大数据采集之网路爬虫的基本流程及抓取策略

　　本篇教程阐述了大数据采集之网路爬虫的基本流程及抓取策略，希望阅读本篇文章以后你们有所收获，帮助你们对相关内容的理解愈发深入。

　　大数据时代下，数据采集推动着数据剖析，数据剖析促进发展。但是在这个过程中会出现好多问题。拿最简单最基础的爬虫采集数据为例，过程中还会面临，IP被封，爬取受限、违法操作等多种问题，所以在爬去数据之前，一定要了解好预爬网站是否涉及违规操作，找到合适的代理IP访问网站等一系列问题。

　　掌握爬虫技术也成为现今技术流的营销推广人员必须把握的。爬虫入门，这些知识你必须了解。

　　一、网络爬虫的基本工作流程如下：

　　1.首先选定一部分悉心选购的*敏*感*词*URL；

　　2.将这种URL倒入待抓取URL队列；

　　3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载出来，存储进已下载网页库中。此外，将这种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倒入待抓取URL队列，从而步入下一个循环。

　　二、抓取策略

　　在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的次序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那种页面，后抓取那个页面。而决定那些URL排列次序的方式，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：

　　1.PartialPageRank策略

　　PartialPageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于早已下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每位页面的PageRank值，计算完以后，将待抓取URL队列中的URL根据PageRank值的大小排列，并根据该次序抓取页面。

　　如果每次抓取一个页面，就重新估算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新估算一次PageRank值。但是此类情况都会有一个问题：对于早已下载出来的页面中剖析出的链接，也就是我们之前谈到的未知网页那一部分，暂时是没有PageRank值的。为了解决这个问题，会给那些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总大数据网络爬虫原理，这样就产生了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。

　　2.宽度优先遍历策略

　　宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发觉的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。

　　3.大站优先策略

　　对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因而称作大站优先策略。

　　4.反向链接数策略

　　反向链接数是指一个网页被其他网页链接指向的数目。反向链接数表示的是一个网页的内容遭到其他人的推荐的程度。因此，很多时侯搜索引擎的抓取系统会使用这个指标来评价网页的重要程度，从而决定不同网页的抓取先后次序。

　　在真实的网路环境中，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全等他我那种也的重要程度。因此，搜索引擎常常考虑一些可靠的反向链接数。

　　5.OPIC策略策略

　　该算法实际上也是对页面进行一个重要性打分。在算法开始前，给所有页面一个相同的初始*敏*感*词*（cash）。当下载了某个页面P以后，将P的*敏*感*词*平摊给所有从P中剖析出的链接，并且将P的*敏*感*词*清空。对于待抓取URL队列中的所有页面根据*敏*感*词*数进行排序。

　　6.深度优先遍历策略

　　深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路然后再转到下一个起始页，继续跟踪链接。

　　三、从爬虫的角度对互联网进行界定

　　对应的，可以将互联网的所有页面分为五个部份：

　　1.已下载未过期网页

　　2.已下载已过期网页：抓取到的网页实际上是互联网内容的一个镜像与备份，互联网是动态变化的，一部分互联网上的内容早已发生了变化，这时，这部份抓取到的网页就早已过期了。

　　3.待下载网页：也就是待抓取URL队列中的这些页面

　　4.可知网页：还没有抓取出来，也没有在待抓取URL队列中，但是可以通过对已抓取页面或则待抓取URL对应页面进行剖析获取到的URL，认为是可知网页。

　　5.还有一部分网页，爬虫是难以直接抓取下载的。称为不可知网页。

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