精通Python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战.1.5 爬虫扩展——聚焦爬虫

简介:

1.5 爬虫扩展——聚焦爬虫


由于聚焦爬虫可以按对应的主题有目的地进行爬取,并且可以节省大量的服务器资源和带宽资源,具有很强的实用性,所以在此,我们将对聚焦爬虫进行详细讲解。图1-2所示为聚焦爬虫运行的流程,熟悉该流程后,我们可以更清晰地知道聚焦爬虫的工作原理和

过程。

首先,聚焦爬虫拥有一个控制中心,该控制中心负责对整个爬虫系统进行管理和监控,主要包括控制用户交互、初始化爬行器、确定主题、协调各模块之间的工作、控制爬行过程等方面。

然后,将初始的URL集合传递给URL队列,页面爬行模块会从URL队列中读取第一批URL列表,然后根据这些URL地址从互联网中进行相应的页面爬取。爬取后,将爬取到的内容传到页面数据库中存储,同时,在爬行过程中,会爬取到一些新的URL,此时,需要根据我们所定的主题使用链接过滤模块过滤掉无关链接,再将剩下来的URL链接根据主题使用链接评价模块或内容评价模块进行优先级的排序。完成后,将新的URL地址传递到URL队列中,供页面爬行模块使用。另一方面,将页面爬取并存放到页面数据库后,需要根据主题使用页面分析模块对爬取到的页面进行页面分析处理,并根据处理结果建立索引数据库,用户检索对应信息时,可以从索引数据库中进行相应的检索,并得到对应的结果。

 

图1-2 聚焦爬虫运行的流程

这就是聚焦爬虫的主要工作流程,了解聚焦爬虫的主要工作流程有助于我们编写聚焦爬虫,使编写的思路更加清晰。

相关文章
|
4月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
388 0
|
4月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
459 1
|
4月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
581 0
|
4月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
283 0
|
4月前
|
数据采集 运维 监控
爬虫与自动化技术深度解析:从数据采集到智能运维的完整实战指南
本文系统解析爬虫与自动化核心技术,涵盖HTTP请求、数据解析、分布式架构及反爬策略,结合Scrapy、Selenium等框架实战,助力构建高效、稳定、合规的数据采集系统。
946 62
爬虫与自动化技术深度解析:从数据采集到智能运维的完整实战指南
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
反爬虫机制深度解析:从基础防御到高级对抗的完整技术实战
本文系统阐述了反爬虫技术的演进与实践,涵盖基础IP限制、User-Agent检测,到验证码、行为分析及AI智能识别等多层防御体系,结合代码实例与架构图,全面解析爬虫攻防博弈,并展望智能化、合规化的发展趋势。
1649 62
反爬虫机制深度解析:从基础防御到高级对抗的完整技术实战
|
5月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫技术:从基础到实战的完整教程
最后强调: 父母法律法规限制下进行网络抓取活动; 不得侵犯他人版权隐私利益; 同时也要注意个人安全防止泄露敏感信息.
876 19
|
4月前
|
监控 区块链 数据中心
Arista EOS 4.35.0F 发布 - 适用于下一代数据中心和云网络的可扩展操作系统
Arista EOS 4.35.0F 发布 - 适用于下一代数据中心和云网络的可扩展操作系统
296 0
Arista EOS 4.35.0F 发布 - 适用于下一代数据中心和云网络的可扩展操作系统
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
157 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
251 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多