爬虫算法原理解析

文章目录

• • 核心算法原理
  • • 1. 图遍历算法
    • • 广度优先搜索(BFS)
      • 深度优先搜索(DFS)
    • 2. URL调度算法
    • • 优先级队列调度
    • 3. 页面去重算法
    • • 基于哈希的去重
      • 基于布隆过滤器的去重
    • 4. 链接提取与规范化
    • 5. 抓取频率控制算法
    • 6. 增量爬取算法
  • 高级算法策略
  • • 1. PageRank算法在爬虫中的应用
    • 2. 自适应爬取策略
  • 总结

核心算法原理

网络爬虫的核心在于如何高效、系统地遍历和抓取互联网上的网页内容。这涉及多种算法的组合运用。

1. 图遍历算法

网络可以看作是一个巨大的有向图，其中网页是节点，超链接是边。爬虫本质上是在执行图遍历算法：

广度优先搜索(BFS)

# 广度优先搜索伪代码示例from collections import dequedef bfs_crawler(seed_urls): queue = deque(seed_urls) # 待访问URL队列 visited = set()  # 已访问URL集合 while queue: url = queue.popleft() if url in visited: continue  visited.add(url) content = fetch_page(url) # 获取页面内容 links = extract_links(content) # 提取链接 # 将新链接加入队列 for link in links: if link not in visited: queue.append(link)

广度优先搜索的特点是逐层访问，先访问距离种子页面较近的页面，适用于需要快速覆盖大量页面的场景。

深度优先搜索(DFS)

# 深度优先搜索伪代码示例def dfs_crawler(seed_urls): stack = list(seed_urls) # 待访问URL栈 visited = set()  # 已访问URL集合 while stack: url = stack.pop() if url in visited: continue  visited.add(url) content = fetch_page(url) links = extract_links(content) # 将新链接压入栈中 for link in links: if link not in visited: stack.append(link)

深度优先搜索会沿着一条路径尽可能深入，适用于需要深入特定主题或网站结构的场景。

2. URL调度算法

在大规模爬虫系统中，URL的调度策略直接影响爬虫的效率和公平性。

优先级队列调度

import heapqclass URLScheduler: def __init__(self): self.url_queue = [] # 优先级队列 self.visited = set() # 已访问集合 def add_url(self, url, priority=0