基于决策树算法的爬虫识别技术

网络爬虫指的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~([1])。但是实际上爬虫还分为正规爬虫和非正规爬虫,所谓的正规爬虫就是通过正规途径和手段获取网站信息和数据,非正规爬虫又称为恶意爬虫,主要用于非法盗窃数据,给网站服务器增加负担以及偷窥一些敏感信息数据等。本文将会基于决策树算法设计一种新爬虫检测技术,并根据爬虫检测结果提供一些反爬机制,对恶意爬虫进行进行评屏蔽等,进而实现对网站和服务器以及部分数据,信息的保护,降低互联网资源重叠现象。     

基于Python3爬虫获取最新上架图书的实现

在大数据时代,利用网络爬虫自动定向采集多网页有用的信息,并将爬取信息储存至数据库,Excel,Word等,可以根据网页历史数据来确定爬虫爬取网页更新信息的周期,大大增加了信息的更新及时性.基于Python3.5定向爬取当当网最新上架图书,存储图书基本信息到Word文档,并且可对比历史爬取记录,更新新书信息.     

一种多源统一爬虫框架的设计与实现

面向深层网数据的爬虫技术与反爬虫技术之间的对抗随着网站技术、大数据、异步传输等技术的发展而呈现此消彼长的趋势。综合对比当前主流的爬虫和反爬虫技术,针对高效开发、快速爬取的需求,MUCrawler(多源统一爬虫框架)被设计成一种可以面向多个网站数据源,以统一的接口形式提供爬虫开发的Python框架。测试结果显示,该框架不但能够突破不同的反爬虫技术获取网站数据,在开发效率、鲁棒性和爬取效率等方面也体现出较好的运行效果。     

一种基于Redis的分布式爬虫系统设计与实现

随着互联网技术的飞速发展,互联网信息和资源呈指数级爆炸式增长。如何快速有效的从海量的网页信息中获取有价值的信息,用于搜索引擎和科学研究,是一个关键且重要的基础工程。分布式网络爬虫较集中式网络爬虫具有明显的速度与规模优势,能够很好的适应数据的大规模增长,提供高效、快速、稳定的Web数据爬取。本文采用Redis设计实现了一个主从式分布式网络爬虫系统,用于快速、稳定、可拓展地爬取海量的Web资源。系统实现了分布式爬虫的核心框架,可以完成绝大多数Web内容的爬取,并且节点易于拓展,爬取内容可以定制,主从结构使得系统稳定且便于维护。     

网络爬虫针对“反爬”网站的爬取策略分析

信息时代,计算机技术等相关信息技术得到了空前发展,而网络信息技术已经成为科技发展过程中非常重要的一部分。网络爬虫技术得到了普及,更多个人用户使用网络爬虫技术在网站中获取信息,对目标网站的运营造成了一定影响。基于此,一些网站采取了相应措施,比如反爬虫技术,防止网络爬虫。笔者分析了网站的一些反爬虫策略,并提出几点见解。     

基于Scrapy的大数据学情分析系统就业岗位数据爬取

大数据学情分析系统开发主要涉及构建大数据平台、采集岗位信息、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化、上线部署等关键环节.其中,采集岗位信息环节需要借助Scrapy爬虫框架从招聘网站采集就业岗位数据,配置爬虫数据萃取表达式,对采集到的HTML内容提取出csv格式,数据内容包括岗位、公司、月薪、福利、职位描述、职位要求等.对采集数据进行简单的筛选,保留有价值的信息.在资源条件有限的前提下突破网站的反爬策略实现数据爬取是一个难题,以实现某网站爬虫为具体案例,简要介绍从需求分析、设计方案以及具体技术实现过程,并对爬取过程中页面结构不一致、边界、去重、突破反爬机制等问题进行总结.     

基于Python的三种网络爬虫技术研究

针对网络爬虫技术选型较多,影响抓取效率和准确性的问题,对基于Python语言的Requests、Scrapy和Selenium三种主流爬虫技术进行分析。首先,安装配置开发环境,完成单线程和多线程爬虫软件开发;其次,爬取“站长之家”网站10页、100页、500页和1,000页简历数据,计算爬取时间;最后,通过爬取“中国裁判文书网”中的数据验证突破反爬虫机制的能力。实验结果表明,Requests爬虫使用一行代码就能实现数据爬取,开发定制灵活;Scrapy爬虫技术平均每页的抓取时间为0.02 s,并发性能突出;Selenium爬虫技术破解网站反爬虫机制能力强。因此,开发网络爬虫技术要综合考虑业务需求和技术特点,只有这样,才能达到最佳的数据抓取效果。     

Python爬虫在导购系统中的应用

近年来,随着互联网的发展,出现了网上购物这种全新的购物方式。网上购物已经成为年轻人购物的主要方式。但网上的商品琳琅满目,如何挑选物美价廉的商品成为需要解决的问题,由此设计了一个基于Python爬虫的优惠券型导购系统。将淘宝、天猫、京东三大电商网站作为数据源,使用Python的requests、selenium等模块结合IP代理反反爬虫技术将商品信息与优惠券信息爬取下来,对信息进行数据清洗并存入mongo DB数据库中,由后台服务器程序整理数据,并在基于HTML5的安卓端APP展示出来供用户查看与选择。该系统简单高效,可以改善用户的购物体验,具有较高的实用价值。     

大数据时代下爬虫技术的兴起

大数据时代下,人类社会的数据正以前所未有的速度增长。问卷调查法、访谈法等传统的数据收集方法,因样本容量小、信度低等局限已无法满足高质量研究的需求,相比较而言,编写爬虫程序获取到的海量数据更为真实、全面,在信息繁荣的互联网时代更为行之有效。因此编写爬虫程序成为大数据时代信息收集的必备技能。本文主要介绍爬虫原理、scrapy爬虫框架,并以歌词爬取为例,详细讲解使用scrapy爬取数据的步骤。     

多线程网络爬虫的设计与实现

针对互联网信息急剧增多,为了改善网络爬虫的爬行性能和提高爬虫程序的通用性,分析了网络爬虫的原理与架构,设计实现了一种高速多线程网络爬虫程序。该爬虫程序采用多个线程并行处理网页,采用宽度优先和深度优先结合的方式来控制网页爬取深度。实验证明该爬虫程序减少了网页下载过程中的平均等待时间,具有较好的性能。     

基于Heritrix的商品信息搜索的网络爬虫系统的设计

探讨以开源软件Heritrix体系构建的获取商品信息爬虫系统,针对Heritrix开源爬虫项目存在的问题和商品采集的特点,项目设计了定向抓取包含某一特定内容的网页的类,从而改进Heritrix,并引入ELFHash算法进行URL散列中,以提高抓取效率,为面向商品的搜索系统以及数据挖掘提供可靠的数据源。     

深入解析Web主题爬虫的关键性原理

随着互联网的快速发展,搜索引擎的应用越来越重要,作为搜索引擎的首要组成部分网络爬虫一直备受人们的关注。主题爬虫作为网络爬虫的重要种类使用越来越广泛,深入分析的网络主题爬虫关键性原理有助于根据需求设计出科学合理的爬虫。     

一种基于Ajax的爬虫模型的设计与实现

Ajax技术给传统的爬虫带来了巨大的挑战,为了能够提取出在Ajax程序中隐藏的WEB资源,需要解决两大关键问题：JavaScript脚本解析和每一次脚本事件触发后的页面状态信息的保存。提出一种适合Ajax的爬虫模型,在模型中设计了一个嵌入的脚本解析引擎和使用了有向状态图,有效地解决了上述的两个关键问题。实验结果显示该爬虫模型能够有效地提取出Ajax程序中的隐藏资源。     

分布式Web信息采集系统的研究与设计

Web信息的急速膨胀,使得Web信息采集面临一个巨大的挑战。针对这一情况,实现了一个分布式Web信息采集系统,以提高一般Web信息采集的能力。文章论述了分布式信息采集的基本原理、分类、难点以及相应的对策,并就该分布式Web信息采集系统进行了仔细的剖析。最后,对分布式Web信息采集的发展作了一个展望。     

民航主题Hidden-Web爬虫的设计与实现

分析了现今搜索引擎技术在民航主题Hidden-Web获取方面的缺陷,以此为鉴设计并实现了一个民航主题Hidden-Web爬虫.此爬虫使用主题分类等相关技术发现并抓取民航主题Hidden-Web所对应的前台Form,生成相应的Form库,然后利用启发式规则对Form库中的Form进行填写并搜集含有匹配结果的页面集.实验证明此爬虫的性能令人满意且对其它Hidden-Web的应用研究具有借鉴意义.     

一种安全验证模式下Deep Web爬虫的研究

Deep Web信息大约是Surface Web信息的400到500倍,这些信息对传统搜索引擎不可见。Deep Web爬虫的研究,是搜索引擎获得Deep Web信息的重要步骤,仍处于研究的早期阶段。目前对于爬虫的研究,主要成果集中在Surface Web,而很少有对Deep Web爬虫的研究。分析Deep Web的访问模式,并在此基础上提出一种安全验证模式下Deep Web爬虫的算法。试验表明:该算法可以有效实现特定安全验证模式下的Deep Web信息的抓取。     

深度Web资源探测系统的研究与实现

本文介绍了深度Web的资源重要性和传统爬虫工作的原理。为了能够更好的利用传统爬虫获取深度Web资源和解决传统爬虫在工作中的不足,提出了一种任务可定制化的爬虫框架,并基于可定制化的任务,实现探测网络深度资源的功能。     

搜索引擎系统中网页抓取模块研究

如今互联网资源迅速膨胀,搜索引擎能够从浩如烟海的杂乱信息中抽出一条清晰的检索路径,让用户获得自己需要的信息.由蜘蛛程序实现的网页抓取模块是搜索引擎系统提供服务的基础,从资源的角度决定了整个系统的成败.鉴于此,介绍搜索引擎系统的基本工作原理,分析网页抓取模块的工作流程,研究开源网络蜘蛛Heritrix的几个关键组件,在充分了解Heritrix构架的基础上扩展Extractor组件,成功实现个性化的抓取逻辑.