基本实现
下面是一个伪代码

import Queue

initial_page = "https://www.zhihu.com/people/gaoming623"

url_queue = Queue.Queue()
seen = set()

seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直进行
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要很长的时间才能爬下整个知乎用户的信息，毕竟知乎有6000万月活跃用户。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。那么问题出现在哪里？

布隆过滤器
需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。

bloom_filter.py

BIT_SIZE = 5000000

class BloomFilter:

def __init__(self):
    # Initialize bloom filter, set size and all bits to 0
    bit_array = bitarray(BIT_SIZE)
    bit_array.setall(0)

    self.bit_array = bit_array
    //代码效果参考：https://v.youku.com/v_show/id_XNjQwNjgzNDkwOA==.html

def add(self, url):
    # Add a url, and set points in bitarray to 1 (Points count is equal to hash funcs count.)
    # Here use 7 hash functions.
    point_list = self.get_postions(url)

    for b in point_list:
        self.bit_array[b] = 1

def contains(self, url):
    # Check if a url is in a collection
    point_list = self.get_postions(url)

    result = True
    for b in point_list:
        result = result and self.bit_array[b]

    return result

def get_postions(self, url):
    # Get points positions in bit vector.
    point1 = mmh3.hash(url, 41) % BIT_SIZE
    point2 = mmh3.hash(url, 42) % BIT_SIZE
    point3 = mmh3.hash(url, 43) % BIT_SIZE
    point4 = mmh3.hash(url, 44) % BIT_SIZE
    point5 = mmh3.hash(url, 45) % BIT_SIZE
    point6 = mmh3.hash(url, 46) % BIT_SIZE
    point7 = mmh3.hash(url, 47) % BIT_SIZE


    return [point1, point2, point3, point4, point5, point6, point7]

BF详细的原理参考我之前写的文章：布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现

建表
用户有价值的信息包括用户名、简介、行业、院校、专业及在平台上活动的数据比如回答数、文章数、提问数、粉丝数等等。

用户信息存储的表结构如下：

CREATE DATABASE zhihu_user /!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 /;

-- User base information table
CREATE TABLE t_user (
uid bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
username varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',
brief_info varchar(400) COMMENT '个人简介',
industry varchar(50) COMMENT '所处行业',
education varchar(50) COMMENT '毕业院校',
major varchar(50) COMMENT '主修专业',
answer_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '回答数',
article_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '文章数',
ask_question_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '提问数',
collection_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '收藏数',
follower_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '被关注数',
followed_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注数',
follow_live_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注直播数',

//代码效果参考：https://v.youku.com/v_show/id_XNjQwNjgzNDkyNA==.html
follow_topic_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注话题数',
follow_column_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注专栏数',
follow_question_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注问题数',
follow_collection_count int(10) unsigned DEFAULT 0 COMMENT '关注收藏夹数',
gmt_create datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
gmt_modify timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最后一次编辑',
PRIMARY KEY (uid)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户基本信息表';
网页下载后通过XPath进行解析，提取用户各个维度的数据，最后保存到数据库中。

反爬虫策略应对-Headers
一般网站会从几个维度来反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站和数据加载的方式。从用户请求的Headers反爬虫是最常见的策略，很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。

如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。

cookies = {
"d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182",
"login": "NzM5ZDc2M2JkYzYwNDZlOGJlYWQ1YmI4OTg5NDhmMTY=|1480901173|9c296f424b32f241d1471203244eaf30729420f0",
"n_c": "1",
"q_c1": "395b12e529e541cbb400e9718395e346|1479808003000|1468847182000",
"l_cap_id": "NzI0MTQwZGY2NjQyNDQ1NThmYTY0MjJhYmU2NmExMGY=|1480901160|2e7a7faee3b3e8d0afb550e8e7b38d86c15a31bc",
"d_c0": "AECA7v-aPwqPTiIbemmIQ8abhJy7bdD2VgE=|1468847182",
"cap_id": "N2U1NmQwODQ1NjFiNGI2Yzg2YTE2NzJkOTU5N2E0NjI=|1480901160|fd59e2ed79faacc2be1010687d27dd559ec1552a"
}

headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.98 Safari/537.3",
"Referer": "https://www.zhihu.com/"
}

r = requests.get(url, cookies = cookies, headers = headers)