网络爬虫的实现思路

最新推荐文章于 2025-06-29 09:59:06 发布

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本文详细阐述了网络爬虫的基本实现思路，包括使用队列和生产者消费者模式来管理Url，以及如何通过多线程提高抓取效率。同时，文章介绍了URL查重技术，如使用布隆过滤器来避免重复抓取同一页面。最后，讨论了优化策略，如多队列分发和分布式架构的应用。

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网络爬虫

一般我们在网络上抓取数据时，都会想到要使用网络爬虫，那我们就来看看一般网络爬虫的实现思路。

设计模式

爬虫的中心思想就是以最初一个Url为注入点，从这个Url抓取更多Url，并从这些网页中获取自己想要的数据。所以，我们可以使用一个队列来存储这些Url，然后使用 生产者消费者模式来对这个队列进行维护。

Queue<string> urlQueue=new Queue<string>();
public void AddUrl(string url)
{
    lock(this)
    {
        urlQueue.Enqueue(url);
    }
}
public string GetUrl()
{
    lock(this)
    {
        string url="";
        if(urlQueue.Count>0)
        {
            url=urlQueue.Dequeue();
        }
        return  url;
    }
}

使用多线程能够更有效率的抓取数据，但是容易互相抢资源，所以要上锁。
目前我想到的多线程模式有两种，一种是 spider从队列中获取一个Url，然后从对应的网页获取其他Url和数据。另一种是分成专门生产Url的spider和专门从网页中抓取数据的spider。这里选第一种举例。
我们可以使用一个SpiderManager来管理所有的Spider，每一个Spider专门开一条线程来工作。

public class SpiderManager
{
    List<Spider> spiders;

    Queue<string> urlQueue=new Queue<string>();
    public void AddUrl(string url)
    {
        lock(this)
        {
            urlQueue.Enqueue(url);
        }
    }
    public string GetUrl()
    {
        lock(this)
        {
            string url="";
            if(urlQueue.Count>0)
            {
                url=urlQueue.Dequeue();
            }
            return  url;
        }
    }
    public void Stop()
    {
        foreach(Spider spider in spiders)
        {
            spider.Stop();
        }
    }
}

public class Spider
{
    int restTime=1000;休眠间隔
    Thread workingThread;
    SpiderManager spiderManager

    public Spider(SpiderManager sm)
    {
        this.spiderManager=sm;
    }

    pubclic void Start()
    {
        workingThread=new Thread(Work);
        workingThread.Start();
    }

    private void Work()
    {
        while(true)
        {
            string url=sm.GetUrl();
            if(url=="")
            {
                Sleep(restTime);
                Continue;
            }
            //抓取数据
        }

    }

    public void Stop()
    {
        if(workingThread!=null)
        {
            workingThread.Abort();
            workingThread=null;
        }
    }
}

URL查重

一般来说我们不想重复的抓取同一张网页，这个时候就需要查重技术了。
我们可能会使用hash表来存储对应的url，这的确能够解决一部分问题。但如果我们要抓取的数据量非常大的话，hash表就满足不了我们的需求了，这个时候我们就可以使用布隆过滤器来进行查重。

布隆过滤器（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率（假正例False positives，即Bloom Filter报告某一元素存在于某集合中，但是实际上该元素并不在集合中）和删除困难，但是没有识别错误的情形（即假反例False negatives，如果某个元素确实没有在该集合中，那么Bloom Filter 是不会报告该元素存在于集合中的，所以不会漏报）。

布隆过滤器实际上一个很长的二进制和随机映射函数。首先，将这个二进制中的数据全设为0，然后将我们url使用随机映射函数映射到这个二进制中的随即八个位置，将他们设为1。如果要查看url是否重复，可以就可以查看对应的位置是否均为1。这样就能节省非常多的空间，对于5000w级的url，只占用200mb的空间，缺点是有可能会误判。不过误判的几率非常低，如果在意的话可以建立白名单来补救。