爬虫学习笔记

这里是维基百科对网络爬虫的词条页面。网络爬虫以叫网络蜘蛛,网络机器人,这是一个程序,其会自动的通过网络抓取互联网上的网页,这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然,更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来,可以成为搜索引擎。

从技术来说,实现抓取网页可能并不是一件很困难的事情,困难的事情是对网页的分析和整理,那是一件需要有轻量智能,需要大量数学计算的程序才能做的事情。下面一个简单的流程:

在这里,我们只是说一下如何写一个网页抓取程序。

首先我们先看一下,如何使用命令行的方式来找开网页。

telnet somesite.com 80
GET /index.html HTTP/1.0
按回车两次

使用telnet就是告诉你其实这是一个socket的技术,并且使用HTTP的协议,如GET方法来获得网页,当然,接下来的事你就需要解析HTML文法,甚至还需要解析Javascript,因为现在的网页使用Ajax的越来越多了,而很多网页内容都是通过Ajax技术加载的,因为,只是简单地解析HTML文件在未来会远远不够。当然,在这里,只是展示一个非常简单的抓取,简单到只能做为一个例子。


简易爬虫的实现

HttpClient 提供了便利的 HTTP 协议访问,使得我们可以很容易的得到某个网页的源码并保存在本地;HtmlParser 提供了如此简便灵巧的类库,可以从网页中便捷的提取出指向其他网页的超链接。笔者结合这两个开源包,构建了一个简易的网络爬虫。

爬虫 (Crawler) 原理

学过数据结构的读者都知道有向图这种数据结构。如下图所示,如果将网页看成是图中的某一个节点,而将网页中指向其他网页的链接看成是这个节点指向其他节点的边,那么我们很容易将整个 Internet 上的网页建模成一个有向图。理论上,通过遍历算法遍历该图,可以访问到Internet 上的几乎所有的网页。最简单的遍历就是宽度优先以及深度优先。以下笔者实现的简易爬虫就是使用了宽度优先的爬行策略。

图 2. 网页关系的建模图
网页关系的建模图

简易爬虫实现流程

在看简易爬虫的实现代码之前,先介绍一下简易爬虫爬取网页的流程。

图 3. 爬虫流程图
爬虫流程图


参考:

http://coolshell.cn/articles/27.html

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-crawler/

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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