本文目录一览：

• 1、百度等蜘蛛爬虫是如何发现而且抓取网站目录等文件？
• 2、求个网页分析爬虫，能分析域名下所有的页面，把有我要找的关键字的页面自己打开。
• 3、获取一个网站的根目录下目录树，网络爬虫是否可以办到？ 高分求助！
• 4、自己动手写网络爬虫的作品目录
• 5、如何用最简单的Python爬虫采集整个网站

百度等蜘蛛爬虫是如何发现而且抓取网站目录等文件？

爬虫是跟着链接抓取的 所以网站内部结构要合理精剪 减少爬虫抓取的路径

可以把a目录去掉 有利于爬虫抓取

最重要的是网站内容要好 权重高 质量好 爬虫自然来的频率也高 那收录也会好

求个网页分析爬虫，能分析域名下所有的页面，把有我要找的关键字的页面自己打开。

1 爬虫技术研究综述

引言�

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：�

(1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。�

(2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。�

(3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。�

(4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。�

为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general�purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。�

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，它为搜索引擎从万维网上下载网页，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，如图1(a)流程图所示。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，如图1(b)所示。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：（）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

我可以帮你做一个搜索引擎。站内的

获取一个网站的根目录下目录树，网络爬虫是否可以办到？ 高分求助！

理论可以实现的,像webzip不就是按类似的方式实现的么.

基本思路是抓取页面全部链接\图片\媒体\css等各种文件信息,然后根据路径就能够分析出基本目录结构了,不过得到的信息一般都不会有直接浏览目录的全

自己动手写网络爬虫的作品目录

电子书|自己动手写网络爬虫，免费下载

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《自己动手写网络爬虫》是2010年10月1日由清华大学出版社出版的图书，作者是罗刚。本书在介绍基本原理的同时，注重辅以具体代码实现来帮助读者加深理解。

如何用最简单的Python爬虫采集整个网站

在之前的文章中Python实现“维基百科六度分隔理论“之基础爬虫，我们实现了在一个网站上随机地从一个链接到另一个链接，但是，如果我们需要系统地把整个网站按目录分类，或者要搜索网站上的每一个页面，我们该怎么办？我们需要采集整个网站，但是那是一种非常耗费内存资源的过程，尤其是处理大型网站时，比较合适的工具就是用一个数据库来存储采集的资源，之前也说过。下面来说一下怎么做。

网站地图sitemap

网站地图，又称站点地图，它就是一个页面，上面放置了网站上需要搜索引擎抓取的所有页面的链接（注：不是所有页面，一般来说是所有文章链接。大多数人在网站上找不到自己所需要的信息时，可能会将网站地图作为一种补救措施。搜索引擎蜘蛛非常喜欢网站地图。

对于SEO，网站地图的好处：

1．为搜索引擎蜘蛛提供可以浏览整个网站的链接简单的体现出网站的整体框架出来给搜索引擎看；

2．为搜索引擎蜘蛛提供一些链接，指向动态页面或者采用其他方法比较难以到达的页面；

3．作为一种潜在的着陆页面，可以为搜索流量进行优化；

4．如果访问者试图访问网站所在域内并不存在的URL，那么这个访问者就会被转到“无法找到文件”的错误页面，而网站地图可以作为该页面的“准”内容。

数据采集

采集网站数据并不难，但是需要爬虫有足够的深度。我们创建一个爬虫，递归地遍历每个网站，只收集那些网站页面上的数据。一般的比较费时间的网站采集方法从顶级页面开始（一般是网站主页），然后搜索页面上的所有链接，形成列表，再去采集到的这些链接页面，继续采集每个页面的链接形成新的列表，重复执行。

很明显，这是一个复杂度增长很快的过程。加入每个页面有10个链接，网站上有5个页面深度，如果采集整个网站，一共得采集的网页数量是105，即100000个页面。

因为网站的内链有很多都是重复的，所以为了避免重复采集，必须链接去重，在Python中，去重最常用的方法就是使用自带的set集合方法。只有“新”链接才会被采集。看一下代码实例：

from urllib.request import urlopenfrom bs4 import BeautifulSoupimport repages = set()def getLinks(pageurl):globalpageshtml= urlopen("" + pageurl)soup= BeautifulSoup(html)forlink in soup.findAll("a", href=re.compile("^(/wiki/)")):if'href' in link.attrs:iflink.attrs['href'] not in pages:#这是新页面newPage= link.attrs['href']print(newPage)pages.add(newPage)getLinks(newPage)getLinks("")

原理说明：程序执行时，用函数处理一个空URL，其实就是维基百科的主页，然后遍历首页上每个链接，并检查是否已经在全局变量集合pages里面，如果不在，就打印并添加到pages集合，然后递归处理这个链接。

递归警告：Python默认的递归限制是1000次，因为维基百科的链接浩如烟海，所以这个程序达到递归限制后就会停止。如果你不想让它停止，你可以设置一个递归计数器或者其他方法。

采集整个网站数据

为了有效使用爬虫，在用爬虫的时候我们需要在页面上做一些事情。我们来创建一个爬虫来收集页面标题、正文的第一个段落，以及编辑页面的链接（如果有的话）这些信息。

第一步，我们需要先观察网站上的页面，然后制定采集模式，通过F12（一般情况下）审查元素，即可看到页面组成。

观察维基百科页面，包括词条和非词条页面，比如隐私策略之类的页面，可以得出下面的规则：

所有的标题都是在h1→span标签里，而且页面上只有一个h1标签。

所有的正文文字都在div#bodyContent标签里，如果我们想获取第一段文字，可以用div#mw-content-text→p，除了文件页面，这个规则对所有页面都适用。

编辑链接只出现在词条页面上，如果有编辑链接，都位于li#ca-edit标签的li#ca-edit→span→a里面。

调整一下之前的代码，我们可以建立一个爬虫和数据采集的组合程序，代码如下：

import redef getLinks(pageUrl):global pageshtml = urlopen("" + pageUrl)soup = BeautifulSoup(html)try:print(soup.h1.get_text())print(soup.find(id="mw-content-text").findAll("p")[0])print(soup.find(id="ca-edit").find("span").find("a").attrs['href'])except AttributeError:print("页面缺少属性")for link in soup.findAll("a", href =re.compile("^(/wiki/)")):if 'href' in link.attrs:#这是新页面newPage = link.attrs['href']print("------------------\n"+newPage)

这个for循环和原来的采集程序基本上是一样的，因为不能确定每一页上都有所有类型的数据，所以每个打印语句都是按照数据在页面上出现的可能性从高到低排列的。

数据存储到MySQL

前面已经获取了数据，直接打印出来，查看比较麻烦，所以我们就直接存到MySQL里面吧，这里只存链接没有意义，所以我们就存储页面的标题和内容。前面我有两篇文章已经介绍过如何存储数据到MySQL，数据表是pages，这里直接给出代码：

import reimport datetimeimport randomimport pymysqlconn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',port = 3306, user = 'root', passwd = '19930319', db = 'wiki', charset ='utf8mb4')cur = conn.cursor()cur.execute("USE wiki")#随机数种子random.seed(datetime.datetime.now())#数据存储def store(title, content):cur.execute("INSERT INTO pages(title, content)VALUES(\"%s\", \"%s\")", (title, content))cur.connection.commit()def getLinks(articleUrl):html = urlopen("" + articleUrl)title = soup.find("h1").get_text()content =soup.find("div",{"id":"mw-content-text"}).find("p").get_text()store(title, content)returnsoup.find("div",{"id":"bodyContent"}).findAll("a",href=re.compile("^(/wiki/)((?!:).)*$"))#设置第一页links =getLinks("/wiki/Kevin_Bacon")try:while len(links)0:newArticle = links[random.randint(0, len(links)-1)].attrs['href']print (newArticle)links = getLinks(newArticle)finally:cur.close()conn.close()

小结

今天主要讲一下Python中遍历采集一个网站的链接，方便下面的学习。

希望通过上面的操作能帮助大家。如果你有什么好的意见，建议，或者有不同的看法，我都希望你留言和我们进行交流、讨论。