大数据时代下基于ython的网络信息爬取技术
作者：刘顺程等
来源：《电子技术与软件工程》2017年第21期
        摘 要在大数据时代下，各行各业都需要大量数据的支持，如果所有数据都经过人工搜索、分析、提炼，则会大大增加工作难度。基于Python的网络信息爬取技术可以自动完成网络数据的收集、解析、格式化存储，从而提升工作效率。本文以网络信息爬取技术为研究重点，分别介绍网络爬虫的基础架构与运行流程，以及基于Python的网络爬取技术实现。
        【关键词】网络爬虫 Python 大数据
        随着“互联网+”概念不断普及，网络信息量呈突发式暴增，导致传统搜索引擎普遍存在搜索结果附带大量无关信息的问题，加大了收集专用数据的难度。于是，网络信息爬取技术（后简称网络爬虫技术）应运而生。
        使用网络爬虫技术可以自动完成网络数据的挖掘与分析工作。现今的大数据时代，在许多新兴产业中，通过爬虫爬取下来的信息可以作为数据仓库多维展现的数据源，也可作为数据挖掘的来源。所以网络爬虫技术是目前大数据时代下的重要基础应用。
        1 网络爬虫的架构与流程
        1.1 网络爬虫架构
        网络爬虫架构主要有以下三个基础部分：网络爬虫调度端；网络爬虫主程序；价值数据。
        爬虫调度端能监控整个爬虫程序的运行情况；其中爬虫主程序包括：
        （1）URL管理器，管理将要爬取的URL以及已经爬取过的URL；
        （2）网页下载器，根据待爬URL将指定的网页下载下来，并存储为字符串数据；
        （3）网页解析器将网页字符串数据进行数据抽取，一方面提取出价值数据，另一方面提取出新的关联URL传递给URL管理器。三个部分循环进行，只要URL管理器还有待爬取的URL，就会循环进行下去，最终提取出所有价值数据。
        1.2 网络爬虫流程
        基于以上架构的网络爬取流程，首先是调度端询问URL管理器，是否有待爬取的URL，如过返回是，调度端会取得第一个待爬取URL地址，并将其传送给网页下载器进行网页下载，调度端接收到网页下载内容后立即将其传送给网页解析器，解析后返回价值数据和新的URL列表给调度端，一方面将价值数据传递给应用进行收集，另一方面将新URL列表增加到URL管理器中。只要URL管理器有待爬取URL，以上过程会循环进行。最终调度端会将应用中的价值数据进行处理并输出为需要的格式。
        2 基于Python的爬虫模块技术实现
        URL管理器能管理待爬URL列表和已爬URL列表，能够有效防止重复抓取和循环抓取，在Python中的实现方式有三种：通过内存，将URL列表存储在Python内存中，使用两个set（） 数据结构分别存储待爬取与已爬取列表，Python中的set（）能自动去除集合中重复的元素，从而有效防止重复抓取。第二种是将URL存储在关系数据库中，比如MySQL，可以建立一张名为url_list的表，字段为（url，is_crawled）分别表示URL地址和标识该URL是已被否爬取，这样就使用一张表将待爬取和已爬取都进行了存储。第三，在大型互联网公司中常常使用缓存数据库来搭建URL管理器，是由于其高效率处理大量数据的能力，例如redis除了python还有什么可以爬虫，同样支持set数据结构，也就可以将待爬取与已爬取URL存储在两个set集合中。
        网页下载器能将指定URL的网页下载到本地存储成本地文件或字符串格式，以便进行后续步骤的数据分析，故网页下载器是爬取程序的核心模块。在Python中我们可以使用urllib2网页下载器。这是一个Python官方基础模块，它提供了网页下载、提交用户数据、登录cookie处理、代理访问处理等强大功能；我们还能使用功能更为强大的requests，它是一个Python的第三方插件，同样支持网页下载、登录、文件上传等功能。当我们请求的URL网页需要用户登录或验证登录时，便可使用网页下载器提供的特殊处理器，例如在登录操作中，通常需要操作cookie才能成功登陆，于是需要使用特殊的处理器如HTTPCookieProcessor，将爬虫程序伪装成用户使用浏览器正在登录该网站，随后即可顺利获取网页内容。
        网页解析器是一个能从网页字符串文件中解析出价值数据的处理器，对于的专业爬虫来说就是提取出待爬取URL列表和提取出价值数据。Python中有许多网页解析器，其中使用最为广泛的是BeautifulSoup这个第三方插件，它首先进行网页字符的结构化解析，利用HTML与DOM的映射关系，将HTML文档转化为DOM树，对其进行基于结构的过滤和基于语义的剪枝操作，使用树形结构能很精准定位到某个节点、属性、文本内容；接下来即可使用find_all或find方法查询相应节点，访问节点名称、属性、文字；从而提取出价值信息进行分析。
        3 结束语
        进入大数据时代，众多行业都急需价值数据。网络爬取技术能帮助客户有效地收集网络上的相关价值信息，大大降低人力搜索的工作量。同时基于Python的网络爬取技术不仅简单易学，而且拥有强大的爬虫框架作为优势，使得开发者能更快地开发出拥有指定功能的爬虫程序。
        参考文献
        [1]罗刚.自己动手写网络爬虫[M].北京：清华大学出版社，2010.
        [2]王琦，唐世渭，杨冬青，王腾蛟.基于DOM的网页主题信息自动提取[J].计算机研究与发展，2004（10）：1786-1792.
        作者简介
        刘顺程（1997-），男，大学本科在读。就读于重庆邮电大学软件工程学院。主要研究方向为网络安全与大数据。
        岳思颖（1997-），女，大学本科在读。就读于重庆邮电大学软件工程学院。主要研究方向为网络技术。
        作者单位
        重庆邮电大学软件工程学院 重庆市 400065

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