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這篇文章主要講解了“爬蟲(chóng)技術(shù)的類(lèi)型有哪些”,文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“爬蟲(chóng)技術(shù)的類(lèi)型有哪些”吧!
聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是“面向特定主題需求”的一種爬蟲(chóng)程序,而通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)則是捜索引擎抓取系統(tǒng)(Baidu、Google、Yahoo等)的重要組成部分,主要目的是將互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)下載到本地,形成一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的鏡像備份。
增量抓取意即針對(duì)某個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取,當(dāng)網(wǎng)站的新增數(shù)據(jù)或者該站點(diǎn)的數(shù)據(jù)發(fā)生變化后,自動(dòng)地抓取它新增的或者變化后的數(shù)據(jù)。
Web頁(yè)面按存在方式可以分為表層網(wǎng)頁(yè)(surface Web)和深層網(wǎng)頁(yè)(deep Web,也稱invisible Web pages或hidden Web)。
表層網(wǎng)頁(yè)是指?jìng)鹘y(tǒng)搜索引擎可以索引的頁(yè)面,即以超鏈接可以到達(dá)的靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)為主來(lái)構(gòu)成的Web頁(yè)面。
深層網(wǎng)頁(yè)是那些大部分內(nèi)容不能通過(guò)靜態(tài)鏈接獲取的、隱藏在搜索表單后的,只有用戶提交一些關(guān)鍵詞才能獲得的Web頁(yè)面。
聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)(focused crawler)也就是主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。聚焦爬蟲(chóng)技術(shù)增加了鏈接評(píng)價(jià)和內(nèi)容評(píng)價(jià)模塊,其爬行策略實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)就是評(píng)價(jià)頁(yè)面內(nèi)容以及鏈接的重要性。
基于鏈接評(píng)價(jià)的爬行策略,主要是以Web頁(yè)面作為半結(jié)構(gòu)化文檔,其中擁有很多結(jié)構(gòu)信息可用于評(píng)價(jià)鏈接重要性。還有一個(gè)是利用Web結(jié)構(gòu)來(lái)評(píng)價(jià)鏈接價(jià)值的方法,也就是HITS法,其通過(guò)計(jì)算每個(gè)訪問(wèn)頁(yè)面的Authority權(quán)重和Hub權(quán)重來(lái)決定鏈接訪問(wèn)順序。
而基于內(nèi)容評(píng)價(jià)的爬行策略,主要是將與文本相似的計(jì)算法加以應(yīng)用,提出Fish-Search算法,把用戶輸入查詢?cè)~當(dāng)作主題,在算法的進(jìn)一步改進(jìn)下,通過(guò)Shark-Search算法就能利用空間向量模型來(lái)計(jì)算頁(yè)面和主題相關(guān)度大小。
面向主題爬蟲(chóng),面向需求爬蟲(chóng):會(huì)針對(duì)某種特定的內(nèi)容去爬取信息,而且會(huì)保證信息和需求盡可能相關(guān)。一個(gè)簡(jiǎn)單的聚焦爬蟲(chóng)使用方法的示例如下所示。
【例1】一個(gè)簡(jiǎn)單的爬取圖片的聚焦爬蟲(chóng)
import urllib.request # 爬蟲(chóng)專(zhuān)用的包urllib,不同版本的Python需要下載不同的爬蟲(chóng)專(zhuān)用包 import re # 正則用來(lái)規(guī)律爬取 keyname="" # 想要爬取的內(nèi)容 key=urllib.request.quote(keyname) # 需要將你輸入的keyname解碼,從而讓計(jì)算機(jī)讀懂 for i in range(0,5): # (0,5)數(shù)字可以自己設(shè)置,是淘寶某產(chǎn)品的頁(yè)數(shù) url="https://s.taobao.com/search?q="+key+"&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20180815&ie=utf8&bcoffset=0&ntoffset=6&p4ppushleft=1%2C48&s="+str(i*44) # url后面加上你想爬取的網(wǎng)站名,然后你需要多開(kāi)幾個(gè)類(lèi)似的網(wǎng)站以找到其規(guī)則 # data是你爬取到的網(wǎng)站所有的內(nèi)容要解碼要讀取內(nèi)容 pat='"pic_url":"//(.*?)"' # pat使用正則表達(dá)式從網(wǎng)頁(yè)爬取圖片 # 將你爬取到的內(nèi)容放在一個(gè)列表里面 print(picturelist) # 可以不打印,也可以打印下來(lái)看看 for j in range(0,len(picturelist)): picture=picturelist[j] pictureurl="http://"+picture # 將列表里的內(nèi)容遍歷出來(lái),并加上http://轉(zhuǎn)到高清圖片 file="E:/pycharm/vscode文件/圖片/"+str(i)+str(j)+".jpg" # 再把圖片逐張編號(hào),不然重復(fù)的名字將會(huì)被覆蓋掉 urllib.request.urlretrieve(pictureurl,filename=file) # 最后保存到文件夾
通用爬蟲(chóng)技術(shù)(general purpose Web crawler)也就是全網(wǎng)爬蟲(chóng)。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下。
第一,獲取初始URL。初始URL地址可以由用戶人為指定,也可以由用戶指定的某個(gè)或某幾個(gè)初始爬取網(wǎng)頁(yè)決定。
第二,根據(jù)初始的URL爬取頁(yè)面并獲得新的URL。獲得初始的URL地址之后,需要先爬取對(duì)應(yīng)URL地址中的網(wǎng)頁(yè),接著將網(wǎng)頁(yè)存儲(chǔ)到原始數(shù)據(jù)庫(kù)中,并且在爬取網(wǎng)頁(yè)的同時(shí),發(fā)現(xiàn)新的URL地址,并且將已爬取的URL地址存放到一個(gè)URL列表中,用于去重及判斷爬取的進(jìn)程。
第三,將新的URL放到URL隊(duì)列中,在于第二步內(nèi)獲取下一個(gè)新的URL地址之后,會(huì)將新的URL地址放到URL隊(duì)列中。
第四,從URL隊(duì)列中讀取新的URL,并依據(jù)新的URL爬取網(wǎng)頁(yè),同時(shí)從新的網(wǎng)頁(yè)中獲取新的URL并重復(fù)上述的爬取過(guò)程。
第五,滿足爬蟲(chóng)系統(tǒng)設(shè)置的停止條件時(shí),停止爬取。在編寫(xiě)爬蟲(chóng)的時(shí)候,一般會(huì)設(shè)置相應(yīng)的停止條件。如果沒(méi)有設(shè)置停止條件,爬蟲(chóng)便會(huì)一直爬取下去,一直到無(wú)法獲取新的URL地址為止,若設(shè)置了停止條件,爬蟲(chóng)則會(huì)在停止條件滿足時(shí)停止爬取。詳情請(qǐng)參見(jiàn)圖2-5中的右下子圖。
通用爬蟲(chóng)技術(shù)的應(yīng)用有著不同的爬取策略,其中的廣度優(yōu)先策略以及深度優(yōu)先策略都是比較關(guān)鍵的,如深度優(yōu)先策略的實(shí)施是依照深度從低到高的順序來(lái)訪問(wèn)下一級(jí)網(wǎng)頁(yè)鏈接。
關(guān)于通用爬蟲(chóng)使用方法的示例如下。
【例2】爬取京東商品信息
''' 爬取京東商品信息: 請(qǐng)求url:https://www.jd.com/ 提取商品信息: 1.商品詳情頁(yè) 2.商品名稱 3.商品價(jià)格 4.評(píng)價(jià)人數(shù) 5.商品商家 ''' from selenium import webdriver # 引入selenium中的webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time def get_good(driver): try: # 通過(guò)JS控制滾輪滑動(dòng)獲取所有商品信息 js_code = ''' window.scrollTo(0,5000); ''' driver.execute_script(js_code) # 執(zhí)行js代碼 # 等待數(shù)據(jù)加載 time.sleep(2) # 查找所有商品div # good_div = driver.find_element_by_id('J_goodsList') good_list = driver.find_elements_by_class_name('gl-item') n = 1 for good in good_list: # 根據(jù)屬性選擇器查找 # 商品鏈接 good_url = good.find_element_by_css_selector( '.p-img a').get_attribute('href') # 商品名稱 good_name = good.find_element_by_css_selector( '.p-name em').text.replace("\n", "--") # 商品價(jià)格 good_price = good.find_element_by_class_name( 'p-price').text.replace("\n", ":") # 評(píng)價(jià)人數(shù) good_commit = good.find_element_by_class_name( 'p-commit').text.replace("\n", " ") good_content = f''' 商品鏈接: {good_url} 商品名稱: {good_name} 商品價(jià)格: {good_price} 評(píng)價(jià)人數(shù): {good_commit} \n ''' print(good_content) with open('jd.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(good_content) next_tag = driver.find_element_by_class_name('pn-next') next_tag.click() time.sleep(2) # 遞歸調(diào)用函數(shù) get_good(driver) time.sleep(10) finally: driver.close() if __name__ == '__main__': good_name = input('請(qǐng)輸入爬取商品信息:').strip() driver = webdriver.Chrome() driver.implicitly_wait(10) # 往京東主頁(yè)發(fā)送請(qǐng)求 driver.get('https://www.jd.com/') # 輸入商品名稱,并回車(chē)搜索 input_tag = driver.find_element_by_id('key') input_tag.send_keys(good_name) input_tag.send_keys(Keys.ENTER) time.sleep(2) get_good(driver)
某些網(wǎng)站會(huì)定時(shí)在原有網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上更新一批數(shù)據(jù)。例如某電影網(wǎng)站會(huì)實(shí)時(shí)更新一批最近熱門(mén)的電影,小說(shuō)網(wǎng)站會(huì)根據(jù)作者創(chuàng)作的進(jìn)度實(shí)時(shí)更新最新的章節(jié)數(shù)據(jù)等。在遇到類(lèi)似的場(chǎng)景時(shí),我們便可以采用增量式爬蟲(chóng)。
增量爬蟲(chóng)技術(shù)(incremental Web crawler)就是通過(guò)爬蟲(chóng)程序監(jiān)測(cè)某網(wǎng)站數(shù)據(jù)更新的情況,以便可以爬取到該網(wǎng)站更新后的新數(shù)據(jù)。
關(guān)于如何進(jìn)行增量式的爬取工作,以下給出三種檢測(cè)重復(fù)數(shù)據(jù)的思路:
鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)
在發(fā)送請(qǐng)求之前判斷這個(gè)URL是否曾爬取過(guò);
在解析內(nèi)容后判斷這部分內(nèi)容是否曾爬取過(guò);
寫(xiě)入存儲(chǔ)介質(zhì)時(shí)判斷內(nèi)容是否已存在于介質(zhì)中。
第一種思路適合不斷有新頁(yè)面出現(xiàn)的網(wǎng)站,比如小說(shuō)的新章節(jié)、每天的實(shí)時(shí)新聞等;
第二種思路則適合頁(yè)面內(nèi)容會(huì)定時(shí)更新的網(wǎng)站;
第三種思路則相當(dāng)于最后一道防線。這樣做可以最大限度地達(dá)到去重的目的。
不難發(fā)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)增量爬取的核心是去重。目前存在兩種去重方法。
第一,對(duì)爬取過(guò)程中產(chǎn)生的URL進(jìn)行存儲(chǔ),存儲(chǔ)在Redis的set中。當(dāng)下次進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取時(shí),首先在存儲(chǔ)URL的set中對(duì)即將發(fā)起的請(qǐng)求所對(duì)應(yīng)的URL進(jìn)行判斷,如果存在則不進(jìn)行請(qǐng)求,否則才進(jìn)行請(qǐng)求。
第二,對(duì)爬取到的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容進(jìn)行唯一標(biāo)識(shí)的制定(數(shù)據(jù)指紋),然后將該唯一標(biāo)識(shí)存儲(chǔ)至Redis的set中。當(dāng)下次爬取到網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的時(shí)候,在進(jìn)行持久化存儲(chǔ)之前,可以先判斷該數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識(shí)在Redis的set中是否存在,從而決定是否進(jìn)行持久化存儲(chǔ)。
關(guān)于增量爬蟲(chóng)的使用方法示例如下所示。
【例3】爬取4567tv網(wǎng)站中所有的電影詳情數(shù)據(jù)
import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from redis import Redis from incrementPro.items import IncrementproItem class MovieSpider(CrawlSpider): name = 'movie' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['http://www.4567tv.tv/frim/index7-11.html'] rules = ( Rule(LinkExtractor(allow=r'/frim/index7-\d+\.html'), callback='parse_item', follow=True), ) # 創(chuàng)建Redis鏈接對(duì)象 conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379) def parse_item(self, response): li_list = response.xpath('//li[@class="p1 m1"]') for li in li_list: # 獲取詳情頁(yè)的url detail_url = 'http://www.4567tv.tv' + li.xpath('./a/@href').extract_first() # 將詳情頁(yè)的url存入Redis的set中 ex = self.conn.sadd('urls', detail_url) if ex == 1: print('該url沒(méi)有被爬取過(guò),可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的爬取') yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parst_detail) else: print('數(shù)據(jù)還沒(méi)有更新,暫無(wú)新數(shù)據(jù)可爬??!') # 解析詳情頁(yè)中的電影名稱和類(lèi)型,進(jìn)行持久化存儲(chǔ) def parst_detail(self, response): item = IncrementproItem() item['name'] = response.xpath('//dt[@class="name"]/text()').extract_first() item['kind'] = response.xpath('//div[@class="ct-c"]/dl/dt[4]//text()').extract() item['kind'] = ''.join(item['kind']) yield it
管道文件:
from redis import Redis class IncrementproPipeline(object): conn = None def open_spider(self,spider): self.conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379) def process_item(self, item, spider): dic = { 'name':item['name'], 'kind':item['kind'] } print(dic) self.conn.push('movieData',dic) # 如果push不進(jìn)去,那么dic變成str(dic)或者改變r(jià)edis版本 pip install -U redis==2.10.6 return item
在互聯(lián)網(wǎng)中,網(wǎng)頁(yè)按存在方式可以分為表層網(wǎng)頁(yè)和深層網(wǎng)頁(yè)兩類(lèi)。
所謂的表層網(wǎng)頁(yè),指的是不需要提交表單,使用靜態(tài)的鏈接就能夠到達(dá)的靜態(tài)頁(yè)面;而深層網(wǎng)頁(yè)則隱藏在表單后面,不能通過(guò)靜態(tài)鏈接直接獲取,是需要提交一定的關(guān)鍵詞后才能夠獲取到的頁(yè)面,深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)(deep Web crawler)最重要的部分即為表單填寫(xiě)部分。
在互聯(lián)網(wǎng)中,深層網(wǎng)頁(yè)的數(shù)量往往要比表層網(wǎng)頁(yè)的數(shù)量多很多,故而,我們需要想辦法爬取深層網(wǎng)頁(yè)。
深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的基本構(gòu)成:URL列表、LVS列表(LVS指的是標(biāo)簽/數(shù)值集合,即填充表單的數(shù)據(jù)源)、爬行控制器、解析器、LVS控制器、表單分析器、表單處理器、響應(yīng)分析器。
深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的表單填寫(xiě)有兩種類(lèi)型:
基于領(lǐng)域知識(shí)的表單填寫(xiě)(建立一個(gè)填寫(xiě)表單的關(guān)鍵詞庫(kù),在需要的時(shí)候,根據(jù)語(yǔ)義分析選擇對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞進(jìn)行填寫(xiě));
基于網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)分析的表單填寫(xiě)(一般在領(lǐng)域知識(shí)有限的情況下使用,這種方式會(huì)根據(jù)網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,并自動(dòng)地進(jìn)行表單填寫(xiě))。
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