请问什么是网络爬虫啊？是干什么的呢？

网络爬虫（又被称为爬虫，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。

主要用于搜索引擎,它将一个网站的所有内容与链接进行阅读，并建立相关的全文索引到数据库中，然后跳到另一个网站。

当人们在网络上(如google)搜索关键字时，其实就是比对数据库中的内容，找出与用户相符合的。网络爬虫程序的质量决定了搜索引擎的能力，网络爬虫程序高效,编程结构好。

工作原理：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，再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

参考资料：

-网络爬虫

网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序或者脚本。[2] 可以理解为一个自动访问网页并进行相关 *** 作的小机器人。本质上就是实现高效、自动地进行网络信息的读取、收集等行为。爬虫程序最早是1994年休斯敦大学的Eichmann开发的RBSE。著名的谷歌公司使用的Google Crawler是当时还是斯坦福大学生Brin和Page在1998年用Python开发的。

使用爬虫技术可能带来的法律风险主要来自几方面：

（1）违反被爬取方的意愿，例如规避网站设置的反爬虫措施、强行突破其反爬措施；

（2）爬虫的使用造成了干扰了被访问网站正常运行的实际后果；

（3）爬虫抓取到受法律保护的特定类型的信息。其中，第（3）类风险主要来自于通过规避爬虫措施抓取到了互联网上未被公开的信息。

答：遵守robots 协议的就不违法了 。

答：查询网站域名加/robotstxt 的链接下的文件。

比如 抖音：https://wwwdouyincom/robotstxt。

User-Agent: 以下规则适用的机器人（例如“Googlebot”等）

Disallow: 您希望阻止机器人访问的页面（根据需要，禁止多行）

阻止整个网站： Disallow: /

阻止一个目录及其中的一切： Disallow: /private_directory/

阻止页面： Disallow: /private_filehtml

要阻止一个页面和（或）一个名为private的目录： Disallow: /private

Allow: 不需要阻止机器人访问的页面

Noindex: 您希望搜索引擎阻止和不要索引的页面（或者如果先前已建立索引，则将其解除索引）。支持Google，不支持雅虎和实时搜索（Live Search），其他搜索未知。

例如：为了允许机器人对所有http页面进行索引 ：

User-agent:

Disallow:

答：每当他们访问网站时，都会检查robotstxt文件。一旦将robotstxt文件的规则上传到站点的根目录并且机器人进入站点，则robotstxt文件中的规则将会生效。访问的频率根据流行度，权限以及内容更新频率的不同，机器人蜘蛛网的频率有所不同。有些网站每天可能会被抓取多次，而其他网站可能每周只能爬行几次。

抓取延迟：

某些网站可能会遇到大量流量，并希望将搜索引擎蜘蛛减慢，以允许更多的服务器资源来满足常规流量的需求。抓取延迟是Yahoo，Live Search和Ask所认可的特殊指令，指示抓取工具在抓取页面之间等待的秒数：

模式匹配

模式匹配现在似乎可用于：Google，Yahoo和Live Search。模式匹配的价值相当可观。让我们先看一下最基本的模式匹配，使用星号通配符。阻止访问以“private”开头的所有子目录：

您可以使用美元符号（$）匹配字符串的末尾。例如，阻止以asp结尾的URL：

与在Perl和其他地方的正则表达式中发现的更先进的模式匹配不同，问号没有特殊的权力。所以，阻止对包含问号（？）的所有URL的访问，只需使用问号（不需要“转义”或者使用反斜杠）：

阻止机器人抓取特定文件类型的所有文件（例如gif）：

假设您的站点仅使用查询字符串部分的URL（“？”），仅用于会话ID，并且您要排除包含动态参数的所有URL，以确保机器人不会抓取重复的页面。但是您可能希望包含以“？”结尾的任何URL。以下是如何实现的：

允许指令：

就像听起来一样，它与Disallow指令相反，它提供了专门调用可能被抓取的目录或页面的能力。这在大部分或者整个场地被禁止之后可能是有益的。

要允许Googlebot只进入“google”目录：

Noindex指令：

该指令提供了从搜索结果中消除无代号无标题列表的优点，但仅限于Google。用Matt Cutts的话说： Google允许在robotstxt中使用NOINDEX指令，它将完全从Google删除所有匹配的站点URL。（这种行为可能会根据这个政策讨论而改变，当然这也是为什么我们还没有谈论过这个问题。）

网站地图：

XML网站地图文件可以告诉搜索引擎您网站上的所有页面，并且可选地提供有关这些页面的信息，例如哪些是最重要的以及更改频率。它充当一个自动发现机制，让蜘蛛找到XML站点地图文件。您可以通过在robotstxt文件中添加以下行来告诉Google和其他搜索引擎您的Sitemap：Sitemap: sitemap_location

sitemap_location是Sitemap的完整网址。此指令与 User-agent 与此无关，因此放在任何地方并不重要，不过一般是放在最后。所有主要的搜索引擎都支持Auto-Discovery Sitemap协议，包括Google，Yahoo，Live Search和Ask。

1、我们要合理在网站允许范围内采集网页数据

参考robottxt的爬虫协议。

2、其次要符合网站的爬虫频次限制。

有个标识是，不能让采集网站失去正常访问的功能。比如正常访客进入网站出现卡顿、白屏、服务器资源消耗严重等。

最后，希望大家合法合理地使用爬虫技术。

参考：http://wwwwebkakacom/tutorial/zhanzhang/2017/061771/

参考：https://wwwjiemiancom/article/2172053html

python是一种计算机的编程语言，是这么多计算机编程语言中比较容易学的一种，而且应用也广，这python爬虫是什么意思呢？和IPIDEA全球http去了解一下python爬虫的一些基础知识。

一、python爬虫是什么意思

爬虫：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。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。

即：打开一个网页，有个工具，可以把网页上的内容获取下来，存到你想要的地方，这个工具就是爬虫。

Python爬虫架构组成：

1网页解析器，将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。

2URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。

3网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包)

4调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。

5应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。

二、爬虫怎么抓取数据

1抓取网页

抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，比如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。

2抓取后处理

抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。

其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。上文介绍了python爬虫的一些基础知识，相信大家对于“python爬虫是什么意思”与“爬虫怎么抓取数据”有一定的的认识了。现在大数据时代，很多学python的时候都是以爬虫入手，学习网络爬虫的人越来越多。通常使用爬虫抓取数据都会遇到IP限制问题，使用高匿代理，可以突破IP限制，帮助爬虫突破网站限制次数。

　　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。\x0d\　　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。对于垂直搜索来说，聚焦爬虫，即有针对性地爬取特定主题网页的爬虫，更为适合。\x0d\\x0d\　　以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码：　　\x0d\public void crawl() throws Throwable { \x0d\ while (continueCrawling()) { \x0d\ CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL \x0d\ if (url != null) { \x0d\ printCrawlInfo(); \x0d\ String content = getContent(url); //获取URL的文本信息 \x0d\ \x0d\ //聚焦爬虫只爬取与主题内容相关的网页，这里采用正则匹配简单处理 \x0d\ if (isContentRelevant(content, thisregexpSearchPattern)) { \x0d\ saveContent(url, content); //保存网页至本地 \x0d\ \x0d\ //获取网页内容中的链接，并放入待爬取队列中 \x0d\ Collection urlStrings = extractUrls(content, url); \x0d\ addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); \x0d\ } else { \x0d\ Systemoutprintln(url + " is not relevant ignoring "); \x0d\ } \x0d\ \x0d\ //延时防止被对方屏蔽 \x0d\ Threadsleep(thisdelayBetweenUrls); \x0d\ } \x0d\ } \x0d\ closeOutputStream(); \x0d\}\x0d\private CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable { \x0d\ CrawlerUrl nextUrl = null; \x0d\ while ((nextUrl == null) && (!urlQueueisEmpty())) { \x0d\ CrawlerUrl crawlerUrl = thisurlQueueremove(); \x0d\ //doWeHavePermissionToVisit：是否有权限访问该URL，友好的爬虫会根据网站提供的"Robottxt"中配置的规则进行爬取 \x0d\ //isUrlAlreadyVisited：URL是否访问过，大型的搜索引擎往往采用BloomFilter进行排重，这里简单使用HashMap \x0d\ //isDepthAcceptable：是否达到指定的深度上限。爬虫一般采取广度优先的方式。一些网站会构建爬虫陷阱（自动生成一些无效链接使爬虫陷入死循环），采用深度限制加以避免 \x0d\ if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl) \x0d\ && (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl)) \x0d\ && isDepthAcceptable(crawlerUrl)) { \x0d\ nextUrl = crawlerUrl; \x0d\ // Systemoutprintln("Next url to be visited is " + nextUrl); \x0d\ } \x0d\ } \x0d\ return nextUrl; \x0d\}\x0d\private String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable { \x0d\ //HttpClient41的调用与之前的方式不同 \x0d\ HttpClient client = new DefaultHttpClient(); \x0d\ HttpGet httpGet = new HttpGet(urlgetUrlString()); \x0d\ StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); \x0d\ HttpResponse response = clientexecute(httpGet); \x0d\ if (HttpStatusSC_OK == responsegetStatusLine()getStatusCode()) { \x0d\ HttpEntity entity = responsegetEntity(); \x0d\ if (entity != null) { \x0d\ BufferedReader reader = new BufferedReader( \x0d\ new InputStreamReader(entitygetContent(), "UTF-8")); \x0d\ String line = null; \x0d\ if (entitygetContentLength() > 0) { \x0d\ strBuf = new StringBuffer((int) entitygetContentLength()); \x0d\ while ((line = readerreadLine()) != null) { \x0d\ strBufappend(line); \x0d\ } \x0d\ } \x0d\ } \x0d\ if (entity != null) { \x0d\ nsumeContent(); \x0d\ } \x0d\ } \x0d\ //将url标记为已访问 \x0d\ markUrlAsVisited(url); \x0d\ return strBuftoString(); \x0d\}\x0d\public static boolean isContentRelevant(String content, \x0d\Pattern regexpPattern) { \x0d\ boolean retValue = false; \x0d\ if (content != null) { \x0d\ //是否符合正则表达式的条件 \x0d\ Matcher m = regexpPatternmatcher(contenttoLowerCase()); \x0d\ retValue = mfind(); \x0d\ } \x0d\ return retValue; \x0d\}\x0d\public List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\ Map urlMap = new HashMap(); \x0d\ extractHttpUrls(urlMap, text); \x0d\ extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl); \x0d\ return new ArrayList(urlMapkeySet()); \x0d\} \x0d\private void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) { \x0d\ Matcher m = (text); \x0d\ while (mfind()) { \x0d\ String url = mgroup(); \x0d\ String[] terms = urlsplit("a href=\""); \x0d\ for (String term : terms) { \x0d\ // Systemoutprintln("Term = " + term); \x0d\ if (termstartsWith("http")) { \x0d\ int index = termindexOf("\""); \x0d\ if (index > 0) { \x0d\ term = termsubstring(0, index); \x0d\ } \x0d\ urlMapput(term, term); \x0d\ Systemoutprintln("Hyperlink: " + term); \x0d\ } \x0d\ } \x0d\ } \x0d\} \x0d\private void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text, \x0d\ CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\ Matcher m = relativeRegexpmatcher(text); \x0d\ URL textURL = crawlerUrlgetURL(); \x0d\ String host = textURLgetHost(); \x0d\ while (mfind()) { \x0d\ String url = mgroup(); \x0d\ String[] terms = urlsplit("a href=\""); \x0d\ for (String term : terms) { \x0d\ if (termstartsWith("/")) { \x0d\ int index = termindexOf("\""); \x0d\ if (index > 0) { \x0d\ term = termsubstring(0, index); \x0d\ } \x0d\ String s = //" + host + term; \x0d\ urlMapput(s, s); \x0d\ Systemoutprintln("Relative url: " + s); \x0d\ } \x0d\ } \x0d\ } \x0d\ \x0d\}\x0d\public static void main(String[] args) { \x0d\ try { \x0d\ String url = ""; \x0d\ Queue urlQueue = new LinkedList(); \x0d\ String regexp = "java"; \x0d\ urlQueueadd(new CrawlerUrl(url, 0)); \x0d\ NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L, \x0d\ regexp); \x0d\ // boolean allowCrawl = crawlerareWeAllowedToVisit(url); \x0d\ // Systemoutprintln("Allowed to crawl: " + url + " " + \x0d\ // allowCrawl); \x0d\ crawlercrawl(); \x0d\ } catch (Throwable t) { \x0d\ Systemoutprintln(ttoString()); \x0d\ tprintStackTrace(); \x0d\ } \x0d\}

导语对于一个软件工程开发项目来说，一定是从获取数据开始的。不管文本怎么处理，机器学习和数据发掘，都需求数据，除了通过一些途径购买或许下载的专业数据外，常常需求咱们自己着手爬数据，爬虫就显得格外重要，那么Python编程网页爬虫东西集有哪些呢下面就来给大家一一介绍一下。

1、 Beautiful Soup

客观的说，Beautifu Soup不完满是一套爬虫东西，需求协作urllib运用，而是一套HTML / XML数据分析，清洗和获取东西。

2、Scrapy

Scrapy相Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework

for

Python信不少同学都有耳闻，课程图谱中的许多课程都是依托Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有许多，引荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scrapy

轻松定制网络爬虫》，历久弥新。

3、 Python-Goose

Goose最早是用Java写得，后来用Scala重写，是一个Scala项目。Python-Goose用Python重写，依靠了Beautiful

Soup。给定一个文章的URL, 获取文章的标题和内容很便利，用起来非常nice。

以上就是Python编程网页爬虫工具集介绍，希望对于进行Python编程的大家能有所帮助，当然Python编程学习不止需要进行工具学习，还有很多的编程知识，也需要好好学起来哦，加油!

在SEO工作中，适当的增加百度蜘蛛对网站的抓取，有利于提升网站内容的收录量，从而进一步排名的提升。

这是每个网站运营管理人员，必须要思考的问题，那么在提高网站百度蜘蛛抓取量之前，我们必须要考虑的一个问题就是：提高网站打开速度。

确保页面打开速度，符合百度的标准要求，使得百度蜘蛛可以顺利抓取每个页面，比如：移动端优先索引，要求首次页面加载速度保持在3秒以内。

为此，我们可能需要：

①精简网站程序代码，比如：合并CSS与JS。

②开启服务器缓存，配置cdn云加速，亦或是百度MIP等。

③定期清理网站冗余的数据库信息等。

④压缩站点，特别是菜谱与美食网站。

当我们，很好的解决网站打开速度这个问题，为了提高百度蜘蛛的抓取量，我们可以尝试通过如下方法：

1、提高页面更新频率

这里我们一般，采用如下三个方法：

①持续输出原创有价值的满足用户搜索需求的内容，它有利于增强搜索引擎对优质内容的偏好度。

并且，保持一定的更新频率，而不是三天打鱼两天晒网，毫无规律而言。

②网页侧栏，调用“随机文章”标签，它有利于增加页面新鲜度，从而保持，页面不断出现以往未被收录，而被认为是新内容的文章。

③合理的利用具有一定排名的旧页面，在其中，适当的增加一些内链，指向新文章，在满足一定数量的基础上，它有利于传递权重，以及提高百度蜘蛛的抓取。

2、大量的外部链接

基于搜索引擎的角度，权威、相关、高权重的外链，它相对于一种外部投票以及推荐，如果你的每个栏目页面，在一定周期内，持续的获得这些链接。

那么，搜索引擎会认为，这些栏目页面中的内容，值得抓取，它就会提高百度蜘蛛的到访次数。

3、向百度提交链接

通过主动向百度提交新增链接，同样可以达到目标URL被抓取的几率，具体的方法可以通过如下方式：

①制作网站地图，在百度搜索资源平台后台提交sitemapxml版本的地图，同样你也可以创建Html版本的站点地图，放在首页栏目导航中。

②利用百度API接口，提交新链接给搜索引擎。

③在网站Html源码页面，添加百度给出的JS代码，只要有人访问任何页面，它就会自动ping百度蜘蛛过来抓取。

4、创建百度蜘蛛池

这是一个颇费资源的策略，通常并不建议大家采用，它主要是通过建立大量的网站，在每个网站之间形成闭环。

利用每天定期批量更新这些站点内容，用于吸引百度蜘蛛来访这些站点。

然后，利用这些网站中的“内链”指向，需要抓取的目标URL，从而提高目标网站，百度蜘蛛抓取的量。

总结：SEO网站优化，增加百度蜘蛛抓取的数量，首先需要确保页面速度，其次，可利用的相关策略，如上所述，基本上可以满足，一般站点的抓取要求。仅供大家参考与讨论。