网络爬虫论文Word格式.docx
《网络爬虫论文Word格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《网络爬虫论文Word格式.docx（36页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。
另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。
网络检索功能起于互联网内容爆炸性发展所带来的对内容检索的需求。
搜索引擎不断的发展,人们的需求也在不断的提高,网络信息搜索已经成为人们每天都要进行的内容.如何使搜索引擎能时刻满足人们的需求。
最初的检索功能通过索引站的方式实现，而有了网络机器人，即网络爬虫这个技术之后，搜索引擎的时代便开始一发不可收拾了。
1.2网络爬虫的历史和分类
1.2.1网络爬虫的历史
在互联网发展初期，网站相对较少，信息查找比较容易。
然而伴随互联网爆炸性的发展，普通网络用户想找到所需的资料简直如同大海捞针，这时为满足大众信息检索需求的专业搜索网站便应运而生了。
现代意义上的搜索引擎的祖先，是1990年由蒙特利尔大学学生AlanEmtage发明的Archie。
虽然当时WorldWideWeb还未出现，但网络中文件传输还是相当频繁的，而且由于大量的文件散布在各个分散的FTP主机中，查询起来非常不便，因此AlanArchie工作原理与现在的搜索引擎已经很接近，它依靠脚本程序自动搜索网上的文件，然后对有关信息进行索引，供使用者以一定的表达式查询。
由于Archie深受用户欢迎，受其启发，美国内华达SystemComputingServices大学于1993年开发了另一个与之非常相似的搜索工具，不过此时的搜索工具除了索引文件外，已能检索网页。
当时，“机器人”一词在编程者中十分流行。
电脑“机器人”（ComputerRobot）是指
某个能以人类无法达到的速度不间断地执行某项任务的软件程序。
由于专门用于检索信息的“机器人”程序象蜘蛛一样在网络间爬来爬去，因此，搜索引擎的“机器人”程序就被称为“蜘蛛”程序。
世界上第一个用于监测互联网发展规模的“机器人”程序是MatthewGray开发的WorldwideWebWanderer。
刚开始它只用来统计互联网上的服务器数量，后来则发展为能够检索网站域名。
与Wanderer相对应，MartinKoster于1993年10月创建了ALIWEB，它是Archie的HTTP版本。
ALIWEB不使用“机器人”程序，而是靠网站主动提交信息来建立自己的链接索引，类似于现在我们熟知的Yahoo。
随着互联网的迅速发展，使得检索所有新出现的网页变得越来越困难，因此，在MatthewGray的Wanderer基础上，一些编程者将传统的“蜘蛛”程序工作原理作了些改进。
其设想是，既然所有网页都可能有连向其他网站的链接，那么从跟踪一个网站的链接开始，就有可能检索整个互联网。
到1993年底，一些基于此原理的搜索引擎开始纷纷涌现，其中以JumpStation、TheWorldWideWebWorm（GoTo的前身，也就是今天Overture），和Repository-BasedSoftwareEngineering（RBSE）spider最负盛名。
然而JumpStation和WWWWorm只是以搜索工具在数据库中找到匹配信息的先后次序排列搜索结果，因此毫无信息关联度可言。
而RBSE是第一个在搜索结果排列中引入关键字串匹配程度概念的引擎最早现代意义上的搜索引擎出现于1994年7月。
当时MichaelMauldin将JohnLeavitt的蜘蛛程序接入到其索引程序中，创建了大家现在熟知的Lycos。
同年4月，斯坦福（Stanford）大学的两名博士生，DavidFile和美籍华人杨致远（GerryYang）共同创办了超级目录索引Yahoo，并成功地使搜索引擎的概念深入人心。
从此搜索引擎进入了高速发展时期。
目前，互联网上有名有姓的搜索引擎已达数百家，其检索的信息量也与从前不可同日而语。
比如最近风头正劲的Google，其数据库中存放的网页已达30亿之巨。
随着互联网规模的急剧膨胀，一家搜索引擎光靠自己单打独斗已无法适应目前的市场状况，因此现在搜索引擎之间开始出现了分工协作，并有了专业的搜索引擎技术和搜索数据库服务提供商。
像国外Inktomi，它本身并不是直接面向用户的搜索引擎，但向包括Overture（原GoTo）、LookSmart、MSN、HotBot等在内的其他搜索引擎提供全文网页搜索服务。
国内的XX也属于这一类（注），搜狐和新浪用的就是它的技术。
因此从这个意义上说，它们是搜索引擎的搜索引擎。
1.2.2网络爬虫的分类
网络爬虫种类繁多，如果按照部署在哪里分，可以分成：
（1）服务器侧：
一般是一个多线程程序，同时下载多个目标HTML，可以用PHP，Java,Python等做，一般综合搜索引擎的爬虫这样做。
但是，如果对方讨厌爬虫，很可能封掉服务器的IP，服务器IP又不容易改，另外耗用的带宽也是较贵。
（2）客户端：
很适合部署定题爬虫，或者叫聚焦爬虫。
做一个与Google，XX等竞争的综合搜索引擎成功的机会微乎其微，而垂直搜索或者比价服务或者推荐引擎，机会要多得多，这类爬虫不是什么页面都取的，而是只取关心的页面，而且只取页面上关心的内容，例如提取黄页信息，商品价格信息，还有提取竞争对手广告信息的。
这类爬虫可以部署很多，而且可以很有侵略性。
可以低成本大量部署，由于客户端IP地址是动态的，所以很难被目标网站封锁。
1.3网络爬虫的发展趋势
目前，大多数的搜索引擎都是基于关键词的搜索引擎。
基于关键字匹配的搜索技术有较大的局限性：
首先，它不能区分同形异义。
其次，不能联想到关键字的同义词。
Web商业化至今，搜索引擎始终保持着网络上被使用最多的服务项目的地位，然而，随着网上内容的爆炸式增长和内容形式花样的不断翻新，搜索引擎越来越不能满足挑剔的网民们的各种信息需求。
搜索引擎的发展面临着两大难题：
一是如何跟上Internet的发展速度，二是如何为用户提供更精确的查询结果。
所以，传统的引擎不能适应信息技术的高速发展，新一代智能搜索引擎作为一种高效搜索引擎技术的在当今的网络信息时代日益引起业界人士的关注。
搜索引擎己成为一个新的研究、开发领域。
因为它要用到信息检索、人工智能、计算机网络、分布式处理、数据库、数据挖掘、数字图书馆、自然语言处理等多领域的理论和技术，所以具有综合性和挑战性。
又由于搜索引擎有大量的用户，有很好的经济价值，所以引起了世界各国计算机科学界和信息产业界的高度关注，目前的研究、开发十分活跃，并出现了很多值得注意的动向。
1.4系统开发的必要性
爬虫程序是一个自动获取网页的程序。
它为搜索引擎从互联网上下载网页，是搜索引擎的重要组成部分。
爬虫程序的实现策略，运行效率直接影响搜索引擎的搜索结果。
不同的搜索引擎，会根据对搜索结果的不同需求，选择最合适的爬行策略来搜集互联网上的信息。
高效，优秀的爬虫程序可以使人们在互联网上寻找到更及时，更准确的信息。
而现在Linux平台下开源的搜索引擎资料较少，作为实现最终开发目标搜索引擎的一部分，本爬虫程序可以为搜索引擎提供良好的网页获取能力，并可以为在Linux下开发网络爬虫的后来者提供参考。
1.5本文的组织结构
本文主要根据网络爬虫的特点，结合搜索引擎关键技术，linux网络编程，对爬虫程序的关键技术做了详细的分析和研究。
然后设计并实现了一个以抓取相关关键字内容并实现离线浏览功能的网络爬虫系统。
本文主要分为6个章节，结构安排如下：
（1）绪论，对课题的背景研究意义和爬虫的研究现状做了简单介绍。
（2）相关技术和工具介绍。
对网络爬虫的定义、评价指标分类、工作原理并对开发环境和工具进行了简单介绍。
并以此引出网络爬虫系统的相关知识介绍。
（3）网络爬虫的模型分析。
对网络爬虫视线中的主要思想以及关键技术进行了具体的分析。
（4）网络爬虫的模型设计根据第三章内容。
对爬虫系统进行了详细设计，并对本爬虫系统的模型实现进行具体分析。
同时也对使用的技术进行简单的介绍。
（5）程序运行和结果分析对程序的编译运行进行简单介绍。
并对测试结果进行了简单分析。
（6）总结和展望。
第二章相关技术和工具综述
2.1网络爬虫的定义
定义1：
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Web上下载网页，是搜索引擎的重要组成部分。
通用网络爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL列表；
在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入待爬行队列，直到满足系统的停止条件。
定义2：
网络爬虫就是根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留相关的链接并将其放入待抓取的URL队列中；
然后根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。
所有被网络爬虫抓取的网页将会被系统存储，进行一定的分析、过滤，并建立索引，对于网络爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对后续的抓取过程进行反馈和指导。
定义3：
如果网页p中包含超链接l，则p称为链接l的父网页。
定义4：
如果超链接l指向网页t，则网页t称为子网页，又称为目标网页。
网络爬虫的基本思路就是按照事先给出的主题，分超链接和已经下载的网页内容，预测下一个待抓取的URL及当前网页的相关度，保证尽可能多地爬行、下载相关的网页，尽可能少地下载无关网页。
2.2网页搜索策略介绍
网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种。
深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入（trapped）问题，目前常见的是广度优先和最佳优先方法。
2.2.1广度优先搜索策略
广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。
该算法的设计和实现相对简单。
在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。
也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。
其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。
另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。
这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。
2.3相关工具介绍
2.3.1操作系统
本网络爬虫程序开发环境为LinuxCentOS操作系统，并且目标是在Linux下运行，而在其他平台上会出现各种无法正常运行的问题，所以在此有必要介绍一下该程序的运行环境，Linux操作系统。
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。
它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。
它支持32位和64位硬件。
Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。
而Linux主要作为Linux发布版（通常被称为"
distro"
）的一部分而使用。
Linux发布版指的就是通常所说的“Linux操作系统”，它可能是由一个组织，公司或者个人发布的。
通常来讲，一个Linux发布版包括Linux内核，将整个软件安装到计算机上的一套安装工具，各种GNU软件，其他的一些自由软件，在一些特定的Linux发布版中也有一些专有软件。
发布版为许多不同的目的而制作，包括对不同计算机硬件结构的支持，对一个具体区域或语言的本地化，实时应用，和嵌入式系统。
目前，超过三百个发布版被积极的开发，最普遍被使用的发布版有大约十二个。
较为知名的有Fedora，Ubuntu，Mageia，红旗Linux，CentOS等。
本程序所使用的开发操作系统是Linux中比较知名的CentOS。
2.3.2软件配置
在CentOSLinux中，本文主要用的开发软件是Vim。
一般Linux的发行版都自带Vim，Vim是个可配置性极强的文本编辑器，可以进行高效的文本编辑。
Vim常被称作“程序员的编辑器”，其功能如此强大以致许多人认为它就是个完整的IDE。
当然，它并不仅仅为程序员而生。
面对各种文本编辑，无论是撰写email还是编辑配置文件，Vim都臻于完美。
但是只有你自己配置之后才能变成适合于你自己的开发工具。
所以需要修改Vim的配置文件，常用的有（以下为简单配置）：
“不要使用vi的键盘模式，而是vim自己的：
setnocompatible
history文件中需要记录的行数：
sethistory=100
“语法高亮：
syntaxon
“为C程序提供自动缩进：
setsmartindent
“使用C样式的缩进：
setcindent
“制表符为4：
settabstop=4
“统一缩进为4：
setsofttabstop=4setshiftwidth=4
还有一点不能忽视，那就是安装GCC编译器，因为本文写的所有代码都是C/C++格式的。
虽说基本上每个发行版都已经安装了GCC编译器，但不是很全，为了以防万一，在终端下执行了以下命令：
$yum–yinstallgcc
$yum–yinstallgcc-c++
$yuminstallmake
--或者执行
$yumgroupinstall“DevelopmentTools”
$yuminstallgccgcc-c++kernel-devel
GCC下编译.c文件：
gcc–oxxxx.c，编译.cpp文件只需把gcc改为g++即可。
在多文件编译的情况下，这样的命令会很繁琐，通常会写一个或多个Makefile文件来解决这个问题，在本文的最后会讲到。
第三章网络爬虫模型的分析和概要设计
3.1网络爬虫的模型分析
网络爬虫框架参考的是一个叫larbin的开源爬虫，它是由法国的年轻人SebastienAilleret独立开发，用C++语言实现，其代码可以直接在网上可以下载到。
以下是本程序爬虫使用的框架，看起来更像是主题爬虫的框架。
如图3.1所示。
图3-1网络爬虫的基本框架图
首先建立URL任务列表队列，即开始要爬取的URL。
由URL任务列表开始，根据预先设定的深度爬取网页，同时判断URL是否重复，按照一定算法和排序方式搜索页面，然后对页面按照一定算法进行分析，并提取相关URL，最后将所得URL返回任务列表队列。
之后将任务列表中URL重新开始爬取，从而使网络爬虫进行循环工作。
3.2网络爬虫的搜索策略
本文的搜索策略为广度优先搜索策略。
如下图3-2所示。
搜索过程为abcdefghijklmnop这样一个顺序。
图3-2广度优先搜索策略示意图
（1）定义一个状态结点
采用广度优先搜索算法解答问题时，需要构造一个表明状态特征和不同状态之间关系的数据结构，这种数据结构称为结点。
不同的问题需要用不同的数据结构描述。
（2）确定结点的扩展规则
根据问题所给定的条件，从一个结点出发，可以生成一个或多个新的结点，这个过程通常称为扩展。
结点之间的关系一般可以表示成一棵树，它被称为解答树。
搜索算法的搜索过程实际上就是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的结点的过程。
广度优先搜索算法中，解答树上结点的扩展是沿结点深度的“断层”进行，也就是说，结点的扩展是按它们接近起始结点的程度依次进行的。
首先生成第一层结点，同时检查目标结点是否在所生成的结点中，如果不在，则将所有的第一层结点逐一扩展，得到第二层结点，并检查第二层结点是否包含目标结点……对长度为n+1的任一结点进行扩展之前，必须先考虑长度为n的结点的每种可能的状态。
因此，对于同一层结点来说，求解问题的价值是相同的，我们可以按任意顺序来扩展它们。
这里采用的原则是先生成的结点先扩展。
结点的扩展规则也就是如何从现有的结点生成新结点。
对不同的问题，结点的扩展规则也不相同，需要按照问题的要求确定。
（3）搜索策略
为了便于进行搜索，要设置一个表存储所有的结点。
因为在广度优先搜索算法中，要满足先生成的结点先扩展的原则，所以存储结点的表一般设计成队列的数据结构。
搜索的步骤一般是：
（1）从队列头取出一个结点，检查它按照扩展规则是否能够扩展，如果能则产生一个新结点。
（2）检查新生成的结点，看它是否已在队列中存在，如果新结点已经在队列中出现过，就放弃这个结点，然后回到第
（1）步。
否则，如果新结点未曾在队列中出现过，则将它加入到队列尾。
（3）检查新结点是否目标结点。
如果新结点是目标结点，则搜索成功，程序结束；
若新结点不是目标结点，则回到第
（1）步，再从队列头取出结点进行扩展。
最终可能产生两种结果：
找到目标结点，或扩展完所有结点而没有找到目标结点。
3.3网络爬虫的概要设计
本网络爬虫的开发目的，通过网络爬虫技术一个自动提取网页的程序，实现搜索引擎从自己想要访问的网上下载网页，再根据已下载的网页上继续访问其它的网页，并将其下载直到满足用户的需求。
根据现实中不同用户的实际上的各种需求，本项目简单实现主题爬虫，本网络爬虫需要达到如下几个目标：
（1）设计基于多线程的网络爬虫，客户端向服务器发送自己设定好请求。
如图3-3所示。
图3-3多线程网络爬虫概要设计图模型
（2）通过http将Web服务器上协议站点的网页代码提取出来。
（3）根据一定的正则表达式提取出客户端所需要的信息。
（4）广度优先搜索可从网页中某个链接出发，访问该链接网页上的所有链接，访问完成后，再通过递归算法实现下一层的访问。
本网络爬虫最终将设计成一个能够自动读写配置文件并且在后台自动执行的网络
爬虫程序。
网络爬虫工作流程图如图3-4所示。
图3-4网络爬虫工作流程图
第四章网络爬虫模型的设计与实现
4.1网络爬虫的总体设计
根据本网络爬虫的概要设计本网络爬虫是一个自动提取网页的程序，根据设定的主题判断是否与主题相关，再根据已下载的网页上继续访问其它的网页，并将其下载直到满足用户的需求。
（1）设计基于多线程的网络爬虫。
（2）通过http协议将待爬取URL列表对应的URL的网页代码提取出来。
（3）提取出所需要的信息并且通过算法判断网页是否和设定的主题相关。
（4）广度优先搜索，从网页中某个链接出发，访问该链接网页上的所有链接，访问完成后，再通过递归算法实现下一层的访问，重复以上步骤。
总的来说爬虫程序根据输入获得URL任务列表，即初始URL种子，把初始种子保存在临界区中，按照广度搜索运算法搜索抓取网页并提取URL返回到临界区中，通过判断主题相关度算法判断相关度，取出不相关网页，从而使整个爬虫程序循环运行下去。
4.2网络爬虫的具体设计
4.2.1URL类设计及标准化URL
URL的一般形式是：
<
URL的访问方式>
:
//<
主机>
端口>
/<
路径>
。
为了方便处理，设计了一个名叫URL的类，它包含Host（主机名），Port（端口），File（文件路径），Fname（给这张网页取的名字）。
以下代码是classURL的成员及其成员函数（摘自web.h）：
classURL
{
public:
URL（）{}
voidSetHost（conststring&
host）{Host=host;
}
stringGetHost（）{returnHost;
voidSetPort（intport）{Port=port;
intGetPort（）{returnPort;
voidSetFile（conststring&
file）{File=file;
stringGet
升级会员 