蜘蛛爬行网络是什么

❶ 网站蜘蛛是什么、蜘蛛池有事什么东西有谁知道的吗

网络蜘蛛(Web Spider)又称为：“网络爬虫”，“机器人”，简称“蜘蛛”。是通过网页的链接地址来寻找网页，从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。
网络蜘蛛就是一个爬行程序，一个抓取网页的程序。网络蜘蛛与搜索引擎有着比较密切的关系，目前全球知名的搜索引擎google、网络、雅虎等都为各自开发了网络蜘蛛程序。
蜘蛛池是什么：
其实说白了蜘蛛池就是一堆有着相对良好收录或者蜘蛛访问量的网站的集合，这些站一般多为新闻资讯站，有顶级域名也有二级域名，大部分ip不同，但是考虑到成本有可能有的蜘蛛池也会存在很大面积的相同ip
蜘蛛池的作用：
基于蜘蛛池是什么，其实大家不难了解蜘蛛池其实就是用来辅助你真正想被收录或者排名的页面，因为蜘蛛池是网站的集群，因此，基于这点，每天会有一个较为稳定而且大量的蜘蛛访问概率，因此，将你想要被收录的链接植入这一个蜘蛛池中，被蜘蛛浏览、甚至是抓取的机会将会比你原来什么都不做要高。

❷ Web Spider网络蜘蛛，是什么意思

[摘要]当“蜘蛛”程序出现时，现代意义上的搜索引擎才初露端倪。它实际上是一种电脑“机器人”（Computer Robot），电脑“机器人”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”程序就象蜘蛛一样在网络间爬来爬去，反反复复，不知疲倦。所以，搜索引擎的“机器人”程序就被称为“蜘蛛”程序。

关键词：网络蜘蛛 起源 原理 优化

目录

什么是网络蜘蛛

网络蜘蛛的起源

网络蜘蛛的工作原理

正文开始

1、什么是网络蜘蛛

----什么是网络蜘蛛呢？网络蜘蛛即Web Spider，是一个很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从 网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网 站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

----这样看来，网络蜘蛛就是一个爬行程序，一个抓取网页的程序。

2、网络蜘蛛的起源

----要说网络蜘蛛的起源，我们还得从搜索引擎说起，什么是搜索引擎呢？搜索引擎的起源是什么，这和网络蜘蛛的起源密切相关。

----搜索引擎指自动从英特网搜集信息，经过一定整理以后，提供给用户进行查询的系统。英特网上的信息浩瀚万千，而且毫无秩序，所有的信息象汪洋上的一个个小岛，网页链接是这些小岛之间纵横交错的桥梁，而搜索引擎，则为你绘制一幅一目了然的信息地图，供你随时查阅。

----搜索引擎从1990年原型初显，到现在成为人们生活中必不可少的一部分，它经历了太多技术和观念的变革。
----十四年前1994年的一月份，第一个既可搜索又可浏览的分类目录EINetGalaxy上线了。在它之后才出现了雅虎，直至我们现在熟知的Google、网络。但是他们都不是第一个吃搜索引擎这个螃蟹的第一人。从搜索FTP上的文件开始，搜索引擎的原型就出现了，那时还未有万维网，当时人们先用手工后用蜘蛛程序搜索网页，但随着互联网的不断壮大，怎样能够搜集到的网页数量更多、时间更短成为了当时的难点和重点，成为人们研究的重点。

----搜索引擎原型初显

----如果要追溯的话，搜索引擎的历史比WorldWideWeb 还要长。早在Web出现之前，互联网上就已经存在许多旨在让人们共享的信息资源了。这些资源当时主要存在于各种允许匿名访问的FTP 站点。为了便于人们在分散的FTP资源中找到所需的东西，1990年，加拿大麦吉尔大学（McGillUniversity）的几个大学生开发了一个软件Archie。它是一个可搜索的FTP文件名列表，用户必须输入精确的文件名搜索，然后Archie会告诉用户哪一个FTP地址可以下载这个文件。Archie实际上是一个大型的数据库，再加上与这个大型数据库相关联的一套检索方法。Archie虽然还不是搜索引擎,但是从它的工作原理上看，它是所有搜索引擎的祖先。

----当万维网（WorldWideWeb）出现后，人们可以通过 html传播网页信息，网络上的信息开始成倍增长。人们纷纷使用各种方法将网络上的信息搜集来，进行分类、整理，以方便查找。现在人们很熟悉的网站雅虎（Yahoo）就是在这个环境下诞生的。还在Stanford大学读书的美籍华人杨致远和他的同学迷上了互联网。他们将互联网上有趣的网页搜集过来，与同学一起分享。后来，1994年4月，他们俩共同办了雅虎。随着访问量和收录链接数的增长，雅虎目录开始支持简单的数据库搜索。但是因为雅虎的数据是手工输入的，所以不能真正被归为搜索引擎，事实上只是一个可搜索的目录。

----当“蜘蛛”程序出现时，现代意义上的搜索引擎才初露端倪。它实际上是一种电脑“机器人”（Computer Robot），电脑“机器人”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”程序就象蜘蛛一样在网络间爬来爬去，反反复复，不知疲倦。所以，搜索引擎的“机器人”程序就被称为“蜘蛛”程序。

----这种程序实际是利用html文档之间的链接关系，在Web上一个网页一个网页的爬取（crawl），将这些网页抓到系统来进行分析，并放入数据库中。第一个开发出“蜘蛛”程序的是Matthew Gray，他于1993年开发了World Wide Web Wanderer，它最初建立时是为了统计互联网上的服务器数量，到后来发展到能够捕获网址。现代搜索引擎的思路就来源于Wanderer，后来很多人在此基础上对蜘蛛程序进行了改进。

----1994年7月20日发布的Lycos网站第一个将 “蜘蛛”程序接入到其索引程序中。引入“蜘蛛”后给其带来的最大优势就在于其远胜于其它搜索引擎的数据量。自此之后几乎所有占据主导地位的搜索引擎中，都靠“蜘蛛”来搜集网页信息。Infoseek是另一个重要的搜索引擎，于1994年年底才与公众见面。起初，Infoseek只是一个不起眼的搜索引擎，它沿袭Yahoo!和Lycos的概念，并没有什么独特的革新。但是它友善的用户界面、大量附加服务使它在用户中赢得了口碑。1995年12月，它与Netscape的战略性协议，使它成为一个强势搜索引擎：当用户点击Netscape浏览器上的搜索按钮时，弹出Infoseek的搜索服务，而此前由Yahoo!提供该服务。 1995年12月15日，Alta Vista正式上线。它是第一个支持高级搜索语法的搜索引擎，成功地整合了此前人类所有的信息检索技术，解决了包括字根处理、关键词检索、布尔逻辑，以及通过向量空间模型的查询排名等关键问题。正式公开之前，Alta Vista就已经拥有20万访问用户，在短短三个星期之内，到访人数由每天30万次增加到200万次。它的成功在于满足了用户三个方面的需求：网上索引范围超过了此前任何一家搜索引擎；短短几秒钟内便可从庞大的数据库中为用户返回搜索结果；Alta Vista小组从一开始就采用了一种模块设计技术，能够跟踪网站的流行趋势，同时不断扩大处理能力。在当时许多搜索引擎之中，Alta Vista脱颖而出，成为网络搜索的代名词。Google就是站在这样的巨人的肩膀上颠覆并创造着。“上网即搜索” 改变了人们上网方式的，就是现在鼎鼎大名的Google。Google并不是搜索引擎的发明者，甚至有点落后，但是它却让人们爱上了搜索。

----1998年9月，在佩奇和布林创建Google之时，业界对互联网搜索功能的理解是：某个关键词在一个文档中出现的频率越高，该文档在搜索结果中的排列位置就要越显着。这就引出了这样一个问题，如果一个页面充斥着某一个关键字的话，那么它将排在很显着的位置，但这样一个页面对于用户来说，却没有任何意义。佩奇和布林发明了“网页级别”（PageRank）技术，来排列搜索结果。即考察该页面在网上被链接的频率和重要性来排列，互联网上指向这一页面的重要网站越多，该页面的位次也就越高。当从网页A链接到网页B时，Google 就认为“网页A投了网页B一票”。Google根据网页的得票数评定其重要性。然而，除了考虑网页得票数的纯数量之外，Google还要分析投票的网页，“重要”的网页所投出的票就会有更高的权重，并且有助于提高其他网页的“重要性”。 Google以其复杂而全自动的搜索方法排除了任何人为因素对搜索结果的影响。没人能花钱买到更高的网页级别，从而保证了网页排名的客观公正。除此之外，动态摘要、网页快照、多文档格式支持、地图股票词典寻人等集成搜索也都深得网民的喜爱。其他众多搜索引擎也都紧跟Google，推出这些服务。Fast（Alltheweb）公司发布的搜索引擎AllTheWeb，总部位于挪威，其在海外的风头直逼Google。Alltheweb的网页搜索支持Flash和pdf搜索，支持多语言搜索，还提供新闻搜索、图像搜索、视频、MP3、和FTP搜索，拥有极其强大的高级搜索功能。而中国的网络更是凭借“更懂中文”而吸引着中国的网络受众，它拥有超过10亿的中文网页数据库，并且，这些网页的数量每天正以千万级的速度在增长。

----搜索引擎越来越成为人们生活中重要的一部分，找资料、查地图、听音乐，只有想不到的，没有搜索不到的。
----搜索引擎的三个基本原理

----1．利用蜘蛛系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集回来。

----2.由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析，提取相关网页信息，根据一定的相关度算法进行大量复杂计算，得到每一个网页针对页面内容中及超链中每一个关键词的相关度（或重要性），然后用这些相关信息建立网页索引数据库。

----3.当用户输入关键词搜索后，由搜索系统程序从网页索引数据库中找到符合该关键词的所有相关网页。相关度数值排序，相关度越高，排名越靠前。最后，由页面生成系统将搜索结果的链接地址和页面内容摘要等内容组织起来返回给用户。

----说到这里，你可能对搜索引擎和网络蜘蛛有了一个初步的了解了吧！
3、网络蜘蛛的工作原理

----对于搜索引擎来说，要抓取互联网上所有的网页几乎是不可能的，从目前公布的数据来看，容量最大的搜索引擎也不过是抓取了整个网页数量的百分之四十左右。这 其中的原因一方面是抓取技术的瓶颈，无法遍历所有的网页，有许多网页无法从其它网页的链接中找到；另一个原因是存储技术和处理技术的问题，如果按照每个页 面的平均大小为20K计算（包含图片），100亿网页的容量是100×2000G字节，即使能够存储，下载也存在问题（按照一台机器每秒下载20K计算， 需要340台机器不停的下载一年时间，才能把所有网页下载完毕）。同时，由于数据量太大，在提供搜索时也会有效率方面的影响。因此，许多搜索引擎的网络蜘 蛛只是抓取那些重要的网页，而在抓取的时候评价重要性主要的依据是某个网页的链接深度。

----在抓取网页的时候，网络蜘蛛一般有两种策略：广度优先和深度优先（如下图所示）。

----广度优先是指网络蜘蛛会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中 的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。这是最常用的方式，因为这个方法可以让网络蜘蛛并行处理，提高其抓取速度。深度优先是指网络蜘蛛会从 起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。这个方法有个优点是网络蜘蛛在设计的时候比较容易。两种策 略的区别，下图的说明会更加明确。

----由于不可能抓取所有的网页，有些网络蜘蛛对一些不太重要的网站，设置了访问的层数。例如，在上图中，A为起始网页，属于0层，B、C、D、E、F属于第1 层，G、H属于第2层，I属于第3层。如果网络蜘蛛设置的访问层数为2的话，网页I是不会被访问到的。这也让有些网站上一部分网页能够在搜索引擎上搜索 到，另外一部分不能被搜索到。对于网站设计者来说，扁平化的网站结构设计有助于搜索引擎抓取其更多的网页。
----网络蜘蛛在访问网站网页的时候，经常会遇到加密数据和网页权限的问题，有些网页是需要会员权限才能访问。当然，网站的所有者可以通过协议让网络蜘蛛不去抓 取（下小节会介绍），但对于一些出售报告的网站，他们希望搜索引擎能搜索到他们的报告，但又不能完全免费的让搜索者查看，这样就需要给网络蜘蛛提供相应的 用户名和密码。网络蜘蛛可以通过所给的权限对这些网页进行网页抓取，从而提供搜索。而当搜索者点击查看该网页的时候，同样需要搜索者提供相应的权限验证。

----每个网络蜘蛛都有自己的名字，在抓取网页的时候，都会向网站标明自己的身份。网络蜘蛛在抓取网页的时候会发送一个请求，这个请求中就有一个字段为User －agent，用于标识此网络蜘蛛的身份。例如Google网络蜘蛛的标识为GoogleBot，Bai网络蜘蛛的标识为BaiDuSpider， Yahoo网络蜘蛛的标识为Inktomi Slurp。如果在网站上有访问日志记录，网站管理员就能知道，哪些搜索引擎的网络蜘蛛过来过，什么时候过来的，以及读了多少数据等等。如果网站管理员发 现某个蜘蛛有问题，就通过其标识来和其所有者联系。

----网络蜘蛛进入一个网站，一般会访问一个特殊的文本文件Robots.txt，这个文件一般放在网站服务器的根目录下，如：[url][/url]。 网站管理员可以通过robots.txt来定义哪些目录网络蜘蛛不能访问，或者哪些目录对于某些特定的网络蜘蛛不能访问。例如有些网站的可执行文件目录和 临时文件目录不希望被搜索引擎搜索到，那么网站管理员就可以把这些目录定义为拒绝访问目录。Robots.txt语法很简单，例如如果对目录没有任何限 制，可以用以下两行来描述： User-agent: *
Disallow:

----当然，Robots.txt只是一个协议，如果网络蜘蛛的设计者不遵循这个协议，网站管理员也无法阻止网络蜘蛛对于某些页面的访问，但一般的网络蜘蛛都会遵循这些协议，而且网站管理员还可以通过其它方式来拒绝网络蜘蛛对某些网页的抓取。

---- 网络蜘蛛在下载网页的时候，会去识别网页的HTML代码，在其代码的部分，会有META标识。通过这些标识，可以告诉网络蜘蛛本网页是否需要被抓取，还可 以告诉网络蜘蛛本网页中的链接是否需要被继续跟踪。例如：表示本网页不需要被抓取，但是网页内的链接需要被跟踪。

---- 搜索引擎建立网页索引，处理的对象是文本文件。对于网络蜘蛛来说，抓取下来网页包括各种格式，包括html、图片、doc、pdf、多媒体、动态网页及其 它格式等。这些文件抓取下来后，需要把这些文件中的文本信息提取出来。准确提取这些文档的信息，一方面对搜索引擎的搜索准确性有重要作用，另一方面对于网 络蜘蛛正确跟踪其它链接有一定影响。对于doc、pdf等文档，这种由专业厂商提供的软件生成的文档，厂商都会提供相应的文本提取接口。网络蜘蛛只需要调用这些插件的接口，就可以轻松的提取文档中的文本信息和文件其它相关的信息。但HTML等文档不一样，HTML有一套自己的语法，通过不同的命令标识符来表示不同的字体、颜色、位置等版式，如：、、等， 提取文本信息时需要把这些标识符都过滤掉。过滤标识符并非难事，因为这些标识符都有一定的规则，只要按照不同的标识符取得相应的信息即可。但在识别这些信 息的时候，需要同步记录许多版式信息，例如文字的字体大小、是否是标题、是否是加粗显示、是否是页面的关键词等，这些信息有助于计算单词在网页中的重要程 度。同时，对于HTML网页来说，除了标题和正文以外，会有许多广告链接以及公共的频道链接，这些链接和文本正文一点关系也没有，在提取网页内容的时候， 也需要过滤这些无用的链接。例如某个网站有“产品介绍”频道，因为导航条在网站内每个网页都有，若不过滤导航条链接，在搜索“产品介绍”的时候，则网站内 每个网页都会搜索到，无疑会带来大量垃圾信息。过滤这些无效链接需要统计大量的网页结构规律，抽取一些共性，统一过滤；对于一些重要而结果特殊的网站，还 需要个别处理。这就需要网络蜘蛛的设计有一定的扩展性。

---- 对于多媒体、图片等文件，一般是通过链接的锚文本（即，链接文本）和相关的文件注释来判断这些文件的内容。例如有一个链接文字为“张曼玉照片”，其链接指 向一张bmp格式的图片，那么网络蜘蛛就知道这张图片的内容是“张曼玉的照片”。这样，在搜索“张曼玉”和“照片”的时候都能让搜索引擎找到这张图片。另 外，许多多媒体文件中有文件属性，考虑这些属性也可以更好的了解文件的内容。

---- 动态网页一直是网络蜘蛛面临的难题。所谓动态网页，是相对于静态网页而言，是由程序自动生成的页面，这样的好处是可以快速统一更改网页风格，也可以减少网 页所占服务器的空间，但同样给网络蜘蛛的抓取带来一些麻烦。由于开发语言不断的增多，动态网页的类型也越来越多，如：asp、jsp、php等。这些类型 的网页对于网络蜘蛛来说，可能还稍微容易一些。网络蜘蛛比较难于处理的是一些脚本语言（如VBScript和JavaScript）生成的网页，如果要完 善的处理好这些网页，网络蜘蛛需要有自己的脚本解释程序。对于许多数据是放在数据库的网站，需要通过本网站的数据库搜索才能获得信息，这些给网络蜘蛛的抓 取带来很大的困难。对于这类网站，如果网站设计者希望这些数据能被搜索引擎搜索，则需要提供一种可以遍历整个数据库内容的方法。

对于网页内容的提取，一直是网络蜘蛛中重要的技术。整个系统一般采用插件的形式，通过一个插件管理服务程序，遇到不同格式的网页采用不同的插件处理。这种 方式的好处在于扩充性好，以后每发现一种新的类型，就可以把其处理方式做成一个插件补充到插件管理服务程序之中。

---- 由于网站的内容经常在变化，因此网络蜘蛛也需不断的更新其抓取网页的内容，这就需要网络蜘蛛按照一定的周期去扫描网站，查看哪些页面是需要更新的页面，哪些页面是新增页面，哪些页面是已经过期的死链接。

---- 搜索引擎的更新周期对搜索引擎搜索的查全率有很大影响。如果更新周期太长，则总会有一部分新生成的网页搜索不到；周期过短，技术实现会有一定难度，而且会 对带宽、服务器的资源都有浪费。搜索引擎的网络蜘蛛并不是所有的网站都采用同一个周期进行更新，对于一些重要的更新量大的网站，更新的周期短，如有些新闻 网站，几个小时就更新一次；相反对于一些不重要的网站，更新的周期就长，可能一两个月才更新一次。

---- 一般来说，网络蜘蛛在更新网站内容的时候，不用把网站网页重新抓取一遍，对于大部分的网页，只需要判断网页的属性（主要是日期），把得到的属性和上次抓取的属性相比较，如果一样则不用更新。

---- 现在大家对网络蜘蛛的工作原理有了初步的了解了吧，了解后就要在以后的网站制作中考虑蜘蛛的爬行规律，比如制作网站地图就很重要，好了，如果你有更好的见解，请到这里发表，火鸟非常愿意与你交流，共同研究网站制作技巧，尽量将自己的网站制作的符合标准，符合用户的习惯！

❸ 蜘蛛爬行是什么

搜索引擎的蜘蛛其实就是一个程序，用来爬行互联网更新的内容。然后抓取到自己的数据库，蜘蛛爬行是个很形象的名字，就好像蜘蛛猎食是一样的。

❹ 网络爬虫是什么

网络爬虫就是一种从互联网抓取数据信息的自动化程序，如果我们将互联网比作一张大的蜘蛛网，数据就是存放在蜘蛛网的一个节点，爬虫就是一个小蜘蛛，沿着网络抓取数据。
爬虫可以在抓取的过程中进行各种异常处理、错误重试等操作，确保抓取持续高效运行。
爬虫分为通用爬虫以及专用爬虫，通用爬虫是搜索引擎抓取系统的重要组成部分，主要目的将互联网网页下载到本地，形成一个互联网内容的镜像备份;专用爬虫主要为某一类特定的人群提供服务。

❺ 通俗的讲,网络爬虫到底是什么

网络爬虫，又被称为网页蜘蛛、网络机器人，在FOAF社区中间，更经常地被称为网页追逐者。网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

传统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，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将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。

简单粗暴地理解网络爬虫的话，就好比一只虫子在互联网上爬来爬去，把它“看”到的信息反馈给用户。我们平时使用的听歌软件，它大体上了解每个人的听歌喜好，“每日推荐”、“年度听歌报告”等都会推荐、整理和总结每个人偏好的类型、曲风、歌手等等。

还有一些团购平台，也会根据个人的喜好去推荐休闲娱乐的类型、地点等等，这就是利用网络爬虫的结果，网络爬虫根据用户平日的搜索类型，把所有与之相关的信息全部爬取过来，统统搬运到用户这里。这时候它就是一只“益虫”，是有益的“合法爬虫”。

说完听歌和团购，再来说说抢票。甭管飞机票火车票演唱会门票，相信大家十有八九都抢过。先拿演唱会门票来说，疫情之前，追星的少男少女们都好看看演唱会，演唱会里边属周杰伦的票最难抢，抢过票的都知道。

你要是抢到了，我敬你的网络爬虫爬得快。虽然这是句玩笑，可事实上，的确是有一些人或团体通过强行突破网站反爬措施，窃取后台数据，爬走了大量门票，让粉丝无路可走。

同理，一些针对飞机票、火车票的抢票软件，也是以此手段抓取航空公司官网或火车购票平台的信息，导致用户无法通过正常渠道购票。这个时候，网络爬虫就变成了“害虫”，也因此被定义为“恶意爬虫”。

不论是“合法爬虫”还是“恶意爬虫”，网络爬虫本质上就是数据的搬运工，无数据，不爬虫。因此，要研究爬虫，就要先明确数据来源。尤其是对小型公司来说，往往需要更多外部数据辅助商业决策。

俗话说，“君子爱财，取之有道”，失了“道”，那肯定就不够“君子”了。而对于网络爬虫来说，一旦它变得不再“君子”，它就成为了一只害虫。这时候，反爬虫就应运而生了。在搬运数据的过程中，爬虫与反爬虫永远处于一个此起彼伏、此消彼长的博弈状态。

随着数据资源的爆炸式增长，网络爬虫的应用场景和商业模式也变得更加广泛而多样，网络爬虫作为数据抓取的实践工具，构成了互联网开放和信息资源共享理念的基石。爬虫本身是无罪的，也并未违背法律和道德。

但程序在运行的过程中，有可能对他人经营的网站造成破坏，爬取的数据有可能涉及隐私或机密，数据本身也可能产生法律纠纷。在使用爬虫时，爬虫开发者的道德自持和企业经营者的良知才是避免触碰法律底线的根本所在。

❻ 什么是网络蜘蛛爬行，那是做什么的

简单地讲就是一种可以自动抓取网页内的URL然后循环进行的程序

❼ SEO中蜘蛛爬行是什么意思

关于这个问题yyseoer顾问表示：

爬行指的是搜索引擎蜘蛛从已知页面上解析出链接偏向的URL，随后顺着链接发觉新页面（也就是说链接偏向的URL）的过程。这样的话，蛛蛛并非发觉新URL马上就爬过去抓取新页面，只是把发觉的URL储放到待抓地址库中，蜘蛛依照必须次序从详细地址库中获取要爬取的URL。

❽ 蜘蛛爬虫的原理和作用

关于搜索引擎的大话还是少说些，下面开始正文搜索引擎蜘蛛爬虫原理：

1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统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，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将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，另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。
抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。

2 抓取目标描述
现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为：
（1） 预先给定的初始抓取种子样本；
（2） 预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；
（3） 通过用户行为确定的抓取目标样例，分为：
a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本；
b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。
其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。
现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。

基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。

另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。

3 网页搜索策略
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。
3.1 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。

3.2 最佳优先搜索策略
最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页。存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。

4 网页分析算法

网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。
4.1 基于网络拓扑的分析算法
基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。
4.1.1 网页(Webpage)粒度的分析算法
PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。针对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。

基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。文献[21]提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。

4.1.2 网站粒度的分析算法
网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。
网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。文献[18]讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合SiteRank分布式计算得到DocRank。文献[18]证明，利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。
4.1.3 网页块粒度的分析算法
在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Blocklevel)进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立pagetoblock和blocktopage的链接矩阵，分别记为Z和X。于是，在pagetopage图上的网页块级别的PageRank为Wp=X×Z；在blocktoblock图上的BlockRank为Wb=Z×X。已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。
4.2 基于网页内容的网页分析算法
基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容（文本、数据等资源）特征进行的网页评价。网页的内容从原来的以超文本为主，发展到后来动态页面（或称为Hidden Web）数据为主，后者的数据量约为直接可见页面数据（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富。因此，基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法，发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。本节根据网页数据形式的不同，将基于网页内容的分析算法，归纳以下三类：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种针对从结构化的数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间，具有较好的结构，显示遵循一定模式或风格，且可以直接访问。

❾ 什么是网络蜘蛛

网络蜘蛛即Web Spider，是一个很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从 网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网 站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

——这样看来，网络蜘蛛就是一个爬行程序，一个抓取网页的程序。