想知道爬虫是什么

爬虫其实是一门计算机中的技术，它被广泛应用于搜索引擎。

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。主要作用是：

1、市场分析：电商分析、商圈分析、一二级市场分析等。

2、市场监控：电商、新闻、房源监控等。

3、商机发现：招投标情报发现、客户资料发掘、企业客户发现等。

通用的网络爬虫框架

1、挑选种子URL。

2、将这些URL放入待抓取的URL队列。

3、取出待抓取的URL，下载并存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放入待抓取URL队列，从而进入下一循环。

4、分析已抓取队列中的URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一循环。

网络爬虫又称网络蜘蛛、网络蚂蚁、网络机器人等，可以自动化浏览网络中的信息，当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则进行，这些规则我们称之为网络爬虫算法。使用Python可以很方便地编写出爬虫程序，进行互联网信息的自动化检索。

网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人，它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页，并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理，从而提取出有价值的信息。

我们所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的网络爬虫，比如百度、搜狗、360浏览器、谷歌搜索等等。每个搜索引擎都拥有自己的爬虫程序，比如360浏览器的爬虫称作360Spider，搜狗的爬虫叫做Sogouspider。

百度搜索引擎，其实可以更形象地称之为百度蜘蛛（Baiduspider），它每天会在海量的互联网信息中爬取优质的信息，并进行收录。当用户通过百度检索关键词时，百度首先会对用户输入的关键词进行分析，然后从收录的网页中找出相关的网页，并按照排名规则对网页进行排序，最后将排序后的结果呈现给用户。在这个过程中百度蜘蛛起到了非常想关键的作用。

百度的工程师们为“百度蜘蛛”编写了相应的爬虫算法，通过应用这些算法使得“百度蜘蛛”可以实现相应搜索策略，比如筛除重复网页、筛选优质网页等等。应用不同的算法，爬虫的运行效率，以及爬取结果都会有所差异。

爬虫可分为三大类：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫。

通用网络爬虫：是搜索引擎的重要组成部分，上面已经进行了介绍，这里就不再赘述。通用网络爬虫需要遵守robots协议，网站通过此协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不允许抓取。

robots协议：是一种“约定俗称”的协议，并不具备法律效力，它体现了互联网人的“契约精神”。行业从业者会自觉遵守该协议，因此它又被称为“君子协议”。

聚焦网络爬虫：是面向特定需求的一种网络爬虫程序。它与通用爬虫的区别在于，聚焦爬虫在实施网页抓取的时候会对网页内容进行筛选和处理，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。聚焦网络爬虫极大地节省了硬件和网络资源，由于保存的页面数量少所以更新速度很快，这也很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。

增量式网络爬虫：是指对已下载网页采取增量式更新，它是一种只爬取新产生的或者已经发生变化网页的爬虫程序，能够在一定程度上保证所爬取的页面是最新的页面。

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，因此爬虫应运而生，它不仅能够被使用在搜索引擎领域，而且在大数据分析，以及商业领域都得到了大规模的应用。

1)数据分析

在数据分析领域，网络爬虫通常是搜集海量数据的必备工具。对于数据分析师而言，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，就可以获取更多的数据源。在采集过程中，数据分析师可以按照自己目的去采集更有价值的数据，而过滤掉那些无效的数据。

2)商业领域

对于企业而言，及时地获取市场动态、产品信息至关重要。企业可以通过第三方平台购买数据，比如贵阳大数据交易所、数据堂等，当然如果贵公司有一个爬虫工程师的话，就可通过爬虫的方式取得想要的信息。

爬虫是一把双刃剑，它给我们带来便利的同时，也给网络安全带来了隐患。有些不法分子利用爬虫在网络上非法搜集网民信息，或者利用爬虫恶意攻击他人网站，从而导致网站瘫痪的严重后果。关于爬虫的如何合法使用，推荐阅读《中华人民共和国网络安全法》。

为了限制爬虫带来的危险，大多数网站都有良好的反爬措施，并通过robotstxt协议做了进一步说明，下面是淘宝网robotstxt的内容：

从协议内容可以看出，淘宝网对不能被抓取的页面做了规定。因此大家在使用爬虫的时候，要自觉遵守robots协议，不要非法获取他人信息，或者做一些危害他人网站的事情。

首先您应该明确，不止Python这一种语言可以做爬虫，诸如PHP、Java、C/C++都可以用来写爬虫程序，但是相比较而言Python做爬虫是最简单的。下面对它们的优劣势做简单对比：

PHP：对多线程、异步支持不是很好，并发处理能力较弱；Java也经常用来写爬虫程序，但是Java语言本身很笨重，代码量很大，因此它对于初学者而言，入门的门槛较高；C/C++运行效率虽然很高，但是学习和开发成本高。写一个小型的爬虫程序就可能花费很长的时间。

而Python语言，其语法优美、代码简洁、开发效率高、支持多个爬虫模块，比如urllib、requests、Bs4等。Python的请求模块和解析模块丰富成熟，并且还提供了强大的Scrapy框架，让编写爬虫程序变得更为简单。因此使用Python编写爬虫程序是个非常不错的选择。

爬虫程序与其他程序不同，它的的思维逻辑一般都是相似的，所以无需我们在逻辑方面花费大量的时间。下面对Python编写爬虫程序的流程做简单地说明：

先由urllib模块的request方法打开URL得到网页HTML对象。

使用浏览器打开网页源代码分析网页结构以及元素节点。

通过BeautifulSoup或则正则表达式提取数据。

存储数据到本地磁盘或数据库。

当然也不局限于上述一种流程。编写爬虫程序，需要您具备较好的Python编程功底，这样在编写的过程中您才会得心应手。爬虫程序需要尽量伪装成人访问网站的样子，而非机器访问，否则就会被网站的反爬策略限制，甚至直接封杀IP，相关知识会在后续内容介绍。

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爬虫就是能够自动访问互联网并将网站内容下载下来的的程序或脚本，类似一个机器人，能把别人网站的信息弄到自己的电脑上，再做一些过滤，筛选，归纳，整理，排序等等。

网络爬虫能做什么：数据采集。

网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

扩展资料：

网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）、聚焦网络爬虫（Focused Web Crawler）、增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）、深层网络爬虫（Deep Web Crawler）。 实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的  。

通用网络爬虫

通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，主要为门户站点搜索引擎和大型 Web 服务提供商采集数据。 由于商业原因，它们的技术细节很少公布出来。 这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时间才能刷新一次页面。 虽然存在一定缺陷，通用网络爬虫适用于为搜索引擎搜索广泛的主题，有较强的应用价值 。

通用网络爬虫的结构大致可以分为页面爬行模块 、页面分析模块、链接过滤模块、页面数据库、URL 队列、初始 URL 集合几个部分。为提高工作效率，通用网络爬虫会采取一定的爬行策略。 常用的爬行策略有：深度优先策略、广度优先策略   。

1) 深度优先策略：其基本方法是按照深度由低到高的顺序，依次访问下一级网页链接，直到不能再深入为止。 爬虫在完成一个爬行分支后返回到上一链接节点进一步搜索其它链接。 当所有链接遍历完后，爬行任务结束。 这种策略比较适合垂直搜索或站内搜索， 但爬行页面内容层次较深的站点时会造成资源的巨大浪费 。

2) 广度优先策略：此策略按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。 当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。 这种策略能够有效控制页面的爬行深度，避免遇到一个无穷深层分支时无法结束爬行的问题，实现方便，无需存储大量中间节点，不足之处在于需较长时间才能爬行到目录层次较深的页面。

聚焦网络爬虫

聚焦网络爬虫（Focused Crawler），又称主题网络爬虫（Topical Crawler），是指选择性地爬行那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫。 和通用网络爬虫相比，聚焦爬虫只需要爬行与主题相关的页面，极大地节省了硬件和网络资源，保存的页面也由于数量少而更新快，还可以很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求  。

聚焦网络爬虫和通用网络爬虫相比，增加了链接评价模块以及内容评价模块。聚焦爬虫爬行策略实现的关键是评价页面内容和链接的重要性，不同的方法计算出的重要性不同，由此导致链接的访问顺序也不同 。

增量式网络爬虫

增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）是 指 对 已 下 载 网 页 采 取 增 量式更新和只爬行新产生的或者已经发生变化网页的爬虫，它能够在一定程度上保证所爬行的页面是尽可能新的页面。 和周期性爬行和刷新页面的网络爬虫相比，增量式爬虫只会在需要的时候爬行新产生或发生更新的页面 ，并不重新下载没有发生变化的页面，可有效减少数据下载量，及时更新已爬行的网页，减小时间和空间上的耗费，但是增加了爬行算法的复杂度和实现难度。增量式网络爬虫的体系结构[包含爬行模块、排序模块、更新模块、本地页面集、待爬行 URL 集以及本地页面URL 集  。

增量式爬虫有两个目标：保持本地页面集中存储的页面为最新页面和提高本地页面集中页面的质量。 为实现第一个目标，增量式爬虫需要通过重新访问网页来更新本地页面集中页面内容，常用的方法有：1) 统一更新法：爬虫以相同的频率访问所有网页，不考虑网页的改变频率；2) 个体更新法：爬虫根据个体网页的改变频率来重新访问各页面；3) 基于分类的更新法：爬虫根据网页改变频率将其分为更新较快网页子集和更新较慢网页子集两类，然后以不同的频率访问这两类网页  。

为实现第二个目标，增量式爬虫需要对网页的重要性排序，常用的策略有：广度优先策略、PageRank 优先策略等。IBM 开发的 WebFountain是一个功能强大的增量式网络爬虫，它采用一个优化模型控制爬行过程，并没有对页面变化过程做任何统计假设，而是采用一种自适应的方法根据先前爬行周期里爬行结果和网页实际变化速度对页面更新频率进行调整。北京大学的天网增量爬行系统旨在爬行国内 Web，将网页分为变化网页和新网页两类，分别采用不同爬行策略。 为缓解对大量网页变化历史维护导致的性能瓶颈，它根据网页变化时间局部性规律，在短时期内直接爬行多次变化的网页 ，为尽快获取新网页，它利用索引型网页跟踪新出现网页  。

Deep Web 爬虫

Web 页面按存在方式可以分为表层网页（Surface Web）和深层网页（Deep Web，也称 Invisible Web Pages 或 Hidden Web）。 表层网页是指传统搜索引擎可以索引的页面，以超链接可以到达的静态网页为主构成的 Web 页面。Deep Web 是那些大部分内容不能通过静态链接获取的、隐藏在搜索表单后的，只有用户提交一些关键词才能获得的 Web 页面。例如那些用户注册后内容才可见的网页就属于 Deep Web。 2000 年 Bright Planet 指出：Deep Web 中可访问信息容量是 Surface Web 的几百倍，是互联网上最大、发展最快的新型信息资源 。

参考资料：

百度百科-网络爬虫

Python爬虫开发工程师,从网站某一个页面(通常是首页)开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者)，是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。爬虫就是自动遍历一个网站的网页，并把内容都下载下来

网络爬虫另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（Search Engine），例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo！和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：

（1） 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。

（2）通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。

（3）万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。

（4）通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。

为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫（general？purpose web crawler）不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。

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