郭鋒鋒

(宿州職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)信息系，安徽 宿州 234000)

1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲介紹

網(wǎng)絡(luò)爬蟲，又稱蜘蛛機(jī)器人，其實(shí)質(zhì)是程序，是抓取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的程序，最終是根據(jù)用戶需求，在一定規(guī)則下，得到用戶需要的數(shù)據(jù)信息。爬蟲通常分為通用爬蟲和聚焦爬蟲，通用爬蟲對(duì)資源進(jìn)行全覆蓋，沒有針對(duì)性的數(shù)據(jù)，返回結(jié)果可能包含一些用戶不需要的信息，而聚焦爬蟲，聚焦某些點(diǎn)，更精確，抓取特定主題的內(nèi)容，獲得相應(yīng)的信息。聚焦爬蟲根據(jù)需要抓取的目標(biāo)描述，用相應(yīng)的算法分析網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)，最后對(duì)url制定搜索策略，最終一直爬取到自己需要的信息，最終的結(jié)果按照要求存儲(chǔ)、排序、瀏覽等。

2 python爬蟲框架比較

python作為一種語言，1989年便出現(xiàn)了，一路攀升，近幾年熱度大增，2019年已經(jīng)成為僅次于java和c和c++的第四大語言。成為目前最受歡迎的編程語言，目前是作為爬蟲領(lǐng)域的第一語言。基于python的爬蟲框架很多，目前用的比較多的是scrapy，pyspider，biautifulsoup等等，每種框架在性能和爬行能力上各有不同，下面對(duì)幾個(gè)python爬蟲框架進(jìn)行比較。主要從爬行能力和爬行性能兩方面進(jìn)行比較

表1 幾種python爬蟲框架比較

3 scrapy爬蟲改進(jìn)

由于scrapy通用開源爬蟲框架不能滿足我們對(duì)特定的內(nèi)容的抓取，本文主要設(shè)計(jì)了基于scrapy的開源爬蟲框架，用貝葉斯分類器進(jìn)行主題相關(guān)性判定，利用搜索策略在網(wǎng)站中采集網(wǎng)頁(yè)信息，通過結(jié)合dom樹的分塊聚類算法解析網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，通過解析出來的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容更新當(dāng)前網(wǎng)頁(yè)節(jié)點(diǎn)權(quán)值，通過主題相關(guān)相似性模塊對(duì)子urls進(jìn)行鏈接權(quán)值的計(jì)算，然后根據(jù)結(jié)點(diǎn)隊(duì)列中網(wǎng)頁(yè)關(guān)系計(jì)算結(jié)點(diǎn)權(quán)值，通過計(jì)算，使用過濾模塊淘汰掉結(jié)點(diǎn)權(quán)值低于urls的內(nèi)容。優(yōu)化scrapy框架下的url去重，下面對(duì)系統(tǒng)幾個(gè)重要模塊進(jìn)行說明。

貝葉斯分類的定義

1)設(shè)x={a1,a2,…,am}為一個(gè)集合，其中a1-am為x的一個(gè)屬性。

2)有類別集合C={y1,y2,…,yn}。

3)接下來逐一計(jì)算概率P(y1|x),P(y2|x),…,P(yn|x)。

4)求最大概率。則X屬于概率最大的類別P(yk|x)=max{P(y1|x),P(y2|x),…,P(yn|x)}，則x∈yk。

根據(jù)貝葉斯定理，要求P(Y|X)，求出P(X|Y) 就可以.這里Y相當(dāng)于A,X相當(dāng)于B.把B分解為各個(gè)屬性，求出每個(gè)類別的屬性即可，如下

1)找到一個(gè)訓(xùn)練樣本集。

2)訓(xùn)練樣本集是已知分類的待分類項(xiàng)集合。

3)經(jīng)過統(tǒng)計(jì)計(jì)算出條件概率估計(jì)。即

P(a1|y1),P(a2|y1),…,P(am|y1);P(a1|y2),

P(a2|y2),…,P(am|y2);…;P(a1|yn),

P(a2|yn),…,P(am|yn)

4)如果各個(gè)特征屬性是條件獨(dú)立的，則：

因?yàn)榉帜窹(x)為常數(shù)，所以將分子最大化即可。又因?yàn)楦魈卣鲗傩允菞l件獨(dú)立的，所以有：

P(x|yi)P(yi)=P(a1|yi)P(a2|yi)…

利用貝葉斯分類器進(jìn)行主題相關(guān)性的判定，屬于類別的特征屬性的例子越多，權(quán)值越大，主題相關(guān)性就越大。

重點(diǎn)介紹本系統(tǒng)涉及的幾個(gè)重要模塊，畫出幾個(gè)重要的算法流程圖

本爬蟲系統(tǒng)主要涉及爬蟲模塊、下載模塊、解析存儲(chǔ)模塊、過濾和去重模塊以及數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)模塊等模塊。每個(gè)模塊的作用如下：爬蟲模塊的作用是用本文的搜索策略在網(wǎng)頁(yè)采集信息，主體相關(guān)性分析算法利用貝葉斯分類對(duì)鏈接進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，下載模塊是把爬取的網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)下載下來，解析存儲(chǔ)模塊是把解析的內(nèi)容存儲(chǔ)起來把鏈接送到隊(duì)列調(diào)度，過濾和去重模塊負(fù)責(zé)調(diào)度和去重操作，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)模塊是把爬取的內(nèi)容接收存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

通用爬蟲原理圖如下：

圖1 通用爬蟲系統(tǒng)

圖2 鏈接處理圖

爬蟲系統(tǒng)中的url鏈接去重、過濾是本爬蟲系統(tǒng)中重要的內(nèi)容，對(duì)于鏈接的過濾是對(duì)抓到的網(wǎng)頁(yè)淘汰掉一部分鏈接，具體原理為，抓取網(wǎng)頁(yè)后，通過主體相關(guān)性算法計(jì)算出新的urls的權(quán)重，然后把此權(quán)重值與預(yù)設(shè)的臨界值進(jìn)行對(duì)比，如果此權(quán)重值大于臨界值則為相關(guān)鏈接加入到url隊(duì)列，否則直接淘汰掉此鏈接。

過濾后對(duì)url去重方法可以有hash表，set，布隆過濾器等。利用兩個(gè)hash表便可以進(jìn)行去重操作，一個(gè)hash表用來記錄正訪問抓取的filename，另一個(gè)hash表用來存放抓取過的host，另外用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)url，通過判定網(wǎng)頁(yè)里的鏈接是否指向當(dāng)前網(wǎng)站，決定繼續(xù)抓取還是結(jié)束。在爬蟲中，已經(jīng)爬取的url鏈接會(huì)被記錄，新的url會(huì)比對(duì)判斷是否在已經(jīng)被記錄的集合中，若存放鏈接的集合記錄數(shù)量大，所需要的存儲(chǔ)空間相應(yīng)巨大，此時(shí)可用布隆過濾器來解決。本文采用基于hash存儲(chǔ)的去重方法即可。下圖為鏈接處理流程圖。

基于分塊聚類的網(wǎng)頁(yè)解析算法在爬蟲系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)中網(wǎng)頁(yè)解析起到重要作用，網(wǎng)頁(yè)解析算法用到了結(jié)合dom樹的分塊算法，dom樹中的結(jié)構(gòu)信息提供給算法文本，標(biāo)簽等提示?；诿芏榷x的聚類算法可以處理噪聲能力，不足之處在于對(duì)象類之間差異較大時(shí)，效果不好。 以基于dom樹分塊算法為核心，基于scrapy爬蟲框架，設(shè)計(jì)基于scrapy的爬蟲系統(tǒng)，爬蟲對(duì)獲得的url鏈接進(jìn)行相關(guān)性判斷，接下來用分塊算法對(duì)網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行解析，根據(jù)urls鏈接權(quán)重，把不相關(guān)的urls去掉，最后留下的交給引擎處理。下圖給出scrapy爬蟲框架和改進(jìn)后的爬蟲框架圖。

圖3 scrapy的整體架構(gòu)

通用爬蟲架構(gòu)描述了scrapy的各個(gè)組件和數(shù)據(jù)流情況圖。

Scrapy engine:引擎是核心，相當(dāng)于計(jì)算機(jī)的cpu，控制整個(gè)數(shù)據(jù)和信號(hào)的傳遞處理。

Scheduler：調(diào)度器作用是把引擎發(fā)送過來的請(qǐng)求requests存儲(chǔ)在隊(duì)列中，交給下載器。

Downloader：下載器是爬蟲系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)連接的組件，通過核心組件引擎，獲取響應(yīng)結(jié)果(responses)交給爬蟲組件處理。

Spiders：接收從下載器模塊傳遞過來的信息，分析獲得item即自己需要的信息，獲取數(shù)據(jù)和urls，然后將獲取內(nèi)容送給item pipeline。

Item pipeline：處理從爬蟲獲得的數(shù)據(jù)和urls，處理網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)。

Downloader：下載器中間件起到橋梁作用，處理引擎和下載器之間的請(qǐng)求和響應(yīng)。

對(duì)于scrapy架構(gòu)，它的爬蟲和項(xiàng)目管道模塊可以自由編寫，圖4為改進(jìn)后的結(jié)構(gòu)圖，改進(jìn)后的結(jié)構(gòu)圖比之前的框架多了個(gè)貝葉斯分類計(jì)算主題相關(guān)性模塊，連接加到爬蟲模塊中以實(shí)現(xiàn)精確的爬取需求。此模塊的核心是主題相關(guān)性分析。用貝葉斯分類器進(jìn)行主題相關(guān)性分析，網(wǎng)頁(yè)解析用分塊算法，用過濾模塊淘汰掉部分urls，獲得需要的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，最終回傳爬蟲模塊。

圖4 改進(jìn)后的整體架構(gòu)

4 系統(tǒng)測(cè)試

基于以上算法流程圖，設(shè)計(jì)基于python的scrapy改進(jìn)爬蟲系統(tǒng)，系統(tǒng)測(cè)試要求如下：

操作系統(tǒng)：Windows

處理器：要求900MHZ以上

RAM：2G或以上

存儲(chǔ)：64G

軟件：python3 Mysqlv5.6以上 redis server v3.2及以上

通過對(duì)主題詞宿州 城市發(fā)展 政治 經(jīng)濟(jì) 文化 成果 成績(jī) 文化 收入 等對(duì)相關(guān)網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抓取，衡量指標(biāo)以查準(zhǔn)率和耗時(shí)來衡量，性能比較結(jié)果如下：

表2 爬蟲算法抓取300個(gè)網(wǎng)頁(yè)情況

表3 爬蟲算法抓取8000個(gè)網(wǎng)頁(yè)情況

5 結(jié) 論

介紹了目前較火的python語言，以及爬蟲框架系統(tǒng)，可以提取很多類型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)，通過配置好一定的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，設(shè)定主題詞，對(duì)相關(guān)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抓取，通過改進(jìn)scrapy框架下的url過濾、基于hash表的去重算法，通過新算法抓取不同數(shù)目的網(wǎng)頁(yè)鏈接入手，新提出的爬蟲算法查準(zhǔn)率更高，時(shí)間更短，有良好的性能，能更快的得到和用戶要求主題一致的網(wǎng)頁(yè)。對(duì)以后的爬蟲研究有借鑒作用。另外，只是提取了源網(wǎng)頁(yè)的部分鏈接，更深層次內(nèi)容的獲取將有待進(jìn)一步研究。