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詳解4種類(lèi)型的爬蟲(chóng)技術(shù)

共 16883字,需瀏覽 34分鐘

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2021-03-17 21:26

導(dǎo)讀:網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是一種很好的自動(dòng)采集數(shù)據(jù)的通用手段。本文將會(huì)對(duì)爬蟲(chóng)的類(lèi)型進(jìn)行介紹。


作者:趙國(guó)生 王健
來(lái)源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju)




  • 聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是“面向特定主題需求”的一種爬蟲(chóng)程序,而通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)則是捜索引擎抓取系統(tǒng)(Baidu、Google、Yahoo等)的重要組成部分,主要目的是將互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)下載到本地,形成一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的鏡像備份。
  • 增量抓取意即針對(duì)某個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取,當(dāng)網(wǎng)站的新增數(shù)據(jù)或者該站點(diǎn)的數(shù)據(jù)發(fā)生變化后,自動(dòng)地抓取它新增的或者變化后的數(shù)據(jù)。
  • Web頁(yè)面按存在方式可以分為表層網(wǎng)頁(yè)(surface Web)和深層網(wǎng)頁(yè)(deep Web,也稱invisible Web pages或hidden Web)。
  • 表層網(wǎng)頁(yè)是指?jìng)鹘y(tǒng)搜索引擎可以索引的頁(yè)面,即以超鏈接可以到達(dá)的靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)為主來(lái)構(gòu)成的Web頁(yè)面。
  • 深層網(wǎng)頁(yè)是那些大部分內(nèi)容不能通過(guò)靜態(tài)鏈接獲取的、隱藏在搜索表單后的,只有用戶提交一些關(guān)鍵詞才能獲得的Web頁(yè)面。


01 聚焦爬蟲(chóng)技術(shù)

聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)(focused crawler)也就是主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。聚焦爬蟲(chóng)技術(shù)增加了鏈接評(píng)價(jià)和內(nèi)容評(píng)價(jià)模塊,其爬行策略實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)就是評(píng)價(jià)頁(yè)面內(nèi)容以及鏈接的重要性。

基于鏈接評(píng)價(jià)的爬行策略,主要是以Web頁(yè)面作為半結(jié)構(gòu)化文檔,其中擁有很多結(jié)構(gòu)信息可用于評(píng)價(jià)鏈接重要性。還有一個(gè)是利用Web結(jié)構(gòu)來(lái)評(píng)價(jià)鏈接價(jià)值的方法,也就是HITS法,其通過(guò)計(jì)算每個(gè)訪問(wèn)頁(yè)面的Authority權(quán)重和Hub權(quán)重來(lái)決定鏈接訪問(wèn)順序。

基于內(nèi)容評(píng)價(jià)的爬行策略,主要是將與文本相似的計(jì)算法加以應(yīng)用,提出Fish-Search算法,把用戶輸入查詢?cè)~當(dāng)作主題,在算法的進(jìn)一步改進(jìn)下,通過(guò)Shark-Search算法就能利用空間向量模型來(lái)計(jì)算頁(yè)面和主題相關(guān)度大小。

面向主題爬蟲(chóng),面向需求爬蟲(chóng):會(huì)針對(duì)某種特定的內(nèi)容去爬取信息,而且會(huì)保證信息和需求盡可能相關(guān)。一個(gè)簡(jiǎn)單的聚焦爬蟲(chóng)使用方法的示例如下所示。

  • 【例1】一個(gè)簡(jiǎn)單的爬取圖片的聚焦爬蟲(chóng)

import urllib.request
    # 爬蟲(chóng)專(zhuān)用的包urllib,不同版本的Python需要下載不同的爬蟲(chóng)專(zhuān)用包
import re
    # 正則用來(lái)規(guī)律爬取
keyname=""
    # 想要爬取的內(nèi)容
key=urllib.request.quote(keyname)
    # 需要將你輸入的keyname解碼,從而讓計(jì)算機(jī)讀懂
for i in range(0,5):   # (0,5)數(shù)字可以自己設(shè)置,是淘寶某產(chǎn)品的頁(yè)數(shù)
    url="https://s.taobao.com/search?q="+key+"&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20180815&ie=utf8&bcoffset=0&ntoffset=6&p4ppushleft=1%2C48&s="+str(i*44)
# url后面加上你想爬取的網(wǎng)站名,然后你需要多開(kāi)幾個(gè)類(lèi)似的網(wǎng)站以找到其規(guī)則
# data是你爬取到的網(wǎng)站所有的內(nèi)容要解碼要讀取內(nèi)容
    pat='"pic_url":"http://(.*?)"'
# pat使用正則表達(dá)式從網(wǎng)頁(yè)爬取圖片
# 將你爬取到的內(nèi)容放在一個(gè)列表里面
    print(picturelist)
    # 可以不打印,也可以打印下來(lái)看看
    for j in range(0,len(picturelist)):
        picture=picturelist[j]
        pictureurl="http://"+picture
        # 將列表里的內(nèi)容遍歷出來(lái),并加上http://轉(zhuǎn)到高清圖片
        file="E:/pycharm/vscode文件/圖片/"+str(i)+str(j)+".jpg"
        # 再把圖片逐張編號(hào),不然重復(fù)的名字將會(huì)被覆蓋掉
        urllib.request.urlretrieve(pictureurl,filename=file)
        # 最后保存到文件夾


02 通用爬蟲(chóng)技術(shù)

通用爬蟲(chóng)技術(shù)(general purpose Web crawler)也就是全網(wǎng)爬蟲(chóng)。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下。

  • 第一,獲取初始URL。初始URL地址可以由用戶人為指定,也可以由用戶指定的某個(gè)或某幾個(gè)初始爬取網(wǎng)頁(yè)決定。
  • 第二,根據(jù)初始的URL爬取頁(yè)面并獲得新的URL。獲得初始的URL地址之后,需要先爬取對(duì)應(yīng)URL地址中的網(wǎng)頁(yè),接著將網(wǎng)頁(yè)存儲(chǔ)到原始數(shù)據(jù)庫(kù)中,并且在爬取網(wǎng)頁(yè)的同時(shí),發(fā)現(xiàn)新的URL地址,并且將已爬取的URL地址存放到一個(gè)URL列表中,用于去重及判斷爬取的進(jìn)程。
  • 第三,將新的URL放到URL隊(duì)列中,在于第二步內(nèi)獲取下一個(gè)新的URL地址之后,會(huì)將新的URL地址放到URL隊(duì)列中。
  • 第四,從URL隊(duì)列中讀取新的URL,并依據(jù)新的URL爬取網(wǎng)頁(yè),同時(shí)從新的網(wǎng)頁(yè)中獲取新的URL并重復(fù)上述的爬取過(guò)程。
  • 第五,滿足爬蟲(chóng)系統(tǒng)設(shè)置的停止條件時(shí),停止爬取。在編寫(xiě)爬蟲(chóng)的時(shí)候,一般會(huì)設(shè)置相應(yīng)的停止條件。如果沒(méi)有設(shè)置停止條件,爬蟲(chóng)便會(huì)一直爬取下去,一直到無(wú)法獲取新的URL地址為止,若設(shè)置了停止條件,爬蟲(chóng)則會(huì)在停止條件滿足時(shí)停止爬取。詳情請(qǐng)參見(jiàn)圖2-5中的右下子圖。

通用爬蟲(chóng)技術(shù)的應(yīng)用有著不同的爬取策略,其中的廣度優(yōu)先策略以及深度優(yōu)先策略都是比較關(guān)鍵的,如深度優(yōu)先策略的實(shí)施是依照深度從低到高的順序來(lái)訪問(wèn)下一級(jí)網(wǎng)頁(yè)鏈接。

關(guān)于通用爬蟲(chóng)使用方法的示例如下。

  • 【例2】爬取京東商品信息

'''
爬取京東商品信息:
    請(qǐng)求url:https://www.jd.com/
    提取商品信息:
        1.商品詳情頁(yè)
        2.商品名稱
        3.商品價(jià)格
        4.評(píng)價(jià)人數(shù)
        5.商品商家
'''

from selenium import webdriver    # 引入selenium中的webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import time

def get_good(driver):
    try:

        # 通過(guò)JS控制滾輪滑動(dòng)獲取所有商品信息
        js_code = '''
            window.scrollTo(0,5000);
        '''

        driver.execute_script(js_code)  # 執(zhí)行js代碼

        # 等待數(shù)據(jù)加載
        time.sleep(2)

        # 查找所有商品div
        # good_div = driver.find_element_by_id('J_goodsList')
        good_list = driver.find_elements_by_class_name('gl-item')
        n = 1
        for good in good_list:
            # 根據(jù)屬性選擇器查找
            # 商品鏈接
            good_url = good.find_element_by_css_selector(
                '.p-img a').get_attribute('href')

            # 商品名稱
            good_name = good.find_element_by_css_selector(
                '.p-name em').text.replace("\n""--")

            # 商品價(jià)格
            good_price = good.find_element_by_class_name(
                'p-price').text.replace("\n"":")

            # 評(píng)價(jià)人數(shù)
            good_commit = good.find_element_by_class_name(
                'p-commit').text.replace("\n"" ")

            good_content = f'''
                        商品鏈接: {good_url}
                        商品名稱: {good_name}
                        商品價(jià)格: {good_price}
                        評(píng)價(jià)人數(shù): {good_commit}
                        \n
                        '''

            print(good_content)
            with open('jd.txt''a', encoding='utf-8'as f:
                f.write(good_content)

        next_tag = driver.find_element_by_class_name('pn-next')
        next_tag.click()

        time.sleep(2)

        # 遞歸調(diào)用函數(shù)
        get_good(driver)

        time.sleep(10)

    finally:
        driver.close()


if __name__ == '__main__':

    good_name = input('請(qǐng)輸入爬取商品信息:').strip()

    driver = webdriver.Chrome()
    driver.implicitly_wait(10)
    # 往京東主頁(yè)發(fā)送請(qǐng)求
    driver.get('https://www.jd.com/')

    # 輸入商品名稱,并回車(chē)搜索
    input_tag = driver.find_element_by_id('key')
    input_tag.send_keys(good_name)
    input_tag.send_keys(Keys.ENTER)
    time.sleep(2)

    get_good(driver)


03 增量爬蟲(chóng)技術(shù)

某些網(wǎng)站會(huì)定時(shí)在原有網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上更新一批數(shù)據(jù)。例如某電影網(wǎng)站會(huì)實(shí)時(shí)更新一批最近熱門(mén)的電影,小說(shuō)網(wǎng)站會(huì)根據(jù)作者創(chuàng)作的進(jìn)度實(shí)時(shí)更新最新的章節(jié)數(shù)據(jù)等。在遇到類(lèi)似的場(chǎng)景時(shí),我們便可以采用增量式爬蟲(chóng)。

增量爬蟲(chóng)技術(shù)(incremental Web crawler)就是通過(guò)爬蟲(chóng)程序監(jiān)測(cè)某網(wǎng)站數(shù)據(jù)更新的情況,以便可以爬取到該網(wǎng)站更新后的新數(shù)據(jù)。

關(guān)于如何進(jìn)行增量式的爬取工作,以下給出三種檢測(cè)重復(fù)數(shù)據(jù)的思路:

  1. 在發(fā)送請(qǐng)求之前判斷這個(gè)URL是否曾爬取過(guò);
  2. 在解析內(nèi)容后判斷這部分內(nèi)容是否曾爬取過(guò);
  3. 寫(xiě)入存儲(chǔ)介質(zhì)時(shí)判斷內(nèi)容是否已存在于介質(zhì)中。

  • 第一種思路適合不斷有新頁(yè)面出現(xiàn)的網(wǎng)站,比如小說(shuō)的新章節(jié)、每天的實(shí)時(shí)新聞等;
  • 第二種思路則適合頁(yè)面內(nèi)容會(huì)定時(shí)更新的網(wǎng)站;
  • 第三種思路則相當(dāng)于最后一道防線。這樣做可以最大限度地達(dá)到去重的目的。

不難發(fā)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)增量爬取的核心是去重。目前存在兩種去重方法。

  • 第一,對(duì)爬取過(guò)程中產(chǎn)生的URL進(jìn)行存儲(chǔ),存儲(chǔ)在Redis的set中。當(dāng)下次進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取時(shí),首先在存儲(chǔ)URL的set中對(duì)即將發(fā)起的請(qǐng)求所對(duì)應(yīng)的URL進(jìn)行判斷,如果存在則不進(jìn)行請(qǐng)求,否則才進(jìn)行請(qǐng)求。
  • 第二,對(duì)爬取到的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容進(jìn)行唯一標(biāo)識(shí)的制定(數(shù)據(jù)指紋),然后將該唯一標(biāo)識(shí)存儲(chǔ)至Redis的set中。當(dāng)下次爬取到網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的時(shí)候,在進(jìn)行持久化存儲(chǔ)之前,可以先判斷該數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識(shí)在Redis的set中是否存在,從而決定是否進(jìn)行持久化存儲(chǔ)。

關(guān)于增量爬蟲(chóng)的使用方法示例如下所示。

  • 【例3】爬取4567tv網(wǎng)站中所有的電影詳情數(shù)據(jù)

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from incrementPro.items import IncrementproItem
class MovieSpider(CrawlSpider):
    name = 'movie'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['http://www.4567tv.tv/frim/index7-11.html']
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'/frim/index7-\d+\.html'), callback='parse_item', follow=True),
    )
    # 創(chuàng)建Redis鏈接對(duì)象
    conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
    def parse_item(self, response):
        li_list = response.xpath('//li[@class="p1 m1"]')
        for li in li_list:
            # 獲取詳情頁(yè)的url
            detail_url = 'http://www.4567tv.tv' + li.xpath('./a/@href').extract_first()
            # 將詳情頁(yè)的url存入Redis的set中
            ex = self.conn.sadd('urls', detail_url)
            if ex == 1:
                print('該url沒(méi)有被爬取過(guò),可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的爬取')
                yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parst_detail)
            else:
                print('數(shù)據(jù)還沒(méi)有更新,暫無(wú)新數(shù)據(jù)可爬??!')

    # 解析詳情頁(yè)中的電影名稱和類(lèi)型,進(jìn)行持久化存儲(chǔ)
    def parst_detail(self, response):
        item = IncrementproItem()
        item['name'] = response.xpath('//dt[@class="name"]/text()').extract_first()
        item['kind'] = response.xpath('//div[@class="ct-c"]/dl/dt[4]//text()').extract()
        item['kind'] = ''.join(item['kind'])
        yield it

管道文件:

from redis import Redis
class IncrementproPipeline(object):
    conn = None
    def open_spider(self,spider):
        self.conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
    def process_item(self, item, spider):
        dic = {
            'name':item['name'],
            'kind':item['kind']
            }
        print(dic)
        self.conn.push('movieData',dic)    
        # 如果push不進(jìn)去,那么dic變成str(dic)或者改變r(jià)edis版本   
        pip install -U redis==2.10.6
        return item


04 深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)

在互聯(lián)網(wǎng)中,網(wǎng)頁(yè)按存在方式可以分為表層網(wǎng)頁(yè)深層網(wǎng)頁(yè)兩類(lèi)。

所謂的表層網(wǎng)頁(yè),指的是不需要提交表單,使用靜態(tài)的鏈接就能夠到達(dá)的靜態(tài)頁(yè)面;而深層網(wǎng)頁(yè)則隱藏在表單后面,不能通過(guò)靜態(tài)鏈接直接獲取,是需要提交一定的關(guān)鍵詞后才能夠獲取到的頁(yè)面,深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)(deep Web crawler)最重要的部分即為表單填寫(xiě)部分。

在互聯(lián)網(wǎng)中,深層網(wǎng)頁(yè)的數(shù)量往往要比表層網(wǎng)頁(yè)的數(shù)量多很多,故而,我們需要想辦法爬取深層網(wǎng)頁(yè)。

深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的基本構(gòu)成:URL列表、LVS列表(LVS指的是標(biāo)簽/數(shù)值集合,即填充表單的數(shù)據(jù)源)、爬行控制器、解析器、LVS控制器、表單分析器、表單處理器、響應(yīng)分析器。

深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的表單填寫(xiě)有兩種類(lèi)型:

  • 基于領(lǐng)域知識(shí)的表單填寫(xiě)(建立一個(gè)填寫(xiě)表單的關(guān)鍵詞庫(kù),在需要的時(shí)候,根據(jù)語(yǔ)義分析選擇對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞進(jìn)行填寫(xiě));
  • 基于網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)分析的表單填寫(xiě)(一般在領(lǐng)域知識(shí)有限的情況下使用,這種方式會(huì)根據(jù)網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,并自動(dòng)地進(jìn)行表單填寫(xiě))。

關(guān)于作者:趙國(guó)生,哈爾濱師范大學(xué)教授,工學(xué)博士,碩士生導(dǎo)師,黑龍江省網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域特殊人才。主要從事可信網(wǎng)絡(luò)、入侵容忍、認(rèn)知計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)安全等方向的教學(xué)與科研工作。

本文摘編自Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)》,經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

延伸閱讀Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)
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推薦語(yǔ):本書(shū)是一本系統(tǒng)、全面地介紹Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的實(shí)戰(zhàn)寶典。作者融合自己豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),緊密結(jié)合演示應(yīng)用案例,內(nèi)容覆蓋了幾乎所有網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)涉及的核心技術(shù)。在內(nèi)容編排上,一步步地剖析算法背后的概念與原理,提供大量簡(jiǎn)潔的代碼實(shí)現(xiàn),助你從零基礎(chǔ)開(kāi)始編程實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法。



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