爬虫算法原理解析

核心算法原理

网络爬虫的核心在于如何高效、系统地遍历和抓取互联网上的网页内容。这涉及多种算法的组合运用。

1. 图遍历算法

网络可以看作是一个巨大的有向图，其中网页是节点，超链接是边。爬虫本质上是在执行图遍历算法：

广度优先搜索(BFS)

# 广度优先搜索伪代码示例
from collections import deque

def bfs_crawler(seed_urls):
    queue = deque(seed_urls)  # 待访问URL队列
    visited = set()           # 已访问URL集合
    
    while queue:
        url = queue.popleft()
        if url in visited:
            continue
            
        visited.add(url)
        content = fetch_page(url)  # 获取页面内容
        links = extract_links(content)  # 提取链接
        
        # 将新链接加入队列
        for link in links:
            if link not in visited:
                queue.append(link)

广度优先搜索的特点是逐层访问，先访问距离种子页面较近的页面，适用于需要快速覆盖大量页面的场景。

深度优先搜索(DFS)

# 深度优先搜索伪代码示例
def dfs_crawler(seed_urls):
    stack = list(seed_urls)   # 待访问URL栈
    visited = set()           # 已访问URL集合
    
    while stack:
        url = stack.pop()
        if url in visited:
            continue
            
        visited.add(url)
        content = fetch_page(url)
        links = extract_links(content)
        
        # 将新链接压入栈中
        for link in links:
            if link not in visited:
                stack.append(link)

深度优先搜索会沿着一条路径尽可能深入，适用于需要深入特定主题或网站结构的场景。

2. URL调度算法

在大规模爬虫系统中，URL的调度策略直接影响爬虫的效率和公平性。

优先级队列调度

import heapq

class URLScheduler:
    def __init__(self):
        self.url_queue = []  # 优先级队列
        self.visited = set() # 已访问集合
        
    def add_url(self, url, priority=0