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网络爬虫也叫做网络机器人#xff0c;可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。
在大数据时代#xff0c;信息的采集是一项重要的工作#xff0c;如果单纯靠人力进行信息采集#xff0c;不仅低…嗨喽大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐 【导读】
网络爬虫也叫做网络机器人可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。
在大数据时代信息的采集是一项重要的工作如果单纯靠人力进行信息采集不仅低效繁琐搜集的成本也会提高。
此时我们可以使用网络爬虫对数据信息进行自动采集比如应用于搜索引擎中对站点进行爬取收录应用于数据分析与挖掘中对数据进行采集应用于金融分析中对金融数据进行采集除此之外还可以将网络爬虫应用于舆情监测与分析、目标客户数据的收集等各个领域。
当然要学习网络爬虫开发首先需要认识网络爬虫本文将带领大家一起认识几种典型的网络爬虫并了解网络爬虫的各项常见功能。 更多精彩机密、教程尽在下方赶紧点击了解吧~
python源码、视频教程、插件安装教程、资料我都准备好了直接在文末名片自取就可 一、什么是网络爬虫
随着大数据时代的来临网络爬虫在互联网中的地位将越来越重要。
互联网中的数据是海量的如何自动高效地获取互联网中我们感兴趣的信息并为我们所用是一个重要的问题而爬虫技术就是为了解决这些问题而生的。
我们感兴趣的信息分为不同的类型 如果只是做搜索引擎那么感兴趣的信息就是互联网中尽可能多的高质量网页 如果要获取某一垂直领域的数据或者有明确的检索需求那么感兴趣的信息就是根据我们的检索和需求所定位的这些信息此时需要过滤掉一些无用信息。
前者我们称为通用网络爬虫后者我们称为聚焦网络爬虫。
1. 初识网络爬虫
网络爬虫又称网络蜘蛛、网络蚂蚁、网络机器人等可以自动化浏览网络中的信息当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则进行这些规则我们称之为网络爬虫算法。
使用Python可以很方便地编写出爬虫程序进行互联网信息的自动化检索。
搜索引擎离不开爬虫比如百度搜索引擎的爬虫叫作百度蜘蛛Baiduspider。
百度蜘蛛每天会在海量的互联网信息中进行爬取爬取优质信息并收录当用户在百度搜索引擎上检索对应关键词时百度将对关键词进行分析处理从收录的网页中找出相关网页按照一定的排名规则进行排序并将结果展现给用户。
在这个过程中百度蜘蛛起到了至关重要的作用。
那么如何覆盖互联网中更多的优质网页又如何筛选这些重复的页面
这些都是由百度蜘蛛爬虫的算法决定的。采用不同的算法爬虫的运行效率会不同爬取结果也会有所差异。
所以我们在研究爬虫的时候不仅要了解爬虫如何实现还需要知道一些常见爬虫的算法如果有必要我们还需要自己去制定相应的算法在此我们仅需要对爬虫的概念有一个基本的了解。
除了百度搜索引擎离不开爬虫以外其他搜索引擎也离不开爬虫它们也拥有自己的爬虫。
比如360的爬虫叫360Spider搜狗的爬虫叫Sogouspider必应的爬虫叫Bingbot。
如果想自己实现一款小型的搜索引擎我们也可以编写出自己的爬虫去实现当然虽然可能在性能或者算法上比不上主流的搜索引擎但是个性化的程度会非常高并且也有利于我们更深层次地理解搜索引擎内部的工作原理。
大数据时代也离不开爬虫比如在进行大数据分析或数据挖掘时我们可以去一些比较大型的官方站点下载数据源。
但这些数据源比较有限那么如何才能获取更多更高质量的数据源呢
此时我们可以编写自己的爬虫程序从互联网中进行数据信息的获取。
所以在未来爬虫的地位会越来越重要。 2. 为什么要学网络爬虫
我们初步认识了网络爬虫但是为什么要学习网络爬虫呢
要知道只有清晰地知道我们的学习目的才能够更好地学习这一项知识我们将会为大家分析一下学习网络爬虫的原因。
当然不同的人学习爬虫可能目的有所不同在此我们总结了4种常见的学习爬虫的原因。
1学习爬虫可以私人订制一个搜索引擎并且可以对搜索引擎的数据采集工作原理进行更深层次地理解。
有的朋友希望能够深层次地了解搜索引擎的爬虫工作原理或者希望自己能够开发出一款私人搜索引擎那么此时学习爬虫是非常有必要的。
简单来说我们学会了爬虫编写之后就可以利用爬虫自动地采集互联网中的信息采集回来后进行相应的存储或处理在需要检索某些信息的时候只需在采集回来的信息中进行检索即实现了私人的搜索引擎。
当然信息怎么爬取、怎么存储、怎么进行分词、怎么进行相关性计算等都是需要我们进行设计的爬虫技术主要解决信息爬取的问题。
2大数据时代要进行数据分析首先要有数据源而学习爬虫可以让我们获取更多的数据源并且这些数据源可以按我们的目的进行采集去掉很多无关数据。
在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候数据源可以从某些提供数据统计的网站获得 也可以从某些文献或内部资料中获得但是这些获得数据的方式有时很难满足我们对数据的需求而手动从互联网中去寻找这些数据则耗费的精力过大。
此时就可以利用爬虫技术自动地从互联网中获取我们感兴趣的数据内容并将这些数据内容爬取回来作为我们的数据源从而进行更深层次的数据分析并获得更多有价值的信息。 3对于很多SEO从业者来说学习爬虫可以更深层次地理解搜索引擎爬虫的工作原理从而可以更好地进行搜索引擎优化。
既然是搜索引擎优化那么就必须要对搜索引擎的工作原理非常清楚同时也需要掌握搜索引擎爬虫的工作原理这样在进行搜索引擎优化时才能知己知彼百战不殆。
4从就业的角度来说爬虫工程师目前来说属于紧缺人才并且薪资待遇普遍较高所以深层次地掌握这门技术对于就业来说是非常有利的。
有些朋友学习爬虫可能为了就业或者跳槽。
从这个角度来说爬虫工程师方向是不错的选择之一因为目前爬虫工程师的需求越来越大而能够胜任这方面岗位的人员较少所以属于一个比较紧缺的职业方向并且随着大数据时代的来临爬虫技术的应用将越来越广泛在未来会拥有很好的发展空间。
除了以上为大家总结的4种常见的学习爬虫的原因外可能你还有一些其他学习爬虫的原因总之不管是什么原因理清自己学习的目的就可以更好地去研究一门知识技术并坚持下来。
3. 网络爬虫的组成
接下来我们将介绍网络爬虫的组成。网络爬虫由控制节点、爬虫节点、资源库构成。
图1-1所示是网络爬虫的控制节点和爬虫节点的结构关系。 可以看到网络爬虫中可以有多个控制节点每个控制节点下可以有多个爬虫节点控制节点之间可以互相通信同时控制节点和其下的各爬虫节点之间也可以进行互相通信属于同一个控制节点下的各爬虫节点间亦可以互相通信。
控制节点也叫作爬虫的中央控制器主要负责根据URL地址分配线程并调用爬虫节点进行具体的爬行。
爬虫节点会按照相关的算法对网页进行具体的爬行主要包括下载网页以及对网页的文本进行处理爬行后会将对应的爬行结果存储到对应的资源库中。
4. 网络爬虫的类型
现在我们已经基本了解了网络爬虫的组成那么网络爬虫具体有哪些类型呢
网络爬虫按照实现的技术和结构可以分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫等类型。在实际的网络爬虫中通常是这几类爬虫的组合体。
4.1 通用网络爬虫
首先我们为大家介绍通用网络爬虫General Purpose Web Crawler。通用网络爬虫又叫作全网爬虫顾名思义通用网络爬虫爬取的目标资源在全互联网中。
通用网络爬虫所爬取的目标数据是巨大的并且爬行的范围也是非常大的正是由于其爬取的数据是海量数据故而对于这类爬虫来说其爬取的性能要求是非常高的。
这种网络爬虫主要应用于大型搜索引擎中有非常高的应用价值。
通用网络爬虫主要由初始URL集合、URL队列、页面爬行模块、页面分析模块、页面数据库、链接过滤模块等构成。
通用网络爬虫在爬行的时候会采取一定的爬行策略主要有深度优先爬行策略和广度优先爬行策略。
4.2 聚焦网络爬虫
聚焦网络爬虫Focused Crawler也叫主题网络爬虫顾名思义聚焦网络爬虫是按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种爬虫聚焦网络爬虫不像通用网络爬虫一样将目标资源定位在全互联网中而是将爬取的目标网页定位在与主题相关的页面中此时可以大大节省爬虫爬取时所需的带宽资源和服务器资源。
聚焦网络爬虫主要应用在对特定信息的爬取中主要为某一类特定的人群提供服务。
聚焦网络爬虫主要由初始URL集合、URL队列、页面爬行模块、页面分析模块、页面数据库、链接过滤模块、内容评价模块、链接评价模块等构成。
内容评价模块可以评价内容的重要性同理链接评价模块也可以评价出链接的重要性然后根据链接和内容的重要性可以确定哪些页面优先访问。
聚焦网络爬虫的爬行策略主要有4种即基于内容评价的爬行策略、基于链接评价的爬行策略、基于增强学习的爬行策略和基于语境图的爬行策略。
关于聚焦网络爬虫具体的爬行策略我们将在下文中进行详细分析。 4.3 增量式网络爬虫
增量式网络爬虫Incremental Web Crawler所谓增量式对应着增量式更新。
增量式更新指的是在更新的时候只更新改变的地方而未改变的地方则不更新所以增量式网络爬虫在爬取网页的时候只爬取内容发生变化的网页或者新产生的网页对于未发生内容变化的网页则不会爬取。
增量式网络爬虫在一定程度上能够保证所爬取的页面尽可能是新页面。
4.4 深层网络爬虫
深层网络爬虫Deep Web Crawler可以爬取互联网中的深层页面在此我们首先需要了解深层页面的概念。
在互联网中网页按存在方式分类可以分为表层页面和深层页面。 所谓的表层页面指的是不需要提交表单使用静态的链接就能够到达的静态页面 而深层页面则隐藏在表单后面不能通过静态链接直接获取是需要提交一定的关键词之后才能够获取得到的页面。
在互联网中深层页面的数量往往比表层页面的数量要多很多故而我们需要想办法爬取深层页面。
爬取深层页面需要想办法自动填写好对应表单所以深层网络爬虫最重要的部分即为表单填写部分。
深层网络爬虫主要由URL列表、LVS列表LVS指的是标签/数值集合即填充表单的数据源、爬行控制器、解析器、LVS控制器、表单分析器、表单处理器、响应分析器等部分构成。
深层网络爬虫表单的填写有两种类型 第一种是基于领域知识的表单填写简单来说就是建立一个填写表单的关键词库在需要填写的时候根据语义分析选择对应的关键词进行填写 第二种是基于网页结构分析的表单填写简单来说这种填写方式一般是领域知识有限的情况下使用这种方式会根据网页结构进行分析并自动地进行表单填写。
以上为大家介绍了网络爬虫中常见的几种类型希望读者能够对网络爬虫的分类有一个基本的了解。
5. 爬虫扩展——聚焦爬虫
由于聚焦爬虫可以按对应的主题有目的地进行爬取并且可以节省大量的服务器资源和带宽资源具有很强的实用性所以在此我们将对聚焦爬虫进行详细讲解。
图1-2所示为聚焦爬虫运行的流程熟悉该流程后我们可以更清晰地知道聚焦爬虫的工作原理和过程。 首先聚焦爬虫拥有一个控制中心该控制中心负责对整个爬虫系统进行管理和监控主要包括控制用户交互、初始化爬行器、确定主题、协调各模块之间的工作、控制爬行过程等方面。
然后将初始的URL集合传递给URL队列页面爬行模块会从URL队列中读取第一批URL列表然后根据这些URL地址从互联网中进行相应的页面爬取。
爬取后将爬取到的内容传到页面数据库中存储同时在爬行过程中会爬取到一些新的URL此时需要根据我们所定的主题使用链接过滤模块过滤掉无关链接再将剩下来的URL链接根据主题使用链接评价模块或内容评价模块进行优先级的排序。
完成后将新的URL地址传递到URL队列中供页面爬行模块使用。
另一方面将页面爬取并存放到页面数据库后需要根据主题使用页面分析模块对爬取到的页面进行页面分析处理并根据处理结果建立索引数据库用户检索对应信息时可以从索引数据库中进行相应的检索并得到对应的结果。
这就是聚焦爬虫的主要工作流程了解聚焦爬虫的主要工作流程有助于我们编写聚焦爬虫使编写的思路更加清晰。
二、网络爬虫技能总览
在上文中我们已经初步认识了网络爬虫那么网络爬虫具体能做些什么呢用网络爬虫又能做哪些有趣的事呢在本章中我们将为大家具体讲解。
1. 网络爬虫技能总览图
如图2-1所示我们总结了网络爬虫的常用功能。 在图2-1中可以看到网络爬虫可以代替手工做很多事情 比如可以用于做搜索引擎也可以爬取网站上面的图片 比如有些朋友将某些网站上的图片全部爬取下来集中进行浏览 同时网络爬虫也可以用于金融投资领域比如可以自动爬取一些金融信息并进行投资分析等。 有时我们比较喜欢的新闻网站可能有几个每次都要分别打开这些新闻网站进行浏览比较麻烦。此时可以利用网络爬虫将这多个新闻网站中的新闻信息爬取下来集中进行阅读。 有时我们在浏览网页上的信息的时候会发现有很多广告。 此时同样可以利用爬虫将对应网页上的信息爬取过来这样就可以自动的过滤掉这些广告方便对信息的阅读与使用。 有时我们需要进行营销那么如何找到目标客户以及目标客户的联系方式是一个关键问题。 我们可以手动地在互联网中寻找但是这样的效率会很低。 此时我们利用爬虫可以设置对应的规则自动地从互联网中采集目标用户的联系方式等数据供我们进行营销使用。 有时我们想对某个网站的用户信息进行分析比如分析该网站的用户活跃度、发言数、热门文章等信息如果我们不是网站管理员手工统计将是一个非常庞大的工程。 此时可以利用爬虫轻松将这些数据采集到以便进行进一步分析而这一切爬取的操作都是自动进行的我们只需要编写好对应的爬虫并设计好对应的规则即可。
除此之外爬虫还可以实现很多强大的功能。
总之爬虫的出现可以在一定程度上代替手工访问网页从而原先我们需要人工去访问互联网信息的操作现在都可以用爬虫自动化实现这样可以更高效率地利用好互联网中的有效信息。 2. 搜索引擎核心
爬虫与搜索引擎的关系是密不可分的既然提到了网络爬虫就免不了提到搜索引擎在此我们将对搜索引擎的核心技术进行一个简单的讲解。
图2-2所示为搜索引擎的核心工作流程。 首先搜索引擎会利用爬虫模块去爬取互联网中的网页然后将爬取到的网页存储在原始数据库中。爬虫模块主要包括控制器和爬行器控制器主要进行爬行的控制爬行器则负责具体的爬行任务。
然后会对原始数据库中的数据进行索引并存储到索引数据库中。
当用户检索信息的时候会通过用户交互接口输入对应的信息用户交互接口相当于搜索引擎的输入框输入完成之后由检索器进行分词等操作检索器会从索引数据库中获取数据进行相应的检索处理。
用户输入对应信息的同时会将用户的行为存储到用户日志数据库中比如用户的IP地址、用户所输入的关键词等等。随后用户日志数据库中的数据会交由日志分析器进行处理。
日志分析器会根据大量的用户数据去调整原始数据库和索引数据库改变排名结果或进行其他操作。
以上就是搜索引擎核心工作流程的简要概述可能大家对索引和检索的概念还不太能区分在此我为大家详细讲一下。
简单来说检索是一种行为而索引是一种属性。
比如一家超市里面有大量的商品为了能够快速地找到这些商品我们会将这些商品进行分组比如有日常用品类商品、饮料类商品、服装类商品等组别此时这些商品的组名我们称之为索引索引由索引器控制。
如果有一个用户想要找到某一个商品那么需要在超市的大量商品中寻找这个过程我们称之为检索。
如果有一个好的索引则可以提高检索的效率若没有索引则检索的效率会很低。
比如一个超市里面的商品如果没有进行分类那么用户要在海量的商品中寻找某一种商品则会比较费力。
3. 用户爬虫的那些事儿
用户爬虫是网络爬虫中的一种类型。所谓用户爬虫指的是专门用来爬取互联网中用户数据的一种爬虫。由于互联网中的用户数据信息相对来说是比较敏感的数据信息所以用户爬虫的利用价值也相对较高。
利用用户爬虫可以做大量的事情接下来我们一起来看一下利用用户爬虫所做的一些有趣的事情吧。
2015年有知乎网友对知乎的用户数据进行了爬取然后进行对应的数据分析便得到了知乎上大量的潜在数据比如 知乎上注册用户的男女比例男生占例多于60%。 知乎上注册用户的地区北京的人口占据比重最大多于30%。 知乎上注册用户从事的行业从事互联网行业的用户占据比重最大同样多于30%。
除此之外只要我们细心发掘还可以挖掘出更多的潜在数据而要分析这些数据则必须要获取到这些用户数据此时我们可以使用网络爬虫技术轻松爬取到这些有用的用户信息。
同样在2015年有网友爬取了3000万QQ空间的用户信息并同样从中获得了大量潜在数据比如 QQ空间用户发说说的时间规律晚上22点左右平均发说说的数量是一天中最多的时候。 QQ空间用户的出生月份分布1月份和10月份出生的用户较多。 QQ空间用户的年龄阶段分布出生于1990年到1995年的用户相对来说较多。 QQ空间用户的性别分布男生占比多于50%女生占比多于30%未填性别的占10%左右。
除了以上两个例子之外用户爬虫还可以做很多事情比如爬取淘宝的用户信息可以分析淘宝用户喜欢什么商品从而更有利于我们对商品的定位等。
由此可见利用用户爬虫可以获得很多有趣的潜在信息那么这些爬虫难吗
其实不难相信你也能写出这样的爬虫。 三、小结
网络爬虫也叫作网络蜘蛛、网络蚂蚁、网络机器人等可以自动地浏览网络中的信息当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则去浏览这些规则我们将其称为网络爬虫算法。
使用Python可以很方便地编写出爬虫程序进行互联网信息的自动化检索。
学习爬虫可以
① 私人订制一个搜索引擎并且可以对搜索引擎的数据采集工作原理进行更深层次地理解
② 为大数据分析提供更多高质量的数据源
③更好地研究搜索引擎优化
④解决就业或跳槽的问题。
网络爬虫由控制节点、爬虫节点、资源库构成。
网络爬虫按照实现的技术和结构可以分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫等类型。在实际的网络爬虫中通常是这几类爬虫的组合体。
聚焦网络爬虫主要由初始URL集合、URL队列、页面爬行模块、页面分析模块、页面数据库、链接过滤模块、内容评价模块、链接评价模块等构成。
爬虫的出现可以在一定程度上代替手工访问网页所以原先我们需要人工去访问互联网信息的操作现在都可以用爬虫自动化实现这样可以更高效率地利用好互联网中的有效信息。
检索是一种行为而索引是一种属性。如果有一个好的索引则可以提高检索的效率若没有索引则检索的效率会很低。
用户爬虫是网络爬虫的其中一种类型。所谓用户爬虫即专门用来爬取互联网中用户数据的一种爬虫。
由于互联网中的用户数据信息相对来说是比较敏感的数据信息所以用户爬虫的利用价值也相对较高。
尾语
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