什麼是網絡爬網？開發人員和數據工程師的完整指南

在互聯網的龐大，擴展的宇宙中，諸如Google之類的搜索引擎如何知道存在哪些內容以及在哪裡可以找到它？輸入網絡爬網 - 現代網絡的無聲主力。無論您是開發人員對搜索引擎索引內容的方式還是從電子商務網站中提取實時數據的數據工程師的好奇，了解Web Crawlers的工作方式是一種基本技能。

網絡爬網機通常稱為蜘蛛或機器人，是一個系統地瀏覽Internet以發現，下載和分析網站內容的程序。從搜索引擎優化（SEO）和潛在客戶生成到情感分析和學術研究至關重要的一切至關重要。

在本指南中，我們將探討網絡爬網背後的機制，如何構建自己的爬行者，道德和法律意義以及用於擴展和優化現實世界應用程序的爬行者的高級技術。

讓我們潛水。

網絡爬網概論

為什麼網絡爬蟲在現代網絡中很重要

互聯網包含數十億個網頁。 Web爬網是數字世界的“索引者”。他們的工作是自動遍歷網站，收集內容並將其存儲以進行分析或將其傳遞給其他系統，例如搜索引擎。

例如：

• GoogleBot索引Web內容以服務搜索結果。
  
• 價格情報平台每天抓取競爭對手的定價頁。
  
• 學術機構抓取網絡檔案，用於情感分析和機器學習數據集。
  

如果沒有爬行者，我們將依靠手動發現或孤立的數據訪問，這是當今快節奏的數據驅動世界中的啟動者。

網絡爬網與網絡刮刀 - 關鍵差異

雖然這些術語通常是互換使用的，但網絡爬行和網絡刮擦是不同的過程：

網絡爬網也可能會刮擦，但其主要目的是探索和索引。

網絡爬網的常見用例

網絡爬網是跨眾多領域的基礎工具 - 不僅用於營銷或SEO，而且用於研究，基礎架構，AI培訓甚至網絡安全。

• 搜索引擎索引
  諸如Google和Bing索引索引數十億頁之類的平台的核心。爬蟲在整個網絡上發現並評估內容。
  
• 科學研究與學術界
  研究人員抓取新聞檔案，論壇和社交媒體來構建語言研究，情感分析或流行病學跟踪的數據集。
  
• 機器學習和AI數據集生成
  爬蟲收集結構化/非結構化數據以訓練NLP模型，聊天機器人，圖像分類器和推薦系統。
  
• 網絡安全和威脅情報
  安全團隊使用爬行者來掃描論壇，黑暗的網絡市場或裸露的基礎架構，以了解漏洞和洩漏的憑據。
  
• 內容匯總和發現
  諸如RSS讀取器，代碼存儲庫或新聞聚合器等工具以編譯最新更新。
  
• 企業數據集成
  公司抓取內部系統，Intranet或供應商門戶網站，以將零散的數據合併到集中的分析平台中。
  
• 知識圖和元數據豐富
  爬蟲收集並連接跨站點（例如公司數據庫，打開目錄）的結構化信息，以供電搜索引擎或推薦引擎。

網絡爬蟲的工作方式（在引擎蓋下）

在嘗試建造一個之前，了解網絡爬網的內部工作原理至關重要。儘管總體概念很簡單 - 訪問網頁並提取鏈接，但實際的體系結構和執行涉及幾個必須和諧起作用的活動部件。

爬網周期解釋了

在高水平上，網絡爬行遵循一個可重複的環，稱為爬網周期。這是逐步工作的方式：

1。從種子URL開始

爬蟲從一個或多個起點開始 - 通常是https://example.com等域級URL。這些被稱為種子URL 。

2。發​​送HTTP請求

爬網發送HTTP獲取請求以獲取種子頁面的HTML內容。請求標頭通常包含一個用戶代理字符串，以識別爬蟲。

3。解析HTML內容

一旦收到HTML響應，就可以解釋以提取相關數據，並且 - 最重要的是超鏈接。這種解析通常是使用Beautifuresoup ， LXML或Cheerio.js等圖書館來完成的，具體取決於語言和爬行者堆棧。

4。提取和標準化鏈接

使用基本域將所有提取的鏈接（<a href =“”>）轉換為絕對URL。使用Urljoin或等效方法解決相對路徑。

5。存儲或過程內容

爬網是：

• 存儲RAW HTML用於下游解析，
  
• 提取結構化數據（例如標題，元數據，表），
  
• 或將其推入管道進行處理（例如Elasticsearch或數據庫）。
  

6。將新鏈接添加到隊列

所有有效的，重複重複的鏈接都添加到隊列中，以進行將來的爬行。該週期重複，並保持訪問URL的記錄。

尊重機器人.txt和爬網政策

在爬行任何站點之前，負責的機器人檢查 /robots.txt文件以確定爬網權限和不允許路徑。 Python中的Robotparser之類的工具可以自動化此合規性。

TXT

CopyEdit

用戶代理： *

禁止： /私人 /

爬行 - 延遲：5

• 禁止：防止爬網訪問特定目錄。
  
• 爬網 - 延遲：請求在請求之間延遲以避免服務器過載。
  

重要的是：並非所有網站都執行Robots.txt，但是道德爬行者總是遵守它。

處理分頁和無限滾動

現代網站使用分頁或無限的滾動界面。爬蟲必須：

• 在URL參數中識別？ page = 2，offset = 10等
  
• 模擬JavaScript較重頁面的滾動行為（使用Puppeteer等無頭瀏覽器）
  
• 避免重新劃出相同的內容（分頁循環）
  

無法有效處理分頁，可能會導致重複的內容收集或不完整的數據覆蓋範圍。

禮貌，限制和節流

爬行者必須有禮貌 - 尤其是在爬行公共面向公共的網站時。

最佳實踐包括：

• 避免壓倒服務器的節流請求（例如，每秒1-2個請求）
  
• 尊重429或503錯誤的重試標頭
  
• 隨機化用戶代理和要求間隔以模擬自然行為
  
• 分佈式安排到太空工作量
  

在單線讀取器或分佈式爬行系統中實施時間。

網絡爬網的工具和技術

網絡爬網幾乎可以用任何編程語言構建，但是由於魯棒的庫，HTTP處理和解析工具，某些生態系統比其他生態系統更易於瀏覽器友好。

網絡爬網的流行編程語言

選擇正確的語言取決於對項目的複雜性，性能需求和生態系統的支持。

Python

Python由於其簡單性和龐大的生態系統而是最受歡迎的Web爬行語言。

• 優點：簡單的語法，龐大的圖書館（美麗的套件，砂紙，請求）
  
• 用例：快速爬網，原型製作，數據提取管道
  

node.js

基於JavaScript的爬行是處理依賴客戶端渲染的動態站點的理想選擇。

• 優點：非常適合使用Puppeteer或劇作家與JS渲染的頁面互動
  
• 用例：爬行現代網絡應用程序，無頭自動化
  

爪哇

用於企業級，多線程爬行者或學術研究工具（例如Apache Nutch）。

• 優點：速度，穩定性，線程處理
  
• 用例：大規模分佈式網絡爬網
  

去和生鏽

現代系統語言（如Go and Rust）的速度和資源效率正在採用。

• 用例：高性能或對記憶敏感的爬網
  

關鍵庫和框架

請求 +美麗的套件（Python）

• 請求處理HTTP連接
  
• 美麗的人牌html和xml
  

他們一起提供了一種快速，輕巧的方式來構建自定義爬行者。

Python

CopyEdit

導入請求

來自BS4進口美麗的小組

砂紙（Python）

一個多合一的異步爬行框架。

• 內置請求調度，節流，重複數據刪除和管道
  
• 非常適合中型至大規模爬行者
  

Puppeteer（node.js） /劇作家（節點 / python）

無頭瀏覽器自動化工具。

• 可以爬網JavaScript渲染頁面
  
• 支持屏幕截圖，用戶事件等
  

硒

用於測試自動化，但也能夠通過模擬瀏覽器來抓取動態網站。

• 通常比無頭替代方案慢，但非常適合與表格和基於JS的導航進行互動
  

為工作選擇合適的工具

專家提示：如果您的目標站點經常更改或使用JS渲染，廢紙 +劇作家或木偶混合堆棧是理想的選擇。

API爬行與網絡爬行

有時候，使用網站的公共API比爬網絡更好。

如果您需要的數據可通過API獲得，請首先使用它- API更穩定，高效且在道德上優先。

分步指南：在Python中構建一個簡單的網絡爬網

本節將帶您使用Python構建功能，初學者到中級級別的爬網。我們將介紹提取頁面，提取鏈接並深入爬行多個層次 - 同時處理基本錯誤並保持禮貌的服務器。

注意：本教程是為了學習目的而簡化的。對於生產規模的爬網，請考慮諸如廢料或分佈式設置之類的框架。

設置您的環境

啟動之前，請確保已安裝Python 3.x。然後安裝所需的庫：

bash

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PIP安裝請求Beautifutsoup4

創建一個新文件：

bash

CopyEdit

觸摸crawler.py

寫你的第一個爬行者

讓我們將爬蟲分解成模塊化的碎片。

導入所需的庫

Python

CopyEdit

導入請求

來自BS4進口美麗的小組

來自urllib.parse導入urljoin，urlparse

進口時間

這些處理HTTP請求，HTML解析和URL處理。

定義頁面提取功能

Python

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def fetch_page（url）：

嘗試：

標題= {'user-agent'：'CustomCrawler/1.0'}

響應= requests.get（url，標頭=標題，超時= 10）

response.raise_for_status（）

返迴響應

除了請求。 requestException作為e：

print（f” [error]無法獲取{url}：{e}”）

沒有返回

• 使用自定義用戶代理字符串
  
• 包括防止吊死的超時
  
• 優雅地處理HTTP錯誤
  

解析HTML並提取鏈接

Python

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def extract_links（html，base_url）：

湯= beautifutsoup（html，'html.parser'）

鏈接= set（）

對於soup.find_all中的a_tag（'a'，href = true）：

href = urljoin（base_url，a_tag ['href']）

解析= urlparse（href）

如果在['http'，'https']中進行解析。

links.add（href）

返回鏈接

• 將相對URL轉換為絕對
  
• 有效HTTP鏈接的過濾器
  

驗證和刪除URL

Python

CopyEdit

DEF IS_VALID（URL）：

解析= urlparse（url）

返回布爾（解析）和布爾（解析）

在將鏈接添加到您的爬網隊列之前，請先使用此功能。

深度限制的爬網邏輯

Python

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def爬網（seed_url，max_depth = 2）：

訪問= set（）

隊列= [（seed_url，0）]

同時排隊：

current_url，depth = queue.pop（0）

如果current_url在訪問或深度> max_depth中：

繼續

print（f”爬行：{current_url}（depth：{depth}）”）

html = fetch_page（current_url）

如果不是HTML：

繼續

訪問add（current_url）

links = extract_links（html，current_url）

對於鏈接中的鏈接：

如果未訪問的鏈接：

queue.append（（鏈接，深度 + 1））

時間。

• 軌道訪問了頁面
  
• 在隊列中添加新頁面
  
• 限制爬網深度以避免無限環路
  
• 增加了尊重服務器加載的延遲
  

運行爬行者

Python

CopyEdit

如果__name__ ==“ __ -main __”：

種子=“ https://example.com”

爬網（種子，max_depth = 2）

用您的目標站點替換https://example.com（確保其可爬網並允許您訪問它）。

專家提示：您可以在數據庫，CSV甚至Elasticsearch索引中堅持訪問的鏈接或存儲分析的內容，具體取決於您的用例。

縮放網絡爬網以進行現實世界使用

在您的機器上構建一個可在機器上工作的軌道是一回事，但是對於實際數據操作，使其可靠，快速且可擴展是另一回事。

讓我們探索從單線程腳本擴展到企業級爬網所需的必需組件。

管理爬行隊列

在簡單的爬網中，我們經常使用內存列表或集合來跟踪URL。這並不是很好。

對於可擴展系統，請使用：

• REDIS或RABBITMQ作為消息隊列以管理工人的URL
  
• 布魯姆過濾器以避免重新審視URL（空間效率）
  
• 基於數據庫的隊列（Postgresql，MongoDB），用於持久性和可審核性
  

這使得分佈式爬行，其中多個爬行者實例從同一隊列中撤出並進行了協作更新狀態。

多線程與異步爬行

超越每秒1-2個請求：

• 多線程：啟動多個線程以同時處理請求（例如，螺紋或consurrent.futures.threadpoolexecutor，in python中）
  
• 異步I/O ：使用異步庫（如AIOHTTP和ASYNCIO）進行非阻滯HTTP請求
  

Aiohttp的示例：

Python

CopyEdit

導入aiohttp

導入異步

異步def提取（url）：

與aiohttp.clientsession（）as session Async一起：

with session.get（url）作為響應：

返回等待響應.text（）

異步爬行者更快，更高效，尤其是對於諸如Web爬網之類的I/O結合任務。

分佈式爬行建築

根據規模，您需要多台機器或容器一起工作。這涉及：

• 分佈式調度程序（例如芹菜，卡夫卡）
  
• 工人節點：
  
  • 拉URL
    
  • 獲取和解析數據
    
  • 向下推數據
    

考慮使用Docker將爬行者容器化並在雲簇（例如AWS ECS，Kubernetes）上部署它們。

處理JavaScript重型網站

許多現代網站呈現大多數內容的客戶端。要處理這一點：

• 使用無頭瀏覽器，例如：
  
  • Puppeteer（node.js）
    
  • 劇作家（Python或Node）
    
  • 硒（多語言）

尖端：

• 避免加載圖像或字體以節省帶寬
  
• 預付僅關鍵資源
  
• 節流爬行速度以避免禁令
  

錯誤處理和重試邏輯

一個現實世界的爬行者必須優雅地處理：

• HTTP 403、404、429（太多請求）和500個錯誤
  
• 重定向循環
  
• 超時並丟棄連接
  

最佳實踐：

• 實施帶指數退回的重試隊列
  
• 將所有失敗都帶有時間戳和錯誤詳細信息
  
• 如有必要，請使用旋轉的代理或用戶代理池
  

數據存儲和管道

根據數據和卷，將內容存儲在：

使用KAFKA，氣流或自定義ETL管道清潔，轉換和加載數據下游的數據。

監視和可觀察性

可擴展的軌道需要實時可見性。使用以下工具：

• Prometheus + Grafana ：監視器隊列大小，爬網率，錯誤率
  
• 日誌聚合（例如，麋鹿堆棧）：分佈式工人的集中日誌
  
• 警報：通知爬網失敗，域禁令或隊列飢餓
  

法律和道德考慮

網絡爬行存在於合法的灰色區域中 - 雖然它是數據收集的有力工具，但必須負責任地使用它以避免法律問題，品牌損壞或服務器禁令。

尊重機器人.txt

在爬行任何域之前，您的爬行者應獲取並遵循網站的robots.txt文件中的規則（例如，https://example.com/robots.txt）。

例子：

TXT

CopyEdit

用戶代理： *

禁止： /admin /

爬行 - 延遲：5

• 禁止：爬蟲必須避免的頁面。
  
• 爬網 - 延遲：在請求之間等待多少秒鐘。
  

最佳實踐：始終檢查並關注Robots.txt-即使網站在技術上不強制執行。

服務條款（TOS）合規性

每個網站的服務條款通常概述：

• 是否允許機器人
  
• 哪些內容可以復製或不能複制
  
• 費率限製或訪問限制
  

違反TO（尤其是對於商業爬行者）可能會導致法律行動。

提示：僅從法律允許或明確允許的網站上刮擦公共數據。

版權，IP和數據隱私

• 即使是公開的，您爬行的內容也可能會受到版權保護。
  
• 收集用戶生成的數據（例如，評論，配置文件）可能會引發隱私問題，尤其是根據GDPR或CCPA等法律。
  
• 避免存儲或重新分佈敏感數據。
  

經驗法則：爬網進行發現和索引。除非您擁有權利或許可，否則請勿複制整個數據集。

將自己確定為機器人

您可以通過以下方式向透明度和責任發出信號：

自定義用戶代理字符串
例子：

較少的
CopyEdit
condercrawler/1.0（+https：//yourcompany.com/crawler-info）

• 提供爬網聯系電子郵件或頁面
  這建立了信任，可以防止不必要的IP禁令。
  

避免濫用服務器和費率限制

不受控制的爬行者可以：

• DDOS小網站無意間
  
• 通過WAFS，速率限制器或CAPTCHAS被阻止
  

最佳實踐：

• 尊重爬行脫落
  
• 在重試時使用指數退回
  
• 避免在高峰時段爬行
  
• 根據服務器響應代碼監視和油門
  

當爬行可能是非法的

避免爬行：

• 付費內容
  
• 具有訪問限制的政府門戶網站
  
• 敏感健康，法律或個人身份信息（PII）
  
• 私人平台（例如，LinkedIn，Facebook），除非通過官方API
  

如有疑問，請諮詢法律顧問或使用符合地區法律的數據聚合服務。

網絡爬行中的共同挑戰

即使有結構良好的軌道和固體技術堆棧，現實世界中的條件也會引入摩擦。網站是不可預測的，技術變化迅速，服務器並不總是很樂意看到機器人。

這是您需要準備的。

費率限制，節流和IP阻塞

大多數網站檢測並阻止了在短時間內發送太多請求的機器人。

症狀：

• 突然的HTTP 429（“太多請求”）
  
• IP黑名單
  
• 驗證碼或WAF（Web應用程序防火牆）塊
  

解決方案：

• 使用旋轉代理或IP池
  
• 隨機化用戶代理和標頭
  
• 榮譽重試標頭
  
• 實施指數退回策略
  

處理重定向和斷開的鏈接

您會經常遇到：

• 301/302重定向（URL更改）
  
• 404或410（刪除的內容）
  
• 軟404（加載但沒有真正內容的頁面）
  

該怎麼辦：

• 在您的http請求中使用ally_redirects = true智能地關注重定向
  
• 日誌和跳過折斷鍊接
  
• 標準化和重複的最終目的地URL
  

機器人檢測機制

網站使用Cloudflare，Akamai和自定義機器人保護等工具來檢測非人類流量。

檢測信號：

• 重複訪問模式
  
• 缺少標題或鼠標運動
  
• 缺乏JS執行或餅乾處理
  

旁路策略（在適當和道德時）：

• 使用無頭瀏覽器來模仿真實的用戶
  
• 添加隨機時間延遲
  
• 尊重爬網頻率限制
  

注意：某些繞過技術可能違反條款或地方法律。

動態和JavaScript繁重的頁面

許多現代站點僅在JavaScript運行後才渲染內容 - 簡單的HTTP請求無法捕獲。

修復：

• 使用Puppeteer或劇作家全頁渲染
  
• 使用硒等工具進行相互作用的爬行
  
• 設置緩存以避免重複JS執行
  

URL爆炸和爬行陷阱

一些網站通過過濾器，日曆或基於會話的鏈接具有無限爬網的URL。

示例陷阱：

• /products？ pag = 1， /products？ page = 2…→永遠
  
• /日曆？日期= 2023-01-01→無限組合
  

解決方案：

• 使用正則過濾器或白名單來控制URL模式
  
• 限制每個域的爬網深度和請求計數
  
• 在排隊新鏈接之前應用重複數據刪除
  

重複或低價值內容

一些網站在不同的URL（例如UTM參數，排序訂單）下提供幾乎相同的內容。

避免噪音的提示：

• 標準化期間的帶狀查詢參數，例如？ utm_source
  
• 哈希頁面內容以檢測重複
  
• 使用規範標籤（如果存在）來確定主版本
  

大規模爬行：系統故障

大型爬行通常由於以下原因而失敗：

• 內存洩漏
  
• 磁盤溢出
  
• 網絡節流
  
• 線程僵局
  

如何準備：

• 不斷監視系統資源
  
• 限制並發線程和I/O
  
• 使用斷路器或故障安全作業重新啟動
  
• 備份中期進步
  

將您的網絡爬到一個新的水平

無論您是構建搜索引擎，餵養機器學習管道還是為學術研究提取見解，網絡爬網都是可擴展數據發現的基礎。

在本指南中，我們介紹了：

• 網絡爬網是什麼及其工作原理
  
• 如何在Python中從頭開始建造一個
  
• 工具，庫和現實世界擴展策略
  
• 法律，道德和技術挑戰
  
• 經常詢問開發人員和數據團隊遇到的問題
  

既然您已經有了一個完全的理解，那麼您就可以建立不僅強大的爬行者，而且還準備好道德，高效且準備就緒。

下一步？部署爬行者，監控其性能並進行進化以滿足您獨特的數據目標。

常見問題解答：網絡爬蟲解釋了

這些是圍繞網絡爬行者的最常見問題 - 從SERPS中的真實搜索行為，LLM提示和PAA（人們也問）框中。