【導(dǎo)讀】網(wǎng)絡(luò)爬蟲也叫做網(wǎng)絡(luò)機器人，可以代替人們自動地在互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的采集與整理。在大數(shù)據(jù)時代，信息的采集是一項重要的工作，如果單純靠人力進(jìn)行信息采集，不僅低效繁瑣，搜集的成本也會提高。
創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)提供沂水企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計、H5響應(yīng)式網(wǎng)站、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為沂水眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)絡(luò)公司優(yōu)惠進(jìn)行中。此時，我們可以使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行自動采集，比如應(yīng)用于搜索引擎中對站點進(jìn)行爬取收錄，應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析與挖掘中對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，應(yīng)用于金融分析中對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，除此之外，還可以將網(wǎng)絡(luò)爬蟲應(yīng)用于輿情監(jiān)測與分析、目標(biāo)客戶數(shù)據(jù)的收集等各個領(lǐng)域。
當(dāng)然，要學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)，首先需要認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)爬蟲，本文將帶領(lǐng)大家一起認(rèn)識幾種典型的網(wǎng)絡(luò)爬蟲，并了解網(wǎng)絡(luò)爬蟲的各項常見功能。
一、什么是網(wǎng)絡(luò)爬蟲
隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，網(wǎng)絡(luò)爬蟲在互聯(lián)網(wǎng)中的地位將越來越重要?；ヂ?lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)是海量的，如何自動高效地獲取互聯(lián)網(wǎng)中我們感興趣的信息并為我們所用是一個重要的問題，而爬蟲技術(shù)就是為了解決這些問題而生的。
我們感興趣的信息分為不同的類型：如果只是做搜索引擎，那么感興趣的信息就是互聯(lián)網(wǎng)中盡可能多的高質(zhì)量網(wǎng)頁；如果要獲取某一垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)或者有明確的檢索需求，那么感興趣的信息就是根據(jù)我們的檢索和需求所定位的這些信息，此時，需要過濾掉一些無用信息。前者我們稱為通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲，后者我們稱為聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲。
1. 初識網(wǎng)絡(luò)爬蟲
網(wǎng)絡(luò)爬蟲又稱網(wǎng)絡(luò)蜘蛛、網(wǎng)絡(luò)螞蟻、網(wǎng)絡(luò)機器人等，可以自動化瀏覽網(wǎng)絡(luò)中的信息，當(dāng)然瀏覽信息的時候需要按照我們制定的規(guī)則進(jìn)行，這些規(guī)則我們稱之為網(wǎng)絡(luò)爬蟲算法。使用Python可以很方便地編寫出爬蟲程序，進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)信息的自動化檢索。
搜索引擎離不開爬蟲，比如百度搜索引擎的爬蟲叫作百度蜘蛛（Baiduspider）。百度蜘蛛每天會在海量的互聯(lián)網(wǎng)信息中進(jìn)行爬取，爬取優(yōu)質(zhì)信息并收錄，當(dāng)用戶在百度搜索引擎上檢索對應(yīng)關(guān)鍵詞時，百度將對關(guān)鍵詞進(jìn)行分析處理，從收錄的網(wǎng)頁中找出相關(guān)網(wǎng)頁，按照一定的排名規(guī)則進(jìn)行排序并將結(jié)果展現(xiàn)給用戶。
在這個過程中，百度蜘蛛起到了至關(guān)重要的作用。那么，如何覆蓋互聯(lián)網(wǎng)中更多的優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁？又如何篩選這些重復(fù)的頁面？這些都是由百度蜘蛛爬蟲的算法決定的。采用不同的算法，爬蟲的運行效率會不同，爬取結(jié)果也會有所差異。
所以，我們在研究爬蟲的時候，不僅要了解爬蟲如何實現(xiàn)，還需要知道一些常見爬蟲的算法，如果有必要，我們還需要自己去制定相應(yīng)的算法，在此，我們僅需要對爬蟲的概念有一個基本的了解。
除了百度搜索引擎離不開爬蟲以外，其他搜索引擎也離不開爬蟲，它們也擁有自己的爬蟲。比如360的爬蟲叫360Spider，搜狗的爬蟲叫Sogouspider，必應(yīng)的爬蟲叫Bingbot。
如果想自己實現(xiàn)一款小型的搜索引擎，我們也可以編寫出自己的爬蟲去實現(xiàn)，當(dāng)然，雖然可能在性能或者算法上比不上主流的搜索引擎，但是個性化的程度會非常高，并且也有利于我們更深層次地理解搜索引擎內(nèi)部的工作原理。
大數(shù)據(jù)時代也離不開爬蟲，比如在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘時，我們可以去一些比較大型的官方站點下載數(shù)據(jù)源。但這些數(shù)據(jù)源比較有限，那么如何才能獲取更多更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源呢？此時，我們可以編寫自己的爬蟲程序，從互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的獲取。所以在未來，爬蟲的地位會越來越重要。
2. 為什么要學(xué)網(wǎng)絡(luò)爬蟲
我們初步認(rèn)識了網(wǎng)絡(luò)爬蟲，但是為什么要學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲呢？要知道，只有清晰地知道我們的學(xué)習(xí)目的，才能夠更好地學(xué)習(xí)這一項知識，我們將會為大家分析一下學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原因。
當(dāng)然，不同的人學(xué)習(xí)爬蟲，可能目的有所不同，在此，我們總結(jié)了4種常見的學(xué)習(xí)爬蟲的原因。
1）學(xué)習(xí)爬蟲，可以私人訂制一個搜索引擎，并且可以對搜索引擎的數(shù)據(jù)采集工作原理進(jìn)行更深層次地理解。
有的朋友希望能夠深層次地了解搜索引擎的爬蟲工作原理，或者希望自己能夠開發(fā)出一款私人搜索引擎，那么此時，學(xué)習(xí)爬蟲是非常有必要的。
簡單來說，我們學(xué)會了爬蟲編寫之后，就可以利用爬蟲自動地采集互聯(lián)網(wǎng)中的信息，采集回來后進(jìn)行相應(yīng)的存儲或處理，在需要檢索某些信息的時候，只需在采集回來的信息中進(jìn)行檢索，即實現(xiàn)了私人的搜索引擎。
當(dāng)然，信息怎么爬取、怎么存儲、怎么進(jìn)行分詞、怎么進(jìn)行相關(guān)性計算等，都是需要我們進(jìn)行設(shè)計的，爬蟲技術(shù)主要解決信息爬取的問題。
2）大數(shù)據(jù)時代，要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，首先要有數(shù)據(jù)源，而學(xué)習(xí)爬蟲，可以讓我們獲取更多的數(shù)據(jù)源，并且這些數(shù)據(jù)源可以按我們的目的進(jìn)行采集，去掉很多無關(guān)數(shù)據(jù)。
在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析或者進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的時候，數(shù)據(jù)源可以從某些提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計的網(wǎng)站獲得， 也可以從某些文獻(xiàn)或內(nèi)部資料中獲得，但是這些獲得數(shù)據(jù)的方式，有時很難滿足我們對數(shù)據(jù)的需求，而手動從互聯(lián)網(wǎng)中去尋找這些數(shù)據(jù)，則耗費的精力過大。
此時就可以利用爬蟲技術(shù)，自動地從互聯(lián)網(wǎng)中獲取我們感興趣的數(shù)據(jù)內(nèi)容，并將這些數(shù)據(jù)內(nèi)容爬取回來，作為我們的數(shù)據(jù)源，從而進(jìn)行更深層次的數(shù)據(jù)分析，并獲得更多有價值的信息。
3）對于很多SEO從業(yè)者來說，學(xué)習(xí)爬蟲，可以更深層次地理解搜索引擎爬蟲的工作原理，從而可以更好地進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化。
既然是搜索引擎優(yōu)化，那么就必須要對搜索引擎的工作原理非常清楚，同時也需要掌握搜索引擎爬蟲的工作原理，這樣在進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化時，才能知己知彼，百戰(zhàn)不殆。
4）從就業(yè)的角度來說，爬蟲工程師目前來說屬于緊缺人才，并且薪資待遇普遍較高，所以，深層次地掌握這門技術(shù)，對于就業(yè)來說，是非常有利的。
有些朋友學(xué)習(xí)爬蟲可能為了就業(yè)或者跳槽。從這個角度來說，爬蟲工程師方向是不錯的選擇之一，因為目前爬蟲工程師的需求越來越大，而能夠勝任這方面崗位的人員較少，所以屬于一個比較緊缺的職業(yè)方向，并且隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，爬蟲技術(shù)的應(yīng)用將越來越廣泛，在未來會擁有很好的發(fā)展空間。
除了以上為大家總結(jié)的4種常見的學(xué)習(xí)爬蟲的原因外，可能你還有一些其他學(xué)習(xí)爬蟲的原因，總之，不管是什么原因，理清自己學(xué)習(xí)的目的，就可以更好地去研究一門知識技術(shù)，并堅持下來。
3. 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的組成
接下來，我們將介紹網(wǎng)絡(luò)爬蟲的組成。網(wǎng)絡(luò)爬蟲由控制節(jié)點、爬蟲節(jié)點、資源庫構(gòu)成。
圖1-1所示是網(wǎng)絡(luò)爬蟲的控制節(jié)點和爬蟲節(jié)點的結(jié)構(gòu)關(guān)系。
圖1-1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的控制節(jié)點和爬蟲節(jié)點的結(jié)構(gòu)關(guān)系
可以看到，網(wǎng)絡(luò)爬蟲中可以有多個控制節(jié)點，每個控制節(jié)點下可以有多個爬蟲節(jié)點，控制節(jié)點之間可以互相通信，同時，控制節(jié)點和其下的各爬蟲節(jié)點之間也可以進(jìn)行互相通信，屬于同一個控制節(jié)點下的各爬蟲節(jié)點間，亦可以互相通信。
控制節(jié)點，也叫作爬蟲的中央控制器，主要負(fù)責(zé)根據(jù)URL地址分配線程，并調(diào)用爬蟲節(jié)點進(jìn)行具體的爬行。
爬蟲節(jié)點會按照相關(guān)的算法，對網(wǎng)頁進(jìn)行具體的爬行，主要包括下載網(wǎng)頁以及對網(wǎng)頁的文本進(jìn)行處理，爬行后，會將對應(yīng)的爬行結(jié)果存儲到對應(yīng)的資源庫中。
4. 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的類型
現(xiàn)在我們已經(jīng)基本了解了網(wǎng)絡(luò)爬蟲的組成，那么網(wǎng)絡(luò)爬蟲具體有哪些類型呢？
網(wǎng)絡(luò)爬蟲按照實現(xiàn)的技術(shù)和結(jié)構(gòu)可以分為通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲、聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲、增量式網(wǎng)絡(luò)爬蟲、深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲等類型。在實際的網(wǎng)絡(luò)爬蟲中，通常是這幾類爬蟲的組合體。
4.1?通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲
首先我們?yōu)榇蠹医榻B通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲（General?Purpose?Web?Crawler）。通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲又叫作全網(wǎng)爬蟲，顧名思義，通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取的目標(biāo)資源在全互聯(lián)網(wǎng)中。
通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲所爬取的目標(biāo)數(shù)據(jù)是巨大的，并且爬行的范圍也是非常大的，正是由于其爬取的數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)，故而對于這類爬蟲來說，其爬取的性能要求是非常高的。這種網(wǎng)絡(luò)爬蟲主要應(yīng)用于大型搜索引擎中，有非常高的應(yīng)用價值。
通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲主要由初始URL集合、URL隊列、頁面爬行模塊、頁面分析模塊、頁面數(shù)據(jù)庫、鏈接過濾模塊等構(gòu)成。通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲在爬行的時候會采取一定的爬行策略，主要有深度優(yōu)先爬行策略和廣度優(yōu)先爬行策略。
4.2?聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲
聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲（Focused?Crawler）也叫主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲，顧名思義，聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲是按照預(yù)先定義好的主題有選擇地進(jìn)行網(wǎng)頁爬取的一種爬蟲，聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲不像通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲一樣將目標(biāo)資源定位在全互聯(lián)網(wǎng)中，而是將爬取的目標(biāo)網(wǎng)頁定位在與主題相關(guān)的頁面中，此時，可以大大節(jié)省爬蟲爬取時所需的帶寬資源和服務(wù)器資源。
聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲主要應(yīng)用在對特定信息的爬取中，主要為某一類特定的人群提供服務(wù)。
聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲主要由初始URL集合、URL隊列、頁面爬行模塊、頁面分析模塊、頁面數(shù)據(jù)庫、鏈接過濾模塊、內(nèi)容評價模塊、鏈接評價模塊等構(gòu)成。內(nèi)容評價模塊可以評價內(nèi)容的重要性，同理，鏈接評價模塊也可以評價出鏈接的重要性，然后根據(jù)鏈接和內(nèi)容的重要性，可以確定哪些頁面優(yōu)先訪問。
聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲的爬行策略主要有4種，即基于內(nèi)容評價的爬行策略、基于鏈接評價的爬行策略、基于增強學(xué)習(xí)的爬行策略和基于語境圖的爬行策略。關(guān)于聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲具體的爬行策略，我們將在下文中進(jìn)行詳細(xì)分析。
4.3?增量式網(wǎng)絡(luò)爬蟲
增量式網(wǎng)絡(luò)爬蟲（Incremental?Web?Crawler），所謂增量式，對應(yīng)著增量式更新。
增量式更新指的是在更新的時候只更新改變的地方，而未改變的地方則不更新，所以增量式網(wǎng)絡(luò)爬蟲，在爬取網(wǎng)頁的時候，只爬取內(nèi)容發(fā)生變化的網(wǎng)頁或者新產(chǎn)生的網(wǎng)頁，對于未發(fā)生內(nèi)容變化的網(wǎng)頁，則不會爬取。
增量式網(wǎng)絡(luò)爬蟲在一定程度上能夠保證所爬取的頁面，盡可能是新頁面。
4.4?深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲
深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲（Deep?Web?Crawler），可以爬取互聯(lián)網(wǎng)中的深層頁面，在此我們首先需要了解深層頁面的概念。
在互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)頁按存在方式分類，可以分為表層頁面和深層頁面。所謂的表層頁面，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)頁面；而深層頁面則隱藏在表單后面，不能通過靜態(tài)鏈接直接獲取，是需要提交一定的關(guān)鍵詞之后才能夠獲取得到的頁面。
在互聯(lián)網(wǎng)中，深層頁面的數(shù)量往往比表層頁面的數(shù)量要多很多，故而，我們需要想辦法爬取深層頁面。
爬取深層頁面，需要想辦法自動填寫好對應(yīng)表單，所以，深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲最重要的部分即為表單填寫部分。
深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲主要由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)分析器等部分構(gòu)成。
深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲表單的填寫有兩種類型：
第一種是基于領(lǐng)域知識的表單填寫，簡單來說就是建立一個填寫表單的關(guān)鍵詞庫，在需要填寫的時候，根據(jù)語義分析選擇對應(yīng)的關(guān)鍵詞進(jìn)行填寫；
第二種是基于網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)分析的表單填寫，簡單來說，這種填寫方式一般是領(lǐng)域知識有限的情況下使用，這種方式會根據(jù)網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，并自動地進(jìn)行表單填寫。
以上，為大家介紹了網(wǎng)絡(luò)爬蟲中常見的幾種類型，希望讀者能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)爬蟲的分類有一個基本的了解。
5. 爬蟲擴展——聚焦爬蟲
由于聚焦爬蟲可以按對應(yīng)的主題有目的地進(jìn)行爬取，并且可以節(jié)省大量的服務(wù)器資源和帶寬資源，具有很強的實用性，所以在此，我們將對聚焦爬蟲進(jìn)行詳細(xì)講解。圖1-2所示為聚焦爬蟲運行的流程，熟悉該流程后，我們可以更清晰地知道聚焦爬蟲的工作原理和過程。
圖1-2 聚焦爬蟲運行的流程
首先，聚焦爬蟲擁有一個控制中心，該控制中心負(fù)責(zé)對整個爬蟲系統(tǒng)進(jìn)行管理和監(jiān)控，主要包括控制用戶交互、初始化爬行器、確定主題、協(xié)調(diào)各模塊之間的工作、控制爬行過程等方面。
然后，將初始的URL集合傳遞給URL隊列，頁面爬行模塊會從URL隊列中讀取第一批URL列表，然后根據(jù)這些URL地址從互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行相應(yīng)的頁面爬取。
爬取后，將爬取到的內(nèi)容傳到頁面數(shù)據(jù)庫中存儲，同時，在爬行過程中，會爬取到一些新的URL，此時，需要根據(jù)我們所定的主題使用鏈接過濾模塊過濾掉無關(guān)鏈接，再將剩下來的URL鏈接根據(jù)主題使用鏈接評價模塊或內(nèi)容評價模塊進(jìn)行優(yōu)先級的排序。完成后，將新的URL地址傳遞到URL隊列中，供頁面爬行模塊使用。
另一方面，將頁面爬取并存放到頁面數(shù)據(jù)庫后，需要根據(jù)主題使用頁面分析模塊對爬取到的頁面進(jìn)行頁面分析處理，并根據(jù)處理結(jié)果建立索引數(shù)據(jù)庫，用戶檢索對應(yīng)信息時，可以從索引數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行相應(yīng)的檢索，并得到對應(yīng)的結(jié)果。
這就是聚焦爬蟲的主要工作流程，了解聚焦爬蟲的主要工作流程有助于我們編寫聚焦爬蟲，使編寫的思路更加清晰。
二、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技能總覽
在上文中，我們已經(jīng)初步認(rèn)識了網(wǎng)絡(luò)爬蟲，那么網(wǎng)絡(luò)爬蟲具體能做些什么呢？用網(wǎng)絡(luò)爬蟲又能做哪些有趣的事呢？在本章中我們將為大家具體講解。
1. 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技能總覽圖
如圖2-1所示，我們總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)爬蟲的常用功能。
圖2-1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技能示意圖
在圖2-1中可以看到，網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以代替手工做很多事情，比如可以用于做搜索引擎，也可以爬取網(wǎng)站上面的圖片，比如有些朋友將某些網(wǎng)站上的圖片全部爬取下來，集中進(jìn)行瀏覽，同時，網(wǎng)絡(luò)爬蟲也可以用于金融投資領(lǐng)域，比如可以自動爬取一些金融信息，并進(jìn)行投資分析等。
有時，我們比較喜歡的新聞網(wǎng)站可能有幾個，每次都要分別打開這些新聞網(wǎng)站進(jìn)行瀏覽，比較麻煩。此時可以利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲，將這多個新聞網(wǎng)站中的新聞信息爬取下來，集中進(jìn)行閱讀。
有時，我們在瀏覽網(wǎng)頁上的信息的時候，會發(fā)現(xiàn)有很多廣告。此時同樣可以利用爬蟲將對應(yīng)網(wǎng)頁上的信息爬取過來，這樣就可以自動的過濾掉這些廣告，方便對信息的閱讀與使用。
有時，我們需要進(jìn)行營銷，那么如何找到目標(biāo)客戶以及目標(biāo)客戶的聯(lián)系方式是一個關(guān)鍵問題。我們可以手動地在互聯(lián)網(wǎng)中尋找，但是這樣的效率會很低。此時，我們利用爬蟲，可以設(shè)置對應(yīng)的規(guī)則，自動地從互聯(lián)網(wǎng)中采集目標(biāo)用戶的聯(lián)系方式等數(shù)據(jù)，供我們進(jìn)行營銷使用。
有時，我們想對某個網(wǎng)站的用戶信息進(jìn)行分析，比如分析該網(wǎng)站的用戶活躍度、發(fā)言數(shù)、熱門文章等信息，如果我們不是網(wǎng)站管理員，手工統(tǒng)計將是一個非常龐大的工程。此時，可以利用爬蟲輕松將這些數(shù)據(jù)采集到，以便進(jìn)行進(jìn)一步分析，而這一切爬取的操作，都是自動進(jìn)行的，我們只需要編寫好對應(yīng)的爬蟲，并設(shè)計好對應(yīng)的規(guī)則即可。
除此之外，爬蟲還可以實現(xiàn)很多強大的功能?？傊?，爬蟲的出現(xiàn)，可以在一定程度上代替手工訪問網(wǎng)頁，從而，原先我們需要人工去訪問互聯(lián)網(wǎng)信息的操作，現(xiàn)在都可以用爬蟲自動化實現(xiàn)，這樣可以更高效率地利用好互聯(lián)網(wǎng)中的有效信息。
2. 搜索引擎核心
爬蟲與搜索引擎的關(guān)系是密不可分的，既然提到了網(wǎng)絡(luò)爬蟲，就免不了提到搜索引擎，在此，我們將對搜索引擎的核心技術(shù)進(jìn)行一個簡單的講解。
圖2-2所示為搜索引擎的核心工作流程。首先，搜索引擎會利用爬蟲模塊去爬取互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁，然后將爬取到的網(wǎng)頁存儲在原始數(shù)據(jù)庫中。爬蟲模塊主要包括控制器和爬行器，控制器主要進(jìn)行爬行的控制，爬行器則負(fù)責(zé)具體的爬行任務(wù)。
然后，會對原始數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行索引，并存儲到索引數(shù)據(jù)庫中。
當(dāng)用戶檢索信息的時候，會通過用戶交互接口輸入對應(yīng)的信息，用戶交互接口相當(dāng)于搜索引擎的輸入框，輸入完成之后，由檢索器進(jìn)行分詞等操作，檢索器會從索引數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的檢索處理。
用戶輸入對應(yīng)信息的同時，會將用戶的行為存儲到用戶日志數(shù)據(jù)庫中，比如用戶的IP地址、用戶所輸入的關(guān)鍵詞等等。隨后，用戶日志數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)會交由日志分析器進(jìn)行處理。日志分析器會根據(jù)大量的用戶數(shù)據(jù)去調(diào)整原始數(shù)據(jù)庫和索引數(shù)據(jù)庫，改變排名結(jié)果或進(jìn)行其他操作。
圖2-2 搜索引擎的核心工作流程
以上就是搜索引擎核心工作流程的簡要概述，可能大家對索引和檢索的概念還不太能區(qū)分，在此我為大家詳細(xì)講一下。
簡單來說，檢索是一種行為，而索引是一種屬性。比如一家超市，里面有大量的商品，為了能夠快速地找到這些商品，我們會將這些商品進(jìn)行分組，比如有日常用品類商品、飲料類商品、服裝類商品等組別，此時，這些商品的組名我們稱之為索引，索引由索引器控制。
如果，有一個用戶想要找到某一個商品，那么需要在超市的大量商品中尋找，這個過程，我們稱之為檢索。如果有一個好的索引，則可以提高檢索的效率；若沒有索引，則檢索的效率會很低。
比如，一個超市里面的商品如果沒有進(jìn)行分類，那么用戶要在海量的商品中尋找某一種商品，則會比較費力。
3. 用戶爬蟲的那些事兒
用戶爬蟲是網(wǎng)絡(luò)爬蟲中的一種類型。所謂用戶爬蟲，指的是專門用來爬取互聯(lián)網(wǎng)中用戶數(shù)據(jù)的一種爬蟲。由于互聯(lián)網(wǎng)中的用戶數(shù)據(jù)信息，相對來說是比較敏感的數(shù)據(jù)信息，所以，用戶爬蟲的利用價值也相對較高。
利用用戶爬蟲可以做大量的事情，接下來我們一起來看一下利用用戶爬蟲所做的一些有趣的事情吧。
2015年，有知乎網(wǎng)友對知乎的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行了爬取，然后進(jìn)行對應(yīng)的數(shù)據(jù)分析，便得到了知乎上大量的潛在數(shù)據(jù)，比如：
知乎上注冊用戶的男女比例：男生占例多于60%。
知乎上注冊用戶的地區(qū)：北京的人口占據(jù)比重大，多于30%。
知乎上注冊用戶從事的行業(yè)：從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的用戶占據(jù)比重大，同樣多于30%。
除此之外，只要我們細(xì)心發(fā)掘，還可以挖掘出更多的潛在數(shù)據(jù)，而要分析這些數(shù)據(jù)，則必須要獲取到這些用戶數(shù)據(jù)，此時，我們可以使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)輕松爬取到這些有用的用戶信息。
同樣，在2015年，有網(wǎng)友爬取了3000萬QQ空間的用戶信息，并同樣從中獲得了大量潛在數(shù)據(jù)，比如：
QQ空間用戶發(fā)說說的時間規(guī)律：晚上22點左右，平均發(fā)說說的數(shù)量是一天中最多的時候。
QQ空間用戶的出生月份分布：1月份和10月份出生的用戶較多。
QQ空間用戶的年齡階段分布：出生于1990年到1995年的用戶相對來說較多。
QQ空間用戶的性別分布：男生占比多于50%，女生占比多于30%，未填性別的占10%左右。
除了以上兩個例子之外，用戶爬蟲還可以做很多事情，比如爬取淘寶的用戶信息，可以分析淘寶用戶喜歡什么商品，從而更有利于我們對商品的定位等。
由此可見，利用用戶爬蟲可以獲得很多有趣的潛在信息，那么這些爬蟲難嗎？其實不難，相信你也能寫出這樣的爬蟲。
三、小結(jié)
網(wǎng)絡(luò)爬蟲也叫作網(wǎng)絡(luò)蜘蛛、網(wǎng)絡(luò)螞蟻、網(wǎng)絡(luò)機器人等，可以自動地瀏覽網(wǎng)絡(luò)中的信息，當(dāng)然瀏覽信息的時候需要按照我們制定的規(guī)則去瀏覽，這些規(guī)則我們將其稱為網(wǎng)絡(luò)爬蟲算法。使用Python可以很方便地編寫出爬蟲程序，進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)信息的自動化檢索。
學(xué)習(xí)爬蟲，可以：①私人訂制一個搜索引擎，并且可以對搜索引擎的數(shù)據(jù)采集工作原理，進(jìn)行更深層次地理解；②為大數(shù)據(jù)分析提供更多高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源；③更好地研究搜索引擎優(yōu)化；④解決就業(yè)或跳槽的問題。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲由控制節(jié)點、爬蟲節(jié)點、資源庫構(gòu)成。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲按照實現(xiàn)的技術(shù)和結(jié)構(gòu)可以分為通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲、聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲、增量式網(wǎng)絡(luò)爬蟲、深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲等類型。在實際的網(wǎng)絡(luò)爬蟲中，通常是這幾類爬蟲的組合體。
聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲主要由初始URL集合、URL隊列、頁面爬行模塊、頁面分析模塊、頁面數(shù)據(jù)庫、鏈接過濾模塊、內(nèi)容評價模塊、鏈接評價模塊等構(gòu)成。
爬蟲的出現(xiàn)，可以在一定程度上代替手工訪問網(wǎng)頁，所以，原先我們需要人工去訪問互聯(lián)網(wǎng)信息的操作，現(xiàn)在都可以用爬蟲自動化實現(xiàn)，這樣可以更高效率地利用好互聯(lián)網(wǎng)中的有效信息。
檢索是一種行為，而索引是一種屬性。如果有一個好的索引，則可以提高檢索的效率，若沒有索引，則檢索的效率會很低。
用戶爬蟲是網(wǎng)絡(luò)爬蟲的其中一種類型。所謂用戶爬蟲，即專門用來爬取互聯(lián)網(wǎng)中用戶數(shù)據(jù)的一種爬蟲。由于互聯(lián)網(wǎng)中的用戶數(shù)據(jù)信息，相對來說是比較敏感的數(shù)據(jù)信息，所以，用戶爬蟲的利用價值也相對較高。
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