隊列以及分發(fā)URL之外，還要負責調處各個(gè)Slave服務(wù)器的負載情況。以免個(gè)別Slave服務(wù)器過(guò)分悠閑或則操勞。
　　這種模式下，Master常常容易成為系統困局。
　　2.對方程（Peer to Peer）
　　對等式的基本結構如圖所示：
　　在這些模式下，所有的抓取服務(wù)器在分工上沒(méi)有不同。每一臺抓取服務(wù)器都可以從待抓取在URL隊列中獲取URL，然后對該URL的主域名的hash值H，然后估算H mod m（其中m是服務(wù)器的數目，以上圖為例，m為3），計算得到的數就是處理該URL的主機編號。
　　舉例：假設對于URL ，計算器hash值H=8，m=3，則H mod m=2，因此由編號為2的服務(wù)器進(jìn)行該鏈接的抓取。假設這時(shí)候是0號服務(wù)器領(lǐng)到這個(gè)URL，那么它將該URL轉給服務(wù)器2，由服務(wù)器2進(jìn)行抓取。
　　這種模式有一個(gè)問(wèn)題，當有一臺服務(wù)器關(guān)機或則添加新的服務(wù)器，那么所有URL的哈希求余的結果就都要變化。也就是說(shuō)，這種方法的擴展性不佳。針對這些情況，又有一種改進(jìn)方案被提下來(lái)。這種改進(jìn)的方案是一致性哈希法來(lái)確定服務(wù)器分工。其基本結構如圖所示：
　　一致性哈希將URL的主域名進(jìn)行哈希運算，映射為一個(gè)范圍在0-232之間的某個(gè)數。而將這個(gè)范圍平均的分配給m臺服務(wù)器，根據URL主域名哈希運算的值所處的范圍判定是哪臺服務(wù)器來(lái)進(jìn)行抓取。
　　如果某一臺服務(wù)器出現問(wèn)題，那么本該由該服務(wù)器負責的網(wǎng)頁(yè)則根據順時(shí)針延后，由下一臺服務(wù)器進(jìn)行抓取。這樣的話(huà)，及時(shí)某臺服務(wù)器出現問(wèn)題，也不會(huì )影響其他的工作。 查看全部

　　
　　首先我們封裝一個(gè)Http懇求的工具類(lèi)，用HttpURLConnection實(shí)現，當然你也可以用HttpClient, 或者直接用Jsoup來(lái)懇求（下面會(huì )提到Jsoup）。
　　工具類(lèi)實(shí)現比較簡(jiǎn)單，就一個(gè)get方式，讀取懇求地址的響應內容，這邊我們拿來(lái)抓取網(wǎng)頁(yè)的內容，這邊沒(méi)有用代理java爬蟲(chóng)技術(shù)，在真正的抓取過(guò)程中，當你大量懇求某個(gè)網(wǎng)站的時(shí)侯，對方會(huì )有一系列的策略來(lái)禁用你的懇求，這個(gè)時(shí)侯代理就排上用場(chǎng)了，通過(guò)代理設置不同的IP來(lái)抓取數據。
　　接下來(lái)我們隨意找一個(gè)有圖片的網(wǎng)頁(yè)，來(lái)試試抓取功能
　　首先將網(wǎng)頁(yè)的內容抓取出來(lái)，然后用正則的方法解析出網(wǎng)頁(yè)的標簽，再解析img的地址。執行程序我們可以得到下邊的內容：
　　通過(guò)前面的地址我們就可以將圖片下載到本地了，下面我們寫(xiě)個(gè)圖片下載的方式：
　　這樣就很簡(jiǎn)單的實(shí)現了一個(gè)抓取而且提取圖片的功能了，看起來(lái)還是比較麻煩哈，要寫(xiě)正則之類(lèi)的 ，下面給你們介紹一種更簡(jiǎn)單的方法，如果你熟悉jQuery的話(huà)對提取元素就很簡(jiǎn)單了，這個(gè)框架就是Jsoup。
　　jsoup 是一款Java 的HTML解析器，可直接解析某個(gè)URL地址、HTML文本內容。它提供了一套特別省力的API，可通過(guò)DOM，CSS以及類(lèi)似于jQuery的操作方法來(lái)取出和操作數據。
　　添加jsoup的依賴(lài)：
　　使用jsoup以后提取的代碼只須要簡(jiǎn)單的幾行即可：
　　通過(guò)Jsoup.parse創(chuàng )建一個(gè)文檔對象，然后通過(guò)getElementsByTag的方式提取出所有的圖片標簽，循環(huán)遍歷，通過(guò)attr方式獲取圖片的src屬性,然后下載圖片。
　　Jsoup使用上去十分簡(jiǎn)單，當然還有好多其他解析網(wǎng)頁(yè)的操作，大家可以去瞧瞧資料學(xué)習一下。
　　下面我們再來(lái)升級一下，做成一個(gè)小工具，提供一個(gè)簡(jiǎn)單的界面，輸入一個(gè)網(wǎng)頁(yè)地址，點(diǎn)擊提取按鍵，然后把圖片手動(dòng)下載出來(lái)java爬蟲(chóng)技術(shù)，我們可以用swing寫(xiě)界面。
　　執行main方式首先下來(lái)的就是我們的界面了，如下：
　　屏幕快照 2018-06-18 09.50.34 PM.png
　　輸入地址，點(diǎn)擊提取按鍵即可下載圖片。
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　　大數據時(shí)代，如何產(chǎn)生大數據。
　　大用戶(hù)量，每天好多日志。
　　搞個(gè)爬蟲(chóng)，抓幾十億數據過(guò)來(lái)剖析剖析。
　　并不是只有Python能夠做爬蟲(chóng)，Java照樣可以。
　　今天帶你們來(lái)寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的圖片抓取程序，將網(wǎng)頁(yè)上的圖片全部下載出來(lái)
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　　學(xué)完才能熟練使用XPath表達式進(jìn)行信息提??；
　　學(xué)完把握抓包技術(shù)，掌握屏蔽的數據信息怎樣進(jìn)行提取，自動(dòng)模擬進(jìn)行Ajax異步懇求數據；
　　熟練把握jsoup提取網(wǎng)頁(yè)數據。
　　selenium進(jìn)行控制瀏覽器抓取數據。
　　課程大綱
　　HttpURLConnection用法解讀
　　靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)抓取
　　jsoup解析提取網(wǎng)頁(yè)信息
　　模擬ajax進(jìn)行POST懇求抓取數據
　　模擬登錄網(wǎng)站抓取數據
　　selenium抓取網(wǎng)頁(yè)實(shí)戰
　　htmlunit抓取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)數據
　　IP代理池建立
　　多線(xiàn)程抓取實(shí)戰
　　WebMagic框架實(shí)戰爬蟲(chóng)
　　抓取圖書(shū)數據
　　圖書(shū)數據儲存mongodb 查看全部

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　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)又名“網(wǎng)絡(luò )蜘蛛”，是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)的鏈接地址來(lái)找尋網(wǎng)頁(yè)，從網(wǎng)站某一個(gè)頁(yè)面開(kāi)始，讀取網(wǎng)頁(yè)的內容，找到在網(wǎng)頁(yè)中的其它鏈接地址，然后通過(guò)這種鏈接地址找尋下一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這樣仍然循環(huán)下去，直到根據某種策略把互聯(lián)網(wǎng)上所有的網(wǎng)頁(yè)都抓取完為止的技術(shù)。
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　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)根據系統結構和實(shí)現技術(shù)，大致可以分為以下幾種類(lèi)型：通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)(General Purpose Web Crawler)、主題網(wǎng)路爬蟲(chóng)(Topical Web Crawler)、深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)(Deep Web Crawler)。實(shí)際應用中一般是將系統幾種爬蟲(chóng)技術(shù)互相結合。
　　(一)通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)(general purpose web crawler)
　　通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)按照預先設定的一個(gè)或若干初始種子URL開(kāi)始，以此獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的URL列表，在爬行過(guò)程中不斷從URL隊列中獲一個(gè)的URL，進(jìn)而訪(fǎng)問(wèn)并下載該頁(yè)面。頁(yè)面下載后頁(yè)面解析器除去頁(yè)面上的HTML標記后得到頁(yè)面內容，將摘要、URL等信息保存到Web數據庫中，同時(shí)抽取當前頁(yè)面上新的URL，保存到URL隊列，直到滿(mǎn)足系統停止條件。其工作流程如圖1所示。
　　
　　通用爬蟲(chóng)主要存在以下幾方面的局限性：1)由于抓取目標是盡可能大的覆蓋網(wǎng)路，所以爬行的結果中包含大量用戶(hù)不需要的網(wǎng)頁(yè)；2)不能挺好地搜索和獲取信息濃度密集且具有一定結構的數據；3)通用搜索引擎大多是基于關(guān)鍵字的檢索，對于支持語(yǔ)義信息的查詢(xún)和索引擎智能化的要求無(wú)法實(shí)現。
　　由此可見(jiàn)，通用爬蟲(chóng)想在爬行網(wǎng)頁(yè)時(shí)，既保證網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量和數目，又要保證網(wǎng)頁(yè)的時(shí)效性是很難實(shí)現的。
　　(二)主題網(wǎng)路爬蟲(chóng)(Topical Web Crawler)
　　1.主題爬蟲(chóng)原理
　　主題爬蟲(chóng)并不追求大的覆蓋率，也不是全盤(pán)接受所有的網(wǎng)頁(yè)和URL，它按照既定的抓取目標，有選擇的訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)與相關(guān)的鏈接，獲取所須要的信息，不僅客服了通用爬蟲(chóng)存在的問(wèn)題，而H-返回的數據資源更精確。主題爬蟲(chóng)的基本工作原理是根據預先確定的主題，分析超鏈接和剛才抓取的網(wǎng)頁(yè)內容，獲取下一個(gè)要爬行的URL，盡可能保證多爬行與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，因此主題爬蟲(chóng)要解決以下關(guān)鍵問(wèn)題：1)如何判斷一個(gè)早已抓取的網(wǎng)頁(yè)是否與主題相關(guān)；2)如何過(guò)濾掉海量的網(wǎng)頁(yè)中與主題不相關(guān)的或則相關(guān)度較低的網(wǎng)頁(yè)；3)如何有目的、有控制的抓取與特定主題相關(guān)的web頁(yè)面信息；4)如何決定待訪(fǎng)問(wèn)URL的訪(fǎng)問(wèn)順序；5)如何提升主題爬蟲(chóng)的覆蓋度；6)如何協(xié)調抓取目標的描述或定義與網(wǎng)頁(yè)分析算法及候選URL排序算法之問(wèn)的關(guān)系；7)如何找尋和發(fā)覺(jué)高質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)和關(guān)鍵資源。高質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)和關(guān)鍵資源除了可以大大提升主題爬蟲(chóng)收集Web頁(yè)面的效率和質(zhì)量，還可以為主題表示模型的優(yōu)化等應用提供支持。
　　2.主題爬蟲(chóng)模塊設計
　　主題爬蟲(chóng)的目標是盡可能多的發(fā)覺(jué)和收集與預定主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，其最大特征在于具備剖析網(wǎng)頁(yè)內容和判斷主題相關(guān)度的能力。根據主題爬蟲(chóng)的工作原理，下面設計了一個(gè)主題爬蟲(chóng)系統，主要有頁(yè)面采集模塊、頁(yè)面剖析模塊、相關(guān)度估算模塊、頁(yè)面過(guò)濾模塊和鏈接排序模塊幾部份組成網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，其總體功能模塊結構如圖2所示。
　　
　　頁(yè)面采集模塊：主要是依據待訪(fǎng)問(wèn)URL隊列進(jìn)行頁(yè)面下載，再交給網(wǎng)頁(yè)剖析模型處理以抽取網(wǎng)頁(yè)主題向量空間模型。該模塊是任何爬蟲(chóng)系統都必不可少的模塊。頁(yè)面剖析模塊：該模塊的功能是對采集到的頁(yè)面進(jìn)行剖析，主要用于聯(lián)接超鏈接排序模塊和頁(yè)面相關(guān)度估算模塊。
　　頁(yè)面相關(guān)度估算模塊：該模塊是整個(gè)系統的核心模塊，主要用于評估與主題的相關(guān)度，并提供相關(guān)的爬行策略用以指導爬蟲(chóng)的爬行過(guò)程。URL的超鏈接評價(jià)得分越高，爬行的優(yōu)先級就越高。其主要思想是，在系統爬行之前，頁(yè)面相關(guān)度估算模塊按照用戶(hù)輸入的關(guān)鍵字和初始文本信息進(jìn)行學(xué)習，訓練一個(gè)頁(yè)面相關(guān)度評價(jià)模型。當一個(gè)被覺(jué)得是主題相關(guān)的頁(yè)面爬行出來(lái)以后，該頁(yè)面就被送入頁(yè)面相關(guān)度評價(jià)器估算其主題相關(guān)度值，若該值小于或等于給定的某儔值，則該頁(yè)面就被存入頁(yè)面庫，否則遺棄¨。頁(yè)面過(guò)濾模塊：過(guò)濾掉與主題無(wú)關(guān)的鏈接，同時(shí)將該URL及其所有蘊涵的子鏈接一并清除。通過(guò)過(guò)濾，爬蟲(chóng)就無(wú)需遍歷與主題不相關(guān)的頁(yè)面，從而保證了爬行效率。排序模塊：將過(guò)濾后頁(yè)面根據優(yōu)先級高低加入到待訪(fǎng)問(wèn)的URL隊列里。
　　3.主題爬蟲(chóng)流程設計
　　主題爬蟲(chóng)須要依照一定的網(wǎng)頁(yè)剖析算法，過(guò)濾掉與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其倒入等待抓取的URL隊列。然后，它會(huì )依照一定的搜索策略從待抓取的隊列中選擇下一個(gè)要抓取的URL，并重復上述過(guò)程，直到滿(mǎn)足系統停止條件為止。所有被抓取網(wǎng)頁(yè)就會(huì )被系統儲存，經(jīng)過(guò)一定的剖析、過(guò)濾，然后構建索引，以便用戶(hù)查詢(xún)和檢索；這一過(guò)程所得到的剖析結果可以對之后的抓取過(guò)程提供反饋和指導。其工作流程如圖3所示。
　　
　　4.深度網(wǎng)路爬蟲(chóng)(Deep Web Crawler)
　　1994年Dr．jillEllsworth提出DeepWeb(深層頁(yè)面)的概念，即DeepWeb是指普通搜索引擎無(wú)法發(fā)覺(jué)的信息內容的Web頁(yè)面¨。DeepWeb中的信息量比普通的網(wǎng)頁(yè)信息量多，而且質(zhì)量更高。但是普通的搜索引擎因為技術(shù)限制而收集不到這種高質(zhì)量、高權威的信息。這些信息一般隱藏在深度Web頁(yè)面的小型動(dòng)態(tài)數據庫中，涉及數據集成、中文語(yǔ)義辨識等眾多領(lǐng)域。如此龐大的信息資源假如沒(méi)有合理的、高效的方式去獲取，將是巨大的損失。因此，對于深度網(wǎng)爬行技術(shù)的研究具有極為重大的現實(shí)意義和理論價(jià)值。
　　常規的網(wǎng)路爬蟲(chóng)在運行中難以發(fā)覺(jué)隱藏在普通網(wǎng)頁(yè)中的信息和規律，缺乏一定的主動(dòng)性和智能性。比如須要輸入用戶(hù)名和密碼的頁(yè)面，或者包含頁(yè)腳導航的頁(yè)面均未能爬行。深度爬蟲(chóng)的設計針對常規網(wǎng)路爬蟲(chóng)的那些不足，將其結構做以改進(jìn)，增加了表單剖析和頁(yè)面狀態(tài)保持兩個(gè)部份，其結構如圖4所示，通過(guò)剖析網(wǎng)頁(yè)的結構并將其歸類(lèi)為普通網(wǎng)頁(yè)或存在更多信息的深度網(wǎng)頁(yè)，針對深度網(wǎng)頁(yè)構造合適的表單參數而且遞交，以得到更多的頁(yè)面。深度爬蟲(chóng)的流程圖如圖4所示。深度爬蟲(chóng)與常規爬蟲(chóng)的不同是，深度爬蟲(chóng)在下載完成頁(yè)面然后并沒(méi)有立刻遍歷其中的所有超鏈接，而是使用一定的算法將其進(jìn)行分類(lèi)，對于不同的類(lèi)別采取不同的方式估算查詢(xún)參數，并將參數再度遞交到服務(wù)器。如果遞交的查詢(xún)參數正確，那么將會(huì )得到隱藏的頁(yè)面和鏈接。深度爬蟲(chóng)的目標是盡可能多地訪(fǎng)問(wèn)和搜集互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)，由于深度頁(yè)面是通過(guò)遞交表單的形式訪(fǎng)問(wèn)，因此爬行深度頁(yè)面存在以下三個(gè)方面的困難：1)深度爬蟲(chóng)須要有高效的算法去應對數目巨大的深層頁(yè)面數據；2)很多服務(wù)器端DeepWeb要求校準表單輸入，如用戶(hù)名、密碼、校驗碼等，如果校準失敗，將不能爬到DeepWeb數據；3)需要JavaScript等腳本支持剖析客戶(hù)端DeepWeb。
　　
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　　(1)IP地址搜索策略
　　IP地址搜索策略是先給爬蟲(chóng)一個(gè)起始的IP地址，然后按照IP地址以遞增的形式搜索本IP地址段后的每一個(gè)地址中的文檔，它完全不考慮各文檔中指向其它Web站點(diǎn)的超級鏈接地址。這種搜索策略的優(yōu)點(diǎn)是搜索比較全面，因此能否發(fā)覺(jué)這些沒(méi)被其它文檔引用的新文檔的信息源；但是缺點(diǎn)是不適宜大規模搜索。
　　(2)深度優(yōu)先搜索策略
　　深度優(yōu)先搜索是一種在開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)初期使用較多的方式。它的目的是要達到被搜索結構的葉結點(diǎn)(即這些不包含任何超鏈的HTML文件)。例如，在一個(gè)HTML文件中，當一個(gè)超鏈被選擇后，被鏈接的HTML文件將執行深度優(yōu)先搜索，也就是說(shuō)在搜索其余的超鏈結果之前必須先完整地搜索單獨的一條鏈。深度優(yōu)先搜索順著(zhù)HTML文件上的超鏈走到不能再深入為止，然后返回到某一個(gè)HTML文件，再繼續選擇該HTML文件中的其他超鏈。當不再有其他超鏈可選擇時(shí)，說(shuō)明搜索早已結束。
　　(3)寬度優(yōu)先搜索策略
　　寬度優(yōu)先搜索的過(guò)程是先搜索完一個(gè)Web頁(yè)面中所有的超級鏈接，然后再繼續搜索下一層，直到底層為止。例如，一個(gè)HTML文件中有三個(gè)超鏈，選擇其中之一并處理相應的HTML文件，然后不再選擇第二個(gè)HTML文件中的任何超鏈，而是返回并選擇第二個(gè)超鏈，處理相應的HTML文件，再返回，選擇第三個(gè)超鏈并處理相應的HTML文件。當一層上的所有超鏈都已被選擇過(guò)，就可以開(kāi)始在剛剛處理過(guò)的HIML文件中搜索其余的超鏈。
　　寬度優(yōu)先搜索策略的優(yōu)點(diǎn)：一個(gè)是保證了對淺層的優(yōu)先處理，當遇見(jiàn)一個(gè)無(wú)窮盡的深層分支時(shí)，不會(huì )造成陷進(jìn)www中的深層文檔中出現出不來(lái)的情況發(fā)生；另一個(gè)是它能在兩個(gè)HTML文件之間找到最短路徑。
　　寬度優(yōu)先搜索策略一般是實(shí)現爬蟲(chóng)的最佳策略，因為它容易實(shí)現，而且具備大多數期望的功能。但是假如要遍歷一個(gè)指定的站點(diǎn)或則深層嵌套的HTML文件集，用長(cháng)度優(yōu)先搜索策略則須要耗費比較長(cháng)的時(shí)間才會(huì )抵達深層的HTML文件。
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　　于成龍,于洪波.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)研究[J].東莞理工學(xué)院學(xué)報.2011,5 蔡笑倫.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)的發(fā)展趁機[J].科技信息.2010,12
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　　精品文檔20 款最常使用的網(wǎng)路爬蟲(chóng)工具推薦 （2018）網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在現今的許多領(lǐng)域得到廣泛應用。它的作用是從任何網(wǎng)站獲取特定的或 更新的數據并儲存出來(lái)。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具越來(lái)越為人所熟知，因為網(wǎng)路爬蟲(chóng)簡(jiǎn)化并 自動(dòng)化了整個(gè)爬取過(guò)程，使每個(gè)人都可以輕松訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站數據資源。使用網(wǎng)路爬蟲(chóng) 工具可以使人們免予重復打字或復制粘貼，我們可以太輕松的去采集網(wǎng)頁(yè)上的數 據。此外，這些網(wǎng)路爬蟲(chóng)工具可以使用戶(hù)就能以有條不紊和快速的抓取網(wǎng)頁(yè)，而 無(wú)需編程并將數據轉換為符合其需求的各類(lèi)格式。在這篇文章中網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件下載，我將介紹目前比較流行的 20 款網(wǎng)路爬蟲(chóng)工具供你參考。希望你 能找到最適宜你需求的工具。1. 八爪魚(yú)八爪魚(yú)是一款免費且功能強悍的網(wǎng)站爬蟲(chóng)，用于從網(wǎng)站上提取你須要的幾乎所有 類(lèi)型的數據。你可以使用八爪魚(yú)來(lái)采集市面上幾乎所有的網(wǎng)站。八爪魚(yú)提供兩種精品文檔精品文檔采集模式 - 簡(jiǎn)易模式和自定義采集模式，非程序員可以快速習慣使用八爪魚(yú)。 下載免費軟件后，其可視化界面容許你從網(wǎng)站上獲取所有文本，因此你可以下載 幾乎所有網(wǎng)站內容并將其保存為結構化格式，如 EXCEL，TXT，HTML 或你的數 據庫。 你可以使用其外置的正則表達式工具從復雜的網(wǎng)站布局中提取許多棘手網(wǎng)站的 數據，并使用 XPath 配置工具精確定位 Web 元素。
　　另外八爪魚(yú)提供手動(dòng)辨識驗 證碼以及代理 IP 切換功能，可以有效的防止網(wǎng)站防采集。 總之，八爪魚(yú)可以滿(mǎn)足用戶(hù)最基本或中級的采集需求，而無(wú)需任何編程技能。2. HTTrack作為免費的網(wǎng)站爬蟲(chóng)軟件，HTTrack 提供的功能十分適宜從互聯(lián)網(wǎng)下載整個(gè)網(wǎng)站 到你的 PC。它提供了適用于 Windows，Linux，Sun Solaris 和其他 Unix 系統 的版本。它可以將一個(gè)站點(diǎn)或多個(gè)站點(diǎn)鏡像在一起（使用共享鏈接）。你可以在 “設置選項”下下載網(wǎng)頁(yè)時(shí)決定要同時(shí)打開(kāi)的連接數。你可以從整個(gè)目錄中獲取 照片，文件，HTML 代碼，更新當前鏡像的網(wǎng)站并恢復中斷的下載。精品文檔精品文檔據悉，HTTTrack 還提供代理支持，以通過(guò)可選身分驗證最大限度地提升速率。 HTTrack 用作命令行程序，或通過(guò) shell 用于私有（捕獲）或專(zhuān)業(yè)（在線(xiàn) Web 鏡像）使用。 有了這樣的說(shuō)法，HTTrack 應該是首選，并且具有中級編程技能 的人更多地使用它。3、 ScraperScraper 是 Chrome 擴展程序，具有有限的數據提取功能，但它有助于進(jìn)行在 線(xiàn)研究并將數據導入到 Google sheets。
　　此工具適用于初學(xué)者以及可以使用 OAuth 輕松將數據復制到剪貼板或儲存到電子表格的專(zhuān)家。Scraper 是一個(gè)免 費的網(wǎng)路爬蟲(chóng)工具，可以在你的瀏覽器中正常工作，并手動(dòng)生成較小的 XPath 來(lái)定義要抓取的 URL。4、OutWit Hub精品文檔精品文檔Outwit Hub 是一個(gè) Firefox 添加件，它有兩個(gè)目的：搜集信息和管理信息。它 可以分別用在網(wǎng)站上不同的部份提供不同的窗口條。還提供用戶(hù)一個(gè)快速步入信 息的方式，虛擬移除網(wǎng)站上別的部份。 OutWit Hub 提供單一界面，可依照須要抓取微小或大量數據。OutWit Hub 允許你從瀏覽器本身抓取任何網(wǎng)頁(yè)，甚至可以創(chuàng )建手動(dòng)代理來(lái)提取數據并按照設 置對其進(jìn)行低格。 OutWit Hub 大多功能都是免費的，能夠深入剖析網(wǎng)站，自動(dòng)搜集整理組織互聯(lián) 網(wǎng)中的各項數據，并將網(wǎng)站信息分割開(kāi)來(lái)，然后提取有效信息，形成可用的集合。 但是要手動(dòng)提取精確數據就須要付費版本了，同時(shí)免費版一次提取的數據量也是 有限制的，如果須要大批量的操作，可以選擇訂購專(zhuān)業(yè)版。 5. ParseHub精品文檔精品文檔Parsehub 是一個(gè)太棒的網(wǎng)路爬蟲(chóng)，支持從使用 AJAX 技術(shù)，JavaScript，cookie 等的網(wǎng)站收集數據。
　　它的機器學(xué)習技術(shù)可以讀取，分析之后將 Web 文檔轉換為 相關(guān)數據。 Parsehub 的桌面應用程序支持 Windows，Mac OS X 和 Linux 等系統，或者 你可以使用瀏覽器中外置的 Web 應用程序。 作為免費軟件，你可以在 Parsehub 中設置不超過(guò)五個(gè) publice 項目。付費版本 允許你創(chuàng )建起碼 20private 項目來(lái)抓取網(wǎng)站。6. ScrapinghubScrapinghub 是一種基于云的數據提取工具，可幫助數千名開(kāi)發(fā)人員獲取有價(jià) 值的數據。它的開(kāi)源視覺(jué)抓取工具，允許用戶(hù)在沒(méi)有任何編程知識的情況下抓取 網(wǎng)站。 Scrapinghub 使用 Crawlera，一家代理 IP 第三方平臺，支持繞開(kāi)防采集對策。 它使用戶(hù)就能從多個(gè) IP 和位置進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)抓取，而無(wú)需通過(guò)簡(jiǎn)單的 HTTP API 進(jìn) 行代理管理。 Scrapinghub 將整個(gè)網(wǎng)頁(yè)轉換為有組織的內容。如果其爬蟲(chóng)工具難以滿(mǎn)足你的 要求，其專(zhuān)家團隊可以提供幫助。。精品文檔精品文檔7. Dexi.io作為基于瀏覽器的網(wǎng)路爬蟲(chóng)，Dexi.io 允許你從任何網(wǎng)站基于瀏覽器抓取數據， 并提供三種類(lèi)型的爬蟲(chóng)來(lái)創(chuàng )建采集任務(wù)。
　　免費軟件為你的網(wǎng)路抓取提供匿名 Web 代理服務(wù)器，你提取的數據將在存檔數據之前在 Dexi.io 的服務(wù)器上托管 兩周，或者你可以直接將提取的數據導入到 JSON 或 CSV 文件。它提供付費服 務(wù)，以滿(mǎn)足你獲取實(shí)時(shí)數據的需求。8. Webhose.ioWebhose.io 使用戶(hù)才能將來(lái)自世界各地的在線(xiàn)資源抓取的實(shí)時(shí)數據轉換為各 種標準的格式。通過(guò)此 Web 爬網(wǎng)程序，你可以使用囊括各類(lèi)來(lái)源的多個(gè)過(guò)濾器 來(lái)抓取數據并進(jìn)一步提取多種語(yǔ)言的關(guān)鍵字。 你可以將刪掉的數據保存為 XML，JSON 和 RSS 格式。并且容許用戶(hù)從其存檔 訪(fǎng)問(wèn)歷史數據。此外，webhose.io 支持最多 80 種語(yǔ)言及其爬行數據結果。用 戶(hù)可以輕松索引和搜索 Webhose.io 抓取的結構化數據。精品文檔精品文檔總的來(lái)說(shuō)，Webhose.io 可以滿(mǎn)足用戶(hù)的基本爬行要求。9.Import.io用戶(hù)只需從特定網(wǎng)頁(yè)導出數據并將數據導入到 CSV 即可產(chǎn)生自己的數據集。 你可以在幾分鐘內輕松抓取數千個(gè)網(wǎng)頁(yè)，而無(wú)需編撰任何代碼，并按照你的要求 構建 1000 多個(gè) API。公共 API 提供了強悍而靈活的功能來(lái)以編程方法控制 Import.io 并獲得對數據的手動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)，Import.io 通過(guò)將 Web 數據集成到你自己 的應用程序或網(wǎng)站中，只需點(diǎn)擊幾下就可以輕松實(shí)現爬網(wǎng)。
　　 為了更好地滿(mǎn)足用戶(hù)的爬行需求，它還提供適用于 Windows，Mac OS X 和 Linux 的免費應用程序，以建立數據提取器和抓取工具，下載數據并與在線(xiàn)賬戶(hù) 同步。此外，用戶(hù)還可以每周網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件下載，每天或每小時(shí)安排抓取任務(wù)。10.80legs精品文檔精品文檔80legs 是一個(gè)功能強悍的網(wǎng)路抓取工具，可以按照自定義要求進(jìn)行配置。它支 持獲取大量數據以及立刻下載提取數據的選項。80legs 提供高性能的 Web 爬 行，可以快速工作并在幾秒鐘內獲取所需的數據11. Content GraberContent Graber 是一款面向企業(yè)的網(wǎng)路爬行軟件。它容許你創(chuàng )建獨立的 Web 爬網(wǎng)代理。它可以從幾乎任何網(wǎng)站中提取內容，并以你選擇的格式將其保存為結 構化數據，包括 Excel 報告，XML，CSV 和大多數數據庫。它更適宜具有中級編程技能的人，因為它為有須要的人提供了許多強悍的腳本編 輯和調試界面。允許用戶(hù)使用 C?；?VB.NET 調試或編撰腳本來(lái)編程控制爬網(wǎng)過(guò) 程。例如，Content Grabber 可以與 Visual Studio 2013 集成，以便按照用戶(hù) 的特定需求為中級且機智的自定義爬蟲(chóng)提供最強悍的腳本編輯，調試和單元測 試。
　　精品文檔精品文檔12. UiPathUiPath 是一款用于免費網(wǎng)路抓取的機器人過(guò)程自動(dòng)化軟件。它可以手動(dòng)從大多 數第三方應用程序中抓取 Web 和桌面數據。如果運行 Windows 系統，則可以 安裝機械手過(guò)程自動(dòng)化軟件。Uipath 能夠跨多個(gè)網(wǎng)頁(yè)提取表格和基于模式的數 據。 Uipath 提供了用于進(jìn)一步爬行的外置工具。處理復雜的 UI 時(shí)，此方式十分有效。 Screen Scraping Tool 可以處理單個(gè)文本元素，文本組和文本塊，例如表格格 式的數據提取。 此外，創(chuàng )建智能 Web 代理不需要編程，但你內部的.NET 黑客可以完全控制數 據。精品文檔精品文檔其實(shí)，在里面我提及的爬蟲(chóng)可以滿(mǎn)足大多數用戶(hù)的基本爬行需求，這些工具中各 自的功能依然存在好多差別，大家可以按照自己的需求選擇合適的。八爪魚(yú)——90 萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。 1、操作簡(jiǎn)單，任何人都可以用：無(wú)需技術(shù)背景，會(huì )上網(wǎng)才能采集。完全可視化 流程，點(diǎn)擊滑鼠完成操作，2 分鐘即可快速入門(mén)。精品文檔精品文檔2、功能強悍，任何網(wǎng)站都可以采：對于點(diǎn)擊、登陸、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布 流、Ajax 腳本異步加載數據的網(wǎng)頁(yè)，均可經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單設置進(jìn)行采集。 3、云采集，關(guān)機也可以。配置好采集任務(wù)后可死機，任務(wù)可在云端執行。龐大 云采集集群 24*7 不間斷運行，不用害怕 IP 被封，網(wǎng)絡(luò )中斷。 4、功能免費+增值服務(wù)，可按需選擇。免費版具備所有功能，能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的 基本采集需求。同時(shí)設置了一些增值服務(wù)（如私有云），滿(mǎn)足低端付費企業(yè)用戶(hù) 的須要。精品文檔 查看全部

　　要玩大數據，沒(méi)有數據如何玩？這里推薦一些33款開(kāi)源爬蟲(chóng)軟件給你們。
　　爬蟲(chóng)，即網(wǎng)路爬蟲(chóng)，是一種手動(dòng)獲取網(wǎng)頁(yè)內容的程序。是搜索引擎的重要組成部份，因此搜索引擎優(yōu)化很大程度上就是針對爬蟲(chóng)而作出的優(yōu)化。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一個(gè)手動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序，它為搜索引擎從萬(wàn)維網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲(chóng)從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁(yè)的URL開(kāi)始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的URL，在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，不斷從當前頁(yè)面上抽取新的URL裝入隊列,直到滿(mǎn)足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲(chóng)的工作流程較為復雜，需要按照一定的網(wǎng)頁(yè)剖析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其倒入等待抓取的URL隊列。然后，它將按照一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè)URL，并重復上述過(guò)程，直到達到系統的某一條件時(shí)停止。另外，所有被爬蟲(chóng)抓取的網(wǎng)頁(yè)將會(huì )被系統儲存，進(jìn)行一定的剖析、過(guò)濾，并構建索引，以便以后的查詢(xún)和檢索；對于聚焦爬蟲(chóng)來(lái)說(shuō)，這一過(guò)程所得到的剖析結果還可能對之后的抓取過(guò)程給出反饋和指導。
　　世界上已然成形的爬蟲(chóng)軟件多達上百種，本文對較為著(zhù)名及常見(jiàn)的開(kāi)源爬蟲(chóng)軟件進(jìn)行梳理，按開(kāi)發(fā)語(yǔ)言進(jìn)行匯總。雖然搜索引擎也有爬蟲(chóng)，但本次我匯總的只是爬蟲(chóng)軟件，而非小型、復雜的搜索引擎，因為好多兄弟只是想爬取數據，而非營(yíng)運一個(gè)搜索引擎。
　　
　　Arachnid是一個(gè)基于Java的web spider框架.它包含一個(gè)簡(jiǎn)單的HTML剖析器才能剖析包含HTML內容的輸入流.通過(guò)實(shí)現Arachnid的泛型才能夠開(kāi)發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的Web spiders并才能在Web站上的每位頁(yè)面被解析然后降低幾行代碼調用。 Arachnid的下載包中包含兩個(gè)spider應用程序事例用于演示怎么使用該框架。
　　特點(diǎn)：微型爬蟲(chóng)框架，含有一個(gè)大型HTML解析器
　　許可證：GPL
　　crawlzilla 是一個(gè)幫你輕松構建搜索引擎的自由軟件，有了它，你就不用借助商業(yè)公司的搜索引擎，也不用再苦惱公司內部網(wǎng)站資料索引的問(wèn)題。
　　由 nutch 專(zhuān)案為核心，并整合更多相關(guān)套件，并卡發(fā)設計安裝與管理UI，讓使用者更方便上手。
　　crawlzilla 除了爬取基本的 html 外，還能剖析網(wǎng)頁(yè)上的文件，如（ doc、pdf、ppt、ooo、rss ）等多種文件格式，讓你的搜索引擎不只是網(wǎng)頁(yè)搜索引擎，而是網(wǎng)站的完整資料索引庫。
　　擁有英文動(dòng)詞能力，讓你的搜索更精準。
　　crawlzilla的特色與目標，最主要就是提供使用者一個(gè)便捷好用易安裝的搜索平臺。
　　授權合同： Apache License 2
　　開(kāi)發(fā)語(yǔ)言： Java JavaScript SHELL
　　操作系統： Linux
　　特點(diǎn)：安裝簡(jiǎn)易，擁有英文動(dòng)詞功能
　　Ex-Crawler 是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)，采用 Java 開(kāi)發(fā)，該項目分成兩部份，一個(gè)是守護進(jìn)程，另外一個(gè)是靈活可配置的 Web 爬蟲(chóng)。使用數據庫儲存網(wǎng)頁(yè)信息。
　　特點(diǎn)：由守護進(jìn)程執行，使用數據庫儲存網(wǎng)頁(yè)信息
　　Heritrix 是一個(gè)由 java 開(kāi)發(fā)的、開(kāi)源的網(wǎng)路爬蟲(chóng)，用戶(hù)可以使用它來(lái)從網(wǎng)上抓取想要的資源。其最出色之處在于它良好的可擴展性，方便用戶(hù)實(shí)現自己的抓取邏輯。
　　Heritrix采用的是模塊化的設計，各個(gè)模塊由一個(gè)控制器類(lèi)（CrawlController類(lèi)）來(lái)協(xié)調，控制器是整體的核心。
　　代碼托管：
　　特點(diǎn)：嚴格遵循robots文件的排除指示和META robots標簽
　　
　　heyDr是一款基于java的輕量級開(kāi)源多線(xiàn)程垂直檢索爬蟲(chóng)框架，遵循GNU GPL V3合同。
　　用戶(hù)可以通過(guò)heyDr建立自己的垂直資源爬蟲(chóng)，用于搭建垂直搜索引擎前期的數據打算。
　　特點(diǎn)：輕量級開(kāi)源多線(xiàn)程垂直檢索爬蟲(chóng)框架
　　ItSucks是一個(gè)java web spider（web機器人，爬蟲(chóng)）開(kāi)源項目。支持通過(guò)下載模板和正則表達式來(lái)定義下載規則。提供一個(gè)swing GUI操作界面。
　　特點(diǎn)：提供swing GUI操作界面
　　jcrawl是一款精巧性能優(yōu)良的的web爬蟲(chóng),它可以從網(wǎng)頁(yè)抓取各類(lèi)類(lèi)型的文件,基于用戶(hù)定義的符號,比如email,qq.
　　特點(diǎn)：輕量、性能優(yōu)良，可以從網(wǎng)頁(yè)抓取各類(lèi)類(lèi)型的文件
　　JSpider是一個(gè)用Java實(shí)現的WebSpider，JSpider的執行格式如下：
　　jspider [ConfigName]
　　URL一定要加上合同名稱(chēng)，如：，否則會(huì )報錯。如果市掉ConfigName，則采用默認配置。
　　JSpider 的行為是由配置文件具體配置的，比如采用哪些插件，結果儲存方法等等都在conf\[ConfigName]\目錄下設置。JSpider默認的配置種類(lèi) 很少，用途也不大。但是JSpider十分容易擴充，可以借助它開(kāi)發(fā)強悍的網(wǎng)頁(yè)抓取與數據剖析工具。要做到這種，需要對JSpider的原理有深入的了 解，然后按照自己的需求開(kāi)發(fā)插件，撰寫(xiě)配置文件。
　　特點(diǎn)：功能強悍，容易擴充
　　用JAVA編撰的web 搜索和爬蟲(chóng)，包括全文和分類(lèi)垂直搜索，以及動(dòng)詞系統
　　特點(diǎn)：包括全文和分類(lèi)垂直搜索，以及動(dòng)詞系統
　　是一套完整的網(wǎng)頁(yè)內容抓取、格式化、數據集成、存儲管理和搜索解決方案。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)有多種實(shí)現方式，如果依照布署在哪里分網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)軟件，可以分成：
　　服務(wù)器側：
　　一般是一個(gè)多線(xiàn)程程序，同時(shí)下載多個(gè)目標HTML，可以用PHP， Java, Python(當前太流行）等做，可以速率做得很快，一般綜合搜索引擎的爬蟲(chóng)這樣做。但是網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)軟件，如果對方厭惡爬蟲(chóng)，很可能封掉你的IP，服務(wù)器IP又不容易 改，另外耗損的帶寬也是很貴的。建議看一下Beautiful soap。
　　客戶(hù)端：
　　一般實(shí)現定題爬蟲(chóng)，或者是聚焦爬蟲(chóng)，做綜合搜索引擎不容易成功，而垂直搜訴或則比價(jià)服務(wù)或則推薦引擎，相對容易好多，這類(lèi)爬蟲(chóng)不是哪些頁(yè)面都 取的，而是只取你關(guān)系的頁(yè)面，而且只取頁(yè)面上關(guān)心的內容，例如提取黃頁(yè)信息，商品價(jià)錢(qián)信息，還有提取競爭對手廣告信息的，搜一下Spyfu，很有趣。這類(lèi) 爬蟲(chóng)可以布署好多，而且可以挺有侵略性，對方很難封鎖。
　　MetaSeeker中的網(wǎng)路爬蟲(chóng)就屬于前者。
　　MetaSeeker工具包借助Mozilla平臺的能力，只要是Firefox見(jiàn)到的東西，它都能提取。
　　特點(diǎn)：網(wǎng)頁(yè)抓取、信息提取、數據抽取工具包，操作簡(jiǎn)單
　　playfish是一個(gè)采用java技術(shù)，綜合應用多個(gè)開(kāi)源java組件實(shí)現的網(wǎng)頁(yè)抓取工具，通過(guò)XML配置文件實(shí)現高度可定制性與可擴展性的網(wǎng)頁(yè)抓取工具
　　應用開(kāi)源jar包包括httpclient(內容讀取),dom4j（配置文件解析）,jericho（html解析），已經(jīng)在 war包的lib下。
　　這個(gè)項目目前還挺不成熟，但是功能基本都完成了。要求使用者熟悉XML，熟悉正則表達式。目前通過(guò)這個(gè)工具可以抓取各種峰會(huì )，貼吧，以及各種CMS系統。像Discuz!,phpbb,論壇跟博客的文章，通過(guò)本工具都可以輕松抓取。抓取定義完全采用XML，適合Java開(kāi)發(fā)人員使用。
　　使用方式：
　　下載一側的.war包導出到eclipse中，使用WebContent/sql下的wcc.sql文件構建一個(gè)范例數據庫，修改src包下wcc.core的dbConfig.txt，將用戶(hù)名與密碼設置成你自己的mysql用戶(hù)名密碼。然后運行SystemCore,運行時(shí)侯會(huì )在控制臺，無(wú)參數會(huì )執行默認的example.xml的配置文件，帶參數時(shí)侯名稱(chēng)為配置文件名。
　　系統自帶了3個(gè)事例，分別為baidu.xml抓取百度知道，example.xml抓取我的javaeye的博客，bbs.xml抓取一個(gè)采用 discuz峰會(huì )的內容。
　　特點(diǎn)：通過(guò)XML配置文件實(shí)現高度可定制性與可擴展性
　　Spiderman 是一個(gè)基于微內核+插件式構架的網(wǎng)路蜘蛛，它的目標是通過(guò)簡(jiǎn)單的方式能夠將復雜的目標網(wǎng)頁(yè)信息抓取并解析為自己所須要的業(yè)務(wù)數據。
　　怎么使用？
　　首先，確定好你的目標網(wǎng)站以及目標網(wǎng)頁(yè)（即某一類(lèi)你想要獲取數據的網(wǎng)頁(yè)，例如網(wǎng)易新聞的新聞頁(yè)面）
　　然后，打開(kāi)目標頁(yè)面，分析頁(yè)面的HTML結構，得到你想要數據的XPath，具體XPath如何獲取請看下文。
　　最后，在一個(gè)xml配置文件里填寫(xiě)好參數，運行Spiderman吧！
　　特點(diǎn)：靈活、擴展性強，微內核+插件式構架，通過(guò)簡(jiǎn)單的配置就可以完成數據抓取，無(wú)需編撰一句代碼
　　webmagic的是一個(gè)無(wú)須配置、便于二次開(kāi)發(fā)的爬蟲(chóng)框架，它提供簡(jiǎn)單靈活的API，只需少量代碼即可實(shí)現一個(gè)爬蟲(chóng)。
　　
　　webmagic采用完全模塊化的設計，功能覆蓋整個(gè)爬蟲(chóng)的生命周期(鏈接提取、頁(yè)面下載、內容抽取、持久化)，支持多線(xiàn)程抓取，分布式抓取，并支持手動(dòng)重試、自定義UA/cookie等功能。
　　
　　webmagic包含強悍的頁(yè)面抽取功能，開(kāi)發(fā)者可以方便的使用css selector、xpath和正則表達式進(jìn)行鏈接和內容的提取，支持多個(gè)選擇器鏈式調用。
　　webmagic的使用文檔：
　　查看源代碼：
　　特點(diǎn)：功能覆蓋整個(gè)爬蟲(chóng)生命周期，使用Xpath和正則表達式進(jìn)行鏈接和內容的提取。
　　備注：這是一款國產(chǎn)開(kāi)源軟件，由 黃億華貢獻
　　Web-Harvest是一個(gè)Java開(kāi)源Web數據抽取工具。它就能搜集指定的Web頁(yè)面并從這種頁(yè)面中提取有用的數據。Web-Harvest主要是運用了象XSLT,XQuery,正則表達式等這種技術(shù)來(lái)實(shí)現對text/xml的操作。
　　其實(shí)現原理是，根據預先定義的配置文件用httpclient獲取頁(yè)面的全部?jì)热荩P(guān)于httpclient的內容，本博有些文章已介紹），然后運用XPath、XQuery、正則表達式等這種技術(shù)來(lái)實(shí)現對text/xml的內容篩選操作，選取精確的數據。前兩年比較火的垂直搜索（比如：酷訊等）也是采用類(lèi)似的原理實(shí)現的。Web-Harvest應用，關(guān)鍵就是理解和定義配置文件，其他的就是考慮如何處理數據的Java代碼。當然在爬蟲(chóng)開(kāi)始前，也可以把Java變量填充到配置文件中，實(shí)現動(dòng)態(tài)的配置。
　　特點(diǎn)：運用XSLT、XQuery、正則表達式等技術(shù)來(lái)實(shí)現對Text或XML的操作，具有可視化的界面
　　WebSPHINX是一個(gè)Java類(lèi)包和Web爬蟲(chóng)的交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境。Web爬蟲(chóng)(也叫作機器人或蜘蛛)是可以手動(dòng)瀏覽與處理Web頁(yè)面的程序。WebSPHINX由兩部份組成：爬蟲(chóng)工作平臺和WebSPHINX類(lèi)包。
　　授權合同：Apache
　　開(kāi)發(fā)語(yǔ)言：Java
　　特點(diǎn)：由兩部份組成：爬蟲(chóng)工作平臺和WebSPHINX類(lèi)包
　　YaCy基于p2p的分布式Web搜索引擎.同時(shí)也是一個(gè)Http緩存代理服務(wù)器.這個(gè)項目是建立基于p2p Web索引網(wǎng)路的一個(gè)新技巧.它可以搜索你自己的或全局的索引,也可以Crawl自己的網(wǎng)頁(yè)或啟動(dòng)分布式Crawling等.
　　特點(diǎn)：基于P2P的分布式Web搜索引擎
　　QuickRecon是一個(gè)簡(jiǎn)單的信息搜集工具,它可以幫助你查找子域名名稱(chēng)、perform zone transfe、收集電子郵件地址和使用microformats找尋人際關(guān)系等。QuickRecon使用python編撰，支持linux和 windows操作系統。
　　特點(diǎn)：具有查找子域名名稱(chēng)、收集電子郵件地址并找尋人際關(guān)系等功能
　　這是一個(gè)十分簡(jiǎn)單易用的抓取工具。支持抓取javascript渲染的頁(yè)面的簡(jiǎn)單實(shí)用高效的python網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)抓取模塊
　　特點(diǎn)：簡(jiǎn)潔、輕量、高效的網(wǎng)頁(yè)抓取框架
　　備注：此軟件也是由國人開(kāi)放
　　github下載：
　　Scrapy 是一套基于基于Twisted的異步處理框架，純python實(shí)現的爬蟲(chóng)框架，用戶(hù)只須要訂制開(kāi)發(fā)幾個(gè)模塊就可以輕松的實(shí)現一個(gè)爬蟲(chóng)，用來(lái)抓取網(wǎng)頁(yè)內容以及各類(lèi)圖片，非常之便捷～
　　github源代碼：
　　特點(diǎn)：基于Twisted的異步處理框架，文檔齊全
　　HiSpider is a fast and high performance spider with high speed
　　嚴格說(shuō)只能是一個(gè)spider系統的框架, 沒(méi)有細化需求, 目前只是能提取URL, URL排重, 異步DNS解析, 隊列化任務(wù), 支持N機分布式下載, 支持網(wǎng)站定向下載(需要配置hispiderd.ini whitelist).
　　特征和用法:
　　工作流程:
　　授權合同： BSD
　　開(kāi)發(fā)語(yǔ)言： C/C++
　　操作系統： Linux
　　特點(diǎn)：支持多機分布式下載, 支持網(wǎng)站定向下載
　　larbin是一種開(kāi)源的網(wǎng)路爬蟲(chóng)/網(wǎng)路蜘蛛，由美國的年輕人 Sébastien Ailleret獨立開(kāi)發(fā)。larbin目的是能否跟蹤頁(yè)面的url進(jìn)行擴充的抓取，最后為搜索引擎提供廣泛的數據來(lái)源。Larbin只是一個(gè)爬蟲(chóng)，也就 是說(shuō)larbin只抓取網(wǎng)頁(yè)，至于怎樣parse的事情則由用戶(hù)自己完成。另外，如何儲存到數據庫以及完善索引的事情 larbin也不提供。一個(gè)簡(jiǎn)單的larbin的爬蟲(chóng)可以每晚獲?。担埃叭f(wàn)的網(wǎng)頁(yè)。
　　利用larbin，我們可以輕易的獲取/確定單個(gè)網(wǎng)站的所有鏈接，甚至可以鏡像一個(gè)網(wǎng)站；也可以用它完善url 列表群，例如針對所有的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行 url retrive后，進(jìn)行xml的連結的獲取?；蛘呤?mp3，或者訂制larbin，可以作為搜索引擎的信息的來(lái)源。
　　特點(diǎn)：高性能的爬蟲(chóng)軟件，只負責抓取不負責解析
　　Methabot 是一個(gè)經(jīng)過(guò)速率優(yōu)化的高可配置的 WEB、FTP、本地文件系統的爬蟲(chóng)軟件。
　　特點(diǎn)：過(guò)速率優(yōu)化、可抓取WEB、FTP及本地文件系統
　　源代碼：
　　NWebCrawler是一款開(kāi)源，C#開(kāi)發(fā)網(wǎng)路爬蟲(chóng)程序。
　　特性：
　　授權合同： GPLv2
　　開(kāi)發(fā)語(yǔ)言： C#
　　操作系統： Windows
　　項目主頁(yè)：
　　特點(diǎn)：統計信息、執行過(guò)程可視化
　　國內第一個(gè)針對微博數據的爬蟲(chóng)程序！原名“新浪微博爬蟲(chóng)”。
　　登錄后，可以指定用戶(hù)為起點(diǎn)，以該用戶(hù)的關(guān)注人、粉絲為線(xiàn)索，延人脈關(guān)系收集用戶(hù)基本信息、微博數據、評論數據。
　　該應用獲取的數據可作為科研、與新浪微博相關(guān)的研制等的數據支持，但切勿用于商業(yè)用途。該應用基于.NET2.0框架，需SQL SERVER作為后臺數據庫，并提供了針對SQL Server的數據庫腳本文件。
　　另外，由于新浪微博API的限制，爬取的數據可能不夠完整（如獲取粉絲數目的限制、獲取微博數目的限制等）
　　本程序版權歸作者所有。你可以免費: 拷貝、分發(fā)、呈現和演出當前作品,制作派生作品。 你不可將當前作品用于商業(yè)目的。
　　5.x版本早已發(fā)布！ 該版本共有6個(gè)后臺工作線(xiàn)程：爬取用戶(hù)基本信息的機器人、爬取用戶(hù)關(guān)系的機器人、爬取用戶(hù)標簽的機器人、爬取微博內容的機器人、爬取微博評論的機器人，以及調節懇求頻度的機器人。更高的性能！最大限度挖掘爬蟲(chóng)潛力！ 以現今測試的結果看，已經(jīng)才能滿(mǎn)足自用。
　　本程序的特征：
　　6個(gè)后臺工作線(xiàn)程，最大限度挖掘爬蟲(chóng)性能潛力！界面上提供參數設置，靈活便捷拋棄app.config配置文件，自己實(shí)現配置信息的加密儲存，保護數據庫賬號信息手動(dòng)調整懇求頻度，防止超限，也防止過(guò)慢，降低效率任意對爬蟲(chóng)控制，可隨時(shí)暫停、繼續、停止爬蟲(chóng)良好的用戶(hù)體驗
　　授權合同： GPLv3
　　開(kāi)發(fā)語(yǔ)言： C# .NET
　　操作系統： Windows
　　spidernet是一個(gè)以遞歸樹(shù)為模型的多線(xiàn)程web爬蟲(chóng)程序, 支持text/html資源的獲取. 可以設定爬行深度, 最大下載字節數限制, 支持gzip解碼, 支持以gbk(gb2312)和utf8編碼的資源; 存儲于sqlite數據文件.
　　源碼中TODO:標記描述了未完成功能, 希望遞交你的代碼.
　　github源代碼：
　　特點(diǎn)：以遞歸樹(shù)為模型的多線(xiàn)程web爬蟲(chóng)程序，支持以GBK (gb2312)和utf8編碼的資源，使用sqlite儲存數據
　　mart and Simple Web Crawler是一個(gè)Web爬蟲(chóng)框架。集成Lucene支持。該爬蟲(chóng)可以從單個(gè)鏈接或一個(gè)鏈接字段開(kāi)始，提供兩種遍歷模式：最大迭代和最大深度?？梢栽O置 過(guò)濾器限制爬回去的鏈接，默認提供三個(gè)過(guò)濾器ServerFilter、BeginningPathFilter和 RegularExpressionFilter，這三個(gè)過(guò)濾器可用AND、OR和NOT聯(lián)合。在解析過(guò)程或頁(yè)面加載前后都可以加監聽(tīng)器。介紹內容來(lái)自Open-Open
　　特點(diǎn)：多線(xiàn)程，支持抓取PDF/DOC/EXCEL等文檔來(lái)源
　　網(wǎng)站數據采集軟件 網(wǎng)絡(luò )礦工[url=http://www.bjpromise.cn/]采集器（原soukey采摘）
　　Soukey采摘網(wǎng)站數據采集軟件是一款基于.Net平臺的開(kāi)源軟件，也是網(wǎng)站數據采集軟件類(lèi)型中惟一一款開(kāi)源軟件。盡管Soukey采摘開(kāi)源，但并不會(huì )影響軟件功能的提供，甚至要比一些商用軟件的功能還要豐富。
　　特點(diǎn)：功能豐富，毫不遜色于商業(yè)軟件
　　OpenWebSpider是一個(gè)開(kāi)源多線(xiàn)程Web Spider（robot：機器人，crawler：爬蟲(chóng))和包含許多有趣功能的搜索引擎。
　　特點(diǎn)：開(kāi)源多線(xiàn)程網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，有許多有趣的功能
　　29、PhpDig
　　PhpDig是一個(gè)采用PHP開(kāi)發(fā)的Web爬蟲(chóng)和搜索引擎。通過(guò)對動(dòng)態(tài)和靜態(tài)頁(yè)面進(jìn)行索引構建一個(gè)詞匯表。當搜索查詢(xún)時(shí)，它將按一定的排序規則顯示包含關(guān) 鍵字的搜索結果頁(yè)面。PhpDig包含一個(gè)模板系統并才能索引PDF,Word,Excel,和PowerPoint文檔。PHPdig適用于專(zhuān)業(yè)化更 強、層次更深的個(gè)性化搜索引擎，利用它構建針對某一領(lǐng)域的垂直搜索引擎是最好的選擇。
　　演示：
　　特點(diǎn)：具有采集網(wǎng)頁(yè)內容、提交表單功能
　　ThinkUp 是一個(gè)可以采集推特，facebook等社交網(wǎng)路數據的社會(huì )媒體視角引擎。通過(guò)采集個(gè)人的社交網(wǎng)絡(luò )帳號中的數據，對其存檔以及處理的交互剖析工具，并將數據圖形化便于更直觀(guān)的查看。
　　
　　
　　github源碼：
　　特點(diǎn)：采集推特、臉譜等社交網(wǎng)路數據的社會(huì )媒體視角引擎，可進(jìn)行交互剖析并將結果以可視化方式詮釋
　　微購社會(huì )化購物系統是一款基于ThinkPHP框架開(kāi)發(fā)的開(kāi)源的購物分享系統，同時(shí)它也是一套針對站長(cháng)、開(kāi)源的的淘寶客網(wǎng)站程序，它整合了天貓、天貓、淘寶客等300多家商品數據采集接口，為廣大的淘寶客站長(cháng)提供傻瓜式淘客建站服務(wù)，會(huì )HTML都會(huì )做程序模板，免費開(kāi)放下載，是廣大淘客站長(cháng)的首選。 查看全部

　　
　　八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 20 款最常使用的網(wǎng)路爬蟲(chóng)工具推薦 （2018）網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在現今的許多領(lǐng)域得到廣泛應用。 它的作用是從任何網(wǎng)站獲取特定的或 更新的數據并儲存出來(lái)。 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具越來(lái)越為人所熟知，因為網(wǎng)路爬蟲(chóng)簡(jiǎn)化并 自動(dòng)化了整個(gè)爬取過(guò)程， 使每個(gè)人都可以輕松訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站數據資源。使用網(wǎng)路爬蟲(chóng) 工具可以使人們免予重復打字或復制粘貼， 我們可以太輕松的去采集網(wǎng)頁(yè)上的數 據。此外，這些網(wǎng)路爬蟲(chóng)工具可以使用戶(hù)就能以有條不紊和快速的抓取網(wǎng)頁(yè)，而 無(wú)需編程并將數據轉換為符合其需求的各類(lèi)格式。在這篇文章中，我將介紹目前比較流行的 20 款網(wǎng)路爬蟲(chóng)工具供你參考。希望你 能找到最適宜你需求的工具。1. 八爪魚(yú)八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 八爪魚(yú)是一款免費且功能強悍的網(wǎng)站爬蟲(chóng)， 用于從網(wǎng)站上提取你須要的幾乎所有 類(lèi)型的數據。 你可以使用八爪魚(yú)來(lái)采集市面上幾乎所有的網(wǎng)站。 八爪魚(yú)提供兩種 采集模式 - 簡(jiǎn)易模式和自定義采集模式，非程序員可以快速習慣使用八爪魚(yú)。 下載免費軟件后， 其可視化界面容許你從網(wǎng)站上獲取所有文本，因此你可以下載 幾乎所有網(wǎng)站內容并將其保存為結構化格式，如 EXCEL，TXT，HTML 或你的數 據庫。
　　 你可以使用其外置的正則表達式工具從復雜的網(wǎng)站布局中提取許多棘手網(wǎng)站的 數據，并使用 XPath 配置工具精確定位 Web 元素。另外八爪魚(yú)提供手動(dòng)辨識驗 證碼以及代理 IP 切換功能，可以有效的防止網(wǎng)站防采集。 總之，八爪魚(yú)可以滿(mǎn)足用戶(hù)最基本或中級的采集需求，而無(wú)需任何編程技能。2. HTTrack八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 作為免費的網(wǎng)站爬蟲(chóng)軟件，HTTrack 提供的功能十分適宜從互聯(lián)網(wǎng)下載整個(gè)網(wǎng)站 到你的 PC。它提供了適用于 Windows網(wǎng)站爬蟲(chóng)軟件，Linux，Sun Solaris 和其他 Unix 系統 的版本。它可以將一個(gè)站點(diǎn)或多個(gè)站點(diǎn)鏡像在一起（使用共享鏈接）。你可以在 “設置選項”下下載網(wǎng)頁(yè)時(shí)決定要同時(shí)打開(kāi)的連接數。 你可以從整個(gè)目錄中獲取 照片，文件，HTML 代碼，更新當前鏡像的網(wǎng)站并恢復中斷的下載。此外，HTTTrack 還提供代理支持，以通過(guò)可選身分驗證最大限度地提升速率。 HTTrack 用作命令行程序，或通過(guò) shell 用于私有（捕獲）或專(zhuān)業(yè)（在線(xiàn) Web 鏡像）使用。 有了這樣的說(shuō)法，HTTrack 應該是首選，并且具有中級編程技能 的人更多地使用它。3、 Scraper八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 Scraper 是 Chrome 擴展程序，具有有限的數據提取功能，但它有助于進(jìn)行在 線(xiàn)研究并將數據導入到 Google sheets 。
　　此工具適用于初學(xué)者以及可以使用 OAuth 輕松將數據復制到剪貼板或儲存到電子表格的專(zhuān)家。Scraper 是一個(gè)免 費的網(wǎng)路爬蟲(chóng)工具，可以在你的瀏覽器中正常工作，并手動(dòng)生成較小的 XPath 來(lái)定義要抓取的 URL。4、OutWit Hub八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 Outwit Hub 是一個(gè) Firefox 添加件，它有兩個(gè)目的：搜集信息和管理信息。它 可以分別用在網(wǎng)站上不同的部份提供不同的窗口條。 還提供用戶(hù)一個(gè)快速步入信 息的方式，虛擬移除網(wǎng)站上別的部份。 OutWit Hub 提供單一界面，可依照須要抓取微小或大量數據。OutWit Hub 允許你從瀏覽器本身抓取任何網(wǎng)頁(yè)， 甚至可以創(chuàng )建手動(dòng)代理來(lái)提取數據并按照設 置對其進(jìn)行低格。 OutWit Hub 大多功能都是免費的，能夠深入剖析網(wǎng)站，自動(dòng)搜集整理組織互聯(lián) 網(wǎng)中的各項數據， 并將網(wǎng)站信息分割開(kāi)來(lái)， 然后提取有效信息， 形成可用的集合。 但是要手動(dòng)提取精確數據就須要付費版本了， 同時(shí)免費版一次提取的數據量也是 有限制的，如果須要大批量的操作，可以選擇訂購專(zhuān)業(yè)版。 5. ParseHubParsehub 是一個(gè)太棒的網(wǎng)路爬蟲(chóng)， 支持從使用 AJAX 技術(shù)， JavaScript， cookie 等的網(wǎng)站收集數據。
　　它的機器學(xué)習技術(shù)可以讀取，分析之后將 Web 文檔轉換為 相關(guān)數據。八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 Parsehub 的桌面應用程序支持 Windows，Mac OS X 和 Linux 等系統，或者 你可以使用瀏覽器中外置的 Web 應用程序。 作為免費軟件，你可以在 Parsehub 中設置不超過(guò)五個(gè) publice 項目。付費版本 允許你創(chuàng )建起碼 20private 項目來(lái)抓取網(wǎng)站。6. ScrapinghubScrapinghub 是一種基于云的數據提取工具，可幫助數千名開(kāi)發(fā)人員獲取有價(jià) 值的數據。 它的開(kāi)源視覺(jué)抓取工具，允許用戶(hù)在沒(méi)有任何編程知識的情況下抓取 網(wǎng)站。 Scrapinghub 使用 Crawlera，一家代理 IP 第三方平臺，支持繞開(kāi)防采集對策。 它使用戶(hù)就能從多個(gè) IP 和位置進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)抓取，而無(wú)需通過(guò)簡(jiǎn)單的 HTTP API 進(jìn) 行代理管理。 Scrapinghub 將整個(gè)網(wǎng)頁(yè)轉換為有組織的內容。如果其爬蟲(chóng)工具難以滿(mǎn)足你的 要求，其專(zhuān)家團隊可以提供幫助。。八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 7. Dexi.io作為基于瀏覽器的網(wǎng)路爬蟲(chóng)，Dexi.io 允許你從任何網(wǎng)站基于瀏覽器抓取數據， 并提供三種類(lèi)型的爬蟲(chóng)來(lái)創(chuàng )建采集任務(wù)。
　　免費軟件為你的網(wǎng)路抓取提供匿名 Web 代理服務(wù)器，你提取的數據將在存檔數據之前在 Dexi.io 的服務(wù)器上托管 兩周網(wǎng)站爬蟲(chóng)軟件，或者你可以直接將提取的數據導入到 JSON 或 CSV 文件。它提供付費服 務(wù)，以滿(mǎn)足你獲取實(shí)時(shí)數據的需求。8. Webhose.ioWebhose.io 使用戶(hù)才能將來(lái)自世界各地的在線(xiàn)資源抓取的實(shí)時(shí)數據轉換為各 種標準的格式。通過(guò)此 Web 爬網(wǎng)程序，你可以使用囊括各類(lèi)來(lái)源的多個(gè)過(guò)濾器 來(lái)抓取數據并進(jìn)一步提取多種語(yǔ)言的關(guān)鍵字。八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 你可以將刪掉的數據保存為 XML，JSON 和 RSS 格式。并且容許用戶(hù)從其存檔 訪(fǎng)問(wèn)歷史數據。此外，webhose.io 支持最多 80 種語(yǔ)言及其爬行數據結果。用 戶(hù)可以輕松索引和搜索 Webhose.io 抓取的結構化數據。 總的來(lái)說(shuō)，Webhose.io 可以滿(mǎn)足用戶(hù)的基本爬行要求。9.Import.io用戶(hù)只需從特定網(wǎng)頁(yè)導出數據并將數據導入到 CSV 即可產(chǎn)生自己的數據集。 你可以在幾分鐘內輕松抓取數千個(gè)網(wǎng)頁(yè)，而無(wú)需編撰任何代碼，并按照你的要求 構建 1000 多個(gè) API。公共 API 提供了強悍而靈活的功能來(lái)以編程方法控制 Import.io 并獲得對數據的手動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)， Import.io 通過(guò)將 Web 數據集成到你自己 的應用程序或網(wǎng)站中，只需點(diǎn)擊幾下就可以輕松實(shí)現爬網(wǎng)。
　　八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 為了更好地滿(mǎn)足用戶(hù)的爬行需求，它還提供適用于 Windows，Mac OS X 和 Linux 的免費應用程序，以建立數據提取器和抓取工具，下載數據并與在線(xiàn)賬戶(hù) 同步。此外，用戶(hù)還可以每周，每天或每小時(shí)安排抓取任務(wù)。10.80legs80legs 是一個(gè)功能強悍的網(wǎng)路抓取工具，可以按照自定義要求進(jìn)行配置。它支 持獲取大量數據以及立刻下載提取數據的選項。80legs 提供高性能的 Web 爬 行，可以快速工作并在幾秒鐘內獲取所需的數據11. Content Graber八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 Content Graber 是一款面向企業(yè)的網(wǎng)路爬行軟件。它容許你創(chuàng )建獨立的 Web 爬網(wǎng)代理。 它可以從幾乎任何網(wǎng)站中提取內容，并以你選擇的格式將其保存為結 構化數據，包括 Excel 報告，XML，CSV 和大多數數據庫。 它更適宜具有中級編程技能的人， 因為它為有須要的人提供了許多強悍的腳本編 輯和調試界面。 允許用戶(hù)使用 C?；?VB.NET 調試或編撰腳本來(lái)編程控制爬網(wǎng)過(guò) 程。例如，Content Grabber 可以與 Visual Studio 2013 集成，以便按照用戶(hù) 的特定需求為中級且機智的自定義爬蟲(chóng)提供最強悍的腳本編輯，調試和單元測 試。
　　12. UiPath八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 UiPath 是一款用于免費網(wǎng)路抓取的機器人過(guò)程自動(dòng)化軟件。它可以手動(dòng)從大多 數第三方應用程序中抓取 Web 和桌面數據。如果運行 Windows 系統，則可以 安裝機械手過(guò)程自動(dòng)化軟件。Uipath 能夠跨多個(gè)網(wǎng)頁(yè)提取表格和基于模式的數 據。 Uipath 提供了用于進(jìn)一步爬行的外置工具。 處理復雜的 UI 時(shí)， 此方式十分有效。 Screen Scraping Tool 可以處理單個(gè)文本元素，文本組和文本塊，例如表格格 式的數據提取。 此外，創(chuàng )建智能 Web 代理不需要編程，但你內部的.NET 黑客可以完全控制數 據。八爪魚(yú)·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 總之， 在里面我提及的爬蟲(chóng)可以滿(mǎn)足大多數用戶(hù)的基本爬行需求，這些工具中各 自的功能依然存在好多差別，大家可以按照自己的需求選擇合適的。八爪魚(yú)——90 萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。 1、操作簡(jiǎn)單，任何人都可以用：無(wú)需技術(shù)背景，會(huì )上網(wǎng)才能采集。完全可視化 流程，點(diǎn)擊滑鼠完成操作，2 分鐘即可快速入門(mén)。 2、功能強悍，任何網(wǎng)站都可以采：對于點(diǎn)擊、登陸、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布 流、Ajax 腳本異步加載數據的網(wǎng)頁(yè)，均可經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單設置進(jìn)行采集。 3、云采集，關(guān)機也可以。配置好采集任務(wù)后可死機，任務(wù)可在云端執行。龐大 云采集集群 24*7 不間斷運行，不用害怕 IP 被封，網(wǎng)絡(luò )中斷。 4、功能免費+增值服務(wù)，可按需選擇。免費版具備所有功能，能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的 基本采集需求。同時(shí)設置了一些增值服務(wù)（如私有云），滿(mǎn)足低端付費企業(yè)用戶(hù) 的須要。 查看全部

　　利用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切尋覓目的圖書(shū)的方式
　　【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)的方式，流程如下：錄入電子圖書(shū)構建電子圖書(shū)庫，將錄入的圖書(shū)分類(lèi)裝入不同的子網(wǎng)頁(yè)中，輸入須要閱讀圖書(shū)的關(guān)鍵詞，利用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)對與目的圖書(shū)有關(guān)的圖書(shū)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抓取，對抓取得網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行剖析，分析后輸出過(guò)濾后的圖書(shū)，選擇目的圖書(shū)進(jìn)行閱讀。本發(fā)明電子圖書(shū)庫可以即時(shí)的錄入新的電子圖書(shū)，保證了該電子圖書(shū)館圖書(shū)的圖書(shū)種類(lèi)的豐富性，采用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)獲取目的圖書(shū)愈發(fā)迅確切圖書(shū)的種類(lèi)僅限于文字類(lèi)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)書(shū)籍，也有圖片類(lèi)，視頻類(lèi)等，該方式除了適用于電子圖書(shū)館，也適用于電子圖書(shū)網(wǎng)站，將會(huì )為電子圖書(shū)的發(fā)展帶來(lái)一定的推動(dòng)。
　　【專(zhuān)利說(shuō)明】利用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)的方式
　　發(fā)明領(lǐng)域
　　[0001]本發(fā)明涉及一種閱讀電子圖書(shū)過(guò)程中確切快速選購目的圖書(shū)的方式，屬于網(wǎng)路【技術(shù)領(lǐng)域】。
　　【背景技術(shù)】
　　[0002]電子圖書(shū)館，是隨著(zhù)電版物的出現，網(wǎng)絡(luò )通信技術(shù)的發(fā)展，而漸漸出現的。電子圖書(shū)館，具有儲存能力大、速度快、保存時(shí)間長(cháng)、成本低、便于交流等特性。光盤(pán)這一海量存儲器、能夠儲存比傳統圖書(shū)高幾千倍的信息，比微縮膠卷要多得多，而且包括圖像、視頻、聲音，等等。利用電子技術(shù)，在這一種圖書(shū)館，我們能很快地從浩如煙海的圖書(shū)中，查找到自己所須要的信息資料。這種圖書(shū)館，保存信息量的時(shí)間要長(cháng)得多，不存在腐爛、生蟲(chóng)等問(wèn)題。利用網(wǎng)路，在遠在幾千里、萬(wàn)里的單位、家中，都可以使用這些圖書(shū)，效率極高。在廣袤的書(shū)海中，想要快速確切的找到目標圖書(shū)并不是這么容易，為我們閱讀電子圖書(shū)帶來(lái)了一定的困難，阻礙了電子圖書(shū)的發(fā)展。
　　【發(fā)明內容】
　　[0003]本發(fā)明為解決目前在電子圖書(shū)館中快速找尋目的圖書(shū)的問(wèn)題，提供一種借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切尋覓目的圖書(shū)的方式。本發(fā)明包括以下步驟:
　　[0004]步驟一:錄入電子圖書(shū)構建電子圖書(shū)庫；
　　[0005]步驟二:將錄入的圖書(shū)分類(lèi)裝入不同的子網(wǎng)頁(yè)中；
　　[0006]步驟三:輸入須要閱讀圖書(shū)的關(guān)鍵詞；
　　[0007]步驟四:利用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)對與目的圖書(shū)有關(guān)的圖書(shū)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抓??；
　　[0008]步驟五:對抓取得網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行剖析；
　　[0009]步驟六:分析后輸出過(guò)濾后的圖書(shū)，選擇目的圖書(shū)進(jìn)行閱讀。
　　[0010]發(fā)明療效:本發(fā)明電子圖書(shū)庫可以即時(shí)的錄入新的電子圖書(shū)，保證了該電子圖書(shū)館圖書(shū)的圖書(shū)種類(lèi)的豐富性，采用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)獲取目的圖書(shū)愈發(fā)迅確切圖書(shū)的種類(lèi)僅限于文字類(lèi)，也有圖片類(lèi)，視頻類(lèi)等，該方式除了適用于電子圖書(shū)館，也適用于電子圖書(shū)網(wǎng)站，將會(huì )為電子圖書(shū)的發(fā)展帶來(lái)一定的推動(dòng)。
　　【專(zhuān)利附圖】
　　【附圖說(shuō)明】
　　[0011]圖1為借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)方式的流程圖。
　　【具體施行方法】
　　[0012]【具體施行方法】:參見(jiàn)借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)方式的流程圖1，本施行方法由以下步驟組成:
　　[0013]步驟一:錄入電子圖書(shū)構建電子圖書(shū)庫；
　　[0014]步驟二:將錄入的圖書(shū)分類(lèi)裝入不同的子網(wǎng)頁(yè)中；[0015]步驟三:輸入須要閱讀圖書(shū)的關(guān)鍵詞；
　　[0016]步驟四:利用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)對與目的圖書(shū)有關(guān)的圖書(shū)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抓??；
　　[0017]步驟五:對抓取得網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行剖析；
　　[0018]步驟六:分析后輸出過(guò)濾后的圖書(shū)，選擇目的圖書(shū)進(jìn)行閱讀。
　　[0019]錄入的電子圖書(shū)必須對其按圖書(shū)的種類(lèi)對其進(jìn)行命名，錄入的圖書(shū)的子網(wǎng)頁(yè)早已錄入圖書(shū)的種類(lèi)賦于了不同的域名，收索須要的電子圖書(shū)須要輸入該圖書(shū)的圖書(shū)名，或所屬的學(xué)科種類(lèi)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)對目的圖書(shū)的收索是快速抓取目的圖書(shū)的網(wǎng)頁(yè)，在對網(wǎng)頁(yè)上的圖書(shū)進(jìn)行抓取，對抓取得網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行剖析，主要是剖析出與輸入圖書(shū)最接近的圖書(shū)。
　　[0020]對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，顯然本發(fā)明不限于上述示范性施行例的細節，而且在不背離本發(fā)明的精神或基本特點(diǎn)的情況下，能夠以其他的具體方式實(shí)現本發(fā)明。因此網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)書(shū)籍，無(wú)論從哪一點(diǎn)來(lái)看，均應將發(fā)明例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發(fā)明的范圍由所附權力要求而不是上述說(shuō)明限定，因此借以將落在權力要求的等同要件的含意和范圍內的所有變化涵蓋在本發(fā)明內。不應將權力要求中的任何附圖標記視為限制所涉及的權力要求。
　　【權利要求】
　　1.一種借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)的方式，其特點(diǎn)在于它由以下步驟實(shí)現: 步驟一:錄入電子圖書(shū)，建立電子圖書(shū)庫； 步驟二:將錄入的圖書(shū)分類(lèi)裝入不同的子網(wǎng)頁(yè)中； 步驟三:輸入須要閱讀圖書(shū)的關(guān)鍵詞； 步驟四:利用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)對與目的圖書(shū)有關(guān)的圖書(shū)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抓??； 步驟五:對抓取得網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行剖析； 步驟六:分析后輸出過(guò)濾后的圖書(shū)，選擇目的圖書(shū)進(jìn)行閱讀。
　　2.根據權力要求書(shū)I所述一種借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)的方式，其特點(diǎn)在于:步驟二中所述錄入的電子圖書(shū)必須對其按圖書(shū)的種類(lèi)對其進(jìn)行命名。
　　3.根據權力要求書(shū)I所述一種借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)的方式，其特點(diǎn)在于:步驟一中所述錄入的圖書(shū)的子網(wǎng)頁(yè)早已錄入圖書(shū)的種類(lèi)賦于了不同的域名。
　　4.根據權力要求書(shū)I所述一種借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)的方式，其特點(diǎn)在于:步驟一中所述收索須要的電子圖書(shū)須要輸入該圖書(shū)的圖書(shū)名，或所屬的學(xué)科種類(lèi)。
　　5.根據權力要求書(shū)I所述一種借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)的方式，其特點(diǎn)在于:步驟一中所述網(wǎng)路爬蟲(chóng)對目的圖書(shū)的收索是快速抓取目的圖書(shū)的網(wǎng)頁(yè)，在對網(wǎng)頁(yè)上的圖書(shū)進(jìn)行抓取。
　　6.根據權力要求書(shū)I所述一種借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)快速確切找尋目的圖書(shū)的方式，其特點(diǎn)在于:步驟一中所述對抓取得網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行剖析，主要是剖析出與輸入圖書(shū)最接近的圖書(shū)。
　　【文檔編號】G06F17/30GK103744945SQ201310754637
　　【公開(kāi)日】2014年4月23日 申請日期:2013年12月31日 優(yōu)先權日:2013年12月31日
　　【發(fā)明者】朱龍騰 申請人:上海伯釋信息科技有限公司 查看全部

　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)基本原理23.05.2019基本描述 需要理解的算法 數據分類(lèi)抓取策略 更新策略23.05.2019網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（又被稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)蜘蛛，網(wǎng)絡(luò )機器人），是一種根據一定的規則，自動(dòng)的 抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或則腳本，是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲(chóng)從一個(gè)或若 干初始網(wǎng)頁(yè)的開(kāi)始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的，在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，不斷從當前頁(yè)面 上抽取新的裝入隊列，直到滿(mǎn)足系統的一定停止條件。23.05.2019聚焦爬蟲(chóng)傳統爬蟲(chóng)從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁(yè)的開(kāi)始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的，在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程 中，不斷從當前頁(yè)面上抽取新的裝入隊列,直到滿(mǎn)足系統的一定停止條件。聚焦爬 蟲(chóng)的工作流程較為復雜，需要按照一定的網(wǎng)頁(yè)剖析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其倒入等待抓取的隊列。然后網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，它將按照一定的搜索策略從 隊列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè)，并重復上述過(guò)程，直到達到系統的某一條件時(shí) 停止。另外，所有被爬蟲(chóng)抓取的網(wǎng)頁(yè)將會(huì )被系統儲存，進(jìn)行一定的剖析、過(guò)濾， 并構建索引，以便以后的查詢(xún)和檢索；對于聚焦爬蟲(chóng)來(lái)說(shuō)，這一過(guò)程所得到的分 析結果還可能對之后的抓取過(guò)程給出反饋和指導。23.05.2019簡(jiǎn)單流程 ::作為初始解析 網(wǎng)頁(yè)數據 分析下載網(wǎng)頁(yè)庫種子待抓取已抓取下載網(wǎng)頁(yè) 進(jìn)入已抓取隊列從隊列信息中抽 取新的23.05.2019須要理解的算法.關(guān)鍵字匹配 :: 字符串匹配 算法（算法） 有限自動(dòng)機算法 *算法.網(wǎng)頁(yè)內容冗余 :: 卡時(shí).大數目網(wǎng)頁(yè)處理 :: *分布式.防止重復遍歷 :: 字符串23.05.2019數據分類(lèi).已下載未過(guò)期網(wǎng)頁(yè) .已下載已過(guò)期網(wǎng)頁(yè)：抓取到的網(wǎng)頁(yè)實(shí)際上是互聯(lián)網(wǎng)內容的一個(gè)鏡像與備份，互聯(lián)網(wǎng)是動(dòng)態(tài)變化的， 一部分互聯(lián)網(wǎng)上的內容早已發(fā)生了變化，這時(shí)，這部份抓取到的網(wǎng)頁(yè)就過(guò)期了。
　　 .待下載網(wǎng)頁(yè)：也就是待抓取隊列中的這些頁(yè)面。 .可知網(wǎng)頁(yè)：還沒(méi)有抓取出來(lái)，也沒(méi)有在待抓取隊列中，但是可以通過(guò)對已抓取頁(yè)面或則待 抓取對應頁(yè)面進(jìn)行剖析獲取到的，認為是可知網(wǎng)頁(yè)。 .不可知網(wǎng)頁(yè)：還有一部分網(wǎng)頁(yè)，爬蟲(chóng)是難以直接抓取下載的23.05.2019數據分類(lèi) ::已知網(wǎng)頁(yè)已抓取未過(guò)期 已抓取已過(guò)期23.05.2019數據分類(lèi) ::不可知網(wǎng)頁(yè)23.05.2019抓取策略 :: 暴力.深度優(yōu)先搜索 .廣度優(yōu)先搜索 .大站優(yōu)先策略對于待抓取隊列中的所有網(wǎng)頁(yè)，根據所屬的網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)。對于待下載頁(yè)面數 多的網(wǎng)站，優(yōu)先下載。這個(gè)策略也因而稱(chēng)作大站優(yōu)先策略。23.05.2019抓取策略 :: 技巧.反向鏈接數策略 反向鏈接數是指一個(gè)網(wǎng)頁(yè)被其他網(wǎng)頁(yè)鏈接指向的數目。反向鏈接數表示的是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內容遭到其他人的推薦的程度。因此，很多時(shí)侯搜索引擎的抓取系統會(huì ) 使用這個(gè)指標來(lái)評價(jià)網(wǎng)頁(yè)的重要程度，從而決定不同網(wǎng)頁(yè)的抓取先后次序。在真實(shí)的網(wǎng)路環(huán)境中，由于廣告鏈接、作弊鏈接的存在，反向鏈接數不能完全 準確評價(jià)網(wǎng)頁(yè)的重要程度。因此，搜索引擎常?？紤]一些可靠的反向鏈接數。23.05.2019抓取策略 :: 技巧策略 算法借鑒了算法的思想。
　　對于早已下載的網(wǎng)頁(yè)，連同待抓取隊列中的，形成網(wǎng)頁(yè)集合網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理，計算每位頁(yè)面的值，計算完以后，將待抓取隊列中的根據值的大小排列， 并根據該次序抓取頁(yè)面。策略策略 該算法實(shí)際上也是對頁(yè)面進(jìn)行一個(gè)重要性打分。在算法開(kāi)始前，給所有頁(yè)面一個(gè)相同的初始現金（）。當下載了某個(gè)頁(yè)面然后，將的現金平攤給所有從中剖析 出的鏈接，并且將的現金清空。對于待抓取隊列中的所有頁(yè)面根據現金數進(jìn)行排 序。23.05.2019更新策略 :: 可持久化數據結構.歷史參考策略 顧名思義，根據頁(yè)面往年的歷史更新數據，預測該頁(yè)面未來(lái)何時(shí)會(huì )發(fā)生變化。一般來(lái)說(shuō)，是通過(guò)泊松過(guò)程進(jìn)行建模進(jìn)行預測。.用戶(hù)體驗策略 盡管搜索引擎針對于某個(gè)查詢(xún)條件才能返回數目巨大的結果，但是用戶(hù)常常只關(guān)注前幾頁(yè)結果。因此，抓取系統可以?xún)?yōu)先更新這些現實(shí)在查詢(xún)結果前幾頁(yè)中的 網(wǎng)頁(yè)，而后再更新這些旁邊的網(wǎng)頁(yè)。這種更新策略也是須要用到歷史信息的。用 戶(hù)體驗策略保留網(wǎng)頁(yè)的多個(gè)歷史版本，并且依照過(guò)去每次內容變化對搜索質(zhì)量的 影響，得出一個(gè)平均值，用這個(gè)值作為決定何時(shí)重新抓取的根據。23.05.2019更新策略 :: 統計學(xué)改進(jìn).聚類(lèi)抽樣策略 前面提及的兩種更新策略都有一個(gè)前提：需要網(wǎng)頁(yè)的歷史信息。
　　這樣就存在兩個(gè)問(wèn)題：第一，系統要是為每位系統保存多個(gè)版本的歷史信息，無(wú)疑降低了好多 的系統負擔；第二，要是新的網(wǎng)頁(yè)完全沒(méi)有歷史信息，就難以確定更新策略。而降維抽樣策略覺(jué)得，網(wǎng)頁(yè)具有好多屬性，類(lèi)似屬性的網(wǎng)頁(yè)，可以覺(jué)得其更新 頻率也是類(lèi)似的。要估算某一個(gè)類(lèi)別網(wǎng)頁(yè)的更新頻度，只須要對這一類(lèi)網(wǎng)頁(yè)抽樣， 以她們的更新周期作為整個(gè)類(lèi)別的更新周期。23.05.2019的個(gè)人博客《這就是搜索引擎——核心技術(shù)解讀》 張俊林 電子工業(yè)出版社《搜索引擎技術(shù)基礎》劉奕群等 清華大學(xué)出版社23.05.2019ACM2013 查看全部

　　
　　摘要：一篇文章了解爬蟲(chóng)的前世今生與未來(lái)
　　什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)?
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，也稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)抓取和網(wǎng)頁(yè)數據提取，基本上是指通過(guò)超文本傳輸協(xié)議(HTTP)或通過(guò)網(wǎng)頁(yè)瀏覽器獲取萬(wàn)維網(wǎng)上可用的數據。（摘自Wikipedia）
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是怎樣工作的?
　　通常，爬取網(wǎng)頁(yè)數據時(shí)，只須要2個(gè)步驟。
　　打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)→將具體的數據從網(wǎng)頁(yè)中復制并導入到表格或數據庫中。
　　
　　這一切是怎么開(kāi)始的?
　　盡管對許多人來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)聽(tīng)上去象是“大數據”或“機器學(xué)習”一類(lèi)的新概念，但實(shí)際上，網(wǎng)絡(luò )數據抓取的歷史要長(cháng)得多，可以溯源到萬(wàn)維網(wǎng)(或淺顯的“互聯(lián)網(wǎng)”)誕生之時(shí)。
　　一開(kāi)始，互聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)有搜索。在搜索引擎被開(kāi)發(fā)下來(lái)之前，互聯(lián)網(wǎng)只是文件傳輸協(xié)議(FTP)站點(diǎn)的集合，用戶(hù)可以在這種站點(diǎn)中導航以找到特定的共享文件。
　　為了查找和組合互聯(lián)網(wǎng)上可用的分布式數據，人們創(chuàng )建了一個(gè)自動(dòng)化程序，稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)/機器人，可以抓取互聯(lián)網(wǎng)上的所有網(wǎng)頁(yè)，然后將所有頁(yè)面上的內容復制到數據庫中制做索引。
　　
　　隨后，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展上去，最終有數百萬(wàn)級的網(wǎng)頁(yè)生成，這些網(wǎng)頁(yè)包含大量不同的方式的數據，其中包括文本、圖像、視頻和音頻?；ヂ?lián)網(wǎng)弄成了一個(gè)開(kāi)放的數據源。
　　隨著(zhù)數據資源顯得十分豐富且容易搜索，人們發(fā)覺(jué)從網(wǎng)頁(yè)上找到她們想要的信息是一件極其簡(jiǎn)單的事情，他們一般分布在大量的網(wǎng)站上。但另一個(gè)問(wèn)題出現了，當她們想要數據的時(shí)侯，并非每位網(wǎng)站都提供下載按鍵，如果進(jìn)行自動(dòng)復制其實(shí)是極其低效且平庸的。
　　
　　這就是網(wǎng)路爬蟲(chóng)誕生的誘因。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)實(shí)際上是由網(wǎng)頁(yè)機器人/爬蟲(chóng)驅動(dòng)的，其功能與搜索引擎相同。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是，抓取和復制。唯一的不同可能是規模。網(wǎng)絡(luò )數據抓取是從特定的網(wǎng)站提取特定的數據，而搜索引擎一般是在萬(wàn)維網(wǎng)上搜索出大部分的網(wǎng)站。
　　時(shí)間軸
　　1989年萬(wàn)維網(wǎng)的誕生
　　
　　從技術(shù)上講，萬(wàn)維網(wǎng)和因特網(wǎng)有所不同。前者是指信息空間，后者是由數臺計算機聯(lián)接上去的內部網(wǎng)路。
　　感謝Tim Berners-Lee，萬(wàn)維網(wǎng)的發(fā)明者，他發(fā)明的三件東西，往后成為了我們日常生活中的一部分。
　　1990年第一個(gè)網(wǎng)絡(luò )瀏覽器
　　它也由Tim Berners-Lee發(fā)明，被稱(chēng)為WorldWide網(wǎng)頁(yè)(無(wú)空間)，以WWW項目命名。在網(wǎng)路出現一年后，人們有了一條途徑去瀏覽它并與之互動(dòng)。
　　1991年第一個(gè)網(wǎng)頁(yè)服務(wù)器和第一個(gè) 網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面
　　網(wǎng)頁(yè)的數目以緩慢的速率下降。到1994年，HTTP服務(wù)器的數目超過(guò)200臺。
　　1993年6月第一臺網(wǎng)頁(yè)機器人——萬(wàn)維網(wǎng)漫游器
　　雖然它的功能和昨天的網(wǎng)頁(yè)機器人一樣，但它只是拿來(lái)檢測網(wǎng)頁(yè)的大小。
　　1993年12月首個(gè)基于爬蟲(chóng)的網(wǎng)路搜索引擎—JumpStation
　　
　　由于當時(shí)網(wǎng)路上的網(wǎng)站并不多，搜索引擎過(guò)去經(jīng)常依賴(lài)人工網(wǎng)站管理員來(lái)搜集和編輯鏈接，使其成為一種特定的格式。
　　JumpStation帶來(lái)了新的飛越。它是第一個(gè)借助網(wǎng)路機器人的WWW搜索引擎。
　　從那時(shí)起，人們開(kāi)始使用這種程序化的網(wǎng)路爬蟲(chóng)程序來(lái)搜集和組織互聯(lián)網(wǎng)。從Infoseek、Altavista和Excite，到現在的必應和微軟，搜索引擎機器人的核心依舊保持不變：
　　找到一個(gè)網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面，下載(獲取)它，抓取網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面上顯示的所有信息，然后將其添加到搜索引擎的數據庫中。
　　由于網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面是為人類(lèi)用戶(hù)設計的，不是為了自動(dòng)化使用，即使開(kāi)發(fā)了網(wǎng)頁(yè)機器人，計算機工程師和科學(xué)家一直很難進(jìn)行網(wǎng)路數據抓取，更不用說(shuō)普通人了。因此，人們仍然致力于讓網(wǎng)路爬蟲(chóng)顯得愈發(fā)容易使用。
　　2000年網(wǎng)頁(yè)API和API爬蟲(chóng)
　　
　　API表示應用程序編程插口。它是一個(gè)插口，通過(guò)提供搭建好的模塊，使開(kāi)發(fā)程序愈加方便。
　　2000年，Salesforce和eBay推出了自己的API，程序員可以用它訪(fǎng)問(wèn)并下載一些公開(kāi)數據。
　　從那時(shí)起，許多網(wǎng)站都提供網(wǎng)頁(yè)API使人們可以訪(fǎng)問(wèn)她們的公共數據庫。
　　發(fā)送一組HTTP請求，然后接收JSON或XML的回饋。
　　網(wǎng)頁(yè)API通過(guò)搜集網(wǎng)站提供的數據，為開(kāi)發(fā)人員提供了一種更友好的網(wǎng)路爬蟲(chóng)形式。
　　2004 年P(guān)ython Beautiful Soup
　　
　　不是所有的網(wǎng)站都提供API。即使她們提供了，他們也不一定會(huì )提供你想要的所有數據。因此，程序員們仍在開(kāi)發(fā)一種才能建立網(wǎng)路爬蟲(chóng)的方式。
　　2004年，Beautiful Soup發(fā)布。它是一個(gè)為Python設計的庫。
　　在計算機編程中，庫是腳本模塊的集合，就像常用的算法一樣，它容許不用重畫(huà)就可以使用，從而簡(jiǎn)化了編程過(guò)程。
　　通過(guò)簡(jiǎn)單的命令，Beautiful Soup可以理解站點(diǎn)的結構，并幫助從HTML容器中解析內容。它被覺(jué)得是用于網(wǎng)路爬蟲(chóng)的最復雜和最先進(jìn)的庫，也是現今最常見(jiàn)和最流行的方式之一。
　　2005-2006年網(wǎng)路抓取軟件的可視化
　　
　　2006年，Stefan Andresen和他的Kapow軟件(Kofax于2013年競購)發(fā)布了網(wǎng)頁(yè)集成平臺6.0版本，這是一種可視化的網(wǎng)路爬蟲(chóng)軟件，它容許用戶(hù)輕松簡(jiǎn)單的選擇網(wǎng)頁(yè)內容，并將這種數據構造成可用的excel文件或數據庫。
　　
　　八爪魚(yú)數據采集器
　　最終，可視化的網(wǎng)路數據抓取軟件可以使大量非程序員自己進(jìn)行網(wǎng)路爬蟲(chóng)。
　　從那時(shí)起，網(wǎng)絡(luò )抓取開(kāi)始成為主流?，F在，對于非程序員來(lái)說(shuō)，他們可以很容易地找到80多個(gè)可提供可視化過(guò)程的的數據采集軟件。
　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)未來(lái)將怎樣發(fā)展?
　　我們總是想要更多的數據。我們搜集數據，處理數據，并把數據轉換成各種各樣的成品，比如研究，洞察剖析，信息，故事，資產(chǎn)等等。我們過(guò)去經(jīng)常耗費大量的時(shí)間、精力和金錢(qián)在找尋和搜集數據上，以至于只有大公司和組織能夠負擔得起。
　　在2018年，我們所知的萬(wàn)維網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)是什么，或淺顯的“互聯(lián)網(wǎng)”，由超過(guò)18億個(gè)網(wǎng)站組成。只需點(diǎn)擊幾下鍵盤(pán)，就可以獲得這么巨大的數據量。隨著(zhù)越來(lái)越多的人上網(wǎng)，每秒形成的數據也越來(lái)越多。
　　
　　如今，是一個(gè)比歷史上任何時(shí)期都要便捷的時(shí)代。任何個(gè)人、公司和組織都還能獲得她們想要的數據，只要這種數據在網(wǎng)頁(yè)上是公開(kāi)可用的。
　　多虧了網(wǎng)路爬蟲(chóng)/機器人、API、標準數據庫和各類(lèi)開(kāi)箱即用的軟件，一旦有人有了獲取數據的意愿，就有了獲取數據的方式?；蛘?，他們也可以求救于這些她們接觸得到又支付的起費用的專(zhuān)業(yè)人士。
　　在自由職業(yè)任務(wù)平臺guru.com上搜索“網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)”時(shí)，你可以得到10088個(gè)搜索結果，這意味著(zhù)超過(guò)10000名自由職業(yè)者在這個(gè)網(wǎng)站上提供網(wǎng)路抓取服務(wù)。
　　而在同類(lèi)的網(wǎng)站，Upwork上的搜索結果有13190個(gè)，fievere.com上的結果是1024個(gè)。
　　各行各業(yè)的公司對網(wǎng)路數據的需求不斷下降，推動(dòng)了網(wǎng)路抓取行業(yè)的發(fā)展，帶來(lái)了新的市場(chǎng)、就業(yè)機會(huì )和商業(yè)機會(huì )。
　　
　　與此同時(shí)，與其他新興行業(yè)一樣，網(wǎng)絡(luò )抓取也伴隨著(zhù)法律方面的疑慮。
　　圍繞網(wǎng)路爬蟲(chóng)合法性的討論情況仍存在。它的合法與否與具體案例背景相關(guān)。目前，這種趨勢下誕生的許多有趣的法律問(wèn)題一直沒(méi)有得到解答，或者取決于十分具體的案例背景。
　　雖然網(wǎng)路抓取早已存在了太長(cháng)一段時(shí)間，但法庭才剛才開(kāi)基礎大數據相關(guān)的法律理論的應用。
　　由于與網(wǎng)路爬取和數據抓取的仍處于發(fā)展階段，所以它的發(fā)展一直未穩定出來(lái)且難以預測。然而，有一件事是肯定的，那就是，只要有互聯(lián)網(wǎng)，就有網(wǎng)路抓取。
　　
　　是網(wǎng)路抓取使新生的互聯(lián)網(wǎng)顯得可以搜索，使爆炸式下降的互聯(lián)網(wǎng)顯得愈發(fā)容易訪(fǎng)問(wèn)和獲取。
　　毫無(wú)疑問(wèn)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)是什么，在可預見(jiàn)的未來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)路抓取，將繼續穩定地往前邁向。 查看全部

　　
　　網(wǎng)頁(yè)抓取工具：一個(gè)簡(jiǎn)單的文章采集示例 通過(guò)采集網(wǎng)頁(yè)抓取工具列車(chē)采集器官網(wǎng)的 faq 為例來(lái)說(shuō)明采集器采集的原理和 過(guò)程。 本例以 演示地址網(wǎng)站文章采集軟件， 以列車(chē)采集器 V9 為工具 進(jìn)行示例說(shuō)明。 （1）新建個(gè)采集規則 選擇一個(gè)分組上右擊，選擇“新建任務(wù)”，如下圖：（2）添加起始網(wǎng)址 在這里我們須要采集 5 頁(yè)數據。 分析網(wǎng)址變量規律 第一頁(yè)地址： 第二頁(yè)地址： 第三頁(yè)地址： 由此我們可以推斷出 p=后的數字就是分頁(yè)的意思，我們用[地址參數]表示： 所以設置如下:地址格式：把變化的分頁(yè)數字用[地址參數]表示。 數字變化：從 1 開(kāi)始文章采集，即第一頁(yè)；每次遞增 1，即每次分頁(yè)的變化規律數字； 共 5 項，即一共采集 5 頁(yè)。 預覽：采集器會(huì )根據前面設置的生成一部分網(wǎng)址，讓你來(lái)判讀添加的是否正確。 然后確定即可 （3）[常規模式]獲取內容網(wǎng)址 常規模式：該模式默認抓取一級地址，即從起始頁(yè)源代碼中獲取到內容頁(yè) A 鏈 接。 在這里給你們演示用 自動(dòng)獲取地址鏈接 +設置區域 的 方式來(lái)獲取。 查看頁(yè)面源代碼找到文章地址所在的區域：設置如下： 注：更詳盡的剖析說(shuō)明可以參考本指南： 操作指南 > 軟件操作 > 網(wǎng)址采集規則 > 獲取內容網(wǎng)址點(diǎn)擊網(wǎng)址采集測試，看看測試療效（3）內容采集網(wǎng)址 以 為例講解標簽采集 注：更詳盡的剖析說(shuō)明可以下載參考官網(wǎng)的用戶(hù)指南。
　　 操作指南 > 軟件操作 > 內容采集規則 > 標簽編輯 我們首先查看它的頁(yè)面源代碼網(wǎng)站文章采集軟件，找到我們“標題”所在位置的代碼：<title>導入 Excle 是跳出對話(huà)框~打開(kāi) Excle 出錯 - 火車(chē)采集器幫助中心</title>分析得出： 開(kāi)頭字符串為：<title> 結尾字符串為：</title> 數據處理——內容替換/排除：需要把- 火車(chē)采集器幫助中心 給替換為空內容標簽的設置原理也是類(lèi)似的，找到內容所在源碼中的位置剖析得出： 開(kāi)頭字符串為：<div id="cmsContent"> 結尾字符串為：</div> 數據處理——HTML 標簽排除：把不需要的 A 鏈接等過(guò)濾再設置個(gè)“來(lái)源”字段這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的文章采集規則就做好了， 使用通用的網(wǎng)頁(yè)抓取工具列車(chē)采集器并 按照這個(gè)示例的步驟就可以進(jìn)行其它類(lèi)型數據采集的擴充啦。 查看全部

　　
　　以 為例講解標簽采集
　　注：更詳盡的剖析說(shuō)明可以參考本指南
　　操作指南 > 軟件操作 > 內容采集規則 > 標簽編輯
　　我們首先查看它的頁(yè)面源代碼采集文章工具，找到我們“標題”所在位置的代碼：
　　<title>導入Excle是跳出對話(huà)框~打開(kāi)Excle出錯 - 火車(chē)采集器幫助中心</title>
　　分析得出： 開(kāi)頭字符串為：<title>
　　結尾字符串為：</title>
　　數據處理——內容替換/排除：需要把- 火車(chē)采集器幫助中心給替換為空
　　
　　內容標簽的設置原理也是類(lèi)似的，找到內容所在源碼中的位置
　　
　　分析得出： 開(kāi)頭字符串為：<div id="cmsContent">
　　結尾字符串為：</div>
　　數據處理——HTML標簽排除：把不需要的A鏈接等 過(guò)濾
　　
　　再設置個(gè)“來(lái)源”字段
　　
　　這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的文章采集規則就做好了，不知道網(wǎng)友們學(xué)會(huì )了沒(méi)有呢，網(wǎng)頁(yè)抓取工具顧名思義是適用于網(wǎng)頁(yè)上的數據抓取采集文章工具，從前面的事例你們也可以看出，這類(lèi)軟件主要是通過(guò)源代碼剖析才解析數據的。這里還有一些情況是沒(méi)有列舉的，比如登陸采集，使用代理采集等，如果對網(wǎng)頁(yè)抓取工具感興趣的可以登入采集器官網(wǎng)自行學(xué)習一下。 查看全部