规划网页的抓取

为了确保搜索引擎与网站和谐共处,需要适当规划网页抓取过程,包括限制单位时间内抓取的数量及避免重复抓取。采用PageRank算法来评估网页的重要性,并优先抓取离主页更近的页面。使用unvisited_table和visited_table两表机制来防止重复抓取。

适当地规划网页的抓取,限制单位时间内对一个网站抓取网页的数量(例如每天不超过2万个,或者至少每隔30秒才对同一个网站发出下一个网页请求,等等),是大规模搜索引擎必须要认真对待的问题。总之,搜索引擎需要和网站“和睦相处”,它们是相互依存的。可以考虑一个网站从主页开始向下,按照链接的深度将网页组织成一层层的,上层中的网页统计上会比下层的网页重要些。这样一种认识通过PageRank得到了加强,即较靠近主页的网页通常PageRank值较高。这样,首先得到尽量多的主页,然后从主页开始的先宽搜索就应该是一个较好的策略。

要保证每个网页不被重复抓取。由于一篇网页可能被多篇网页链接,在spider爬取过程中就可能多次得到该网页的url。于是如果不加检查和控制,网页就会被多次抓取。遇到循环链接的情况,还会使爬取器陷死。解决这个问题的有效方法是使用两个表,unvisited_table和visited_table。前者包含尚未访问的url,后者记录已访问的url。系统首先将要搜集的种子url放入unvisited_table,然后spider从其中获取要搜集网页的url,搜集过的网页url放入visited_table中,新解析出的并且不在visited_table中的url加入unvisited_table。此方法简单明了,适合在单个节点上实现。
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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