当前位置: 首页 > news >正文

网络爬虫-----爬虫的分类及原理

目录

爬虫的分类

1.通用网络爬虫:搜索引擎的爬虫

2.聚焦网络爬虫:针对特定网页的爬虫

3.增量式网络爬虫

4.深层网络爬虫

通用爬虫与聚焦爬虫的原理

通用爬虫:

聚焦爬虫:


爬虫的分类

网络爬虫按照系统结构和实现技术,大致可分为4类,即通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量网络爬虫深层次网络爬虫。

 

1.通用网络爬虫:搜索引擎的爬虫

        比如用户在百度搜索引擎上检索对应关键词时,百度将对关键词进行分析处理,从收录的网页中找出相关的再根据一定的排名规则进行排序后展现给用户,那么就需要尽可能多的互联网的优质网页。

        从互联网中搜集网页,采集信息,这些网页信息用于为搜索引擎建立索引从而提供支持,它决定着整个引擎系统的内容是否丰富,信息是否即时,因此其性能的优劣直接影响着搜索引擎的效果。

2.聚焦网络爬虫:针对特定网页的爬虫

        也叫主题网络爬虫,爬取的 目标网页定位在与主题相关的页面中 ,主要为某一类特定的人群提供服务,可以节省大量的服务器资源和带宽资源。聚焦爬虫在实施网页抓取时会对内容进行处理筛选,尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。

比如要获取某一垂直领域的数据或有明确的检索需求,此时需要过滤掉一些无用的信息。

例如:那些比较价格的网站,就是爬取的其他网站的商品。

3.增量式网络爬虫

增量式网络爬虫(Incremental Web Crawler),所谓增量式,即增量式更新。增量式更新指的是再更新的时候只更新改变的地方,而为改变的地方则不更新,所以该爬虫只爬取内容发生变化的网页或者新产生的网页。比如:招聘网爬虫

4.深层网络爬虫

深层网络爬虫(Deep Web Crawler),首先,什么是深层页面?

在互联网中,网页按存在方式划分为表层页面和深层页面。所谓表层页面,指的是不需要提交表单,使用静态的链接能够到达的静态页面;而深层页面是需要调教一定的关键词之后才能获取的页面。在互联网中,深层页面数量往往比表层页面多得多。

深层网络爬虫主要由URL列表、LVS【虚拟服务器】列表、爬行控制器、解析器、LVS控制器、表单分析器、表单处理器、响应分析器等构成。

后面我们主要学习聚焦爬虫,聚焦爬虫学会了,其他类型的爬虫也就能轻而易举的写出来

通用爬虫与聚焦爬虫的原理

通用爬虫:

第一步:抓取网页(url)

  1. start_url发送请求,在获取响应解析;

  2. 从响应解析中获取到了需要的新的url,将这些URL放入待抓取URL队列;

  3. 取出待抓取URL,解析DNS得到主机的IP,并将URL对应的网页下载下来,存储进已下载网页库中,并且将这些URL放进已抓取URL队列。

  4. 分析已抓取URL队列中的URL,分析其中的其他URL,并且将URL放入待抓取URL队列,从而进入下一个循环....

第二步:数据存储

搜索引擎通过爬虫爬取到的网页,将数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是完全一样的。

搜索引擎蜘蛛在抓取页面时,也做一定的重复内容检测,一旦遇到访问权重很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容,很可能就不再爬行。

第三步:预处理

搜索引擎将爬虫抓取回来的页面,进行各种步骤的预处理。

  • 提取文字

  • 中文分词

  • 消除噪音(比如版权声明文字、导航条、广告等……)

  • 索引处理

  • 链接关系计算

  • 特殊文件处理

  • ....

除了HTML文件外,搜索引擎通常还能抓取和索引以文字为基础的多种文件类型,如 PDF、Word、WPS、XLS、PPT、TXT 文件等。我们在搜索结果中也经常会看到这些文件类型。

但搜索引擎还不能处理图片、视频、Flash 这类非文字内容,也不能执行脚本和程序。

第四步:提供检索服务,网站排名

搜索引擎在对信息进行组织和处理后,为用户提供关键字检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户。

聚焦爬虫

第一步:start_url 发送请求

第二步:获取响应(response)

第三步:解析响应,若响应中有需要的新的url地址,重复第二步;

第四步:提取数据

第五步:保存数据

通常,我们会把获取响应,解析放在一个步骤中完成,所以说,聚焦爬虫的步骤,通俗的来讲一共四步

爬虫的基本分类和原理就介绍到这里了,我们下一期再见!

分享一张壁纸: 

相关文章:

网络爬虫-----爬虫的分类及原理

目录 爬虫的分类 1.通用网络爬虫:搜索引擎的爬虫 2.聚焦网络爬虫:针对特定网页的爬虫 3.增量式网络爬虫 4.深层网络爬虫 通用爬虫与聚焦爬虫的原理 通用爬虫: 聚焦爬虫: 爬虫的分类 网络爬虫按照系统结构和实现技术&#…...

uniapp级联菜单地点区域使用label值,web端el-cascader绑定的value

效果图 一、uniapp uniapp级联菜单地点区域使用label值 1.ui使用 <uni-forms-item label="地址" name="userArea" required><view class="" style="height: 100%;display: flex;align-items: center;">...

合肥先进光源国家重大科技基础设施项目及配套工程启动会纪念

合肥先进光源国家重大科技基础设施项目及配套工程启动会纪念 卡西莫多 合肥长丰岗集里 肥鸭从此别泥塘 先平场地设围栏 进而工地筑基忙 光阴似箭指日争 源流汇智山水长 国器西北扩新地 家校又添新区园 重器托举有群力 大步穿梭两地间 科教兴邦大国策 技术盈身坦荡行…...

力扣第47天--- 第647题、第516题

# 力扣第47天— 第647题、第516题 文章目录 一、第647题--回文子串二、第516题--最长回文子序列 一、第647题–回文子串 ​ 逻辑梳理清楚了&#xff0c;就还行。没有想象中那么难。注意遍历顺序&#xff0c;i从大到小。 class Solution { public:int countSubstrings(string …...

dll文件找不到,微软官方地址

dll文件找不到&#xff0c;微软官方地址 文件地址dllMicrosoft Visual C 2008 Redistributable Package ATL 安全更新https://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id10430Visual C Redistributable for Visual Studio 2012 Update 4https://www.microsoft.com/zh…...

【音视频】FLV封装格式

基本概念 文件头(Header)文件体(Body) flv文件头 主要是看signture和typeflags flv文件体 重点&#xff1a;Tag包数据 Tag结构详细说明 注意&#xff1a; 每个Tag的头字段DataSize只是该Tag下data部分的大小&#xff0c;不包括Tag的header部分的大小 音频 AudioTag Data 所在…...

别再纠结线程池池大小、线程数量了,哪有什么固定公式 | 京东云技术团队

可能很多人都看到过一个线程数设置的理论&#xff1a; CPU 密集型的程序 - 核心数 1 I/O 密集型的程序 - 核心数 * 2 不会吧&#xff0c;不会吧&#xff0c;真的有人按照这个理论规划线程数&#xff1f; 线程数和CPU利用率的小测试 抛开一些操作系统&#xff0c;计算机原…...

Redis 数据一致性方案的分析与研究

点击下方关注我&#xff0c;然后右上角点击...“设为星标”&#xff0c;就能第一时间收到更新推送啦~~~ 一般的业务场景都是读多写少的&#xff0c;当客户端的请求太多&#xff0c;对数据库的压力越来越大&#xff0c;引入缓存来降低数据库的压力是必然选择&#xff0c;目前业内…...

【网络安全】黑客自学笔记

1️⃣前言 &#x1f680;作为一个合格的网络安全工程师&#xff0c;应该做到攻守兼备&#xff0c;毕竟知己知彼&#xff0c;才能百战百胜。 计算机各领域的知识水平决定你渗透水平的上限&#x1f680; 【1】比如&#xff1a;你编程水平高&#xff0c;那你在代码审计的时候就会比…...

深入解析Perlin Simplex噪声函数:在C++中构建现代、高效、免费的3D图形背景

引言 在计算机图形中&#xff0c;噪声是一个经常被讨论的话题。无论是为了制造自然的纹理&#xff0c;还是为了模拟复杂的现实世界现象&#xff0c;噪声函数都在其中起着关键作用。而在众多噪声函数中&#xff0c;Perlin Simplex 噪声无疑是最受欢迎的一种。其原因不仅在于其干…...

【计算机辅助蛋白质结构分析、分子对接、片段药物设计技术与应用】

第一天 上午 生物分子互作基础 1.生物分子相互作用研究方法 1.1蛋白-小分子、蛋白-蛋白相互作用原理 1.2 分子对接研究生物分子相互作用 1.3 蛋白蛋白对接研究分子相互作用 蛋白数据库 1. PDB 数据库介绍 1.1 PDB蛋白数据库功能 1.2 PDB蛋白数据可获取资源 1.3 PDB蛋白数据库对…...

免费开箱即用微鳄售后工单管理系统

编者按&#xff1a;本文介绍基于天翎MyApps低代码平台开发的微鳄售后工单管理系统&#xff0c; 引入低代码平台可以帮助企业快速搭建和部署售后工单管理系统&#xff0c; 以工作流作为支撑&#xff0c;在线完成各环节数据审批&#xff0c;解决售后 工单 服务的全生命周期过程管…...

vant 组件库的基本使用

文章目录 vant组件库1、什么是组件库2、vant组件 全部导入 和 按需导入的区别3、全部导入的使用步骤&#xff1a;4、按需导入的使用步骤&#xff1a;5、封装vant文件包 vant组件库 该项目将使用到vant-ui组件库&#xff0c;这里的目标就是认识他&#xff0c;铺垫知识 1、什么…...

HTML常用基本元素总结

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset"utf-8"> <title> biao qian</title> </head> <body><h1>这是标题1</h1> <h2>这是标题2</h2> <h3>这是标题3</h3><p> 这…...

msvcp140.dll重新安装的解决方法是什么?(最新方法)

msvcp140.dll 是 Microsoft Visual C Redistributable 的一个动态链接库文件&#xff0c;它包含了 C 运行时库的一些函数和类&#xff0c;对于许多应用程序和游戏来说都是必需的。如果您的系统中缺失了这个文件&#xff0c;可能会导致程序无法正常运行。下面我们将分享修复 msv…...

USI-0002 SDI-1624 HONEYWELL ,用于工业和物流4.0的人工智能

USI-0002 SDI-1624 HONEYWELL &#xff0c;用于工业和物流4.0的人工智能 生产、仓库、运输——生产、储存、分拣或包装货物的地方&#xff0c;也是提货的地方。这意味着几个单独的货物从存储单元如箱子或纸盒中取出并重新组装。有了FLAIROP(机器人采摘的联邦学习)项目费斯托…...

计算机竞赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录 0 前言1 基于YOLO的火焰检测与识别2 课题背景3 卷积神经网络3.1 卷积层3.2 池化层3.3 激活函数&#xff1a;3.4 全连接层3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络 4 YOLOV54.1 网络架构图4.2 输入端4.3 基准网络4.4 Neck网络4.5 Head输出层 5 数据集准备5.1 数…...

Intellij idea 2023 年下载、安装教程、亲测可用

文章目录 1 下载与安装IDEA2 常用设置设置 Java JDK 版本自动导入包、移除包IDEA 自动生成 author 注释签名java.io.File 类无法自动提示导入&#xff1f;高亮显示与选中字符串相同的内容IDEA 配置 MavenIDEA 连接 Mysql 数据库 3 参考文章 1 下载与安装IDEA 首先先到官网下载…...

AI文本创作在百度App发文的实践

作者 | 内容生态端团队 导读 大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;指包含数百亿&#xff08;或更多&#xff09;参数的语言模型&#xff0c;这些模型通常在大规模数据集上进行训练&#xff0c;以提高其性能和泛化能力。在内容创作工具接入文心一言AI能力后&#xff0c;可以为…...

Kafka 集群与可靠性

文章目录 Kafka集群的目标Kafka集群规模如何预估Kafka集群搭建实战Kafka集群原理成员关系与控制器集群工作机制replication-factor参数auto.leader.rebalance.enable参数 集群消息生产可靠的生产者ISR&#xff08;In-sync Replicas&#xff09;使用ISR方案的原因ISR相关配置说明…...

Lombok 的 @Data 注解失效,未生成 getter/setter 方法引发的HTTP 406 错误

HTTP 状态码 406 (Not Acceptable) 和 500 (Internal Server Error) 是两类完全不同的错误&#xff0c;它们的含义、原因和解决方法都有显著区别。以下是详细对比&#xff1a; 1. HTTP 406 (Not Acceptable) 含义&#xff1a; 客户端请求的内容类型与服务器支持的内容类型不匹…...

CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型

CVPR 2025 | MIMO&#xff1a;支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题&#xff1a;MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者&#xff1a;Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

苍穹外卖--缓存菜品

1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得&#xff0c;如果用户端访问量比较大&#xff0c;数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据&#xff0c;减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析&#xff1a; ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...

视频字幕质量评估的大规模细粒度基准

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用&#xff0c;因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型&#xff08;VLMs&#xff09;在字幕生成方面…...

在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南

在Ubuntu系统中&#xff0c;有时需要在系统启动时自动执行某些命令&#xff0c;特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能&#xff0c;可以使用多种方法&#xff0c;包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法&#xff0c;并提供…...

第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明

AI 领域的快速发展正在催生一个新时代&#xff0c;智能代理&#xff08;agents&#xff09;不再是孤立的个体&#xff0c;而是能够像一个数字团队一样协作。然而&#xff0c;当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现&#xff0c;导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

什么?连接服务器也能可视化显示界面?:基于X11 Forwarding + CentOS + MobaXterm实战指南

文章目录 什么是X11?环境准备实战步骤1️⃣ 服务器端配置(CentOS)2️⃣ 客户端配置(MobaXterm)3️⃣ 验证X11 Forwarding4️⃣ 运行自定义GUI程序(Python示例)5️⃣ 成功效果![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/55aefaea8a9f477e86d065227851fe3d.pn…...

算法岗面试经验分享-大模型篇

文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer &#xff08;1&#xff09;资源 论文&a…...

push [特殊字符] present

push &#x1f19a; present 前言present和dismiss特点代码演示 push和pop特点代码演示 前言 在 iOS 开发中&#xff0c;push 和 present 是两种不同的视图控制器切换方式&#xff0c;它们有着显著的区别。 present和dismiss 特点 在当前控制器上方新建视图层级需要手动调用…...