网页抓取数据百度百科(小编来告知你网络爬虫抓取链接的五大算法，必定有作用！)

　　网页抓取数据百度百科(小编来告知你网络爬虫抓取链接的五大算法，必定有作用！)

　　我们在做好网站入口的时候，应该多了解一些提高入口的方法，也就是指纹和重算法，可以帮助我们做好网站入口，提高排名，并且进一步了解排名的提高，所以我必须通过网页测试网站爬虫然后做算法，然后让小编告诉你网络爬虫抓取链接的五种算法，它必须有效！

　　一、 近似重复的网页类型，根据文章内容和网页布局的组合，有4种方法：

　　1、 两个文档的内容和布局没有区别，所以这种重复称为页面的完全重复。

　　2、两个文档的内容是一样的，但是排版方式不同，这种重复叫做内容重复页面。

　　3、 两个文档的一些重要内容相同，布局模式也相同，这种重复称为布局重复页面。

　　4、 两个文档有一些重要的内容相同，但布局模式不同，这种重复称为页面的部分重复。

　　二、 重复网页对搜索引擎的不利影响：

　　通常情况下，非常相似的网页内容不能或只能为用户提供少量的新信息，但爬取、索引、用户搜索会消耗大量的服务器资源。

　　三、 重复页面对搜索引擎的好处：

　　如果一个网页的重复性高，往往表明它的内容更受欢迎，也表明该网页相对重要。应优先进入。当用户搜索时，在对输出结果进行排序时也应该给予他们更高的权重。

　　四、 如何处理重复文件：

　　1、删除

　　2、对重复文档进行分组

　　五、 SimHash文档指纹计算方法：

　　1、 从文档中提取带有权重的特征集来标记文档。例如，假设特征全部由词组成，则词的权重由词频TF确定。

　　2、 对于每个单词，使用哈希算法生成 N 位（64 位或更多）二进制值。如上图所示，以生成8位二进制值为例。每个字对应不同的二进制值。

　　3、在N维（上图8维）向量V中，每个维向量分别计算。如果该字对应的位的二进制值为1，则加上特征权重；如果位值为0，则执行减法，并通过该方法更新向量。

　　4、 当所有的词都按照上面处理后，如果向量V中的第i维为正数，则将N位指纹中的第i位设置为1，否则为是 0。

　　一般我们要抓取一个网站的所有网址，先遍历起始网址，然后通过网络爬虫提取网页中所有的网址链接，然后对每个提取的网址进行抓取，提取新一轮的输出每个网页中的 URL，等等。整个感觉就是从上到下爬取网页中的链接。理论上，它可以抓取整个网站的所有链接。但问题来了。网站 中的网页链接有循环。

　　先介绍一个简单的思路，这也是一个经常用到的大体思路。让我们把抓取的网页放到一个列表中。以首页为例。抓取主页后，将主页放入列表中。那么，当我们爬取子页面的时候，如果再次遇到首页，则首页已经被爬过了。这时候可以跳过首页，继续向下爬取其他网页，避免首页重复爬行的情况。这样整个网站的爬取就不会出现一个圆圈。路。以此思路为出发点，将访问过的URL保存在数据库中，当得到下一个URL时，再去数据库查询该URL是否被访问过。数据库虽然有缓存，但是在数据库中查询每个URL时，电量会迅速下降，

　　第二种方法是将访问过的URL保存在集合中。这种方法后，获取URL的速度很快，基本不用查询。但是这种方法有一个缺陷。将 URL 保存在集合中。实际上，它是保存在内存中的。当 URL 数据量非常大（如 1 亿）时，对内存的压力会增加。对于小型爬虫来说，这种方法是非常可取的，但是对于大型网络爬虫来说，这种方法就很难达到了。

　　第三种方法是对md5中的字符进行编码，可以将字符缩减为固定长度。一般来说，md5编码的长度在128bit左右，约等于16byte。在收缩之前，假设一个URL占用的内存大小为50字节，1字节等于2字节，相当于100字节。可以看出，经过md5编码后，节省了大量的内存空间。md5之后可以将任意长度的URL压缩成相同长度的md5字符串，不会有重复，达到去重的效果。这种方法很大程度上节省了内存。scrapy结构采用的方法有点类似于md5的方法。因此，正常情况下，即使URL的量级达到亿级，scrapy占用的内存比set方法多。少得多。

　　第四种方法是使用位图方法进一步压缩字符。这种方法是指计算机中请求8位，即8位，每一位用0或1标记，这是计算机中的最小单位。如果8位组成一个字节，一位代表一个URL，为什么一位可以确认一个URL？因为我们可以对一个 URL 执行哈希函数，然后将其映射到位。例如，假设我们有8个URL，每个URL对应8位，然后通过位上的0和1的状态，我们就可以表明这个URL是否存在。这种方法可以进一步缩小内存。但是位图方法有一个非常大的缺陷，就是它的冲突性非常高。由于使用了相同的哈希函数，因此很可能将两个不同的 URL 或多个不同的 URL 映射到一个位置。在实践中，这个hash方法也是set方法的一个补全原理。它对 URL 执行函数计算，然后将其映射到位的位置。因此，这种方法可以大大缩小内存。简单计算，还是用1亿个URL来计算，相当于1亿比特。经计算，相当于1250万字节。除以1024之后，大约是12207KB，也就是大约12MB的空间。在实际中，内存占用可能大于12MB，但即便如此，与前三种方法相比，这种方法又大大减少了内存占用的空间。但是，与此同时，与这种方法发生冲突的可能性非常高，因此这种方法不是很适用。那么有没有办法进一步优化位图，这是一种大量压缩内存的方法，减少冲突的可能性？答案是肯定的，是第五种方法。

　　第五种方法是bloomfilter，它改进了位图。它可以通过多个哈希函数减少冲突的可能性。通过这种方式，一方面可以达到位图方式减少内存的效果，另一方面也起到了降低阻力的作用。关于bloomfilter的原理和完成，后面肯定会传给我们的，今天就来简单介绍一下。Bloomfilter适用于大型网络爬虫，尤其是数量级超大的时候。使用bloomfilter方法可以事半功倍。它还经常与分布式爬虫合作以达到爬取意图。

　　以上是小编帮你整理的部分素材。一般来说，您可以找到规则并找到更好的方法来提高排名。提升排名的方法一定要根据自己的情况找到，找到一个稳定的。就是这样，不要贪心，比以前做得更好。