快速设计爬虫，有点像的原理是怎样的？（上）
　　互联网是一个大网络，采集data的小程序可以形象地称为爬虫或蜘蛛。
　　爬虫的原理很简单。当我们访问一个网页时，我们会点击翻页按钮和超链接，浏览器会帮我们请求所有的资源和图片。所以，你可以设计一个可以在浏览器上模拟人为操作的程序，让网站误认为爬虫是普通访问者，它会乖乖的发回需要的数据。
　　爬虫有两种，一种是搜索引擎爬虫，像百度一样什么都抓（黑色）。另一个是开发，只精准抓取需要的内容：比如我只需要二手房信息，不想旁边有广告和新闻。
　　爬虫这个名字不好听，所以我给这个软件取名Hawk，指的是“鹰”，可以准确快速的捕捉猎物。基本不需要编程，通过图形化拖拽操作可以快速设计爬虫，有点像Photoshop。 20分钟就可以为大众点评写一个爬虫（简化版只需要3分钟），然后就让它跑起来。
　　以下是使用Hawk拍摄二手房的视频。建议在wifi环境下观看：
　　自动将网页导出到 Excel
　　那么，如果一个页面这么大，爬虫怎么知道我想要什么？
　　
　　当然，人们很容易看到上图中的红框是二手房信息，但机器并不知道。
　　网页是一棵结构化的树，重要信息所在的节点往往是繁茂的。打个不恰当的类比，当一族子孙形成树状家谱时，谁最强？当然是：
　　大家都会觉得这个家族太强大了！
　　当我们对整个树结构进行评分时，自然可以找到最强大的节点，这就是我们想要的表。找到最好的爹地后，儿子虽然长得都差不多：高大帅气，两条胳膊两条腿，这些都是共同的特征，没有多少资料。我们关心的是特征。大儿子锥子的脸和其他人不一样，那张脸是重要的信息；三儿子最有钱——钱也是我们关心的。因此，通过比较儿子的不同属性，我们可以知道哪些信息是重要的。
　　回到网页采集这个例子，通过一组有趣的算法，给出一个网页地址，软件会自动转换成Excel！ （不明白，你不明白吗？正常情况下，不要在意这个。细节！）
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　　破解翻页限制
　　获取一页的数据是不够的，我们要获取所有页面的数据！很简单，让程序依次请求第1页和第2页……数据采集
　　有那么简单吗？ 网站你怎么能让你的宝贵数据这么容易被拿走？所以只能翻到第50页或第100页。Chain Home是这样的：
　　
　　这也不打扰我们。每页有30条数据，100页最多可显示3000条数据。北京16个区县有2万个社区，但每个区的社区数量不到3000个。我们可以分别获取每个区的社区列表。每个社区最多有300多套二手房在售，可以买到链家所有的二手房。
　　然后我们启动抓取器，Hawk会为每个子线程分配任务（可以理解为机器人）：帮我抓取这个社区所有的二手房！然后你会看到一个壮观的场景：一群小机器人协同工作，从网站搬运数据，有没有超级牛迅雷？同时执行 100 个任务！ ！我从厕所回来的时候会抓住它！ ！ ！
　　
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　　清理：识别和转换内容
　　得到的数据如下：
　　
　　但是正如您将看到的，其中有一些奇怪的字符应该删除。 xx 平方米应该是所有提取的数字。还有售价，有的213万元，有的373万元，这些都很难对付。
　　但是，没关系！ Hawk 可以自动识别所有数据：
　　哈哈，那你就可以用这些数据轻松分析了，纯净无污染！
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　　网站需要登录才能破解
　　当然，这里的意思不是破解用户名和密码，还不够强。部分网站数据需要登录才能访问。这不会打扰我们。
　　当你打开Hawk内置的嗅探功能时，Hawk就像一个记录器，会记录你对目标网站的访问。之后，它会重新播放以实现自动登录。
　　您是否担心 Hawk 会保存您的用户名和密码？如何自动登录而不保存？但是 Hawk 是开源的，所有代码都经过审查并且是安全的。您的私人信息只会保存在您自己的硬盘中。
　　
　　（我们是这样自动登录到大众点评的）
　　◆◆ ◆
　　我也可以采集数据吗
　　理论上是的。但路高一尺，魔鬼高一尺。不同的网站千万不同，对抗爬虫的技巧有很多种。而且这些错误对细节非常敏感。只要你犯了一个错误，接下来的步骤可能不会继续。
　　我该怎么办？沙漠先生保存并分享了之前的操作，只需加载这些文件即可快速获取数据。
　　如果你有其他网站采集需求，可以找你身边的程序员和同学，请他们帮忙采集数据，或者让他们试试Hawk，看看谁的效率更高。
　　如果你是文科生，我建议你看看东野圭吾和村上春树。直接使用这么复杂的软件会让人抓狂的。那么我应该打电话给谁来帮助捕获数据？呵呵呵……
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　　从哪里可以获得软件和教程？
　　Hawk：用 C#/WPF 编写的高级爬虫和 ETL 工具软件介绍
　　HAWK 是一个数据采集 和清理工具。它是根据 GPL 协议开源的。可以灵活有效地采集来自网页、数据库、文件，通过可视化拖拽快速生成、过滤、转换。等等。其功能最适合的领域是爬虫和数据清洗。
　　Hawk 的意思是“鹰”，可以有效准确地杀死猎物。
　　HAWK采用C#编写，前端界面采用WPF开发，支持插件扩展。通过图形化操作，快速建立解决方案。
　　GitHub 地址：
　　Python 等效实现是 etlpy：
　　作者专门开发的项目文件已在GitHub上发布：
　　使用时点击文件加载项目即可加载。
　　如果不想编译，可执行文件在：
　　密码：4iy0
　　编译路径为：Hawk.Core\Hawk.Core.sln
　　国内一站式数据智能分析平台ETHINK提供本文 查看全部

　　多线程、高性能采集器爬虫.net版源码，可采ajax页面
　　多线程、高性能采集器版源码，可用于ajax页面
　　1、数据采集Basic functions1）支持多任务、多线程数据采集，并支持一个采集task、多个多线程、高性能采集器攀虫。 net版源码，可用 使用ajax页面实例运行，即将采集task规则与采集task操作分离，方便采集tasks的配置和跟踪管理； 2）支持GET和POST请求方式，支持cookies，可以满足严重身份采集的需求，cookie可以提前存储或实时获取； 3）支持用户自定义HTTP Header，通过该功能用户可以完全模拟浏览器请求操作，可以满足所有网页请求需求。此功能在网络上发布数据时特别有用； 4）采集 URL 支持数字、字母、日期、自定义词典、外部数据等多种参数，大大简化了采集 URL 的配置，达到批量采集的目的； 5）采集 URL 支持导航操作（即自动从入口页面跳转到需要采集数据的页面），导航规则支持复杂规则，导航层级不限，多层次URL导航可以；6）支持采集网站自动翻页，导航层自动翻页，定义翻页规则后，系统会自动为数据采集翻页，也可以使用该功能用于用户页面文章的自动合并操作； 7）网络民工支持级联采集，即在导航的基础上，可以自动下载采集不同层次的数据，自动合并。这个函数也可以叫分页采集； 8）网络矿工支持翻页数据合并，可以合并多页数据，典型应用是同一篇文章文章多页展示，系统翻页采集合并成一个数据输出； 9）数据采集support 文件下载操作，可以下载文件、图片、flash等内容； 10）可以进行ajax技术形成网页数据采集； 11）采集规则支持特殊符号的定义，如十六进制0x01非法字符； 12）采集规则支持限定符操作，可以准确匹配需要获取的数据； 13）采集 URL支持：UTF-8、GB2312、Base64、Big5等编码，同时可以自动识别&等符号；网页编码支持：UTF-8、GB2312、Big5等编码； 14）无论采集 URL还是采集规则都支持限定范围和自定义常规规则； 2、数据采集高级功能1）支持采集延时操作，可以控制系统采集频率，减少对目标网站的访问压力； 2）breakpoint 恢复挖矿模式，实时数据存储保护 user采集投注意：此模式仅限于非大数据量的采集； 3）支持大数据量采集，即实时采集实时存储，不会对系统性能产生任何影响； 4）提供强大的数据处理操作，可配置多条规则同时处理采集到的数据： a) 支持字符串截取、替换、追加等操作； b) 支持采集数据输出控制，输出收录指定条件，删除指定条件； c) 支持正则表达式替换； b) 支持U码转汉字； 5）可以自动输出采集到的页面地址和采集时间，提供采集日志； 6）采集的数据可以自动保存为文本文件、excel文件，也可以自动存入数据库。数据库支持Access、MSSqlServer、MySql，还可以在数据存储过程中自动去除重复行，避免数据重复； 7）可以自动发布到网站，通过配置publish网站参数可以在线发布数据（发布配置同采集配置，cookies，HTTP headers等可以定义）； 8）数据采集支持触发浏览器操作； 9）提供采集规则分析器，协助用户配置采集规则，分析错误内容； 10）提供迷你浏览器，可以自动抓取网站cookie； 11）support采集日志，并提供容错处理； 3、trigger 触发器是一种自动化的操作方式，即当满足一定条件时，系统会自动执行一个操作，用户可以使用触发器来实现采集tasks 程序的持续执行，调用外部程序、存储过程的调用等
　　1）触发器支持两种触发方式：采集数据完成触发器和释放数据完成触发器； 2）触发器操作支持：执行网络矿工采集任务，执行外部程序，执行存储过程； 4、Task 执行计划计时计划是自动化采集 数据的一种手段。用户可根据需要自动控制数据采集的时间和频率； 1）可以按周、日和自定义时间采集Task自动执行，并且可以控制采集task计划的过期时间； 2）可以自动执行任务：网络矿工采集任务、外部执行程序和存储过程； 5、网络天气网络雷达是一个非常重要的好用功能，网络雷达主要是根据用户预定的规则实现对互联网数据的监控，并根据预定的规则提供预警。此功能可用于监控热门在线帖子、感兴趣的关键词、商品价格变化，并在数据上实现采集。 1）monitoring source 目前只支持网络矿工
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　　java抓取网页数据源码-neocrawler:NodejsCrawler、webuiconfig、pro
　　抓取网页数据的Java源码-neocrawler:NodejsCrawler，包括schedule、spider、webuiconfig、pro
　　java爬取网页数据源码一、概述NEOCrawler（中文名：牛卡）是一个由nodejs、redis、phantomjs实现的爬虫系统。代码完全开源，适用于数据采集和垂直领域爬虫的二次开发。 【主要特点】采用nodejs实现，javascipt简单高效，易学易用，为爬虫开发和爬虫用户二次开发节省了大量时间； nodejs 使用 GoogleV8 作为运行引擎，性能令人印象深刻；因为 nodejs 语言本身是非阻塞的，异步运行爬虫等对 IO 密集型 CPU 需求不敏感的系统的性能非常好。与其他语言版本相比，开发量小于C/C++/JAVA，性能高于JAVA的多线程实现和Python的异步和携程的实现方式。调度中心负责网站调度，爬虫进程分布式运行。即中央调度器统一决定在单个时间片内抓取哪些URL，协调各个爬虫的工作。爬虫的单点故障不会影响整个系统。爬虫时，爬虫会分析结构化的网页，提取需要的数据字段。存储时不仅有网页的源代码，还有各个字段的结构化数据，不仅使数据在网页被抓取后立即可用，而且方便在进入网页时实现准确的内容重新排列图书馆。集成phantomjs。 phantomjs 是一个没有图形界面环境的网页浏览器实现，
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　　网页数据采集神器，可以更好的帮助用户使用该软件，好用吗
　　优采云采集器是一个网页数据采集神器。体积小，不占电脑资源空间，运行稳定流畅，采集超快，支持各种网站类型和三A高速引擎，操作简单，轻松实现采集一键式，还有丰富的数据导出方式。
　　
　　优采云采集器简介
　　该软件主要用于快捷方便的采集页面信息，用户选择自己需要的文件类型和格式，然后软件自动分析当前网页的结构，进行专业筛选，并根据用户需求准确提取。选择所需的文件和短信。用户在使用本软件时无需编辑程序。只要选择你需要的文件类型和关键词，软件就能自动生成先进的采集机制，帮助你准确捕捉你想要的内容。并且简单的页面采集创建功能可以更好的帮助用户使用软件，
　　优采云采集器好用吗
　　1、零门机：不懂网络爬虫技术，会上网，优采云采集器会采集网站数据；
　　2、多引擎，高速稳定：内置高速浏览器引擎，还可以切换到HTTP引擎模式运行，采集数据更高效。还内置了JSON引擎，无需分析JSON数据结构，直观选择JSON内容；
　　3、适用于各种网站：网站可以采集互联网99%，包括单页应用Ajax加载等动态类型网站。
　　优采云采集器功能
　　1、优采云采集器操作简单，鼠标点击即可轻松选择要抓拍的内容；
　　2、支持三种高速引擎：浏览器引擎、HTTP引擎和JSON引擎。加上原有的内存优化，浏览器采集也可以高速运行，甚至可以快速转换为HTTP运行。享受更多 High 采集speed;
　　3、 抓取JSON数据时，也可以使用浏览器可视化的方式，通过鼠标选择想要抓取的内容。完全不需要分析JSON数据结构，方便非网页专业设计师抓取所需数据；
　　4、不需要分析网页请求和源码，但支持更多的网页采集；
　　5、高级智能算法，一键生成目标元素XPATH，自动识别网页列表，自动识别分页中的下一页按钮；
　　6、支持丰富的数据导出方式，可以导出为txt文件、html文件、csv文件、excel文件；
　　7、也可以导出到已有的数据库，如sqlite数据库、access数据库、sqlserver数据库、mysql数据库，通过向导简单地映射字段，即可轻松导出到目标网站数据库。
　　优采云采集器Highlights
　　1、Visualization Wizard：所有采集元素都会自动生成采集数据；
　　2、定时任务：灵活定义运行时间，全自动运行；
　　3、多引擎支持：支持多个采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎和JSON引擎；
　　4、Smart Recognition：可以自动识别网页列表、采集字段和分页等；
　　5、拦截请求：自定义拦截域名，方便过滤异地广告，提高采集速度；
　　6、各种数据导出：可导出为Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等
　　优采云采集器安装
　　优采云采集器是apk软件，电脑版需要在手机模拟器上打开。
　　第一步，下载安装安卓模拟器，有详细的安装说明。
　　模拟器下载地址：
　　注意事项：
　　1、win系统下载安装模拟器，右键打开选择“BlueStacksapkhandler”。
　　2、winxp 系统必须安装两个组件，MicrosoftWindowsInstaller4.5 和 NETFramework2.0SP2。
　　3、 安装组件时，如果电脑安装了360、金山词霸、qq管家等软件，会弹出很多警告，请加信任或放手。
　　第二步，安装安卓模拟器后，将安卓版.apk文件下载到桌面，选择文件，用模拟器运行软件。
　　第三步，请稍等片刻，软件加载完毕。
　　第四步，OK，软件加载完毕，可以在电脑上运行软件了~
　　
　　优采云采集器update
　　1、 添加网页加载延迟选项；
　　2、优化规则编辑器线程和网页加载判断问题；
　　3、修复一些规则和运行错误最小化的问题；
　　4、改进的软件编译和加密方法；
　　5、 其他一些细节改进。
　　优采云采集器review
　　无需分析网页请求和源码，但支持更多网页采集。 查看全部

　　VG浏览器如何创建自动采集类别脚本?(一)
　　vgame 浏览器是一个可以编辑可视化脚本的网络浏览器。浏览器可以创建自动采集、自动识别验证码、自动注册采集相关网页内容等多种脚本，多用于营销项目，有需要的朋友不要错过，欢迎下载并使用！
　　软件功能
　　1、可视化操作
　　操作简单，图表完全可视化。无需专业 IT 人员即可塑造运营。
　　2、自定义流程
　　采集就像是功能自由组合的积木。
　　3、自动编码
　　程序注重采集效率，页面解析速度非常快。
　　4、Generate EXE
　　自动登录，自动识别验证码，是万能浏览器。
　　如何使用
　　如何在 VG 浏览器中下载文件？
　　可以在变量中获取文件地址来下载文件。变量只能保存文件的完整地址（需要检查变量内容是图片地址），也可以保存收录img标签的html代码。
　　如何在 VG 浏览器中新建脚本？
　　在脚本编辑器中的任意组上单击鼠标右键，然后选择新建脚本。如果没有组，请在左侧空白处点击鼠标右键新建组。
　　填写下面脚本的基本信息
　　1.脚本名称：自定义脚本名称
　　2.选择一个组，即把脚本放到哪个组。如果没有合适的组，可以点击右边的“新建组”创建一个
　　3.选择浏览器内核。 Firefox 是 Firefox 浏览器的内核。如果需要在脚本中使用浏览器模拟，则需要选择该选项。如果选择“不使用浏览器”，则不会使用脚本 一些浏览器相关的脚本功能的优点是运行脚本时不需要加载浏览器，不需要对浏览器进行打包生成EXE程序时，运行效率高，体积更小。建议在制作http请求脚本时选择。
　　4.脚本密码：设置密码后，其他人无法随意修改或查看脚本内容。
　　5.Remarks：脚本备注信息
　　填写脚本基本信息后，点击下一步
　　在流程设计器中右键单击以创建所需的脚本
　　在脚本设计过程中，您可以随时右键单击创建的步骤进行测试和运行，或右键单击脚本名称运行脚本。完成后点击下一步，根据需要配置其他运行参数。脚本创建现已完成。
　　更新说明
　　1. 修复了一些已知的错误
　　2.优化用户界面
　　详细信息 查看全部

　　中国现已有网民4.85亿各类站点域名130余万个爆炸
　　专利名称：一种能够自动识别网页信息的系统和方法采集
　　技术领域：
　　本发明涉及网页动态分析技术领域，具体属于一种自动识别网页信息的系统及方法。
　　背景技术：
　　随着互联网的发展，越来越多的互联网网站出现，形式层出不穷，包括新闻、博客、论坛、SNS、微博等。据CNNIC今年最新统计，现在中国有4.850亿网民，各个网站的域名超过130万个。在互联网信息爆炸式增长的今天，搜索引擎已经成为人们查找互联网信息的最重要工具。搜索引擎主要是自动抓取网站信息，进行预处理，分词后建立索引。输入搜索词后，搜索引擎可以自动为用户找到最相关的结果。经过十多年的发展，搜索引擎技术已经比较成熟，并且因为可以采用成功的商业模式，吸引了众多互联网厂商的进入。比较有名的有百度、谷歌、搜搜、搜狗、有道、奇虎360等。此外，在一些垂直领域（如旅游、机票、比价等）还有搜索引擎，已经有千余家厂商进入。搜索引擎的第一步也是最重要的一步是信息捕获，这是搜索引擎的数据准备过程。具体流程如图1所示。URL DB存储了所有要爬取的URL。 URL调度模块从URL DB中选出最重要的URL，放入URL下载队列。页面下载模块下载队列中的 URL。下载完成后，模块被解压。提取下载的页面代码的文本和URL，将提取的文本发送到索引模块进行分词索引，并将URL放入URL DB。信息采集进程就是把别人的网站信息放入自己数据库的过程，会遇到一些问题。
　　1、互联网信息每时每刻都在不断增加，因此信息抓取是一个7*24小时不间断的过程。频繁的爬取会给目标网站带来巨大的访问压力，形成DDOS拒绝服务攻击，导致无法为普通用户提供访问。这在中小型网站 中尤为明显。这些网站硬件资源比较差，技术力量不强，网上90%以上都是网站这种类型的。例如：某知名搜索引擎因频繁爬取网站而呼吁用户投诉。 2、某些网站 的信息具有隐私或版权。许多网页收录后端数据库、用户隐私和密码等信息。 网站主办方不希望将这些信息公开或免费使用。大众点评曾对爱帮网提起诉讼，称其在网站上抓取评论，然后在网站上发布。目前搜索引擎网页针对采集采用的主流方式是robots协议协议。 网站使用robots,txt协议来控制其内容是否愿意被搜索引擎收录搜索，以及允许收录哪些搜索引擎搜索，并为收录指定自己的内容和禁止收录。同时，搜索引擎会根据每个网站Robots 协议赋予的权限，有意识地进行抓取。该方法假设搜索引擎抓取过程如下：下载网站robots文件-根据robots协议解析文件-获取要下载的网址-确定该网址的访问权限-确定是否根据到判定的结果。 Robots协议是君子协议，没有任何限制，抓取主动权还是完全由搜索引擎控制，完全可以不遵循协议强行抓取。
　　比如2012年8月，国内某知名搜索引擎不按照协议抓取百度网站内容，被百度指控。另一种反采集方法主要是利用动态技术构建禁止爬取的网页。该方法利用客户端脚本语言（如JS、VBScript、AJAX）动态生成网页显示信息，从而实现信息隐藏，使常规搜索引擎难以获取URL和正文内容。动态网页构建技术只是增加了网页解析提取的难度，并不能从根本上禁止采集和网页信息的解析。目前，一些高级搜索引擎可以模拟浏览器来实现所有的脚本代码解析。获取所有信息的网络URL，从而获取服务器中存储的动态信息。目前有成熟的网页动态分析技术，主要是解析网页中所有的脚本代码段，然后获取网页的所有动态信息（包括有用信息和垃圾信息）。实际实现过程是以开源脚本代码分析引擎（如Rhino、V8等）为核心搭建网页脚本分析环境，然后从网页中提取脚本代码段，并放入提取的代码段放入网页脚本分析环境中执行分析返回动态信息。解析过程如图2所示。因此，采用动态技术构建动态网页的方法只是增加了网页采集和解析的难度，并没有从根本上消除采集搜索引擎。
　　发明内容
　　本发明的目的在于提供一种能够自动识别网页信息采集的系统和方法，克服现有技术的不足。系统通过分析网站的历史网页访问行为，建立自动化的采集。 @Classifier，识别机器人自动采集，通过机器人自动采集识别实现网页的反爬虫。本发明采用的技术方案是：一种自动识别网页信息采集的系统及方法，包括anti采集分类器构建模块、自动采集识别模块和anti采集在线处理模块，以及anti采集在线处理模块。采集分类器构建模块主要用于通过计算机程序学习和区分自动采集历史网页信息和正常网页访问行为。该模块提供了自动采集识别的训练模型。自动采集识别模块，该模块通过加载自动分类器自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将识别出的采集程序所在的IP段加入黑名单，黑名单是用于后续在线拦截自动采集行为。反采集在线处理模块主要用于对来访用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在该IP段的黑名单中，则该IP被拒绝访问；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。反采集分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤：（5)日志分析子模块通过自动分析站点访问日志，获取用户访问行为信息，包括用户对网站IP的访问，访问时间，访问URL，源URL；样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段内访问频率最高的数据记录，选择步骤I中解析的数据记录作为候选数据样本采集；访问统计子模块对选取的样本数据进行统计，计算出同一IP段的平均页面停留时间，访问的页面总数，是否为采集网页附件信息，网页采集频率；（6)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，并将其标记为未标记；（7)标记步骤（I）中未标记的样本，如果确定样本库le是自动采集，会被标记为I；如果用户浏览器正常访问，则标记为0，所有标记的样本都会更新到数据库中； （8)计算机程序会自动从样本库中学习，生成分类模型，用于后期自动采集识别。
　　自动采集识别模块的实现方法包括以下步骤：（5)identification程序初始化阶段，完成分类器模型的加载，模型可以判断自动采集行为；（6)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析出的数据发送给访问统计模块；（7)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集web附件信息，网页采集frequency；（8)classifier根据分类模型判断IP段的访问行为，将判断为程序自动采集行为的IP段加入黑名单；表示反@采集在线处理模块实现方法包括以下步骤： (I) 为web服务器转发的访问请求提取访问者的IP信息；（2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经y在黑名单中，此时通知web服务器拒绝该IP的访问；否则，通知Web服务器正常处理访问请求。与现有技术相比，本发明的有益效果如下： 本发明的系统分析网站网页访问行为的历史，建立一个自动采集分类器，识别自动采集机器人，通过自动机器人采集识别实现网页的反爬行，自动发现搜索引擎网页的采集行为并进行响应采集行为被屏蔽，采集搜索引擎从根本上被淘汰。
　　图1是现有技术搜索引擎的信息抓取过程示意图；图2是现有技术的第二种分析过程示意图；图3为本发明的anti采集分类器构建框图示意图；图4为本发明自动采集识别模块图；图5为本发明反采集在线处理模块。
　　具体实施例见附图。一种能够识别网页信息的反抓取系统和方法，包括反采集分类器构建模块、自动采集识别模块和反采集在线处理模块。 采集Classifier 构建模块，该模块主要用于通过计算机程序学习和区分采集自动历史网页信息和正常网页访问行为。该模块提供了自动采集识别的训练模型。自动采集识别模块主要用于加载自动分类器自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将识别出的采集程序的IP段加入黑名单。该列表用于后续在线拦截自动采集行为。所述anti采集在线处理模块主要用于对来访用户的在线自动判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则该IP被拒绝访问；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。反采集分类器构建模块实现方法具体包括以下步骤：（9)日志分析子模块通过自动分析站点访问日志，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站IP、访问时间，访问URL，源URL；样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段内访问频率最高的数据记录，选择步骤I中解析的数据记录作为候选数据样本集合；访问统计子模块对选取的样本数据进行统计，计算出同一IP段的平均页面停留时间、站点总访问页面数、是否为采集网页附件信息、webpage采集
　　频率； （10)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，并标记为未标记；（11)对未标记样本执行步骤（I）中的程序如果确定如果样本是机器自动采集，则标记为I；如果用户浏览器正常访问，则标记为0，所有标记的样本都会更新到数据库中；（12)计算机程序会自动检查样本库学习并生成分类模型，用于后续自动采集识别。所述的自动采集识别模块实现方法包括以下步骤：（9)识别程序初始化阶段，完成加载分类器模型，该模型可以自动判断采集行为；（10)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；（11)访问统计模块计算平均值e 同一IP段的页面停留时间，是否是采集web附件信息，网页采集频率； （12)classifier根据分类模型判断IP段的访问行为，判断为自动程序采集Behavior的IP段加入黑名单；反采集的实现方法在线处理模块包括以下步骤： (i) 为web服务器转发的访问请求提取访问者的IP信息；（2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知访问者web server 拒绝访问该IP；否则通知web server 正常处理访问请求 计数器采集classifier 构造 该模块主要用于训练计算机程序，使其能够学习和区分历史web信息自动采集和正常的网页访问行为，该模块可以为后续的自动采集识别提供训练模型，具体包括以下几个步骤。2.2.1.1 日志解析本模块需要解析服务器的历史访问日志（可以选择某一天的日志）提取获取用户的访问行为信息，包括用户访问网站使用的IP，访问发生的时间，访问的URL，和源网址。具体包括以下两个步骤： (I) 为每个要提取的用户访问信息项编写正则表达式。 IP表达式提取正则表达式定义为：
　　声明
　　1.一种能够自动识别网页信息采集的系统和方法，其特征在于它包括反采集分类器构建模块、自动采集识别模块和反采集在线处理模块，反采集分类器构建模块主要用于利用计算机程序学习和区分自动采集历史网页信息和正常网页访问行为。该模块提供了自动采集识别的训练模型。上面提到的自动采集识别模块，该模块通过加载自动分类器自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将识别出的采集程序的IP段加入黑名单。黑名单用于后续在线拦截自动采集行为。反采集在线处理模块主要用于对访问的用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发到 Web 服务器进行进一步处理。
　　2.根据权利要求1所述的一种能够识别网页信息的反爬虫系统及方法，其特征在于：所述反采集分类器构建模块实现方法具体包括以下步骤：(1)日志分析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户的访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP、访问时间、访问的URL、来源URL；样本选择子模块用于步骤I 选择中的分析数据记录是根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录作为候选数据加入样本集；访问统计子-module 对选取的样本数据进行统计，统计同一个IP段的平均页面停留时间、站点总访问页面数、是否采集web附件信息、网页采集频率；（2)以IP段作为主关键字，将上述信息保存在示例数据库中，并添加 标记为未标记； （3)标记步骤（I）中未标记的样本，如果确定样本是自动采集，则标记为I；如果是用户浏览器正常访问，则标记为O，更新将所有标记的样本存入数据库；（4)计算机程序自动从样本库中学习并生成分类模型供后续采集自动识别。
　　3.根据权利要求1所述的一种能够识别网页信息的反爬虫系统及方法，其特征在于：自动采集识别模块的实现方法包括以下步骤：(1)ID输入)程序初始化阶段，加载分类器模型，模型可以自动判断采集行为；（2)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送到访问统计Wu块； （3)Access统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否是采集网页附件信息，网页采集频率；（4)Classifier基于分类模型访问IP段行为确定，确定为程序自动采集行为的IP段加入黑名单；
　　4.根据权利要求1所述的一种能够识别网页信息的反爬虫系统和方法，其特征在于：反采集在线处理模块实现方法包括以下步骤：（1)提取网页信息Web服务器转发访问请求的访问者IP信息；（2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，通知Web服务器拒绝IP访问；否则通知Web服务器正常处理访问请求。
　　全文摘要
　　本发明公开了一种自动识别网页信息采集的系统及方法，包括反采集分类器构建模块、自动采集识别模块、反采集在线处理模块、 anti采集 @classifier 构建模块主要用于利用计算机程序学习和区分自动采集历史网页信息和正常网页访问行为。自动采集识别模块使用上述步骤中的anti采集分类器。 , 自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将识别出的采集程序所在的IP段加入黑名单。 anti采集在线处理模块主要用于对访问的用户进行自动在线判断和处理。本发明克服了现有技术的不足。系统通过分析网站历史网页访问行为建立自动采集分类器，识别机器人自动采集，并通过机器人自动采集识别实现网页反爬。
　　文件编号 G06F17/30GK103218431SQ20131012830
　　出版日期 2013 年 7 月 24 日申请日期 2013 年 4 月 10 日优先权日期 2013 年 4 月 10 日
　　发明人张伟、金军、吴扬子、姜燕申请人：金军、姜燕 查看全部

　　HTTP是一种无状态协议,服务器没有没有办法
　　HTTP 是一种无状态协议。服务器无法通过网络连接知道访问者的身份。为了解决这个问题，Cookie应运而生。 cookie 实际上是一小段文本信息。客户端向服务器请求，如果服务器需要记录用户的状态，则使用响应向客户端浏览器发出一个Cookie。客户端浏览器将保存 cookie。当浏览器再次请求网站时，浏览器将请求的URL和cookie一起提交给服务器。服务器检查 cookie 以识别用户的状态。服务器也可以根据需要修改cookie的内容。事实上，一张通行证，每个人一张，任何来访的人都必须带上自己的通行证。这样，服务器就可以从通行证中确认客户端的身份。这就是cookies的工作原理。 Cookies 允许服务器程序跟踪每个客户端的访问，但这些 cookie 必须在每次客户端访问时发送回来。如果有很多 cookie，这无形中增加了客户端和服务器之间的数据传输量。 Session的出现就是为了解决这个问题。同一个客户端每次与服务器交互，不需要返回所有的cookie值，只返回一个ID。这个ID是客户端第一次访问服务器时生成的，每个客户端都是唯一的。
　　这样每个客户端都有一个唯一的ID，客户端只需要返回这个ID即可。这个 ID 通常是一个 NANE 作为 JSESIONID 的 Cookie。 cookie 和 session 的区别： 具体来说，cookie 机制采用了在客户端保持状态的方案，而会话机制采用了在服务器端保持状态的方案。同时我们也看到，由于服务端状态保持方案还需要在客户端保存一个身份，会话机制可能需要使用cookie机制来达到保存身份的目的。 cookie不是很安全，其他人可以分析本地存储的。饼干和饼干欺骗。考虑到安全性，应该使用 session。会话将在服务器上存储一段时间。当访问次数增加时，会占用您服务器的性能。考虑到服务器性能的降低，应该使用cookie来保存不能超过4k的数据。许多浏览器限制一个站点最多保存 20 个 cookie。登录信息等重要信息可以存储为会话。实现Session机制：抓取页面时，如果涉及到动态页面，可能需要考虑在爬虫中实现Session机制。 cookie处理：最终的URL命令结果通过HTTP协议数据包发送，cookie信息可以携带在头信息中。
　　6、Cookie 和 Session（书中给出的答案）
　　Cookie 是一种由服务器生成并保存在客户端读取的信息。 Cookies 通常作为文件存储在用户身上。查看 cookie 的方法因浏览器而异。会话是另一种在客户端和服务器之间维护状态的常用机制。在一定程度上解决或缓解了上述问题。准确理解其技术原理，有利于设计更好的动态爬虫。 Session可以看成是Web服务器上的一个内存块，原本保存在Cookie中的用户信息可以保存在这个内存块中。客户端和服务端依赖一个全局唯一标识Session_id来访问Session中的用户数据，这样在Cookie中只需要保存Session_id就可以实现不同页面之间的数据共享。可以看出，在Session机制下，除了Session_id之外，其他用户信息都没有保存在Cookie文件中，从而解决了以上两个问题。
　　7、四种典型应用架构
　　客户端/服务器：客户端可以是各种浏览器或爬虫。 Client/Server/Database：在网络爬虫技术中，该架构支持动态网页的实现。可用性和负载平衡设计。虚拟主机架构：虚拟主机是另一种常见的 Web 应用架构。是指在一个服务器中配置多个网站，让每个网站看起来都拥有一台独立的物理计算机。虚拟主机的实现方式有三种：（1）基于IP地址的方法、基于端口的方法、基于主机名的方法。
　　8、常见爬虫爬取流程
　　特定爬虫进程：（1）Web server connector向指定的Web server发起连接请求，然后在爬虫和Web server之间建立网络连接。这个连接作为后续的发送URL和接收服务器返回信息路径，直到爬虫或服务器断开连接。在连接过程中，为了减少将域名映射到IP地址的时间消耗，爬虫需要使用DNS缓存。（2）发送一个URL页面到连接上的Web服务器请求命令，等待Web服务器的响应，对于新的网站，在发送URL请求之前，应该检查根目录下是否有Robots.txt文件，如果有，应该解析文件，建立服务器访问要求和URL权限列表，同时要处理各种可能的网络异常和各种可能的Web服务器异常，比如HTTP 404 错误。当web服务器反馈页面内容时，可以保存页面信息，并将HTML编码的文本信息发送到下一个处理步骤。 （3）对获取到的HTML文件的URL进行提取过滤，页面解析器分析HTML文本提取其中收录的URL。进一步根据Robots.txt的访问权限列表，基本规则如是否已爬取过滤提取的URL，排除一些不需要检索的页面。（4）按照一定的爬取策略，将每个URL放到URL任务中合适的位置。依次。顺序很重要。需要考虑web服务器对访问频率和时间的要求，以及建立连接的时间消耗。 URL爬取任务对于新的URL，不断重复上述过程，直到爬取任务为空或用户中断。
　　9、动态页面内容生成方法
　　区分动态页面和静态页面的主要特征是页面内容的生成方式。动态页面内容生成方法可以分为两大类，即服务器端生成和客户端生成。服务器生成：在这种内容生成方式中，页面主要内容的结构和呈现一般是分开的。页面的主要内容可以存储在各种数据库系统中，决定结构和表现形式的HTML标签和句子存储在Web服务器上，因此应用架构采用客户端/服务器/数据库模型。客户端生成：按照这种内容生成方式，内容是在客户端生成的，客户端主要是浏览器。受浏览器能力的限制，客户端生成的内容一般都是轻量级的、局部的，比如提示用户警告信息、显示定时等。在这种生成方法中，需要在网页中嵌入某个脚本或插件。通过在浏览器中执行这些脚本或插件功能，可以生成网页内容并动态更新。
　　10、动态网页采集技术类型
　　动态网页的主要采集技术可以归纳为以下四种。 （1）带参数构造URL，使用参数传递动态请求；（2）构造Cookie携带参数，使用HTTP头传递动态请求参数；（3）Ajax动态请求离线分析，使用静态页面采集技术，或者通过Cookie、Post等方式发送请求参数；（使用最广泛）（4）模拟浏览器技术。
　　11、Web服务器连接器模块主要功能的实现可以通过以下流程来描述。
　　输入：URL格式为：http(https)://域名部分:端口号/目录/文件名.文件后缀，或者http(https)://域名部分:端口号/目录/ , directory 可以收录多个子目录。处理过程：（1）从URL中提取域名和端口号，如果端口号为空，则设置为默认端口号，即80；（2）以域名和端口号为参数创建Socket连接；（3）连接建立后，检查服务器根目录下是否存在robots.txt文件；（4）如果存在则解析robots.txt文件，并生成权限列表和服务器访问需要的参数；（5）根据权限列表和访问时限，如果允许，向服务器发送一个URL请求；（6）等待服务器响应；（7）进行异常处理，并对各种已知的HTTP标准错误代码进行规划；（8）接收服务器返回的数据并将数据保存到文件中；（9）断开网络连接。输出：HTML文件页面
　　12、可以将我的爬虫的User-agent设置为知名爬虫吗？
　　从代码的角度来看，没有人会限制你使用哪种 User-agent，就像上面的例子一样。其实，不断地改变User-agent的值也是很多不友好的爬虫为了躲避服务器检测而采用的惯用做法。然而，这种方法是非常不可取的。扰乱Web服务器的正常判断，可能导致某知名爬虫被检测到不符合Robots协议而引起争议。
　　13、基于统计的Web内容提取方法基本步骤如下：
　　构建HTML文档对应的DOM树；基于DOM树基于一定的特征构建信息抽取规则；根据规则从 HTML 中提取信息。
　　14、基于结构的方法的基本思想描述如下：
　　（1）通过HTML解析器将Web文档解析成DOM树；（2）确定要提取的文本在DOM树中的哪个节点下，节点名和属性是唯一的；（3）使用各种方法定位节点并提取节点中收录的内容。
　　15、PR 算法收敛性的证明基于马尔可夫链，其状态转移矩阵A需要满足三个条件：（1）A为随机矩阵：A的所有元素矩阵大于等于0，且每列元素之和为1，满足概率的定义。（2）A不可约：A不可约当且仅当A对应的有向图强连接。对于每对节点u，v，都有一条从u到v的路径。（3）A是非周期性的。非周期性意味着马尔可夫链的状态转换不会陷入循环，随机过程不是一个简单的循环。
　　16、正则表达式示例
　　'.'通配符：代表任何字符，除了\n，一个点和一个字符 ret = re.findall('m...e', "cat and mouse")#['mouse']
　　'*' 重复匹配允许 * 前的一个字符重复多次 ret = re.findall('ca*t', "caaaaat and mouse") # ['caaaaat']
　　'?'也是重复匹配，但是前面的字符呢？只能重复 0 或 1 次 ret = re.findall('ca?t', "cat and mouse")# ['cat'] ret = re .findall('ca?t', "caaaaat and mouse") # [], 不匹配 ret = re.findall('ca?t', "ct and mouse")#['ct']
　　‘+’也是重复匹配，但至少一次，不是0次 ret = re.findall('ca+t', "caaaaat and mouse") #['caaaaat']
　　'{}'也是重复匹配，但是匹配的次数可以自己设置，可以是数字，也可以是范围 ret = re.findall('ca{5}t', "caaaaat and mouse")#5 次，['caaaaat'] ret = re.findall('ca{1,5}t', "caaaat catd mouse") #1 到 5 次，['caaaat','cat']
　　‘[]’ 定义了要匹配的字符范围。例如，[a-zA-Z0-9]表示对应位置的字符必须匹配英文字符和数字，“-”表示范围。 ret = re.findall('[0-9]{1,5}', "12 只猫和 6 只老鼠")#['12', '6']
　　'\'转义字符，如果字符串中有特殊字符需要匹配，则需要进行转义。这些特殊字符包括。 *? + $ ^ [] {} | \ -。 ret = re.findall('\^c.t', "^cat mouse")#['^cat'] ret = re.findall('\[...\]', "cat [and] mouse" )#['[和]']
　　提取超链接：re.findall("http://[a-zA-Z0-9/\.\-]*", s)
　　ret = re.findall('ca+t', "caaaaat and mouse")#['caaaaat'] ret = re.findall('ca+t', "cat and mouse")#['cat' ] ret = re.findall('ca?t', "ct and mouse")#['ct'] ret = re.findall('[0-9]{1,5}', "12 只猫和 6 只老鼠")#['12', '6'] ret = re.findall('[0-9]', "12 只猫和 6 只老鼠")#['1','2', '6'] ret = re.findall('[0-9]{1,5}', "1234567 只猫和 6 只老鼠")#['12345','67', '6'] ret = re.findall('[0-9a -zA-Z]{1,5}', "1234567 只猫和 6 只老鼠")#['12345', '67','cats','and', '6','mice']
　　17、攀虫大数据采集的技术体系
　　网络连接层：由TCP Socket连接建立、数据传输和连接管理组成。页面采集层：URL处理；搜索策略； Session机制的实现：在抓取页面时，如果涉及到动态页面，可能需要考虑在爬虫中实现session机制； Cookie 处理：最终的 URL 命令结果是通过 HTTP 协议数据包发送时，可以在头信息中携带 cookie 信息。 查看全部

　　网页采集器的自动识别算法需要去和公司招聘人力去定制
　　网页采集器的自动识别算法需要去和公司招聘人力去定制，没有标准可言。常用的算法以下几个：mozart三音程比例，ispring彩铃识别算法，srrut和奇数esrol方案，ispring。比较方便的是可以批量定制。
　　本來我是想找dynamics就是給短信短業量不大的，但是他家的短信直，全自動。
　　现在的api已经很少有三音程识别这种了，主要还是得自己实践来。dsp是实在是没什么必要的啊，除非短信的人数量特别少而且特别精准，dsp才会有实际意义。
　　bccf
　　目前通用的功能提供均为三音程识别，也就是常见的106开头短信，自动不自动的完全取决于采集的效果。目前针对106短信采集做过一些项目，包括短信群发、图片群发，gps等等，实现的效果都还行。楼主的问题我之前也想过，比如将短信生成二维码上传云上发，这样就可以直接拿二维码识别后的文字来做数据上报。另外推荐一个简单的方法，将所有短信内容转换成一串xxx.xxx.xxx的二进制数组，直接放入excel中就可以。
　　楼主是说这种的？一般情况下，比如我们公司现在在做活动，我们都是这么配置的。直接生成二维码做短信的识别，然后根据指定的格式发送。其实只是活动的签到识别这种相对简单。
　　我就负责了一个短信项目，接口这个就是你设计下需求，接入个nb的专门来做这种事，不知道具体指向那种，估计语义、规范、可靠性要求更多些，短信可以直接转发到运营商后台去处理发送验证码啊等信息。短信是需要有固定的业务条款规范的。 查看全部

　　问卷->实时可视化数据自动抓取不就是跟踪吗
　　网页采集器的自动识别算法，
　　手动判断。如果没有跨页匹配的话，可以抓取到某页内容然后去其他页面抓取信息。
　　我参考自动抓取的代码，如下，第一页采集到网页源码后，第二页采集到页面源码后在用asp中的httprequest或者selenium或者其他的方法采集第三页源码后再用selenium或者其他的方法采集第四页采集到页面源码后用asp中的httprequest或者selenium或者其他的方法采集第五页采集到页面源码后用asp中的httprequest或者selenium或者其他的方法采集第六页采集到页面源码后用asp中的httprequest或者selenium或者其他的方法采集可以看一下/。
　　别人已经回答了自动抓取问题。可以先抓取这个页面再下载其他页面。一种是自己实现，一种是采用webdriver或者ie内置浏览器功能。python两种都可以。
　　手动判断，
　　可以跟踪原网页，
　　我们公司目前在做可视化抓取：登录->注册->登录后的商品列表页面数据采集->提交产品问卷->实时可视化可视化数据
　　自动抓取不就是跟踪吗？那如果不可视化的话，那样的话也很简单的， 查看全部

　　网页采集器的自动识别算法学一学基本也就这样
　　网页采集器的自动识别算法学一学基本也就这样，像家用级别的都已经很智能了。但是要完全自动识别，还是得找高手做。1、采集器不要有一些奇奇怪怪的响应式布局的功能，最好是统一布局，这样识别起来是有偏差的。2、这点比较重要，可以参考一下这个解决方案智语、天光等基于api的http采集器推荐.采集特性可以参考这个。
　　你给一个采集器，他搞不定完全自动采集的，
　　可以理解为三千小时，一万个小时采集100万个用户，五万个小时工业化。大概能理解为一个人工作一年，100万个小时并不过分。
　　会的。这个数量级，已经是现有采集器的极限了。当然你要我说采集太快的方法，我还是不知道。我知道的，就是把你采集软件中的内置账号及密码，做到你自己的产品中。这是两点。另外一点。同类采集工具都是通过经验公式做到这一点的。经验公式？你信吗？不信？你再试试。题主有兴趣的话，回头记得开一个一万五百万网页随机数，用一个随机点。试试。
　　刚好还有人问过这样的问题，欢迎大家也发表言论。这是我跟知友@白马阿灵的对话。
　　这个采集器属于高级采集功能，用得到基本都用得到。以后也会有更多高级的功能，比如主题、全景等功能。
　　很难的，现在采集器为了量化设计，都没有完全的自动，一般都会有你说的那种效果。包括像你说的，根据不同年龄段人群生成不同风格。甚至图片编辑都不一定能完成，因为模板都是人找的。 查看全部

　　优采云采集器软件下载，多功能的网页信息数据采集服务工具
　　优采云采集器软件下载，多功能网页信息数据采集服务工具，优采云采集器（网页多功能信息采集）可以为您带来更便捷优质的网络信任服务工具，采集可以使用多种网站内容，不需要专业的网站爬虫技术，独特的多功能引擎模式可以让数据采集更有效率。欢迎需要到网站数据采集的用户到本站下载。
　　
　　优采云采集器软件功能
　　1.该软件操作简单，鼠标点击即可轻松选择想要抓取的内容。
　　2. 支持三种高速引擎：浏览器引擎、HTTP 引擎和 JSON 引擎。
　　3.加上独创的内存优化，让浏览器采集更方便高速运行。
　　4.快速多数据内容采集功能全面编辑，更好的管理数据服务。
　　
　　优采云采集器功能介绍
　　1.不需要分析网页请求和源码，但支持更多网页采集。
　　2.高级智能算法，一键生成目标元素XPATH。
　　3.支持丰富的数据导出方式，可以轻松导出多种不同的文件格式。
　　4.各种数据库全管理，所有服务更方便快捷。
　　
　　优采云采集器软件优势
　　1.定时任务：灵活定义运行时间，全自动运行。
　　2.多引擎支持：支持多个采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎和JSON引擎。
　　3.Smart Recognition：可以自动识别网页列表、采集字段和分页等
　　4.拦截请求：自定义拦截域名，方便过滤异地广告，提高采集速度。 查看全部

　　新互联教育（）提醒您网络爬虫（Webcrawler）
　　新互联网教育()提醒你。网络爬虫是根据一定的规则自动抓取万维网信息的程序或脚本。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似的网站，可以自动访问采集以获取或更新这些网站的内容和检索方法。从功能上来说，爬虫一般分为三部分：数据采集、处理、存储。传统爬虫从一个或多个初始网页的网址开始，获取初始网页上的网址，在网页抓取过程中不断从当前网页中提取新的网址放入队列中，直到某个停止条件系统满足。聚焦爬虫的工作流程比较复杂。需要按照一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接，放入URL队列等待被抓取。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要抓取的网页的网址，并重复上述过程，直到达到系统的某个条件时停止。另外，爬虫爬过的所有网页都会被系统存储起来，进行一定的分析、过滤、索引，以备以后查询检索；对于专注的爬虫，本过程中得到的分析结果还是有可能对后续的爬虫过程给予反馈和指导的。
　　
　　爬取原理
　　网络爬虫系统的作用是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据源。许多大型互联网搜索引擎系统都被称为基于Web数据采集的搜索引擎系统，例如Google和百度。这说明了网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。除了供用户阅读的文本信息外，网页还收录一些超链接信息。网络爬虫系统通过网页中的超链接信息不断获取网络上的其他网页。正是因为这个采集进程就像一个爬虫或蜘蛛在网络上漫游，所以被称为网络爬虫系统或网络蜘蛛系统，英文称为Spider或Crawler。
　　
　　基本爬虫流程
　　发起请求：通过HTTP库向目标站点发起请求，即发送一个Request，可以收录额外的headers等信息，等待服务器响应。获取响应内容：如果服务器可以正常响应，就会得到一个Response。响应的内容就是要获取的页面的内容。类型可以是HTML、Json字符串、二进制数据（如图片和视频）等类型。解析内容：获取的内容可能是HTML，可以使用正则表达式和网页解析库进行解析。可能是Json，可以直接转成Json对象解析，也可能是二进制数据，可以保存或者进一步处理。保存数据：有多种保存形式，可以保存为文本，保存到数据库，或保存为特定格式。
　　请求和响应
　　Request：浏览器向URL所在的服务器发送消息。此过程称为 HTTP 请求。
　　响应：服务器收到浏览器发送的消息后，可以根据浏览器发送的消息内容对消息进行处理，然后将消息发送回浏览器。这个过程称为 HTTP 响应。浏览器收到服务器的Response信息后，对信息进行相应的处理，然后显示出来。
　　要求详细解释
　　请求方式：主要有GET和POST两种，另外还有HEAD、PUT、DELETE、OPTIONS等
　　请求 URL：URL 的全称是 Uniform Resource Locator。例如，一个网页文档、一张图片、一段视频等都可以通过URL唯一确定。
　　请求头：收录请求的头信息，如User-Agent、Host、Cookies等信息。
　　请求体：请求中携带的附加数据，例如提交表单时的表单数据。
　　回复详细说明
　　响应状态：有多种响应状态，如200表示成功，301表示跳转，404表示找不到页面，502表示服务器错误。
　　响应头：如内容类型、内容长度、服务器信息、设置cookies等
　　响应体：最重要的部分，包括请求资源的内容，如网页HTML、图片二进制数据等
　　可以捕获哪些数据
　　网页文本：如HTML文档、Json格式文本等
　　图片：获取的二进制文件保存为图片格式。
　　Video：同样是二进制文件，保存为视频格式即可。
　　依此类推：只要能请求，就能获得。
　　分析方法
　　直接处理Json解析正则表达式BeautifulSoup PyQuery XPath
　　抓取问题
　　问：为什么我抓到的和浏览器看到的不一样？
　　答案：网页由浏览器解析渲染，加载CSS和JS等文件，让我们看到漂亮的网页，抓到的文件只是一些代码，CSS文件不能被调用，使样式变得不可能。如果显示出来，那么就会出现网页错位等问题。
　　Q：如何解决Java渲染的问题？
　　答案：分析Ajax请求、Selenium/WebDriver、Splash、PyV8、Ghost.py等库
　　保存数据
　　Text：纯文本、Json、Xml 等
　　关系型数据库：如 MySQL、Oracle、SQL Server 等，都有结构化的表结构进行存储。
　　非关系型数据库：如MongoDB、Redis等Key-Value存储。 查看全部

　　什么是山寨搜索引擎“百google度”最早的山寨文化
　　.
　　网站Browser 和搜索蜘蛛程序假定网页是用西方语言编码的，所以用这些语言编写的网页不需要这个标签。为了让浏览器正确显示，亚洲、阿拉伯和古代斯拉夫文本确实需要这个标签。因此，当搜索引擎看到这些语言的表达时，对网页语言的正确显示有很高的保证。
　　3、内容分析
　　搜索引擎最终通过研究内容中的字符模式来确定网页的语言。即使是短短两句话的网页，内容分析的准确率也是非常高的。只有在内容分析后仍不确定时才使用元标记。
　　在大多数情况下，搜索引擎会正确确定网页的内容。对于只有几个字的网页，确保网页被正确识别是很重要的。正确的编码语言和元语言标签非常重要。
　　下面让我们看看什么是山寨搜索引擎
　　“百个 Google 学位”
　　最早的山寨搜索引擎曾经出名。山寨搜索引擎的型号最先确定，访问量高，但功能简单，用户需要左右拖动才能看到完整结果。
　　《百谷虎》
　　由于某新闻媒体的报道，最近小有名气，高举“山寨”的大旗，让国人开始明白什么是山寨搜索引擎，名字也很有创意。可惜因为搜索结果被并排挤压，似乎没有实际使用价值。
　　“山寨文化”在每个人心目中可能有不同的感受，但随着这股风越来越大，可见草根对“山寨”的内涵还是相当认同的。百度和谷歌都在讨论。战斗激烈，都指责对方结果不公，但山寨搜索坚持要把这两个敌人放在一起。或许很多人对“仿冒搜索”嗤之以鼻，但对于普通网民来说，谁在搜索并不重要，我们需要的结果才是最重要的。如果是你，你会选择谁？
　　搜索引擎优化（searchengineoptimization，简称seo）搜索引擎优化就是搜索引擎优化，英文描述是tousesometechnicstomakeyourwebsiteinthetopplacesinsearchenginewhensomebodyisusingsearchenginetofindsomething，翻译成中文就是“搜索引擎优化”，一般简称为搜索优化。相关搜索知识还包括searchenginemarketing（搜索引擎营销）、searchenginepositioning（搜索引擎定位）、searchengineranking（搜索引擎排名）等。
　　随着互联网的发展，可以在互联网上搜索到的网页越来越多，网页内容的质量也变得参差不齐。没有保证。因此，未来的搜索引擎将向知识型搜索引擎方向发展，希望为搜索者提供更准确、更适用的信息。目前，互联网上的百科全书如雨后春笋般涌现。另一方面，近年来，许多公司都在尝试改进搜索以更好地满足用户的要求。其中，copernicagent等搜索代理就是其中之一。
　　在台湾，Webgenie 是一家使用文本挖掘技术开发搜索引擎产品的公司。利用人工智能算法，可以实现目前搜索引擎所缺乏的简单人机交互方式，如相关词提示。 、动态分类词提示等[1]，算是比较另类的搜索引擎产品。
　　如何使用搜索引擎
　　搜索关键词still
　　选择搜索关键词的原则是首先确定你想要达到的目标，并在你的脑海中形成一个更清晰的概念，也就是我在寻找什么？它是一份信息性文件吗？或者它是一种产品或服务？然后分析这些信息的共性以及区别于其他类似信息的特征，最后从这些定向概念中提取出最具代表性的关键词。如果完成了这一步，您通常可以快速定位到您要查找的内容，而且大多数时候您不需要使用其他更复杂的搜索技术。
　　细化搜索条件
　　您提供的搜索条件越具体，搜索引擎返回的结果就越准确。
　　例如，如果您想查找有关电脑冒险游戏的信息，输入游戏将无济于事。电脑游戏的范围更小。当然最好输入computeradventuregame，返回的结果会准确很多。
　　另外，一些功能性词汇和过于常用的名词，如英文的“and”、“how”、“what”、“web”、“homepage”和“的”、“地”、“”等搜索引擎由于不支持“和”，这些词被称为停用词（stopwords）或过滤词（filterwords），这些词在搜索时会被搜索引擎忽略。
　　善用搜索逻辑命令
　　搜索引擎基本上支持额外的逻辑命令查询。常用的是“+”和“-”符号，或相应的布尔逻辑命令and、or、and not。好好利用这些命令符号，可以大大提高我们的搜索准确率。
　　完全匹配搜索
　　除了使用前面提到的逻辑命令缩小查询范围外，还可以使用""引号（注意是英文字符。虽然现在有些搜索引擎支持中文标点，但考虑到其他引擎，最好养成使用英文字符的习惯）进行精确匹配查询（也称为词组搜索）。
　　特殊搜索命令
　　标题搜索
　　大多数搜索引擎都支持对网页标题的搜索。命令是“标题：”。搜索标题时，上述逻辑符号和精确匹配原则同样适用。
　　网站search
　　另外，我们还可以搜索网站，命令是“site:”（google）、“host:”（altavista）、“url:”（infoseek）或“domain:”（hotbot）。
　　链接搜索
　　在google和altavista中，用户可以使用“link:”命令来查找网站外部入站链接（inboundlinks）。其他一些引擎也有相同的功能，但命令格式略有不同。您可以使用此命令查看它是谁以及有多少网站 与您链接。 （版本：中国电子商务研究中心）
　　关于搜索引擎的使用和网页语言识别的分析文章：
　　·网站结站群软件结构优化，给用户带来更贴心的身体
　　·另外，站群机构的内容结构如何合理分配，自动更新
　　·近年的分类信息是什么站群息和企业黄页的网站越
　　·王世帆：教SEO新手如何接单，自动赚钱。
　　·大连网络推广培训充满营销助力打造网络推广精英
　　·WordPress博客系统SEO优化的十大技巧站群soft
　　本文标题：如何使用搜索引擎及网页语言识别分析 查看全部

　　网页采集src器的自动识别算法的特点是什么？
　　网页采集器的自动识别算法有两种，一种是结构匹配，即根据每一个script标签的label等属性的值、src属性、window属性等匹配到的值进行匹配，如果匹配到则采集，如果没有匹配到，则没有采集自动识别算法一种是关键词匹配，根据关键词以及每一个标签的label等属性进行匹配，如果关键词和某个标签匹配到则采集，如果没有匹配到则没有采集，采集自动识别算法自动识别技术的特点是匹配结果是以结构匹配为主，而不是大量script等属性值的排列，也不是按照src值进行排列，通过网页抓取器使用什么采集技术，首先要判断选择什么技术。
　　quantizer是根据页面中网页内容的位置，数量，
　　看起来应该是网页标签解析错误匹配。自动抓取更不可能了，肯定是抓下来之后发现和预期的没有出现显著差别，就拒绝并且重新抓取。个人目前采用的方法是点击匹配和边抓边取，但是很多页面都太长了，没法点击匹配。
　　遇到过类似的问题。后来遇到原因是，网站抓取框内的内容都是html文本内容，字符大小不一致，会造成被识别的页面与要获取的页面内容差异很大，而且在采集的过程中也可能会出现误操作产生的很多字符，整个页面丢失了。建议使用首页识别器抓取标签。 查看全部

　　基于人工智能算法的智能采集系统设计方案设计（一）
　　一、平台概览
　　互联网商业数据采集平台是基于智能算法开发的智能采集系统。系统只需输入网址即可智能识别采集对象，无需配置任何采集规则。该系统不仅可以对采集的数据进行自动化处理，还可以对采集过程中的数据进行清洗，可以快速准确地获取海量网络数据。
　　二、主要参数
　　1.采集器homepage 输入框：只能输入一个网址。在这里输入网址后，软件会直接跳转到任务编辑界面，用户可以在任务编辑界面继续操作。
　　2.我的问题
　　（1）导入任务：可以选择添加需要导入的文件，在选择的组名下导入。
　　（2）创建任务：可以新建任务组；可以添加智能模式任务和流程图模式任务。
　　(3）查看所有任务：搜索查看所有任务信息，包括任务名称、任务id、创建时间、结束时间、采集结果、状态、操作；可以查看自动导出的任务列表信息包括组名称、任务名称、自动导出名称、状态、导出成功（项目）、导出失败（项目）、操作。
　　3.创建流程图模式：基于人工智能算法，输入网址自动识别网页内容和分页，无需配置采集规则，一键采集数据。
　　4.Create流程图模式：可以根据提示点击网页内容生成可视化流程操作，生成采集规则，可以模拟任何思维操作。
　　5.Task First Interface
　　(1）Task grouping: 可以将任务分组设置
　　(2）任务名称：可以通过三种方式设置任务名称：自定义输入、网页标题、任务组名称_编号
　　（3）URL导入：可以通过手工导入、文件导入、量产导入采集的URL链接。
　　(4）URL预览：可以预览查看添加的URL链接。
　　6.Page Type：在页面类型中，采集data通过设置列表类型和单页类型来设置。列表类型可设置为自动识别、手动点击列表、编辑列表XPath。
　　7.Paging setting：分页设置可以设置分页按钮、瀑布式分页、禁用分页。在分页按钮中可以选择设置自动识别分页，点击分页按钮，编辑分页XPath。
　　8.Settings采集Scope
　　(1）设置起始页：可以设置当前页或者自定义起始页数
　　(2）设置结束页：可以设置下一页或自定义结束页码
　　(3）设置跳过项：可以设置跳过每页前后的数据条数
　　(4）新条件：满足设定条件时停止采集；在新条件中可以添加组织关系、组关系、字段名称、条件、值等信息，完成新建分组、新建条件、删除条件等操作。
　　9.数据过滤：可以添加设置数据过滤的条件。在数据过滤中，您可以完成新建组、新建条件、删除条件等操作。
　　10.Clear all：可以清除所有选中准备采集的数据。
　　11.depth采集：可以设置页面链接的详情页数据采集设置
　　12.字段设置
　　(1）添加字段：可以根据数据抓取的需要添加字段
　　（2）可以修改字段名称、合并字段、页面选择、编辑字段XPath、删除字段等
　　(3）Set value 属性：可以为模块设置操作，如提取文本、提取内部HTML、提取外部HTML、提取链接地址、提取图片等媒体地址、提取输入框内容、下载按钮等.
　　(4）改为特殊字段：可以设置特殊字段包括采集时的时间、采集时的时间戳、当前网页的网址、网页的标题当前网页，以及当前网页的源代码。
　　13.Flowchart 组件
　　（1）打开网页：创建流程图任务时，会自动生成打开网页组件。该组件作为任务组件使用，不可拖拽删除，可编辑修改任务栏URL。
　　(2）Click：可点击元素可以设置为包括循环点击循环组件中的分页按钮，依次点击循环组件中列表中的元素，以及手动点击该元素；click方法可以设置为包括单机、双击；点击后是否打开新标签页等内容操作。
　　(3）Extract data：在提取数据时，可以设置停止条件、数据过滤、清除所有字段、深入采集、添加字段等
　　(4）Timed等待：可以设置等待组件的内容
　　(5）滚动页面：可以添加滚动页面方法，包括滚动到页面底部和滚动一屏高度；可以设置每次滚动后的等待时间。
　　（6）input text：在文本组件中，可以设置输入文本选择输入框，文本内容条件，组合文本的前几列，输入后按回车。
　　(7）移动鼠标：移动鼠标组件的作用是针对需要将内容移动到网页中的元素的情况，可以在组件中设置鼠标。
　　(8）Drop-down box：下拉框组件的作用是针对网页中的下拉框选项。可以在组件中设置选择下拉框和个别选项。
　　(9）Judgment：判断组件可以针对不同的条件进行判断，进行不同的操作。可以在判断组件中设置判断条件、判断使用的文本、判断范围等内容操作。
　　（10）Cycle：循环组件可以进行一些操作，在组件中可以设置循环方法和选择列表元素。
　　(11）Return：返回组件返回上一页。
　　（12）Copy：复制组件可以复制页面元素的内容。
　　(13）验证码：可以设置验证码输入框，选择验证码图片，选择验证码提交按钮，选择验证码错误提示，在验证中启用自动编码等操作代码组件。
　　（14）循环外：循环外组件通常与判断组件结合使用，即在条件满足与否的情况下提前结束循环。
　　14.Begin采集
　　(1）timing start：定时启动可以设置周期采集的间隔时间、单次运行时间、启动频率、启动日期、启动时间、停止时间。
　　(2）Intelligent Strategy：可以设置和添加智能切换和手动切换的条件。
　　(3）自动导出：对于自动导出的数据，可以新建任务或者删除自动导出。
　　(4）file下载：可以在采集下载文件，可以设置采集下载的文件类型、下载文件的存放路径、文件夹规则选择、文件名规则选择、模块操作例如文件。
　　（5）Acceleration Engine：可以根据引擎情况开启加速引擎。
　　(6）重复数据删除：选择或添加重复数据删除条件，设置其执行动作包括数据重复时跳过继续采集，数据重复时停止任务。
　　相关产品：消费者行为分析、消费者数据分析 查看全部

　　程序员最难学的7-0多个运营分析报告
　　程序员最难学的不是java或c++，而是社交，俗称“嫂子”。
　　在社交方面，我被认为是程序员中最好的程序员。
　　
　　我将所有微博营销案例抓取到一张 Excel 表格中。
　　7-0多份运营分析报告，一键下载
　　
　　网站中的案例需要一一下载↑
　　
　　对于表中的案例，喜欢和下载较多的↑
　　让我告诉你，如果我早两年爬行，我现在的室友会是谁？ ！
　　1- 什么是爬虫
　　爬虫，即网络爬虫。就是按照一定的规则自动抓取网络上的数据。
　　比如自动抓取“社交营销案例库”的案例。
　　想象一下，如果手动浏览页面下载这些案例，流程是这样的：
　　
　　1- 打开案例库页面
　　2- 点击案例进入详情页面
　　3- 点击下载案例pdf
　　4- 返回案例库页面，点击下一个案例，重复前三步。
　　如果要下载所有的pdf案例，需要安排专人反复机械地下载。显然，这个人的价值很低。
　　爬虫取代了这种机械重复、低价值的数据采集动作，利用程序或代码自动批量完成数据采集。
　　
　　爬虫的好处
　　简单总结一下，爬虫的好处主要有两个方面：
　　1- 自动爬取，解放人力，提高效率
　　机械的、低价值的工作，用机器来完成工作是最好的解决方案。
　　2- 数据分析，跳线获取优质内容
　　与手动浏览数据不同，爬虫可以将数据汇总整合成数据表，方便我们以后做数据统计和数据分析。
　　例如，在“社交营销案例库”中，每个案例都有查看次数和下载次数。如果要按查看次数排序，可以优先查看查看次数最多的案例。将数据抓取到Excel表格中，并使用排序功能，方便浏览。
　　
　　爬虫案例
　　可以抓取任何数据。
　　掌握了爬虫的技巧，可以做的事情很多。
　　**
　　Excelhome 的帖子抓取
　　**
　　我教Excel，Excelhome论坛是个大宝。
　　
　　一张一张看太难了。我抓取了1.400 万个帖子，然后选择了观看次数最多的帖子。
　　
　　窗帘选择文章攀取
　　窗帘是梳理轮廓的好工具。很多大咖用窗帘写读书笔记，不用看全书也能学会要点。
　　
　　没时间一一浏览屏幕上选中的文章，爬取所有选中的文章，整理出自己的知识大纲。
　　
　　2- 简单的爬虫，锋利的工具
　　说到爬虫，大部分人都会想到编程计数、python、数据库、beautiful、html结构等，让人望而生畏。
　　其实基本的爬虫很简单。借助一些采集软件，一键即可轻松完成。
　　常用爬虫软件
　　我抓取数据时用到了以下软件，推荐给大家：
　　
　　1-优采云采集器
　　简单易学，采集data和向导模式可通过可视化界面，鼠标点击，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
　　这是我接触的第一个爬虫软件，
　　优点：
　　1-使用过程简单，上手特别好。
　　缺点：
　　1- 进口数量限制。 采集，非会员只能导出1000条数据。
　　2- 导出格式限制。非会员只能导出为txt文本格式。
　　2-优采云
　　无需学习爬虫编程技术，简单三步即可轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
　　在优采云无法满足我的需求后，我开始尝试更专业的采集软件并找到了优采云。
　　优点：
　　1-采集功能更强大，您可以自定义采集流程。
　　2- 导出格式和数据量没有限制。
　　缺点：
　　1- 过程有点复杂，新手上手难度较大。
　　3-优采云采集器（推荐）
　　智能识别数据，小白神器
　　基于人工智能算法，只需输入网址即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，无需配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、电子邮件等
　　这是我现在用的采集软件。可以说抵消了前两个采集器的优缺点，体验更好。
　　优点：
　　1-自动识别页面信息，简单上手
　　2- 导出格式和数据量没有限制
　　目前没有发现缺点。
　　
　　3- 爬虫操作流程
　　注意，注意，接下来是动手部分。
　　以“屏幕选择文章”为例，用“优采云采集器”体验爬行的乐趣。
　　
　　采集后的效果如下：
　　
　　1- 复制采集的链接
　　打开窗帘官网，点击“精选”，进入选中的文章页面。
　　复制特色页面的网址：
　　
　　2-优采云采集data
　　1-登录“优采云采集器”官网，下载安装采集器。
　　
　　2-打开采集器后，在“智能模式”中点击“开始采集”创建一个新的smart采集。
　　
　　3- 粘贴到屏幕的选定网址中，点击立即创建
　　
　　在这个过程中采集器会自动识别页面上的列表和数据内容。整个过程由AI算法自动完成，等待识别完成。
　　
　　页面分析与识别↑
　　
　　页面识别完成↑
　　4- 点击“Start采集”->“Enable”开始爬虫之旅。
　　
　　3-采集数据导出
　　在数据爬取过程中，您可以点击“停止”结束数据爬取。
　　
　　或者等待数据爬取完成，在弹出的对话框中点击“导出数据”。
　　
　　导出格式，选择 Excel，然后导出。
　　
　　4- 使用 HYPERLINK 函数添加超链接
　　打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一键打开对应的文章。
　　
　　公式如下：
　　=HYPERLINK(B2,"点击查看")
　　到此，您的第一个爬虫之旅已成功完成！
　　
　　4- 总结
　　爬虫就像在 VBA 中记录宏，记录重复动作而不是手动重复操作。
　　我今天看到的只是简单的数据采集。关于爬虫的话题还有很多，都是很深入的内容。例如：
　　1- 身份验证。需要登录才能抓取页面。
　　2- 浏览器检查。比如公众号文章只能获取微信阅读数。
　　3- 参数验证（验证码）。该页面需要验证码。
　　4- 请求频率。例如页面访问时间不能小于10秒
　　5- 数据处理。需要抓取的数据需要从数字、英文等内容中提取出来。 查看全部

　　半结构化数据挖掘的几种主要特点是什么？
　　专利名称：一种基于网络数据挖掘的information采集方法
　　技术领域：
　　本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于网页数据挖掘的信息采集方法。
　　背景技术：
　　Web（网页）数据挖掘是从 Web 资源中提取信息或知识的过程。它将传统的数据挖掘思想和方法应用于 Web，从 Web 文档和 Web 活动中提取有趣和潜在的信息。 ，有用的模式和隐藏的信息。 Web 上的数据不同于传统的数据库数据。传统数据库有固定的数据模型，具体的数据可以根据这个模型进行描述；而网络上的数据非常复杂，也没有具体的模型描述。每个站点的数据都是独立设计的，数据本身具有自我描述和动态可变性，所以Web数据具有一定的结构，但由于自我描述层面的存在，是一种不完整的结构化数据，也称为半结构化数据。半结构化也是 Web 数据的一个特征。 Web数据挖掘首先要解决的是半结构化数据源模型和半结构化模型的查询和集成技术。为了解决这个问题，模型必须是清晰的和半结构化的。模型。整个过程需要大量的人力物力，所以成熟的技术和产品并不多。根据对Web数据的兴趣程度不同，Web挖掘一般可以分为三类：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。其中，Web内容挖掘主要是对Web上的数据进行整合和采集，并通过一定的分类和压缩，将其转化为对用户有价值的有用数据资源。
　　传统的网页内容挖掘一般采用两种模式进行，一种是采集非结构化数据，另一种是采集半结构化数据。其中，非结构化数据一般是指网络上的一些自由文本，包括小说、新闻等，这方面的研究相对较多，大多是基于词袋或向量表示。此方法将单个单词视为文档集合中的属性。只从统计的角度孤立地看词汇，忽略词汇的位置和上下文。 Web 上半结构化数据的挖掘是指挖掘具有 HTML（超文本标记语言）和超链接等附加结构的信息。它的应用包括超链接文本的分类和聚类。 , 发现文档之间的关系，提出半结构化文档中的模式和规则等。如果要做Web数据挖掘和信息采集，需要用到数据分类、聚合、关联等知识，更详细地说，只有分类必须使用统计方法、机器学习方法和神经网络方法。 ，需要用到的计算机算法有贝叶斯法和非参数法，BP（Error Back I^ropagation，误差反向传播算法）算法等。这种方式得到的数据清晰丰富，但是对于一些基础应用来说成本太高，对于开发的时效性来说确实是一个很大的负担。
　　传统方法需要以大量的Web数据为基础，再用复杂的算法过滤有用的信息，最终得到你需要的部分。这不仅在实现手段上有难度，而且需要很高的硬件支持和非常流畅的网络，否则就没有办法从Web上获取更多的数据。因此，传统的基于Web数据挖掘的信息采集方法，对于一些比较简单的需求，信息量较小的采集需求，成本太高，时间太长。
　　发明内容
　　(一)要解决的技术问题本发明要解决的技术问题是如何提供一种基于网页数据挖掘的information采集方法，以较低的成本和(2)技术方案为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于web数据挖掘的信息采集的方法，包括步骤A从目标Web文档中获取信息采集信息;B判断采集的信息类型是否为固定格式数据，如果是，则转到步骤E；否则，从该信息中去除无用信息采集对信息进行整理，然后进行步骤C； C：判断采集的信息类型是否为半结构化数据，如果是，则对采集的信息进行模式发现，然后执行步骤D；否则执行步骤E；D判断是否保存如果有模式等待采集信息的模板，如果是，转步骤E；否则，分析等待采集信息的模式后，保存其模式模板，然后进行步骤E； E为等待采集Information进行归类，去除重复信息后创建搜索目录； F 将待处理的采集 信息存储在本地计算机上。优选地，在步骤F之后，还包括步骤G，从待处理的采集信息中获取用于显示的数据。优选地，在步骤G中，将待使用的采集信息解压后，获取待使用的数据进行显示。优选地，步骤A中的Web文档的对象包括在线Web文档、电子邮件、电子文档、新闻组、网站日志数据或通过Web形成的交易数据库中的数据。优选地，步骤B中的固定格式数据在Web上具有较好的统计性。固定格式数据包括天气预报、实时新闻、财经新闻、航班信息或股票信息。优选地，步骤B中的无用信息包括冗余广告链接、冗余格式标签、自动识别段落或自动识别字段。优选地，在步骤C中，对要为采集的信息进行模式发现包括在同一个网站内或多个网站之间进行模式发现。在步骤D中，对等待的采集信息进行模式分析包括对步骤C中产生的模式进行验证和解释。 优选地，等待采集信息按照预定的压缩算法进行压缩后，然后存储在本地计算机。 (三)有益效果本发明基于web数据挖掘信息采集的方法集成了多种数据挖掘方法，对于不同的数据类型为采集信息，通过采用相应的数据挖掘方法，可以以更低的成本和更短的时间满足需求简单、数据量小的信息采集信息需求。同时，对于半结构化数据，首先进行模态分析后，模态模板自动保存.当采集这类信息重复出现时，不需要再次进行模态分析，进一步减少了运算时间。
　　图。图1为本发明实施例基于网页数据挖掘的信息采集方法流程图。
　　具体实施方式以下结合附图和例子，对本发明的具体实施方式进行说明。
　　更详细地描述。以下实施例用于说明本发明，但不用于限制本发明的范围。实施例一本实施例假设采集信息为新浪网新闻频道的新闻数据。图1为本发明实施例基于网页数据挖掘的信息采集方法流程图。如图1所示，该方法包括步骤A，从目标Web文档中获取采集的信息。这里的目标Web文件是新浪网新闻频道的Web文件。需要说明的是，本发明的目标Web文档还可以包括电子邮件、电子文档、新闻组、网站日志数据或通过Web形成的交易数据库中的数据。步骤B 判断出待采集的信息类型不是固定格式数据后，利用决策树、分类、聚类、关联规则等，将待采集的信息中无用信息去掉，然后排序信息，然后转到步骤C。无用信息包括广告链接、冗余格式标签、自动识别段落或自动识别字段等。信息组织是将待处理的采集信息组织成规则的逻辑形式。 Step C 对要为采集的信息进行模式发现，即搜索当前的Web模型结构，分析标准HTML页面的内容，检索头信息，使用HITS（Hypertext-hduced Topic Search）算法和I^ ageRank (Webpage Level Algorithm) 该算法进行数据分析，计算网页之间超链接的质量，从而得到页面的权重，分析有效链接地址，最终得到信息对应的模式为采集，然后执行步骤 D。
　　这里，待定采集信息的模式发现包括同一个网站内或多个网站之间的模式发现。步骤D，判断待采集信息的模式模板是否保存，如果保存，则执行步骤E；否则，解析待采集信息的模式模板并保存模式模板，然后执行步骤E。对待采集信息进行模式分析，包括对步骤C中生成的模式进行验证和解释，当第一次执行采集这类信息时，需要对采集信息进行模式分析k15@ 并保存其模式模板；再次执行此类信息采集时，只需直接读取模式模板即可。然后直接访问数据，从而有效节省信息采集的时间。步骤E 根据不同的信息类型将信息明细分类为采集，去除重复信息后创建搜索目录。在步骤F中，将待采集的信息按照预定的压缩算法进行压缩，然后存储在本地计算机上。步骤G 等待采集信息解压后，从等待采集信息中获取待使用数据并显示。实施例二在本实施例中，假设采集信息为航班信息，如图1所示。如图1所示，该方法包括步骤A，从目标Web文档中获取等待的采集信息。航班信息的一般格式比较固定，更新频率很低，而且很多现有的WebServers都提供相关服务，所以可以选择使用RSS（Really Simple Syndication）采集器来自一个可用的ffebServers 采集航班信息设置航班信息更新周期后，RSS采集器可以定期从可用的Webservers获取航班信息。
　　步骤B 判断等待的采集信息即航班信息属于固定格式数据后，直接执行步骤E。与航班信息类似，固定格式数据还包括天气预报、实时新闻、财经新闻或股票
　　机票、优惠券等 Step E 对航班信息进行简单分类，去除重复信息后创建搜索目录。步骤F：按照预定的压缩算法对航班信息进行压缩，然后存储在本地计算机上。步骤G 航班信息解压后，从等待的采集信息中获取到要使用的数据并显示出来。本发明实施例中基于网页数据挖掘的信息采集方法集成了多种数据挖掘方法，对于不同类型的数据为采集信息，可以以较低的成本使用相应的数据挖掘方法和更短的时间满足需求简单、数据量小的信息采集。同时，对于半结构化数据，在第一次模态分析后会自动保存模态模板。当采集这类信息重复出现时，就不需要再次进行模态分析，进一步减少了运算时间。以上实施例仅用以说明本发明，并不用于限制本发明。相关技术领域的普通技术人员还可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下进行各种变化和修改。因此，所有等同的技术方案也属于本发明的范围，本发明的专利保护范围应以权利要求书为准。
　　声明
　　1.一种基于Web数据挖掘的信息采集方法，其特征在于包括步骤A，从目标Web文档中获取信息为采集； B判断采集的信息类型是否为固定格式数据，如果是，则转步骤E；否则，从等待的采集信息中去除无用信息，然后进行信息排序，再进行步骤C； C判断等待的采集信息类型是否为半结构化数据，如果是，则对挂起的采集信息进行模式发现，然后执行步骤D；否则，执行步骤E； D 判断待处理的采集信息的模式模板是否保存，如果保存，则执行步骤E；否则，分析等待采集信息的模式后，保存其模式模板，然后执行步骤E； E 对等待的采集信息进行分类，去除重复信息后创建搜索目录； F 将采集 信息存储在本地计算机上。
　　2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤F之后，还包括步骤G，从所述信息中获取待使用的数据为采集进行展示。
　　3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤G中，将信息解压为采集后，获取待使用的数据进行显示。
　　4.如权利要求1所述的方法，其中步骤A中的目标Web文档包括形成的交易数据库中的在线Web文档、电子邮件、电子文档、新闻组、网站日志数据或Web数据。
　　5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤B中的固定格式数据具有Web上的统计数据资源供爬取；固定格式数据包括天气预报、实时新闻、财经新闻、航班信息或股票信息。
　　6.如权利要求1所述的方法，其中步骤B中的无用信息包括冗余广告链接、冗余格式标签、自动识别段落或自动识别字段。
　　7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤C中，待处理采集信息的模式发现包括：同一网站内或多个网站之间及时模式发现。
　　8.如权利要求1所述的方法，其中，在步骤D中，对要成为采集的信息进行模式分析包括验证和解释步骤C中生成的模式。
　　9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤F中，将待采集的信息按照预定的压缩算法进行压缩，然后存储在本地计算机上。
　　全文摘要
　　本发明公开了一种基于网页数据挖掘的信息采集方法，涉及数据挖掘技术领域。该方法包括步骤A，从目标Web文档中获取信息为采集； B判断采集的信息类型是否为固定格式数据，如果是，则执行步骤E；否则，对去除无用信息后的信息进行整理，执行步骤C； C判断采集的信息类型是否为半结构化数据，如果是，进行模式发现，转步骤D；否则，转到步骤E； D判断是否有存储的模式模板，如果有，转步骤E；否则，进行形态分析后，保存形态模板，执行步骤E； E 删除重复信息并将其存储在本地计算机上。该方法可以以较低的成本和较短的时间满足需求简单、数据量小的信息采集的需求。
　　文件编号 G06F17/30GK102402592SQ20111034478
　　出版日期 2012 年 4 月 4 日申请日期 2011 年 11 月 4 日优先权日期 2011 年 11 月 4 日
　　发明人张旭良、戴福豪、王磊、马彤申请人： 查看全部

　　垂直爬虫无法直接移植到其他网站程序设计的局限性
　　[摘要]：由于互联网的快速发展和普及，互联网已经成为一个非常重要的信息来源。并且越来越多的网民越来越渴望在浩瀚的互联网中高效、准确地找到目标主题页面，实现从主题页面中定制化的实体信息抽取。在传统搜索引擎领域，主题爬虫和垂直爬虫是比较流行的获取特定主题和特定网站数据的方法。然而，主题爬虫更注重对主题页面的搜索，往往忽略对页面信息准确提取的深入研究。垂直爬虫虽然可以实现对一个网站的精准信息提取，但其主要缺点之一是可移植性差，无法实现对不同网站的通用抓取，自动化程度低。经典的WEB信息抽取方法虽然在各个自适应领域都取得了一定的成果，但也存在适用范围的局限性和抽取算法效率低的问题；同时，这些方法基本上只针对目标WEB页面实体。对信息抽取的研究忽略了对目标页面搜索策略的研究；因此，现有的经典WEB实体信息抽取方法在应用和研究范围上都有其局限性。本文针对垂直爬虫不能直接移植到其他网站，程序设计需要大量人工干预的弊端，以及经典WEB实体信息抽取方法的局限性，提出了一种高效且高度便携的WEB实体信息提取算法，提取算法的研究包括主题页面搜索定位和页面信息提取两部分：（1)在主题页面搜索定位部分，一种有监督的广度优先网页加权搜索策略提出自动识别主题目标和目录页面URL，利用URL聚类生成URL正则表达式过滤器，利用正则表达式过滤器大范围搜索相关页面，同时辅以隧道技术基于网页权重计算实现最佳监督优先级实验证明搜索策略设计本文所介绍的内容可以确保爬虫能够完整、快速、准确地定位和下载与主题相关的页面，并且具有较高的搜索效率和准确性。
　　(2)页面信息抽取部分，结合多种经典WEB信息抽取技术的优点，提出一种基于配置信息自动生成数据分析路径模板的方法。基于配置信息，爬虫可实现定制化WEB实体信息数据的准确完整提取，自动生成数据分析路径模板，充分保证信息提取的效率和准确性，提高自动化程度。利用WEB的原理本文提出的实体信息提取算法，本文设计实现了一个通用的垂直爬虫系统，该系统的实现是WEB数据采集器的具体应用，该系统可以实现高效、快速、准确的定制数据方便的配置信息后抓取不同的网站，高可移植性和stro多功能性。同时也证明了本文提出的WEB实体信息提取算法是合理有效的，具有较高的应用价值，也丰富了WEB信息提取领域的理论和应用研究。 查看全部

　　优采云采集器告诉你：网络数据采集/网页数据抓取
　　互联网上的自动数据抓取大约与互联网存在的时间一样长。如今，大众似乎更倾向于称其为“网络数据采集/网络数据爬虫”，有时将网络数据采集程序称为网络爬虫（蜘蛛）。 采集 常用的方法是写一个自动化的程序向web服务器请求数据，但是大多数不擅长编写程序的朋友使用现成的通用网络爬虫工具，然后解析数据提取需要的信息.
　　但是很多网页也会保护自己的数据，所以会遇到数据抓取困难的悲剧，还有一个比较郁闷的，就是根本爬不出来，说不定就被提交了到服务器。处理好的表单被拒绝了，可能是因为我的IP地址被定义为网络机器人或者被网站不明原因屏蔽，无法继续访问。
　　但是真的不能爬吗？ 优采云采集器 告诉你：不！为了克服网站对采集或采集的部分防御的困难，网络爬虫工具优采云采集器还是很有用的。高能来袭，请自行获取。
　　国外网站采集
　　有网友提到国外网站采集很慢，不能直接使用数据。这样的采集其实可以使用国外的代理服务器。 采集可以有效提升速度。要将数据转成中文，可以使用翻译插件翻译采集。
　　网站请求失败
　　目标网站通常在收到请求时检查Headers中的User-Agent字段。如果不携带正常的User-Agent信息，则请求无法通过。所以我们要把User-Agent属性设置成不容易引起怀疑的东西。 网站的另一部分将检查请求头中的Referer字段以防止被盗。那么就需要通过对请求的抓包分析，将Referer值修改为目标网站域名。这些都是在优采云采集器 直接在“其他设置”中修改就可以了。另外在优采云采集器中可以自定义列表页、多页、页眉。
　　频繁访问被阻止
　　总是收到 403 错误？对于频繁访问同一个IP或者同一个cookie的情况，网站会将其识别为爬虫并进行拦截。这样的反爬虫可以在优采云采集器使用，采集的速度可以通过切换cookie来控制（盲目求快）不是一个明智的做法。合理的速度控制是一个不应该被打破的规则。 优采云采集器支持过程中调速，实时生效）、二级代理更换ip、使用拨号服务器等方式有效解决问题。
　　Cookie 登录
　　部分网站需要输入合法登录信息或保持登录才能访问所有内容。网络爬虫优采云采集器响应方式多种多样，一是通过采集器内置微浏览设备获取登录信息，二是设置登录信息通过抓包分析。
　　需要输入验证码
　　如何处理需要频繁输入验证码才能继续访问的网站？一个简单的数字验证码可以通过优采云采集器中的OCR来识别，但是现在有些验证码没那么简单了，如果真的很复杂，可以使用可视化的优采云浏览器来实现自动编码接入平台。
　　加密网页采集
　　如果内容是用web脚本加密的，可以通过模拟加密算法来恢复运行脚本，或者写一个插件进行扩展。这种类型对于技术新手来说可能有点难度，但您可以联系我们的技术支持优采云采集器寻求帮助。
　　以上大概都列出来了。如果大神遇到其他类型的采集，您可以给我们反馈，以便我们的程序员为您开发更强大的功能~
　　回顾以前的教程
　　☞【教程 step.1】入门优采云采集器
　　☞【教程 step.2】优采云采集器之URL采集
　　☞【教程 step.3】优采云采集器之内容采集
　　☞【教程 step.4】优采云采集器之在线发布
　　☞[教程 step.5] 秒懂POST获取URL&抓包
　　☞【教程 step.6】看完这篇文章，【参数N】不会让你头晕
　　☞【教程 step.7】采集如何分页内容？
　　>>>>必需的秘密
　　优采云采集器用户手册 | 优采云浏览器用户手册
　　>>>>软件咨询
　　官网|价格 |特点 |常见问题
　　/r/_3VDW1TENwlIrRA49yDp（自动识别二维码） 查看全部

　　
背景​互联网上海量网页数据的抓取分析和挖掘
　　
　　简介
　　网站数据捕获分析是当今许多互联网业务的一个非常重要的部分。舆情分析、网络搜索、定向广告等都涉及到大量的data采集analysis。面对采集下的各种网页，分析识别文字是一项更具挑战性的任务
　　本文档分为以下几个部分：
　　背景
　　分析和挖掘互联网网页数据价值的第一步是识别真实文本，消除页面上的外来噪声，以便更好地分析。但是，面对奇怪的页面布局和显示，为每个页面创建页面分析模板不仅费时费力，而且在页面修改时之前的工作也毫无意义
　　业界现有算法
　　针对这种情况，业界为了提高效率，通过不同的算法实现了文本自动提取。下面我们简单介绍一下相关的实现
　　文字密度
　　简介
　　基于文本密度的算法是遍历页面上所有只收录文本节点的dom节点。遍历当前dom节点。当节点中的文本量占整个页面的文本量大于0.4时，则认为是文本区，否则继续遍历父节点
　　缺点
　　基于文本密度的算法对英文页面有很好的效果。对于噪点较多的中文网页，识别区域可能比文本区域大，对图片内容等网页无能为力。
　　代表
　　刚刚阅读的Chrome扩展就是用这个算法通过css解决识别区域大于文本区域的情况。具体方法是通过css隐藏footer、header、comment、ad等类名和标签名。虽然可以达到很高的准确率，但还是会出现文字误伤的情况
　　文字特征
　　简介
　　基于文本特征的算法是识别页面上所有的文本区域，根据文本的特征来识别文本。标签符号数量、文本长度峰值变化等特征来识别文本
　　缺点
　　对图片内容还是无能为力
　　代表
　　Chrome自带阅读模式（开启方法：在chrome://flags页面搜索阅读模式即可启动）
　　重量计算
　　简介
　　对于文本特征的权重计算，使用的特征是：标点符号的数量、文本的长度、文本链接的密度。通过以上特征的加权计算，将得分加权给父节点，给祖父节点一半的权重。最后找出权重最高的dom节点是text节点
　　缺点
　　该算法需要解析DOM树，所以执行效率稍慢。因为是对dom进行加权赋值计算，所以对于普通div包裹的p标签类型的网页可以达到100%的识别率，但是对于不遵循套路的网页，文字会丢失。例如：文本用多个div包裹，最后用一个div包裹这些div，这样权重计算后，其中一个div被识别，另一个文本丢失
　　代表
　　Safari 的阅读模式。该算法在safari中进行了更优化，识别率更高。原创代码基于著名的 arc90 实验室的 Readability。该算法已在firefox、chrome插件和flipboard中实现商业化。 Firefox 使用的源代码现已开源，地址：Readability
　　深度可读性
　　通过超简版简单的学习可读性，可以直接在富文本的web控制台运行查看识别效果
　　let maybeNode = {
score:0,
};
const nodes = document.body.getElementsByTagName('p');
for(var i = 0, len = nodes.length; i < len; i++){
const node = nodes[i];
let score = 1;
const text = node.innerText;
score += text.split(/：|。|；|，|,|\.|\?|”/).length;
score += Math.min(Math.floor(text.length / 100), 3);
typeof node.score !== 'number' && (node.score = 0);
node.score += score;
node.setAttribute('score', node.score);
node.score > maybeNode.score && (maybeNode = node);
let index = 0;
let tempNode = node.parentElement;
while (tempNode && tempNode.tagName !== 'BODY'){
if(/div|article|section/i.test(tempNode.tagName)){
typeof tempNode.score !== 'number' && (tempNode.score = 0);
tempNode.score += score / (index < 2 ? index + 2 : index * 3);
tempNode.setAttribute('score', tempNode.score);
tempNode.score > maybeNode.score && (maybeNode = tempNode);
if (++index >= 3) {
break;
}
}
tempNode = tempNode.parentElement;
}
}
maybeNode && (maybeNode.style.border = '1px solid red');
　　如何实现更好的算法
　　如上所述，不同的算法都有一定的缺点。我们如何实现更好的算法？
　　目前只有可读性的表现是卓越的，所以我们基于可读性来思考
　　单页应用？图片页面？ iframe 页面？ 查看全部