什么是爬虫技术是什么 什么是网络爬虫
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网络爬虫（web crawler）也叫网页蜘蛛，网络机器人，是一种用来自动浏览万维网的程序或者脚本。爬虫可以验证超链接和HTML代码，用于网络抓取（Web scraping）。网络搜索引擎等站点通过爬虫软件更新自身的网站内容（Web content）或其对其他网站的索引。 爬虫访问网站的过程会消耗目标系统资源，因此在访问大量页面时，爬虫需要考虑到规划、负载等问题。
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。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。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。
面临的问题
截止到 2007 年底，Internet 上网页数量超出 160 亿个，研究表明接近 30%的页面是重复的；动态页面的存在：客户端、服务器端脚本语言的应用使得指向相同 Web 信息的 URL 数量呈指数级增长。 上述特征使得网络爬虫面临一定的困难，主要体现在 Web 信息的巨大容量使得爬虫在给定时间内只能下载少量网页。 Lawrence 和 Giles 的研究表明没有哪个搜索引擎能够索引超出 16%的Internet 上 Web 页面，即使能够提取全部页面，也没有足够的空间来存储。
为提高爬行效率，爬虫需要在单位时间内尽可能多的获取高质量页面，是它面临的难题之一。 当前有五种表示页面质量高低的方式[1]：Similarity（页面与爬行主题之间的相似度）、Backlink（页面在 Web 图中的入度大小）、PageRank（指向它的所有页面平均权值之和）、Forwardlink（页面在 Web 图中的出度大小）、Location（页面的信息位置）；Parallel（并行性问题）[3]。 为了提高爬行速度，网络通常会采取并行爬行的工作方式，随之引入了新的问题：重复性（并行运行的爬虫或爬行线程同时运行时增加了重复页面）、质量问题（并行运行时，每个爬虫或爬行线程只能获取部分页面，导致页面质量下降）、通信带宽代价（并行运行时，各个爬虫或爬行线程之间不可避免要进行一些通信）。 并行运行时，网络爬虫通常采用三种方式：独立方式（各个爬虫独立爬行页面，互不通信）、动态分配方式（由一个中央协调器动态协调分配 URL 给各个爬虫）、静态分配方式（URL 事先划分给各个爬虫）。
爬虫技术是一种自动化的网络数据抓取技术，也被称为网络爬虫、网络蜘蛛或网络机器人。它通常被用于从互联网上收集大量数据，并将其转换为可用于分析和处理的结构化数据。具体来说，爬虫技术利用编程语言（如Python、Java、Ruby等）和相关工具（如BeautifulSoup、Scrapy等）模拟人类在网页上的操作，从网页上抓取内容，并将其保存到本地或远程服务器上。这些抓取的内容可以是文本、图片、音频、视频等。在实际应用中，爬虫技术被广泛用于网络搜索、数据挖掘、商业分析、舆情监测、市场调研等领域。
然而，由于爬虫技术的特殊性，其使用也可能会涉及到一些法律和道德问题，例如侵犯版权、隐私等。因此，在使用爬虫技术时，需要了解相关法律法规，并确保合法合规。
对于很多企业来说，数据是很重要的，因为通过数据，我们可以直观的观察和分析数据，而不像以前那样只能靠直观，依靠行业趋势，非常模糊。
目前，爬行是获取数据的主要方式。正如爬虫工作者所知，爬虫时IP很容易被封堵，这是因为有了反爬虫机制，所以才使用代理IP。
那么，我们先来看看，爬虫的种类是什么？
普通爬虫：从一个或多个初始网页的URL开始，获取该初始网页上的URL，在抓取该网页的过程中，不断地从当前网页提取新URL，然后将该URL放置到队列中，直到系统停止条件满足为止。
焦点搜索：工作流程比较复杂，需要根据某些网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接，放置到URL队列中等待抓取。接着按照一定的搜索策略，从队列中选择下一步要抓取的网页URL，重复以上过程，直到系统满足一定的条件。另外，所有被爬虫抓取的网页都存储在系统中，进行一定的分析和过滤，并建立索引供日后查询和检索。对焦点爬虫来说，此过程所获得的分析结果也可反馈并指导后续的抓取过程。
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