个人对爬虫框架的一些认知(一)

本文从任务发起开始,介绍了优秀爬虫框架应具备监控、异常处理记录等。以企查查站点为例,阐述了爬虫的整体分层架构,每个爬虫以单独文件目录存在,下分4层,包括Mark、Model、Resource、Task等,还说明了抓取逻辑类的开启方法。

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首先从任务的发起开始,我们画一个简单的流程图:

爬虫运行简要示意图

       一个优秀的爬虫框架,应当是要有个好的监控和异常处理记录,以及各爬虫运行在上面地方的一个简要记录信息。

以企查查站点为例,一个爬虫的整体分层架构入下图所示:

企查查爬虫框架图

       每个爬虫以一个单独的文件目录存在,下一级分4层文件目录,Mark记录该爬虫的说明信息,怎么抓取的,有什么防御和需要注意的地方,Model放置该爬虫需要用到的Model类,Resource模块下面放置该爬虫需要用到的资源性文件,Task为爬虫产生任务源的地方,任务源怎么产生根据任务需求来;再往下就是该爬虫的抓取逻辑类了,与4层文件目录评级,爬虫的抓取行为从该逻辑类的Start方法开启抓取之旅啦。

这期就讲到这里,预知后续相关技术,请持续关注哈。有什么好的意见和建议可以给我留言。

个人对爬虫框架的一些认知(二)

爬虫(Web Crawler)是种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
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