网络爬虫技术教程

网络爬虫技术教程TOC\o"1-2"\h\u30876第1章网络爬虫基础 3210921.1网络爬虫概述 3118301.2爬虫的基本原理 3239211.3爬虫的应用场景 4197361.4法律法规与道德规范 430156第2章网络爬虫技术框架 414492.1爬虫技术架构 495582.1.1数据采集 5207252.1.2数据处理 512362.1.3数据存储 52372.1.4数据监控 5209162.2常用爬虫库与工具 5111672.2.1Python爬虫库 699342.2.2JavaScript爬虫工具 644452.2.3分布式爬虫工具 662812.3爬虫的存储方式 6237852.3.1关系型数据库 6140252.3.2非关系型数据库 6220422.3.3文件系统 6193342.3.4云存储服务 688582.4爬虫功能评估 789682.4.1采集效率 7198862.4.2稳定性 7212752.4.3可扩展性 7223122.4.4适应性 7247552.4.5可维护性 719183第3章HTTP协议与请求处理 7245333.1HTTP协议基础 7117153.1.1HTTP协议版本 7183793.1.2URL与URI 8125823.1.3请求与响应结构 8178973.2请求方法与状态码 8285653.2.1请求方法 8274913.2.2状态码 8152173.3编码与解码 9140973.3.1内容编码 977533.3.2字符编码 9169103.4代理与反爬虫策略 9213503.4.1代理 9201183.4.2反爬虫策略 108138第4章数据提取与解析 10129484.1HTML与XML解析 10150974.1.1HTML解析 1091344.1.2XML解析 10223494.2JSON解析 11227614.2.1JSON解析库 1134884.3正则表达式 11220254.3.1正则表达式基础 11203694.3.2正则表达式应用 1159834.4数据清洗与转换 1223733第5章动态网页爬取 12185995.1JavaScript渲染页面爬取 12231415.1.1JavaScript渲染页面的原理 12184585.1.2JavaScript渲染页面爬取方法 12274195.2Selenium的使用 12324925.2.1Selenium安装与配置 13187965.2.2Selenium基本操作 1389005.3PhantomJS与CasperJS 13194925.3.1PhantomJS的安装与使用 13204705.3.2CasperJS的安装与使用 1392455.4动态数据抓取实践 13108835.4.1抓取目标网站 13270585.4.2编写爬虫代码 13256465.4.3运行爬虫并保存数据 1332525第6章爬虫的并发与分布式 13143766.1并发爬虫原理 13137256.2多线程与多进程 14125736.2.1多线程 14226416.2.2多进程 14298666.3分布式爬虫架构 1426456.3.1分布式爬虫的组成 14264986.3.2分布式爬虫的关键技术 1476466.4分布式存储与调度 14224826.4.1分布式存储 14324576.4.2分布式调度 151953第7章深度学习与爬虫应用 15162127.1深度学习概述 15325677.2机器学习在爬虫中的应用 15126797.3图像识别与爬虫 1540617.4自然语言处理与爬虫 1629563第8章爬虫实战项目一：搜索引擎爬虫 16290378.1搜索引擎爬虫原理 16202608.1.1工作流程 16311138.1.2关键技术 1643968.2爬虫策略与数据存储 1785708.2.1爬取策略 17224948.2.2数据存储 17307168.3索引与搜索 1787558.3.1索引 17180578.3.2搜索 17267528.4实战项目：构建一个简易搜索引擎 1811747第9章爬虫实战项目二：电商数据爬取 1849489.1电商网站特点与爬取策略 18235239.1.1电商网站特点 1826949.1.2爬取策略 18196769.2电商数据解析与存储 1896129.2.1数据解析 18238349.2.2数据存储 19203549.3防止被封与反爬虫策略 19213129.3.1防止被封策略 1911769.3.2反爬虫策略 1947439.4实战项目：抓取某电商网站商品信息 19152949.4.1项目目标 19236159.4.2技术路线 1999169.4.3实现步骤 19503第10章爬虫实战项目三：社交网络数据挖掘 191744310.1社交网络数据特点 191387510.2爬虫策略与数据解析 202297310.3用户行为分析 202243410.4实战项目：分析某社交平台用户行为数据 20第1章网络爬虫基础1.1网络爬虫概述网络爬虫，又称网页蜘蛛、网络，是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序或脚本。它能够自动访问、并提取网页中的信息，为用户提供有价值的数据。网络爬虫在互联网信息采集、数据分析、搜索引擎等领域发挥着重要作用。1.2爬虫的基本原理网络爬虫的基本原理主要包括以下几个方面：（1）抓取策略：爬虫根据特定的抓取策略，从互联网中选择性地访问和网页。（2）网页：爬虫通过HTTP协议，向目标服务器发送请求，获取网页内容。（3）网页解析：爬虫对的网页进行解析，提取有价值的信息，如文本、图片、等。（4）数据存储：爬虫将提取的信息存储到数据库或文件系统中，以供后续处理和分析。（5）追踪：爬虫通过分析网页中的，发觉新的网页，继续进行抓取。1.3爬虫的应用场景网络爬虫在以下场景中具有广泛的应用：（1）搜索引擎：爬虫是搜索引擎的核心组件，负责抓取、索引网页，为用户提供搜索服务。（2）数据分析：通过爬虫抓取大量的数据，进行行业分析、趋势预测等。（3）网站监测：爬虫可以监测指定网站的内容变化，如价格变动、新闻发布等。（4）网络营销：爬虫帮助企业获取潜在客户信息，进行精准营销。（5）舆情监测：爬虫抓取社交媒体上的言论，分析公众对特定事件或话题的关注度。1.4法律法规与道德规范在进行网络爬虫开发和应用时，应遵循以下法律法规和道德规范：（1）遵守《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规，不得侵犯他人合法权益。（2）尊重网站的使用协议和隐私政策，不进行非法侵入、破坏、篡改等行为。（3）遵循爬虫的道德规范，不干扰网站的正常运行，合理控制访问频率，避免对目标服务器造成过载。（4）保护个人隐私，不收集、使用、传播个人敏感信息。（5）在数据使用过程中，遵循公平、公正、合法的原则，不进行不正当竞争。第2章网络爬虫技术框架2.1爬虫技术架构网络爬虫技术架构主要包括数据采集、数据处理、数据存储和数据监控四个方面。以下是详细的架构介绍：2.1.1数据采集数据采集模块负责从互联网上获取网页内容，主要包括以下环节：（1）种子URL管理：对种子URL进行管理，包括URL的添加、删除和更新等。（2）URL调度：根据一定的策略，从种子URL列表中选取待爬取的URL。（3）网页：通过HTTP请求，获取指定URL的网页内容。（4）网页解析：对的网页内容进行解析，提取出有价值的信息，如文本、图片、等。2.1.2数据处理数据处理模块主要负责对采集到的数据进行清洗、转换和整合，主要包括以下环节：（1）数据清洗：去除数据中的噪声和重复信息，保证数据的准确性。（2）数据转换：将原始数据转换为统一的格式，便于后续处理。（3）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成完整的知识体系。2.1.3数据存储数据存储模块负责将处理后的数据存储到指定的存储设备上，主要包括以下环节：（1）存储介质选择：根据数据类型、数据量和查询需求选择合适的存储介质，如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。（2）数据建模：设计合理的数据模型，便于数据的存储和查询。（3）数据索引：为数据建立索引，提高查询效率。2.1.4数据监控数据监控模块负责对爬虫系统的运行状态进行实时监控，主要包括以下环节：（1）系统功能监控：监控爬虫系统的CPU、内存、磁盘等硬件资源使用情况，保证系统稳定运行。（2）爬取进度监控：监控爬虫任务的执行进度，及时发觉并解决问题。（3）异常监控：监控爬虫过程中的异常情况，如网络故障、爬取策略失效等，及时进行处理。2.2常用爬虫库与工具网络爬虫技术发展至今，已经有许多成熟的爬虫库和工具，以下列举了一些常用的爬虫库与工具：2.2.1Python爬虫库（1）Requests：用于发送HTTP请求。（2）BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档。（3）Scrapy：一个强大的爬虫框架，支持分布式爬取。（4）Selenium：自动化测试工具，可用于模拟浏览器操作。2.2.2JavaScript爬虫工具（1）PhantomJS：一个基于WebKit的JavaScriptAPI，可以模拟浏览器行为。（2）Puppeteer：一个Node.js库，用于控制Chrome或Chromium。2.2.3分布式爬虫工具（1）ScrapyRedis：基于Scrapy的分布式爬虫框架，使用Redis作为分布式队列。（2）ScrapySplash：基于Scrapy的分布式爬虫框架，使用Splash渲染JavaScript。2.3爬虫的存储方式爬虫采集到的数据需要存储到合适的存储介质中，以下介绍了几种常见的存储方式：2.3.1关系型数据库关系型数据库如MySQL、PostgreSQL等，适用于结构化数据的存储。爬虫采集到的数据经过处理后，可以存储到关系型数据库中。2.3.2非关系型数据库非关系型数据库如MongoDB、Redis等，适用于半结构化和非结构化数据的存储。爬虫采集到的原始数据可以直接存储到非关系型数据库中。2.3.3文件系统文件系统如本地磁盘、分布式文件系统等，适用于存储大量文本、图片等非结构化数据。爬虫采集到的数据可以保存为文件，存储到文件系统中。2.3.4云存储服务云存储服务如云OSS、腾讯云COS等，提供了弹性、可扩展的存储方案。爬虫采集到的数据可以到云存储服务中，便于管理和使用。2.4爬虫功能评估爬虫功能评估主要从以下方面进行：2.4.1采集效率采集效率包括爬虫系统的吞吐量、并发能力等指标。高效率的爬虫能够在短时间内采集到大量数据。2.4.2稳定性稳定性主要指爬虫系统在长时间运行过程中的可靠性，包括对异常情况的处理能力、资源占用情况等。2.4.3可扩展性可扩展性指爬虫系统在面临大规模数据采集需求时，能否通过增加硬件资源和优化算法等方式提高采集能力。2.4.4适应性适应性指爬虫系统在面对网站结构变化、反爬策略等外部因素时，能否快速调整策略，保证采集效果。2.4.5可维护性可维护性指爬虫系统在运行过程中的维护成本，包括代码维护、系统监控等。高可维护性的爬虫系统有利于降低运维成本。第3章HTTP协议与请求处理3.1HTTP协议基础HTTP（超文本传输协议）是互联网上应用最为广泛的协议之一，它定义了客户端与服务器之间交换数据的规范。HTTP协议采用请求/响应模式，客户端发送请求，服务器返回响应。本章首先对HTTP协议的基础知识进行介绍。3.1.1HTTP协议版本截至目前HTTP协议主要有以下几个版本：HTTP/0.9：1991年发布，仅支持GET请求，不支持请求头，响应内容只能是HTML文本。HTTP/1.0：1996年发布，支持多种请求方法，引入了请求头和响应头，允许响应内容为其他格式。HTTP/1.1：1997年发布，默认采用持久连接，引入了管道化请求和虚拟主机支持等特性。HTTP/2：2015年发布，引入了二进制分帧、多路复用、服务器推送等特性，提高了传输效率和功能。3.1.2URL与URIURL（统一资源定位符）是互联网上用来定位资源的地址，它包含协议、域名、路径和查询参数等信息。URI（统一资源标识符）是一种更为通用的概念，它包括了URL和URN（统一资源名称）。3.1.3请求与响应结构HTTP请求和响应消息都由三部分组成：起始行、消息头和消息体。起始行：包含请求方法、请求路径和HTTP版本（请求消息），或状态码、原因短语和HTTP版本（响应消息）。消息头：包含关于请求或响应的元数据，如内容类型、缓存控制等。消息体：包含请求或响应的具体内容。3.2请求方法与状态码HTTP协议定义了多种请求方法，以实现客户端与服务器之间的不同交互。同时服务器通过状态码来表示请求处理的结果。3.2.1请求方法常见的HTTP请求方法有以下几种：GET：请求获取指定资源。POST：向服务器提交数据，通常用于表单提交。PUT：文件或更新资源。DELETE：请求删除指定资源。HEAD：与GET请求类似，但服务器只返回响应头，不返回消息体。OPTIONS：查询服务器支持的HTTP方法和其他信息。3.2.2状态码HTTP状态码分为五类，具体如下：1xx：信息性状态码，表示请求已被接受，继续处理。2xx：成功状态码，表示请求处理成功，如200（OK）。3xx：重定向状态码，表示需要进一步操作才能完成请求，如301（永久重定向）、302（临时重定向）。4xx：客户端错误状态码，表示客户端的请求有误，如404（未找到）、403（禁止访问）。5xx：服务器错误状态码，表示服务器在处理请求时出错，如500（服务器内部错误）、503（服务不可用）。3.3编码与解码在HTTP协议中，数据传输过程中可能需要进行编码与解码，以保证数据在不同系统、不同语言环境下的正确性。3.3.1内容编码内容编码指对消息体进行编码，以减少传输过程中的数据量。常见的内容编码有：gzip：使用LZ77算法压缩数据。deflate：使用DEFLATE算法压缩数据。br：使用Brotli算法压缩数据。3.3.2字符编码字符编码指对文本数据进行编码，以支持不同语言和字符集。常见的字符编码有：UTF8：一种可变长度的字符编码，支持多种语言。ISO88591：单字节的字符编码，不支持中文字符。GBK/GB2312：双字节的字符编码，主要用于中文。3.4代理与反爬虫策略在进行网络爬虫时，我们可能会遇到代理和反爬虫策略的挑战。了解这些策略，有助于我们更好地应对爬虫过程中的问题。3.4.1代理代理服务器位于客户端和服务器之间，它可以缓存请求内容、过滤请求等。使用代理的原因有以下几点：节省带宽：代理服务器可以缓存常用资源，减少重复请求。提高访问速度：对于国外网站，使用国内代理可以提高访问速度。隐藏客户端真实IP：防止服务器对客户端进行限制。3.4.2反爬虫策略网站可能会采取以下反爬虫策略：UserAgent检查：服务器检查请求的UserAgent，拒绝不符合浏览器特征的请求。Referer检查：服务器检查请求的Referer，拒绝没有Referer或不符合要求的请求。验证码：要求用户输入验证码，以确认请求的合法性。限制请求频率：服务器根据IP地址或用户ID，限制请求频率。动态页面：通过JavaScript动态加载内容，使爬虫难以获取数据。了解这些反爬虫策略，我们可以采取相应的措施，如设置合适的UserAgent、Referer，使用代理，降低请求频率等，以提高爬虫的效率和成功率。第4章数据提取与解析4.1HTML与XML解析在网络爬虫技术中，数据提取与解析是的一环。HTML（HyperTextMarkupLanguage）与XML（eXtensibleMarkupLanguage）作为常见的网页结构语言，其解析技术在数据提取中应用广泛。4.1.1HTML解析HTML解析主要依赖于网页的DOM（DocumentObjectModel）结构。常用的HTML解析工具有BeautifulSoup、lxml等。以下为HTML解析的基本步骤：（1）获取HTML：通过网络请求库（如requests、aio等）获取目标网页的HTML。（2）解析HTML：利用解析工具将HTML转换成DOM树，以便于提取所需数据。（3）提取数据：根据DOM树的结构，使用标签名、属性、类名等定位到所需数据，并进行提取。4.1.2XML解析XML解析与HTML解析类似，但XML具有更好的可扩展性和自描述性。常用的XML解析方法有DOM解析、SAX解析和StAX解析等。（1）DOM解析：将XML文档加载到内存中，DOM树，然后进行数据的查询和修改。（2）SAX解析：采用事件驱动的方式，逐行读取XML文档，并进行解析。（3）StAX解析：与SAX解析类似，但提供了更丰富的API，支持双向解析。4.2JSON解析JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和。网络爬虫中，JSON解析主要用于处理API返回的数据。4.2.1JSON解析库常用的JSON解析库有Python标准库中的json、simplejson等。以下是使用json库解析JSON数据的基本步骤：（1）读取JSON数据：将API返回的JSON数据读取为字符串。（2）解析JSON数据：将JSON字符串转换为Python的字典（或列表）。（3）提取数据：根据字典（或列表）结构，获取所需数据。4.3正则表达式正则表达式（RegularExpression）是一种强大的文本处理工具，用于从字符串中匹配、查找和替换特定模式的文本。在网络爬虫中，正则表达式可以用于提取网页中的特定数据。4.3.1正则表达式基础正则表达式由普通字符（如az、AZ等）和特殊字符（如.、等）组成。特殊字符用于定义匹配模式，如：（1）.：匹配除换行符之外的任意单个字符。（2）：匹配前面的子表达式零次或多次。（3）：匹配前面的子表达式一次或多次。（4）？：匹配前面的子表达式零次或一次。（5）：匹配括号内的任意一个字符。（6）[^]：匹配不在括号内的任意一个字符。4.3.2正则表达式应用在爬虫中，正则表达式可以用于以下场景：（1）提取URL：匹配网页中的URL，以便进行后续的爬取。（2）提取特定数据：根据预设的规则，从网页中提取所需的数据。（3）数据清洗：去除不符合规则的数据，提高数据质量。4.4数据清洗与转换爬取到的原始数据往往包含大量无关信息，需要进行清洗和转换。以下是常见的数据清洗与转换方法：（1）去除空格、换行符等无关字符。（2）统一数据格式，如日期、时间等。（3）过滤无效数据，如空值、错误值等。（4）数据类型转换，如将字符串转换为数值型、日期型等。（5）数据归一化，如将中文数据转换为拼音、小写字母等。通过数据清洗与转换，可以提高数据的质量，为后续的数据分析和应用提供有力支持。第5章动态网页爬取5.1JavaScript渲染页面爬取互联网技术的发展，越来越多的网站采用JavaScript动态渲染页面内容。这类网页内容无法通过传统静态爬取方法直接获取，因此需要采用特殊技术来抓取。本节将介绍如何对JavaScript渲染的页面进行爬取。5.1.1JavaScript渲染页面的原理JavaScript渲染页面是指页面的部分或全部内容是通过JavaScript在客户端动态的。这种方式可以提高页面的交互性和用户体验，但也给网络爬虫带来了挑战。5.1.2JavaScript渲染页面爬取方法要爬取JavaScript渲染的页面，主要有以下几种方法：（1）使用浏览器开发者工具分析网络请求；（2）利用浏览器的无头模式（如Chrome的无头浏览器）；（3）使用第三方库，如Selenium、PhantomJS等。5.2Selenium的使用Selenium是一个自动化测试工具，它可以模拟用户的行为，对网页进行操作。同时Selenium也支持多种编程语言，如Python、Java、C等。5.2.1Selenium安装与配置本节将介绍如何在Python环境下安装与配置Selenium。5.2.2Selenium基本操作（1）访问网页；（2）查找元素；（3）元素操作；（4）等待机制；（5）执行JavaScript代码。5.3PhantomJS与CasperJSPhantomJS是一个基于WebKit的JavaScriptAPI，它允许开发者使用JavaScript和Web标准来访问和操作Web页面。CasperJS是一个开源导航脚本和测试工具，它是基于PhantomJS的一个扩展。5.3.1PhantomJS的安装与使用本节将介绍如何在Python环境下安装PhantomJS，并使用它进行网页爬取。5.3.2CasperJS的安装与使用本节将介绍如何在Python环境下安装CasperJS，并使用它进行网页爬取。5.4动态数据抓取实践下面将通过一个实例，演示如何使用Selenium和PhantomJS抓取动态数据。5.4.1抓取目标网站确定要抓取的动态网页，并分析网页结构。5.4.2编写爬虫代码根据分析结果，编写相应的爬虫代码。5.4.3运行爬虫并保存数据运行爬虫，将抓取的数据保存到文件或数据库。第6章爬虫的并发与分布式6.1并发爬虫原理并发爬虫是提高爬取效率的重要手段。其主要原理是利用多个线程或进程同时进行数据抓取，从而缩短整体爬取时间。并发爬虫可以有效解决单线程爬虫在处理大规模数据时速度慢、效率低的问题。本章将详细介绍并发爬虫的相关技术。6.2多线程与多进程6.2.1多线程多线程是一种并发执行机制，可以在同一时间内执行多个线程。在爬虫中，多线程可以用于同时处理多个请求，提高爬取速度。多线程爬虫的关键技术包括线程的创建、同步、通信等。6.2.2多进程多进程爬虫与多线程爬虫类似，但多进程可以利用多核CPU的优势，提高爬取速度。在Python中，可以使用`multiprocessing`模块实现多进程。多进程爬虫的关键技术包括进程的创建、同步、通信等。6.3分布式爬虫架构分布式爬虫是将爬取任务分布在多个计算机节点上，协同完成大规模数据抓取的一种架构。分布式爬虫可以有效提高爬取速度，降低单点故障的风险。6.3.1分布式爬虫的组成分布式爬虫主要包括以下三个部分：（1）任务调度器：负责分配任务给不同的爬虫节点。（2）爬虫节点：负责执行任务，抓取数据。（3）数据存储：负责存储爬取到的数据。6.3.2分布式爬虫的关键技术分布式爬虫的关键技术包括：（1）节点通信：保证各个节点之间的数据同步和任务协调。（2）负载均衡：合理分配任务，避免部分节点过载。（3）容错机制：处理节点故障，保证爬取任务的顺利进行。6.4分布式存储与调度6.4.1分布式存储分布式存储是分布式爬虫的关键组成部分，其主要目的是解决大规模数据存储的问题。常见的分布式存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。6.4.2分布式调度分布式调度负责分配任务给不同的爬虫节点，保证任务的高效执行。分布式调度器需要考虑以下因素：（1）任务优先级：合理设置任务优先级，保证重要任务优先执行。（2）节点状态：监控节点状态，避免将任务分配给故障节点。（3）负载均衡：根据节点负载情况，合理分配任务，提高爬取效率。第7章深度学习与爬虫应用7.1深度学习概述深度学习作为近年来人工智能领域的热点技术，受到了广泛关注。它是一种模拟人脑神经网络进行学习与推理的算法，通过多层神经网络结构提取数据的高层特征。在本章中，我们将探讨深度学习技术在网络爬虫领域的应用。7.2机器学习在爬虫中的应用机器学习在爬虫中具有广泛的应用前景。在爬虫过程中，可以通过机器学习算法对网页内容进行分类、聚类和预测，从而提高爬虫的效率和质量。以下是几个典型的应用场景：（1）预测：利用机器学习算法预测未知的相关性，提高爬虫的遍历效率。（2）网页分类：通过机器学习对已抓取的网页进行分类，筛选出有价值的信息。（3）反爬虫策略：利用机器学习识别爬虫行为，从而实现反爬虫策略。7.3图像识别与爬虫图像识别技术在爬虫领域具有重要作用。在很多场景下，网页中的信息以图片形式存在，如验证码、新闻图片等。通过深度学习中的卷积神经网络（CNN）等模型，可以实现对图像的自动识别，提高爬虫的抓取效果。以下是一些应用实例：（1）验证码识别：利用深度学习技术对验证码进行自动识别，突破反爬虫限制。（2）新闻图片内容提取：识别新闻图片中的文字信息，为爬虫提供更多有价值的内容。（3）图片分类：对抓取的图片进行分类，便于后续的数据分析和处理。7.4自然语言处理与爬虫自然语言处理（NLP）是深度学习在爬虫领域的另一个重要应用。通过对网页中文本的预处理、分词、词性标注、命名实体识别等操作，可以更准确地提取网页中的关键信息。以下是自然语言处理在爬虫中的应用实例：（1）文本分类：利用深度学习模型对抓取的文本进行分类，提高信息检索的准确性。（2）关键词提取：从网页文本中提取关键词，为后续数据分析提供便利。（3）实体识别：识别网页文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等，便于爬虫对特定信息进行抓取。通过本章的学习，相信读者已对深度学习技术在网络爬虫领域的应用有了更深入的了解。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的深度学习模型，提高爬虫的抓取效果。第8章爬虫实战项目一：搜索引擎爬虫8.1搜索引擎爬虫原理搜索引擎爬虫作为互联网信息检索的重要工具，其基本原理是自动化地访问万维网，收集网页内容并建立索引。本章将详细介绍搜索引擎爬虫的工作流程、关键技术及其原理。8.1.1工作流程搜索引擎爬虫通过以下步骤实现网页内容的抓取：（1）种子URL集合：爬虫从一组种子URL开始抓取网页。（2）爬取策略：按照一定策略访问网页，获取网页内容。（3）URL提取：从已抓取的网页中提取新的URL，继续抓取。（4）内容提取：提取网页的关键信息，如标题、关键词、摘要等。（5）数据存储：将抓取的数据存储到数据库或文件系统。8.1.2关键技术搜索引擎爬虫涉及以下关键技术：（1）网络请求：使用HTTP协议进行网页请求。（2）HTML解析：解析HTML文档，提取有用信息。（3）URL去重：避免重复抓取相同网页。（4）爬取策略：确定访问顺序和频率，提高抓取效率。8.2爬虫策略与数据存储本节介绍搜索引擎爬虫的爬取策略和数据存储方法，以保证高效、稳定地抓取网页数据。8.2.1爬取策略（1）深度优先爬取：优先访问新发觉的URL，直到无法继续深入。（2）广度优先爬取：优先访问已发觉URL的相邻节点，按层次进行抓取。（3）随机爬取：随机选择URL进行访问，适用于大规模网页抓取。（4）启发式爬取：根据网页的某些特征（如更新频率、权重等）制定访问策略。8.2.2数据存储（1）关系型数据库：如MySQL，用于存储结构化数据。（2）非关系型数据库：如MongoDB，适用于存储半结构化或非结构化数据。（3）文件系统：将网页内容存储为文件，便于管理和检索。8.3索引与搜索索引和搜索是搜索引擎的核心功能，本节将介绍这两部分的技术原理。8.3.1索引索引是将网页内容进行结构化处理，以便快速检索。主要步骤如下：（1）文本提取：从网页中提取文本内容。（2）分词：将文本拆分成单词或短语。（3）去停用词：去除无意义的词或高频词。（4）词干提取：提取单词的基本形式。（5）倒排索引：建立单词与网页的映射关系。8.3.2搜索搜索是通过索引快速找到相关网页的过程，主要涉及以下技术：（1）查询解析：将用户输入的查询字符串进行解析，查询表达式。（2）检索：根据查询表达式，从倒排索引中找到相关网页。（3）排序：根据网页的权重、相关性等因素对搜索结果进行排序。8.4实战项目：构建一个简易搜索引擎本节通过一个实战项目，带领读者构建一个简易搜索引擎。项目包括以下步骤：（1）爬虫编写：实现一个基础的爬虫，抓取网页内容。（2）数据存储：将抓取的数据存储到数据库。（3）索引构建：对抓取的数据建立倒排索引。（4）搜索实现：实现搜索功能，根据用户查询返回相关网页。（5）用户界面：搭建一个简单的用户界面，展示搜索结果。第9章爬虫实战项目二：电商数据爬取9.1电商网站特点与爬取策略9.1.1电商网站特点电商网站作为互联网上的重要应用，其数据具有以下特点：（1）数据量大：电商网站拥有海量的商品信息、用户评论等数据。（2）结构化数据：电商网站的数据通常具有良好的结构化，便于爬虫程序进行解析。（3）动态加载：电商网站为实现用户体验，常采用Ajax、动态渲染等技术，对爬虫造成一定挑战。9.1.2爬取策略针对电商网站的特点，我们可以采取以下爬取策略：（1）选取合适的爬取入口：选择商品列表页、分类页等作为爬取入口，便于获取大量商品信息。（2）模拟用户行为：通过模拟浏览器行为，获取动态加载的数据。（3）分布式爬取：采用分布式爬虫，提高爬取效率，应对数据量大的问题。9.2电商数据解析与存储9.2.1数据解析（1）数据提取：使用正则表达式、XPath、BeautifulSoup等技术提取网页中的有用数据。（2）数据清洗：对提取的数据进行去重、去噪、格式化等处理，保证数据质量。9.2.2数据存储（1）关系型数据库：如MySQL，适用于存储结构化数据。（2）非关系型数据库：如Mongo