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摘 要 目前网络上存在着海量的数据资料将这些数据爬取保存下来并进行进一步操作即可挖掘出数据的潜在价值。如今的互联网存在的缺陷是用户很难获得有用的数据资料虽然传统的搜索引擎可以为用户返回大量信息但是用户需要在庞杂的数据中寻找对自己有用的信息。因此现如今越来越多的平台开始搭建属于自己的数据爬取系统并在爬取的数据基础上展开服务。本文将会对网络爬虫技术进行概述并阐述其基本原理。
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一、网络爬虫技术概述
网络爬虫又叫网络蜘蛛、网络机器人等可以将其理解为一个在互联网上自动提取网页信息并进行解析抓取的程序。网络爬虫不仅能够复制网页信息和下载音视频还可以做到行为链执行与网站的模拟登录。身处大数据时代不论是人工智能还是数据分析都需要有海量的数据在背后做支撑如果单单是依靠人力去手工采集不仅成本高昂而且效率低下在这一需求下自动化且高效可并发执行的网络爬虫便担起了获取数据的重任。
二、网络爬虫基本原理
理论上来说任何编程语言都可以用来编写网络爬虫只有难易之分。因为网络爬虫本质上只是对目标服务器发起HTTP请求并对HTTP响应做出处理提取关键信息进行清洗入库。这里的服务器可以理解为要爬取的网站站点爬虫程序发起一次HTTP请求网站服务器对请求做出一次响应就构成了一次网络爬虫行为但是仅仅发起请求是不完整的还需要将网站返回回来的信息进行数据解析和数据清洗将最终需要的数据存储到数据库或是本地文件里才算是完成了一整套的爬虫流程。
如图1所示完整的爬虫流程应当是编写的网络爬虫在发起请求之后目标服务器返回指定的请求响应通过对请求响应返回的响应体进行解析找到需要的信息进行数据存储。如果需要翻页或者进行跳转则从当前页面或者响应体中提取出链接再次发起请求。 图 1 网络爬虫流程
通常来说开发一个网络爬虫主要有两个途径一个是根据请求包和解析包从头开始爬虫编写另一个是基于现行的爬虫框架进行框架化开发。
1.脚本编写爬虫
Python实现了许多第三方库来帮开发者完成这个操作比如github上开源的requests库便是发起HTTP请求的利器这就省去了实现请求程序的时间bs4解析库更是让开发者只需要专注于网页信息的定位操作网站返回的主体信息就可以了。开发重心也就从协议处理转化到了具体网页的数据提取。不过如果爬虫编写者是要对有着反爬虫措施的网站进行数据采集则需要花费精力去应对反爬虫手段诸如JavaScript逆向、代码混淆或者指纹风控之类的手段。
2.基于框架开发爬虫
如今流行的网络爬虫框架Scrapy其基于异步Twisted引擎将爬虫请求的每个阶段都进行了拆分并建立了钩子能够让开发者在每一阶段进行定制化开发可以大大加快网络爬虫的开发速度并且其异步特性可以很好地实现并发爬取。
Scrapy框架模块化和程序化的编写方式符合团队合作的风格相较于脚本编写爬虫更易于集体开发和维护。但缺点是需要进行第三方的拓展时不如直接进行脚本编写方便如今的爬虫大多需要进行JS逆向、验证码识别之类的操作外接其他编程语言进行开发这需要对Scrapy有着深入了解才能做到程序稳定运行。 三、网络爬虫分类
实际开发中根据具体的代码实现与爬虫架构网络爬虫可以被分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫与深层网络爬虫。
1.通用网络爬虫General Purpose Web Crawler
通用网络爬虫又叫全网爬虫顾名思义它的目标数据是整个互联网爬取的数据极为丰富因此常用于搜索引擎当中。它们往往从一些种子URL出发辗转爬取最终拓展到整个网络。在爬虫流程里讲过一个爬虫程序的设计离不开发起请求解析页面和内容存储三个方面。既然要存储海量的互联网数据那这类爬虫对于爬虫的性能和数据的存储空间就会具有高要求而且因为URL数量过多通用网络爬虫常常会忽略爬行页面的顺序并且采取并发的模式来提高爬取速度。
正是因为它要爬取海量的数据所以此类爬虫的爬取策略常常需要进行严格的设计与实践。就目前而言深度优先爬取策略和广度优先爬取策略是较为常见的。不过真正应用于实践当中的通用网络爬虫策略往往会非常复杂并且穿插各类算法在其中。
(1) 深度优先按照页面深度进行排序一次访问下一级URL直到触底无法深入。
(2) 广度优先按照页面内容目录层次进行划分爬取完同一层次的URL才会继续进入下一层进行爬取。
2.聚焦网络爬虫Focused Crawler
聚焦网络爬虫更加适用于日常的爬虫需求并不需要爬虫程序去获取整个互联网的资源那是搜索引擎该做的事。它专注于某一主题选择性爬取网页上与开发者已经定义的规则相匹配的数据资源能够满足对于特定网站或者领域的信息爬取工作。
聚焦网络爬虫的爬取策略有4种
(1) 基于内容评价将用户输入的信息作为主题进行爬取页面包含用户输入信息则认为主题相关。
(2) 基于链接评价根据页面结构信息分析爬取的URL重要性根据重要程度进行爬取优先级的排序。
(3) 基于增强学习利用概率统计中的贝叶斯分类器根据网页内容和链接文本对URL进行分类计算出URL的权重以决定爬取顺序。
(4) 基于语境图结合机器学习系统计算当前页面到相关的网页的距离距离越近的页面的URL访问越优先。
3.增量式网络爬虫Incremental Web Crawler
增量式网络爬虫主要目的是长久地维持一个数据库对于其中数据的稳健性和实时性具有高要求。简单来说它对已经爬取过的网页页面采取增量式更新再次爬取的时候就会仅仅爬取新出现的或者发生改变的数据对于没有发生变化的页面或数据则不会爬取。
此类爬虫常用的策略有三
(1) 统一更新每隔一段时间将所有的页面再次访问一遍以达到更新数据的目的。
(2) 个体更新根据个体网站的数据变化频率来指定重新访问的时间。
(3) 分类更新将网页区分为数据变化迅速的和数据变化缓慢的以不同频率访问这两类网页。
4.深层网络爬虫Deep Web Crawler
深层网络主要指的是没办法直接访问到的页面这类网页信息通常需要满足一定的要求才可以浏览隐藏在一些表单之后不能通过静态链接直接获取。例如日常生活中遇到的一些必须登录注册后才可以访问的网站便属于深层网络的范畴。这类爬虫的需求也极其旺盛不过只需要搭配GET和POST请求便可以访问主要难点在于破解POST提交信息时候的网页数据加密即JavaScript加密参数。
四、网络爬虫与搜索引擎
首先搜索引擎的制作离不开网络爬虫如百度搜索引擎又叫作百度爬虫BaiduSpider谷歌搜索引擎又被称为谷歌机器人Googlebot而且通用网络爬虫有时候也可以用来指代搜索引擎是否搜索引擎就是网络爬虫呢答案是否定的。搜索引擎是一项综合性的技术网络爬虫是实现搜索引擎的比必不可少的一环爬虫只为搜索引擎提供数据除此之外还有建立全文索引进行倒排文件以及提供查询服务等技术糅合在里边。
除此之外搜索引擎更关注的是大而全为大多数用户提供检索服务所以有些冷门的没有被列入索引的网站就没办法被实时获取到而网络爬虫则可以通过个人定制爬取一些搜索引擎关照不到的地方典型的案例便是深层网络爬虫以及在robots.txt中明确禁止搜索引擎爬取的网站而理论上开发者编写的网络爬虫可以到达世界上的任何网站。
虽然开发者日常编写的网络爬虫远不及搜索引擎那般复杂与精密但是却能够让人了解到搜索引擎内部的工作原理。而且搜索引擎也可以看作是日常编写的一个个定向聚焦的网络爬虫聚合而来的当搜索引擎没办法完成定向的数据搜集工作的时候编写一个自己的网络爬虫就显得极为重要了。
