精通Python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战.3.1 网络爬虫实现原理详解

简介:

 摘要

通过前面章节的学习,我们已经基本认识了网络爬虫,那么网络爬虫应该怎么实现?核心技术又有哪些呢?在本篇中,我们首先会介绍网络爬虫的相关实现原理与实现技术;随后,讲解Urllib库的相关实战内容;紧接着,带领大家一起开发几种典型的网络爬虫,让大家在实战项目中由浅入深地掌握Python网络爬虫的开发;在学会了一些经典的网络爬虫开发之后,我们将一起研究学习Fiddler抓包分析技术、浏览器伪装技术、爬虫定向抓取技术等知识,让大家更加深入地进入到网络爬虫技术的世界中来。

 

第3章

网络爬虫实现原理与实现技术

我们已经初步认识了网络爬虫,并了解了网络爬虫的应用领域。在这一章中,我们将学习网络爬虫的实现原理及其实现技术,并使用metaseeker为大家做一个简单的爬虫案例。


3.1 网络爬虫实现原理详解


不同类型的网络爬虫,其实现原理也是不同的,但这些实现原理中,会存在很多共性。在此,我们将以两种典型的网络爬虫为例(即通用网络爬虫和聚焦网络爬虫),分别为大家讲解网络爬虫的实现原理。

1.?通用网络爬虫

首先我们来看通用网络爬虫的实现原理。通用网络爬虫的实现原理及过程可以简要概括如下(见图3-1)。

1)获取初始的URL。初始的URL地址可以由用户人为地指定,也可以由用户指定的某个或某几个初始爬取网页决定。

2)根据初始的URL爬取页面并获得新的URL。获得初始的URL地址之后,首先需要爬取对应URL地址中的网页,爬取了对应的URL地址中的网页后,将网页存储到原始数据库中,并且在爬取网页的同时,发现新的URL地址,同时将已爬取的URL地址存放到一个URL列表中,用于去重及判断爬取的进程。

3)将新的URL放到URL队列中。在第2步中,获取了下一个新的URL地址之后,会将新的URL地址放到URL队列中。

4)从URL队列中读取新的URL,并依据新的URL爬取网页,同时从新网页中获取新URL,并重复上述的爬取过程。

5)满足爬虫系统设置的停止条件时,停止爬取。在编写爬虫的时候,一般会设置相应的停止条件。如果没有设置停止条件,爬虫则会一直爬取下去,一直到无法获取新的URL地址为止,若设置了停止条件,爬虫则会在停止条件满足时停止爬取。

 

图3-1 通用网络爬虫的实现原理及过程

以上就是通用网络爬虫的实现过程与基本原理,接下来,我们为大家分析聚焦网络爬虫的基本原理及其实现过程。

2.?聚焦网络爬虫

聚焦网络爬虫,由于其需要有目的地进行爬取,所以对于通用网络爬虫来说,必须要增加目标的定义和过滤机制,具体来说,此时,其执行原理和过程需要比通用网络爬虫多出三步,即目标的定义、无关链接的过滤、下一步要爬取的URL地址的选取等,如图3-2所示。

 

图3-2 聚焦网络爬虫的基本原理及其实现过程

1)对爬取目标的定义和描述。在聚焦网络爬虫中,我们首先要依据爬取需求定义好该聚焦网络爬虫爬取的目标,以及进行相关的描述。

2)获取初始的URL。

3)根据初始的URL爬取页面,并获得新的URL。

4)从新的URL中过滤掉与爬取目标无关的链接。因为聚焦网络爬虫对网页的爬取是有目的性的,所以与目标无关的网页将会被过滤掉。同时,也需要将已爬取的URL地址存放到一个URL列表中,用于去重和判断爬取的进程。

5)将过滤后的链接放到URL队列中。

6)从URL队列中,根据搜索算法,确定URL的优先级,并确定下一步要爬取的URL地址。在通用网络爬虫中,下一步爬取哪些URL地址,是不太重要的,但是在聚焦网络爬虫中,由于其具有目的性,故而下一步爬取哪些URL地址相对来说是比较重要的。对于聚焦网络爬虫来说,不同的爬取顺序,可能导致爬虫的执行效率不同,所以,我们需要依据搜索策略来确定下一步需要爬取哪些URL地址。

7)从下一步要爬取的URL地址中,读取新的URL,然后依据新的URL地址爬取网页,并重复上述爬取过程。

8)满足系统中设置的停止条件时,或无法获取新的URL地址时,停止爬行。

现在我们初步掌握了网络爬虫的实现原理以及相应的工作流程,下面来了解网络爬虫的爬行策略。

相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【深度学习】Python之人工智能应用篇——音频生成技术
音频生成是指根据所输入的数据合成对应的声音波形的过程,主要包括根据文本合成语音(text-to-speech)、进行不同语言之间的语音转换、根据视觉内容(图像或视频)进行语音描述,以及生成旋律、音乐等。它涵盖了声音结构中的音素、音节、音位、语素等基本单位的预测和组合,通过频谱逼近或波形逼近的合成策略来实现音频的生成。 音频生成技术的发展主要依赖于深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、Transformer等。这些模型通过学习大量的音频数据,能够自动生成与人类发音相似甚至超越人类水平的音频内容。近年来,随着大规模预训练模型的流行,如GPT系列模型、BERT、T5等,
12 7
【深度学习】Python之人工智能应用篇——音频生成技术
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【深度学习】python之人工智能应用篇——图像生成技术(二)
图像生成是计算机视觉和计算机图形学领域的一个重要研究方向,它指的是通过计算机算法和技术生成或合成图像的过程。随着深度学习、生成模型等技术的发展,图像生成领域取得了显著的进步,并在多个应用场景中发挥着重要作用。
15 9
|
1天前
|
数据采集 存储 中间件
Python进行网络爬虫:Scrapy框架的实践
【8月更文挑战第17天】网络爬虫是自动化程序,用于从互联网收集信息。Python凭借其丰富的库和框架成为构建爬虫的首选语言。Scrapy作为一款流行的开源框架,简化了爬虫开发过程。本文介绍如何使用Python和Scrapy构建简单爬虫:首先安装Scrapy,接着创建新项目并定义爬虫,指定起始URL和解析逻辑。运行爬虫可将数据保存为JSON文件或存储到数据库。此外,Scrapy支持高级功能如中间件定制、分布式爬取、动态页面渲染等。在实践中需遵循最佳规范,如尊重robots.txt协议、合理设置爬取速度等。通过本文,读者将掌握Scrapy基础并了解如何高效地进行网络数据采集。
20 6
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【自然语言处理】python之人工智能应用篇——文本生成技术
文本生成是指使用自然语言处理技术,基于给定的上下文或主题自动生成人类可读的文本。这种技术可以应用于各种领域,如自动写作、聊天机器人、新闻生成、广告文案创作等。
17 8
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【机器学习】python之人工智能应用篇--代码生成技术
代码生成技术是人工智能与软件工程交叉领域的一项重要技术,它利用机器学习、自然语言处理和其他AI算法自动编写或辅助编写计算机程序代码。这一技术旨在提高编程效率、降低错误率,并帮助非专业开发者快速实现功能。以下是代码生成技术的概述及其典型应用场景。
15 6
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【人工智能】python之人工智能应用篇--数字人生成技术
数字人生成技术是基于人工智能技术和计算机图形学技术创建的虚拟人物形象的技术。该技术能够模拟人类的外貌、声音、动作和交流能力,为多个领域带来创新的应用可能性。数字人的本质是将所有信息(数字和文字)通过数字处理(如计算机视觉、语音识别等)再进行表达的过程,形成具有人类形态和行为的数字产物。 数字人的生成涉及到多种技术,如3D重建技术,使用三维扫描仪扫描人的外观、五官等,并通过3D模型重建三维人;虚拟直播技术,使用计算机技术生成人物或实体,并且可以实时直播、录制;数字人体数据集技术,利用数据构建数字人模型以及训练虚拟现实引擎等
9 4
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【深度学习】python之人工智能应用篇——视频生成技术
视频生成技术是一种基于深度学习和机器学习的先进技术,它使得计算机能够根据给定的文本、图像、视频等单模态或多模态数据,自动生成符合描述的、高保真的视频内容。这种技术主要依赖于深度学习模型,如生成对抗网络(GAN)、自回归模型(Auto-regressive Model)、扩散模型(Diffusion Model)等。其中,GAN由两个神经网络组成:一个生成器用于生成逼真的图像或视频,另一个判别器用于判断生成的图像或视频是否真实。通过不断的对抗学习,生成器和判别器共同优化,以产生更高质量的视频。
9 2
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【机器学习】python之人工智能应用篇——3D生成技术
在Python中,人工智能(AI)与3D生成技术的结合可以体现在多个方面,比如使用AI算法来优化3D模型的生成、通过机器学习来预测3D模型的属性,或者利用深度学习来生成全新的3D内容。然而,直接通过AI生成完整的3D模型(如从文本描述中生成)仍然是一个活跃的研究领域。 3D生成技术是一种通过计算机程序从二维图像或文本描述自动创建三维模型的过程。这一技术在近年来得到了飞速的发展,不仅为游戏、动画和影视行业带来了革命性的变革,还在虚拟现实、增强现实以及工业设计等多个领域展现出了巨大的应用潜力
7 2
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【机器学习】python之人工智能应用篇--游戏生成技术
游戏生成技术,特别是生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, 简称Generative AI),正逐步革新游戏开发的多个层面,从内容创作到体验设计。这些技术主要利用机器学习、深度学习以及程序化内容生成(Procedural Content Generation, PCG)来自动创造游戏内的各种元素,显著提高了开发效率、丰富了游戏内容并增强了玩家体验。以下是生成式AI在游戏开发中的几个关键应用场景概述
6 2
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【深度学习】python之人工智能应用篇--跨模态生成技术
跨模态生成技术是一种将不同模态的数据(如文本、图像、音频、视频等)进行融合和转换的技术。其目标是通过将一个模态的数据作为输入,生成与之对应的另一个模态的输出。这种技术对于突破单一模态的局限性,提高信息处理的准确性和丰富性具有重要意义。跨模态生成技术主要依赖于深度学习和生成模型,通过学习和模拟不同模态之间的映射关系来实现模态间的转换。
6 1