汇总:通过网络爬虫采集大数据

　　汇总:通过网络爬虫采集大数据

　　网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公共API从网站获取数据信息。该方法可以将网页中的非结构化数据提取出来，存储为统一的本地数据文件，并进行结构化存储。支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与文字可自动关联。

　　在互联网时代，网络爬虫主要为搜索引擎提供最全面、最新的数据。

　　在大数据时代，网络爬虫是从互联网上采集数据的有用工具。目前已知的各种网络爬虫工具有数百种，网络爬虫工具基本上可以分为三类。

　　本节首先简要介绍网络爬虫的原理和工作流程，然后讨论网络爬虫的爬取策略，最后描述典型的网络工具。

　　网络爬虫原理

　　网络爬虫是一种按照一定规则自动抓取网络信息的程序或脚本。

　　网络爬虫可以自动采集所有可以访问的页面内容，为搜索引擎和大数据分析提供数据源。从功能上来说，爬虫一般具有三个功能：数据采集、处理和存储，如图1所示。

　　图1 网络爬虫*敏*感*词*

　　除了供用户阅读的文本信息外，网页还收录一些超链接信息。

　　网络爬虫系统通过网页中的超链接信息不断获取网络上的其他网页。网络爬虫从一个或多个初始网页的URL开始，获取初始网页上的URL。在抓取网页的过程中，它会不断地从当前页面中提取新的URL放入队列中，直到满足系统的某个停止条件。

　　网络爬虫系统一般会选择一些比较重要、出度（网页中的超链接数）较大的网站 URL作为*敏*感*词*URL集合。

　　网络爬虫系统使用这些*敏*感*词*集作为初始 URL 来开始数据爬虫。因为网页中收录链接信息，所以会通过已有网页的URL获取一些新的URL。

　　网页之间的指向结构可以看作是一个森林，每个*敏*感*词*URL对应的网页是森林中一棵树的根节点，这样网络爬虫系统就可以根据广度优先搜索遍历所有的URL算法或深度优先搜索算法网页。

　　由于深度优先搜索算法可能会导致爬虫系统陷入网站内部，不利于搜索距离网站首页较近的网页信息，广度优先搜索算法一般用于采集网页。

　　网络爬虫系统首先将*敏*感*词*URL放入下载队列，简单的从队列头部取出一个URL去下载对应的网页，获取网页内容并存储，通过分析得到一些新的URL网页中的链接信息。

　　其次，根据一定的网页分析算法过滤掉与主题无关的链接，保留有用的链接，放入URL队列等待抓取。

　　最后取出一个URL，下载对应的网页，然后解析，如此往复，直到遍历整个网络或者满足某个条件，才会停止。

　　网络爬虫工作流程

　　如图2所示，网络爬虫的基本工作流程如下。

　　1）首先选择*敏*感*词*网址的一部分。

　　2）将这些网址放入待抓取的网址队列中。

　　3）从待抓URL队列中取出待抓URL，解析DNS，获取主机IP地址，下载该URL对应的网页，存入下载的网页库中。此外，将这些 URL 放入 Crawled URLs 队列中。

　　4）分析抓取到的URL队列中的URL，分析其中的其他URL，将这些URL放入待抓取的URL队列中，从而进入下一个循环。

　　图 2 网络爬虫的基本工作流程

　　网络爬虫抓取策略

　　Google、百度等通用搜索引擎抓取的网页数量通常以亿为单位计算。那么，面对如此多的网页，如何让网络爬虫尽可能的遍历所有的网页，从而尽可能的扩大网页信息的爬取范围，是一个非常关键的问题。网络爬虫系统。在网络爬虫系统中，爬虫策略决定了网页被爬取的顺序。

　　本节首先简要介绍网络爬虫爬取策略中使用的基本概念。

　　1）网页之间的关系模型

　　

　　从互联网的结构来看，网页之间通过若干个超链接相互连接，形成了一个庞大而复杂的有向图，它们之间相互关联。

　　如图3所示，如果我们把一个网页看成图中的某个节点，把网页中指向其他网页的链接看成是这个节点指向其他节点的边，那么我们可以很容易地查看整个互联网作为一个节点。网页被建模为有向图。

　　理论上，通过遍历算法遍历图，几乎可以访问互联网上所有的网页。

　　图3 网页关系模型图

　　2）网页分类

　　从爬虫的角度来划分互联网，互联网上的所有页面可以分为五个部分：已下载和未过期的网页、已下载和已过期的网页、等待下载的网页、已知网页和未知网页，如图 4 所示。

　　本地抓取的网页实际上是互联网内容的镜像和备份。互联网是动态变化的。当互联网上的部分内容发生变化时，本地抓取的网页就会过期。因此，下载的网页分为两类：下载的非过期网页和下载的过期网页。

　　图4 网页分类

　　要下载的页面是要抓取的 URL 队列中的那些页面。

　　可以看出，网页是指没有被抓取过的网页，不在待抓取的url队列中，但是可以通过分析已经抓取过的页面或者待抓取的url对应的页面得到.

　　还有一些网页不能被网络爬虫直接爬取和下载，称为不可知网页。

　　下面重点介绍几种常见的抓取策略。

　　1. 通用网络爬虫

　　通用网络爬虫也称为全网爬虫，其爬取对象从一些*敏*感*词*网址扩展到整个网络，主要是门户网站搜索引擎和大型网络服务提供商采集的数据。

　　为了提高工作效率，一般的网络爬虫都会采用一定的爬取策略。常用的爬取策略有深度优先策略和广度优先策略。

　　1）深度优先策略

　　深度优先策略意味着网络爬虫将从起始页开始，一个接一个地跟踪链接，直到无法继续前进。

　　网络爬虫完成一个爬取分支后，返回到上一个链接节点，进一步搜索其他链接。当遍历完所有链接后，爬行任务结束。

　　这种策略比较适合垂直搜索或者站内搜索，但是在爬取页面内容较深的站点时会造成巨大的资源浪费。

　　以图3为例，遍历路径为1→2→5→6→3→7→4→8。

　　在深度优先策略中，当搜索某个节点时，该节点的子节点和该子节点的后继节点都优先于该节点的兄弟节点。有时会越深越好，只有在找不到某个节点的后继节点时才考虑它的兄弟节点。

　　这样的策略决定了深度优先策略不一定能找到最优解，甚至会因为深度限制而找不到解。

　　如果没有限制，它就会沿着一条路径无限扩张，这样就会“困”在海量数据中。一般来说，使用深度优先策略会选择一个合适的深度，然后反复搜索直到找到解，这样会降低搜索的效率。因此，深度优先策略一般在搜索数据量比较少的情况下使用。

　　2）广度优先策略

　　广度优先策略按照网页内容目录层级的深度来爬取页面，目录层级较浅的页面优先爬取。爬取完同级页面后，爬虫进入下一级继续爬取。

　　仍以图3为例，遍历路径为1→2→3→4→5→6→7→8

　　由于广度优先策略是在第N层节点展开完成后才进入第N+1层，因此可以保证找到路径最短的解。

　　该策略可以有效控制页面的爬取深度，避免遇到无限深的分支爬取无法结束的问题。实现方便，不需要存储大量的中间节点。缺点是需要很长时间才能爬到更深的目录层级。页。

　　

　　如果搜索时分支过多，即该节点的后继节点过多，算法将耗尽资源，在可用空间中找不到解。

　　2. 关注网络爬虫

　　有针对性的网络爬虫，也称为主题网络爬虫，是指有选择地爬取与预先定义的主题相关的页面的网络爬虫。

　　1）基于内容评价的爬虫策略

　　DeBra 将文本相似度的计算方法引入网络爬虫，并提出了 Fish Search 算法。

　　该算法将用户输入的查询词视为主题，收录查询词的页面被视为与该主题相关的页面。它的局限性在于无法评估页面与主题的相关程度。

　　Herseovic 改进了 Fish Search 算法，提出了 Shark Search 算法，该算法使用空间向量模型来计算页面与主题之间的相关性。

　　利用基于连续值计算链接值的方法，不仅可以计算出捕获到的链接与主题相关，还可以得到相关性的量化大小。

　　2）基于链接结构评估的爬虫策略

　　网页不同于普通的文本，它是一种收录大量结构化信息的半结构化文档。

　　网页不是单独存在的，页面中的链接表示页面之间的相互关系。基于链接结构的搜索策略模型利用这些结构特征来评价页面和链接的重要性，从而确定搜索顺序。其中，PageRank算法就是这类搜索策略模型的代表。

　　PageRank算法的基本原理是，如果一个网页被多次引用，那么它可能是一个非常重要的网页，如果一个网页被引用次数不多，但被重要网页引用，那么它也可能是一个重要网页。网页的重要性同等地传递给它所指的网页。

　　将某个页面的PageRank除以该页面存在的前向链接，将得到的值分别与前向链接指向的页面的PageRank相加，即得到被链接页面的PageRank。

　　如图 5 所示，PageRank 值为 100 的页面将其重要性同等地传递给它引用的两个页面，每个页面获得 50，而 PageRank 值为 9 的同一页面将其重要性同等地传递给它引用的 3 个页面至。每个页面都传递一个值 3。

　　PageRank 值为 53 的页面是由引用它的两个页面传入的值得出的。

　　图 5 PageRank 算法示例

　　3）基于强化学习的爬虫策略

　　Rennie 和 McCallum 将增强学习引入到聚焦爬虫中，使用贝叶斯分类器根据整个网页文本和链接文本对超链接进行分类，并计算每个链接的重要性以确定链接访问的顺序。

　　4）基于上下文图的爬虫策略

　　Diligenti 等人。提出了一种通过构建上下文图来学习网页之间相关性的爬虫策略。该策略可以训练一个机器学习系统，该系统可以计算从当前页面到相关网页的距离。首先访问中的链接。

　　3.增量网络爬虫

　　增量式网络爬虫是指增量更新下载的网页，只爬取新生成或变化的网页的爬虫。可以在一定程度上保证爬取的页面尽可能的新。

　　增量网络爬虫有两个目标：

　　为了实现第一个目标，增量网络爬虫需要通过重新访问网页来更新本地页面集中的页面内容。常用的方法有统一更新法、个体更新法和分类更新法。

　　为了实现第二个目标，增量网络爬虫需要对网页的重要性进行排序。常用的策略有广度优先策略、PageRank优先策略等。

　　4.深网爬虫

　　网页按存在方式可分为表层网页和深层网页。

　　深网爬虫架构收录6个基本功能模块（爬虫控制器、解析器、表单分析器、表单处理器、响应分析器、LVS控制器）和两个爬虫内部数据结构（URL列表和LVS表）。

　　其中，LVS（LabelValueSet）表示一组标签和值，用来表示填写表单的数据源。在爬取过程中，最重要的部分是表单填写，包括基于领域知识的表单填写和基于网页结构分析的表单填写。

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