数据分析——Python网络爬虫(一){爬虫基础概念}
Python网络爬虫
爬虫基础概念
网络爬虫定义
网络爬虫（Crawler）又被称为网页蜘蛛（Spider），网络机器人，网页追逐者，它是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。狭义上来讲就是指遵循标准的http协议，利用超链接和Web文档检索方法遍历万维网的软件程序；那么广义的意思就是能遵循http协议，检索Web文档的软件都称之为网络爬虫。
网络爬虫用途
主要用途就是数据采集
- 金融：金融新闻/数据，制定投资策略，进行量化交易
- 旅游：各类信息，优化出行策略
- 电商：商品信息，比价系统
- 游戏：游戏论坛，调整游戏运营
- 银行：个人交易信息，征信系统/贷款评级
- 招聘：职位信息，岗位信息
- 舆情：各大论坛，社会群体感知，舆论导向
其他用途比如说：12306抢票、各种抢购、投票、刷票、短信轰炸、网络攻击、Web漏洞扫描器
网络爬虫分类
根据使用场景，网络爬虫可分为通用爬虫和聚焦爬虫两种
通用爬虫，搜索引擎和web服务商用的爬虫系统。通用网络爬虫是捜索引擎抓取系统（Baidu、Google、Yahoo等）的重要组成部分。主 要目的是将互联网上的网页下载到本地，形成一个互联网内容的镜像备份。
聚焦爬虫，是"面向特定主题需求"的一种网络爬虫程序，它与通用 搜索引擎爬虫的区别在于：聚焦爬虫在实施网页抓取时会对内容进行处理筛选，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。
通用搜索引擎工作原理
1. 尽可能的把互联网上的所有的网页下载下来，放到本地服务器里形成备份，再对这些网页做相关处理(提取关键字、去掉广告)，最后提供一个用户检索接口
2. 通用网络爬虫从互联网中搜集网页，采集信息，这些网页信息用于为搜索引擎建立索引从而提供支持，它决定着整个引擎系统的内容是否丰富，信息是否即时，因此其性能的优劣直接影响着搜索引擎的效果
通用搜索引擎工作原理步骤
第一步：抓取网页
• 首先选取一部分种子URL，把这些URL放到待爬取队列
• 从队列取出URL，然后解析DNS得到主机IP，然后保存这个IP对应服务器的HTML页面到搜索引擎的本级服务器，之后把这个爬过的URL放入已爬过的队列
• 分析网页内容，找出网页里其他的URL链接，继续执行第二步，直到爬取结束
第二步：数据存储
• 搜索引擎通过爬虫爬取到的网页，• 将数据存入原始页面数据库，其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是完全一样的
• 搜索引擎蜘蛛在抓取页面时，也做一定的重复内容检测，一旦遇到访问权重很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容，很可能就不再爬行
第三步：数据预处理，搜索引擎将爬虫抓取回来的页面，进行各种步骤的预处理
• 提取文字
• 中文分词
• 消除噪音（比如版权声明文字、导航条、广告等……） • 索引处理
• 链接关系计算
• 特殊文件处理
• …
第四步：提供检索服务，网站排名
• 搜索引擎在对信息进行组织和处理后，为用户提供关键字检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户
• 同时会根据页面的PageRank值（链接的访问量排名）来进行网站排名，这样Rank值高的网站在搜索结果中会排名较前，当然也可以直接使用Money购买搜索引擎网站排名，简单粗暴
通用搜索引擎工作原理局限
• 通用搜1索引擎所返回的结果都是网页，而大多情况下，网页里90%的内容对用户来说都是无用的1
• 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，搜索引擎无法提供针对具体某个用户的搜索结果
• 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎对这些文件无能为力，不能很好地发现和获取
• 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询，无法准确理解用户的具体需求
聚焦爬虫
聚焦爬虫的出现解决了通用爬虫的缺点
• 聚焦爬虫，爬虫程序员写的针对某种特定内容的爬虫
• 面向主题爬虫、面向需求爬虫：会针对某种特定的容去爬取信息，而且保证内容需求尽可能相关
聚焦爬虫流程
聚焦爬虫根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止
聚焦爬虫与通用爬虫的比较
网络爬虫的搜索策略
• 基于IP地址搜索策略
• 广度优先
• 深度优先
• 最佳优先
基于IP地址搜索策略
先赋予爬虫一个起始的IP地址，然后根据IP地址递增的方式搜索本口地址段后的每一个WWW地址中的文档，它完全不考虑各文档中指向其它Web站点的超级链接地址
优点是搜索全面，能够发现那些没被其它文档引用的新文档的信息源
缺点是不适合大规模搜索
广度优先
广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。这样逐层搜索，依此类推
该算法的设计和实现相对简单。为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法
深度优先
深度优先搜索在开发网络爬虫早期使用较多的方法之一，目的是要 达到叶结点，即那些不包含任何超链接的页面文件
从起始页开始在当前HTML文件中，当一个超链被选择后，被链接的 HTML文件将执行深度优先搜索，一个链接一个链接跟踪下去，处理 完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接，即在搜索其 余的超链结果之前必须先完整地搜索单独的一条链。当不再有其他 超链可选择时，说明搜索已经结束
最佳优先
最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，先计算出URL描述文本的目标网页的相似度，设定一个值，并选取评价得分超过该值的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分析算法计算出的相关度大于给定的值的网页
存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点
有研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%-90%
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_43524475/article/details/118086371
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