精通Python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战.1.4 网络爬虫的类型

简介:

1.4 网络爬虫的类型


现在我们已经基本了解了网络爬虫的组成,那么网络爬虫具体有哪些类型呢?

网络爬虫按照实现的技术和结构可以分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫等类型。在实际的网络爬虫中,通常是这几类爬虫的组合体。

首先我们为大家介绍通用网络爬虫(General Purpose Web Crawler)。通用网络爬虫又叫作全网爬虫,顾名思义,通用网络爬虫爬取的目标资源在全互联网中。通用网络爬虫所爬取的目标数据是巨大的,并且爬行的范围也是非常大的,正是由于其爬取的数据是海量数据,故而对于这类爬虫来说,其爬取的性能要求是非常高的。这种网络爬虫主要应用于大型搜索引擎中,有非常高的应用价值。

通用网络爬虫主要由初始URL集合、URL队列、页面爬行模块、页面分析模块、页面数据库、链接过滤模块等构成。通用网络爬虫在爬行的时候会采取一定的爬行策略,主要有深度优先爬行策略和广度优先爬行策略。具体的爬行策略,我们将在第3章讲解,在此,我们只需要知道通用网络爬虫的基本构成和主要的爬行策略。

聚焦网络爬虫(Focused Crawler)也叫主题网络爬虫,顾名思义,聚焦网络爬虫是按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种爬虫,聚焦网络爬虫不像通用网络爬虫一样将目标资源定位在全互联网中,而是将爬取的目标网页定位在与主题相关的页面中,此时,可以大大节省爬虫爬取时所需的带宽资源和服务器资源。聚焦网络爬虫主要应用在对特定信息的爬取中,主要为某一类特定的人群提供服务。

聚焦网络爬虫主要由初始URL集合、URL队列、页面爬行模块、页面分析模块、页面数据库、链接过滤模块、内容评价模块、链接评价模块等构成。内容评价模块可以评价内容的重要性,同理,链接评价模块也可以评价出链接的重要性,然后根据链接和内容的重要性,可以确定哪些页面优先访问。聚焦网络爬虫的爬行策略主要有4种,即基于内容评价的爬行策略、基于链接评价的爬行策略、基于增强学习的爬行策略和基于语境图的爬行策略。关于聚焦网络爬虫具体的爬行策略,我们将在1.5节进行详细分析。

增量式网络爬虫(Incremental Web Crawler),所谓增量式,对应着增量式更新。增量式更新指的是在更新的时候只更新改变的地方,而未改变的地方则不更新,所以增量式网络爬虫,在爬取网页的时候,只爬取内容发生变化的网页或者新产生的网页,对于未发生内容变化的网页,则不会爬取。增量式网络爬虫在一定程度上能够保证所爬取的页面,尽可能是新页面。

深层网络爬虫(Deep Web Crawler),可以爬取互联网中的深层页面,在此我们首先需要了解深层页面的概念。

在互联网中,网页按存在方式分类,可以分为表层页面和深层页面。所谓的表层页面,指的是不需要提交表单,使用静态的链接就能够到达的静态页面;而深层页面则隐藏在表单后面,不能通过静态链接直接获取,是需要提交一定的关键词之后才能够获取得到的页面。在互联网中,深层页面的数量往往比表层页面的数量要多很多,故而,我们需要想办法爬取深层页面。

爬取深层页面,需要想办法自动填写好对应表单,所以,深层网络爬虫最重要的部分即为表单填写部分。

深层网络爬虫主要由URL列表、LVS列表(LVS指的是标签/数值集合,即填充表单的数据源)、爬行控制器、解析器、LVS控制器、表单分析器、表单处理器、响应分析器等部分构成。

深层网络爬虫表单的填写有两种类型:第一种是基于领域知识的表单填写,简单来说就是建立一个填写表单的关键词库,在需要填写的时候,根据语义分析选择对应的关键词进行填写;第二种是基于网页结构分析的表单填写,简单来说,这种填写方式一般是领域知识有限的情况下使用,这种方式会根据网页结构进行分析,并自动地进行表单填写。

以上,为大家介绍了网络爬虫中常见的几种类型,希望读者能够对网络爬虫的分类有一个基本的了解。

相关文章
|
9天前
|
安全 Java 数据处理
Python网络编程基础(Socket编程)多线程/多进程服务器编程
【4月更文挑战第11天】在网络编程中,随着客户端数量的增加,服务器的处理能力成为了一个重要的考量因素。为了处理多个客户端的并发请求,我们通常需要采用多线程或多进程的方式。在本章中,我们将探讨多线程/多进程服务器编程的概念,并通过一个多线程服务器的示例来演示其实现。
|
9天前
|
程序员 开发者 Python
Python网络编程基础(Socket编程) 错误处理和异常处理的最佳实践
【4月更文挑战第11天】在网络编程中,错误处理和异常管理不仅是为了程序的健壮性,也是为了提供清晰的用户反馈以及优雅的故障恢复。在前面的章节中,我们讨论了如何使用`try-except`语句来处理网络错误。现在,我们将深入探讨错误处理和异常处理的最佳实践。
|
8天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 Python
Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
12 0
|
1天前
|
JSON 网络协议 API
Python网络编程面试题精讲
【4月更文挑战第15天】本文介绍了Python网络编程的面试重点,包括基础Socket编程、HTTP协议与requests库、异步编程与asyncio库。通过实例解析常见面试题,强调了非阻塞套接字、异常处理、HTTP状态码检查以及异步任务管理等关键点。提供代码示例帮助读者巩固概念,助力面试准备。
10 0
|
3天前
|
机器学习/深度学习 存储 测试技术
使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
|
3天前
|
数据采集 NoSQL 搜索推荐
五一假期畅游指南:Python技术构建的热门景点分析系统解读
五一假期畅游指南:Python技术构建的热门景点分析系统解读
|
3天前
|
索引 Python
python 格式化、set类型和class类基础知识练习(上)
python 格式化、set类型和class类基础知识练习
23 0
|
4天前
|
机器学习/深度学习 资源调度 数据可视化
使用Python和Keras进行主成分分析、神经网络构建图像重建
使用Python和Keras进行主成分分析、神经网络构建图像重建
|
5天前
|
前端开发 数据挖掘 API
使用Python中的Flask框架进行Web应用开发
【4月更文挑战第15天】在Python的Web开发领域,Flask是一个备受欢迎的轻量级Web框架。它简洁、灵活且易于扩展,使得开发者能够快速地构建出高质量的Web应用。本文将深入探讨Flask框架的核心特性、使用方法以及在实际开发中的应用。