爬蟲技術有什麼用

Ⅰ 請問什麼是網路爬蟲啊是干什麼的呢

網路爬蟲（Web crawler）是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。

網路爬蟲被廣泛用於互聯網搜索引擎或其他類似網站，可以自動採集所有其能夠訪問到的頁面內容，以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。

(1)爬蟲技術有什麼用擴展閱讀：

許多網站針對爬蟲都設置了反爬蟲機制。常見的有：

1、登陸限制：通過模擬登陸可以解決

2、用戶代理檢測：通過設置User-Agent header

3、Referer檢測：通過設置Referer header

4、訪問頻率限制：如果是針對同一賬號的頻率限制，則可以使用多個賬號輪流發請求；如果針對IP，可通過IP代理；還可以為相鄰的兩個請求設置合適的時間間隔來，減小請求頻率，從而避免被服務端認定為爬蟲。

Ⅱ 什麼是爬蟲技術

網路爬蟲（又稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。可以自動化瀏覽網路中的信息，當然瀏覽信息的時候需要按照我們制定的規則進行，這些規則我們稱之為網路爬蟲演算法。使用Python可以很方便地編寫出爬蟲程序，進行互聯網信息的自動化檢索。

Ⅲ 大數據爬蟲技術有什麼功能

1、爬蟲技術概述
網路爬蟲（Web crawler），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它們被廣泛用於互聯網搜索引擎或其他類似網站，可以自動採集所有其能夠訪問到的頁面內容，以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。從功能上來講，爬蟲一般分為數據採集，處理，儲存三個部分。
傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據一定的網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；對於聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結果還可能對以後的抓取過程給出反饋和指導。
相對於通用網路爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個主要問題：
(1) 對抓取目標的描述或定義；
(2) 對網頁或數據的分析與過濾；
(3) 對URL的搜索策略。

2、爬蟲原理
2.1 網路爬蟲原理
Web網路爬蟲系統的功能是下載網頁數據，為搜索引擎系統提供數據來源。很多大型的網路搜索引擎系統都被稱為基於 Web數據採集的搜索引擎系統，比如 Google、Bai。由此可見Web 網路爬蟲系統在搜索引擎中的重要性。網頁中除了包含供用戶閱讀的文字信息外，還包含一些超鏈接信息。Web網路爬蟲系統正是通過網頁中的超連接信息不斷獲得網路上的其它網頁。正是因為這種採集過程像一個爬蟲或者蜘蛛在網路上漫遊，所以它才被稱為網路爬蟲系統或者網路蜘蛛系統，在英文中稱為Spider或者Crawler。

2.2 網路爬蟲系統的工作原理
在網路爬蟲的系統框架中，主過程由控制器，解析器，資源庫三部分組成。控制器的主要工作是負責給多線程中的各個爬蟲線程分配工作任務。解析器的主要工作是下載網頁，進行頁面的處理，主要是將一些JS腳本標簽、CSS代碼內容、空格字元、HTML標簽等內容處理掉，爬蟲的基本工作是由解析器完成。資源庫是用來存放下載到的網頁資源，一般都採用大型的資料庫存儲，如Oracle資料庫，並對其建立索引。
控制器
控制器是網路爬蟲的**控制器，它主要是負責根據系統傳過來的URL鏈接，分配一線程，然後啟動線程調用爬蟲爬取網頁的過程。
解析器
解析器是負責網路爬蟲的主要部分，其負責的工作主要有：下載網頁的功能，對網頁的文本進行處理，如過濾功能，抽取特殊HTML標簽的功能，分析數據功能。
資源庫
主要是用來存儲網頁中下載下來的數據記錄的容器，並提供生成索引的目標源。中大型的資料庫產品有：Oracle、Sql Server等。

Web網路爬蟲系統一般會選擇一些比較重要的、出度(網頁中鏈出超鏈接數)較大的網站的URL作為種子URL集合。網路爬蟲系統以這些種子集合作為初始URL，開始數據的抓取。因為網頁中含有鏈接信息，通過已有網頁的 URL會得到一些新的 URL，可以把網頁之間的指向結構視為一個森林，每個種子URL對應的網頁是森林中的一棵樹的根節點。這樣，Web網路爬蟲系統就可以根據廣度優先演算法或者深度優先演算法遍歷所有的網頁。由於深度優先搜索演算法可能會使爬蟲系統陷入一個網站內部，不利於搜索比較靠近網站首頁的網頁信息，因此一般採用廣度優先搜索演算法採集網頁。Web網路爬蟲系統首先將種子URL放入下載隊列，然後簡單地從隊首取出一個URL下載其對應的網頁。得到網頁的內容將其存儲後，再經過解析網頁中的鏈接信息可以得到一些新的URL，將這些URL加入下載隊列。然後再取出一個URL，對其對應的網頁進行下載，然後再解析，如此反復進行，直到遍歷了整個網路或者滿足某種條件後才會停止下來。

網路爬蟲的基本工作流程如下：
1.首先選取一部分精心挑選的種子URL；
2.將這些URL放入待抓取URL隊列；
3.從待抓取URL隊列中取出待抓取在URL，解析DNS，並且得到主機的ip，並將URL對應的網頁下載下來，存儲進已下載網頁庫中。此外，將這些URL放進已抓取URL隊列；
4.分析已抓取URL隊列中的URL，分析其中的其他URL，並且將URL放入待抓取URL隊列，從而進入下一個循環。

2.3 抓取策略
在爬蟲系統中，待抓取URL隊列是很重要的一部分。待抓取URL隊列中的URL以什麼樣的順序排列也是一個很重要的問題，因為這涉及到先抓取那個頁面，後抓取哪個頁面。而決定這些URL排列順序的方法，叫做抓取策略。下面重點介紹幾種常見的抓取策略：
2.3.1 深度優先遍歷策略
深度優先遍歷策略是指網路爬蟲會從起始頁開始，一個鏈接一個鏈接跟蹤下去，處理完這條線路之後再轉入下一個起始頁，繼續跟蹤鏈接。我們以下面的圖為例：
遍歷的路徑：A-F-G E-H-I B C D

2.3.2 寬度優先遍歷策略
寬度優先遍歷策略的基本思路是，將新下載網頁中發現的鏈接直接**待抓取URL隊列的末尾。也就是指網路爬蟲會先抓取起始網頁中鏈接的所有網頁，然後再選擇其中的一個鏈接網頁，繼續抓取在此網頁中鏈接的所有網頁。還是以上面的圖為例：
遍歷路徑：A-B-C-D-E-F G H I
2.3.3 反向鏈接數策略
反向鏈接數是指一個網頁被其他網頁鏈接指向的數量。反向鏈接數表示的是一個網頁的內容受到其他人的推薦的程度。因此，很多時候搜索引擎的抓取系統會使用這個指標來評價網頁的重要程度，從而決定不同網頁的抓取先後順序。
在真實的網路環境中，由於廣告鏈接、作弊鏈接的存在，反向鏈接數不能完全等他我那個也的重要程度。因此，搜索引擎往往考慮一些可靠的反向鏈接數。
2.3.4 Partial PageRank策略
Partial PageRank演算法借鑒了PageRank演算法的思想：對於已經下載的網頁，連同待抓取URL隊列中的URL，形成網頁集合，計算每個頁面的PageRank值，計算完之後，將待抓取URL隊列中的URL按照PageRank值的大小排列，並按照該順序抓取頁面。
如果每次抓取一個頁面，就重新計算PageRank值，一種折中方案是：每抓取K個頁面後，重新計算一次PageRank值。但是這種情況還會有一個問題：對於已經下載下來的頁面中分析出的鏈接，也就是我們之前提到的未知網頁那一部分，暫時是沒有PageRank值的。為了解決這個問題，會給這些頁面一個臨時的PageRank值：將這個網頁所有入鏈傳遞進來的PageRank值進行匯總，這樣就形成了該未知頁面的PageRank值，從而參與排序。
2.3.5 OPIC策略策略
該演算法實際上也是對頁面進行一個重要性打分。在演算法開始前，給所有頁面一個相同的初始現金（cash）。當下載了某個頁面P之後，將P的現金分攤給所有從P中分析出的鏈接，並且將P的現金清空。對於待抓取URL隊列中的所有頁面按照現金數進行排序。
2.3.6 大站優先策略
對於待抓取URL隊列中的所有網頁，根據所屬的網站進行分類。對於待下載頁面數多的網站，優先下載。這個策略也因此叫做大站優先策略。
3、爬蟲分類
開發網路爬蟲應該選擇Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector還是其他的？上面說的爬蟲，基本可以分3類：
（1）分布式爬蟲：Nutch

（2）JAVA爬蟲：Crawler4j、WebMagic、WebCollector

（3）非JAVA爬蟲：scrapy（基於Python語言開發）
3.1 分布式爬蟲
爬蟲使用分布式，主要是解決兩個問題：
1)海量URL管理
2)網速
現在比較流行的分布式爬蟲，是Apache的Nutch。但是對於大多數用戶來說，Nutch是這幾類爬蟲里，最不好的選擇，理由如下：
1)Nutch是為搜索引擎設計的爬蟲，大多數用戶是需要一個做精準數據爬取（精抽取）的爬蟲。Nutch運行的一套流程里，有三分之二是為了搜索引擎而設計的。對精抽取沒有太大的意義。也就是說，用Nutch做數據抽取，會浪費很多的時間在不必要的計算上。而且如果你試圖通過對Nutch進行二次開發，來使得它適用於精抽取的業務，基本上就要破壞Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新寫一個分布式爬蟲框架了。
2)Nutch依賴hadoop運行，hadoop本身會消耗很多的時間。如果集群機器數量較少，爬取速度反而不如單機爬蟲快。
3)Nutch雖然有一套插件機制，而且作為亮點宣傳。可以看到一些開源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是開發過Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系統有多蹩腳。利用反射的機制來載入和調用插件，使得程序的編寫和調試都變得異常困難，更別說在上面開發一套復雜的精抽取系統了。而且Nutch並沒有為精抽取提供相應的插件掛載點。Nutch的插件有隻有五六個掛載點，而這五六個掛載點都是為了搜索引擎服務的，並沒有為精抽取提供掛載點。大多數Nutch的精抽取插件，都是掛載在「頁面解析」(parser)這個掛載點的，這個掛載點其實是為了解析鏈接（為後續爬取提供URL），以及為搜索引擎提供一些易抽取的網頁信息(網頁的meta信息、text文本)。
4)用Nutch進行爬蟲的二次開發，爬蟲的編寫和調試所需的時間，往往是單機爬蟲所需的十倍時間不止。了解Nutch源碼的學**成本很高，何況是要讓一個團隊的人都讀懂Nutch源碼。調試過程中會出現除程序本身之外的各種問題(hadoop的問題、hbase的問題)。
5)很多人說Nutch2有gora，可以持久化數據到avro文件、hbase、mysql等。很多人其實理解錯了，這里說的持久化數據，是指將URL信息（URL管理所需要的數據）存放到avro、hbase、mysql。並不是你要抽取的結構化數據。其實對大多數人來說，URL信息存在哪裡無所謂。
6)Nutch2的版本目前並不適合開發。官方現在穩定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是這個版本綁定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多數人用nutch2就是為了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相應的就要將hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比較有誤導作用，Nutch2的教程有兩個，分別是Nutch1.x和Nutch2.x，這個Nutch2.x官網上寫的是可以支持到hbase 0.94。但是實際上，這個Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之後的一個版本，這個版本在官方的SVN中不斷更新。而且非常不穩定（一直在修改）。
所以，如果你不是要做搜索引擎，盡量不要選擇Nutch作為爬蟲。有些團隊就喜歡跟風，非要選擇Nutch來開發精抽取的爬蟲，其實是沖著Nutch的名氣，當然最後的結果往往是項目延期完成。
如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一個非常好的選擇。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以構成一套非常強大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的話，建議等到Nutch2.3發布再看。目前的Nutch2是一個非常不穩定的版本。

3.2 JAVA爬蟲
這里把JAVA爬蟲單獨分為一類，是因為JAVA在網路爬蟲這塊的生態圈是非常完善的。相關的資料也是最全的。這里可能有爭議，我只是隨便談談。
其實開源網路爬蟲（框架）的開發非常簡單，難問題和復雜的問題都被以前的人解決了（比如DOM樹解析和定位、字元集檢測、海量URL去重），可以說是毫無技術含量。包括Nutch，其實Nutch的技術難點是開發hadoop，本身代碼非常簡單。網路爬蟲從某種意義來說，類似遍歷本機的文件，查找文件中的信息。沒有任何難度可言。之所以選擇開源爬蟲框架，就是為了省事。比如爬蟲的URL管理、線程池之類的模塊，誰都能做，但是要做穩定也是需要一段時間的調試和修改的。
對於爬蟲的功能來說。用戶比較關心的問題往往是：
1）爬蟲支持多線程么、爬蟲能用代理么、爬蟲會爬取重復數據么、爬蟲能爬取JS生成的信息么？
不支持多線程、不支持代理、不能過濾重復URL的，那都不叫開源爬蟲，那叫循環執行http請求。
能不能爬js生成的信息和爬蟲本身沒有太大關系。爬蟲主要是負責遍歷網站和下載頁面。爬js生成的信息和網頁信息抽取模塊有關，往往需要通過模擬瀏覽器(htmlunit,selenium)來完成。這些模擬瀏覽器，往往需要耗費很多的時間來處理一個頁面。所以一種策略就是，使用這些爬蟲來遍歷網站，遇到需要解析的頁面，就將網頁的相關信息提交給模擬瀏覽器，來完成JS生成信息的抽取。
2）爬蟲可以爬取ajax信息么？
網頁上有一些非同步載入的數據，爬取這些數據有兩種方法：使用模擬瀏覽器（問題1中描述過了），或者分析ajax的http請求，自己生成ajax請求的url，獲取返回的數據。如果是自己生成ajax請求，使用開源爬蟲的意義在哪裡？其實是要用開源爬蟲的線程池和URL管理功能（比如斷點爬取）。
如果我已經可以生成我所需要的ajax請求（列表），如何用這些爬蟲來對這些請求進行爬取？
爬蟲往往都是設計成廣度遍歷或者深度遍歷的模式，去遍歷靜態或者動態頁面。爬取ajax信息屬於deep web（深網）的范疇，雖然大多數爬蟲都不直接支持。但是也可以通過一些方法來完成。比如WebCollector使用廣度遍歷來遍歷網站。爬蟲的第一輪爬取就是爬取種子集合(seeds)中的所有url。簡單來說，就是將生成的ajax請求作為種子，放入爬蟲。用爬蟲對這些種子，進行深度為1的廣度遍歷（默認就是廣度遍歷）。
3）爬蟲怎麼爬取要登陸的網站？
這些開源爬蟲都支持在爬取時指定cookies，模擬登陸主要是靠cookies。至於cookies怎麼獲取，不是爬蟲管的事情。你可以手動獲取、用http請求模擬登陸或者用模擬瀏覽器自動登陸獲取cookie。
4）爬蟲怎麼抽取網頁的信息？
開源爬蟲一般都會集成網頁抽取工具。主要支持兩種規范：CSS SELECTOR和XPATH。至於哪個好，這里不評價。
5）爬蟲怎麼保存網頁的信息？
有一些爬蟲，自帶一個模塊負責持久化。比如webmagic，有一個模塊叫pipeline。通過簡單地配置，可以將爬蟲抽取到的信息，持久化到文件、資料庫等。還有一些爬蟲，並沒有直接給用戶提供數據持久化的模塊。比如crawler4j和webcollector。讓用戶自己在網頁處理模塊中添加提交資料庫的操作。至於使用pipeline這種模塊好不好，就和操作資料庫使用ORM好不好這個問題類似，取決於你的業務。
6）爬蟲被網站封了怎麼辦？
爬蟲被網站封了，一般用多代理（隨機代理）就可以解決。但是這些開源爬蟲一般沒有直接支持隨機代理的切換。所以用戶往往都需要自己將獲取的代理，放到一個全局數組中，自己寫一個代理隨機獲取（從數組中）的代碼。
7）網頁可以調用爬蟲么？
爬蟲的調用是在Web的服務端調用的，平時怎麼用就怎麼用，這些爬蟲都可以使用。
8）爬蟲速度怎麼樣？
單機開源爬蟲的速度，基本都可以講本機的網速用到極限。爬蟲的速度慢，往往是因為用戶把線程數開少了、網速慢，或者在數據持久化時，和資料庫的交互速度慢。而這些東西，往往都是用戶的機器和二次開發的代碼決定的。這些開源爬蟲的速度，都很可以。
9）明明代碼寫對了，爬不到數據，是不是爬蟲有問題，換個爬蟲能解決么？
如果代碼寫對了，又爬不到數據，換其他爬蟲也是一樣爬不到。遇到這種情況，要麼是網站把你封了，要麼是你爬的數據是javascript生成的。爬不到數據通過換爬蟲是不能解決的。
10）哪個爬蟲可以判斷網站是否爬完、那個爬蟲可以根據主題進行爬取？
爬蟲無法判斷網站是否爬完，只能盡可能覆蓋。
至於根據主題爬取，爬蟲之後把內容爬下來才知道是什麼主題。所以一般都是整個爬下來，然後再去篩選內容。如果嫌爬的太泛，可以通過限制URL正則等方式，來縮小一下范圍。
11）哪個爬蟲的設計模式和構架比較好？
設計模式純屬扯淡。說軟體設計模式好的，都是軟體開發完，然後總結出幾個設計模式。設計模式對軟體開發沒有指導性作用。用設計模式來設計爬蟲，只會使得爬蟲的設計更加臃腫。
至於構架，開源爬蟲目前主要是細節的數據結構的設計，比如爬取線程池、任務隊列，這些大家都能控制好。爬蟲的業務太簡單，談不上什麼構架。
所以對於JAVA開源爬蟲，我覺得，隨便找一個用的順手的就可以。如果業務復雜，拿哪個爬蟲來，都是要經過復雜的二次開發，才可以滿足需求。
3.3 非JAVA爬蟲
在非JAVA語言編寫的爬蟲中，有很多優秀的爬蟲。這里單獨提取出來作為一類，並不是針對爬蟲本身的質量進行討論，而是針對larbin、scrapy這類爬蟲，對開發成本的影響。
先說python爬蟲，python可以用30行代碼，完成JAVA 50行代碼乾的任務。python寫代碼的確快，但是在調試代碼的階段，python代碼的調試往往會耗費遠遠多於編碼階段省下的時間。使用python開發，要保證程序的正確性和穩定性，就需要寫更多的測試模塊。當然如果爬取規模不大、爬取業務不復雜，使用scrapy這種爬蟲也是蠻不錯的，可以輕松完成爬取任務。

上圖是Scrapy的架構圖，綠線是數據流向，首先從初始URL 開始，Scheler 會將其交給 Downloader 進行下載，下載之後會交給 Spider 進行分析，需要保存的數據則會被送到Item Pipeline，那是對數據進行後期處理。另外，在數據流動的通道里還可以安裝各種中間件，進行必要的處理。 因此在開發爬蟲的時候，最好也先規劃好各種模塊。我的做法是單獨規劃下載模塊，爬行模塊，調度模塊，數據存儲模塊。
對於C++爬蟲來說，學**成本會比較大。而且不能只計算一個人的學**成本，如果軟體需要團隊開發或者交接，那就是很多人的學**成本了。軟體的調試也不是那麼容易。
還有一些ruby、php的爬蟲，這里不多評價。的確有一些非常小型的數據採集任務，用ruby或者php很方便。但是選擇這些語言的開源爬蟲，一方面要調研一下相關的生態圈，還有就是，這些開源爬蟲可能會出一些你搜不到的BUG（用的人少、資料也少）
4、反爬蟲技術

因為搜索引擎的流行，網路爬蟲已經成了很普及網路技術，除了專門做搜索的Google，Yahoo，微軟，網路以外，幾乎每個大型門戶網站都有自己的搜索引擎，**小小叫得出來名字得就幾十種，還有各種不知名的幾千幾萬種，對於一個內容型驅動的網站來說，受到網路爬蟲的光顧是不可避免的。
一些智能的搜索引擎爬蟲的爬取頻率比較合理，對網站資源消耗比較少，但是很多糟糕的網路爬蟲，對網頁爬取能力很差，經常並發幾十上百個請求循環重復抓取，這種爬蟲對中小型網站往往是毀滅性打擊，特別是一些缺乏爬蟲編寫經驗的程序員寫出來的爬蟲破壞力極強，造成的網站訪問壓力會非常大，會導致網站訪問速度緩慢，甚至無法訪問。
一般網站從三個方面反爬蟲：用戶請求的Headers，用戶行為，網站目錄和數據載入方式。前兩種比較容易遇到，大多數網站都從這些角度來反爬蟲。第三種一些應用ajax的網站會採用，這樣增大了爬取的難度。
4.1 通過Headers反爬蟲
從用戶請求的Headers反爬蟲是最常見的反爬蟲策略。很多網站都會對Headers的User-Agent進行檢測，還有一部分網站會對Referer進行檢測（一些資源網站的防盜鏈就是檢測Referer）。如果遇到了這類反爬蟲機制，可以直接在爬蟲中添加Headers，將瀏覽器的User-Agent復制到爬蟲的Headers中；或者將Referer值修改為目標網站域名。對於檢測Headers的反爬蟲，在爬蟲中修改或者添加Headers就能很好的繞過。
[評論：往往容易被忽略，通過對請求的抓包分析，確定referer，在程序中模擬訪問請求頭中添加]
4.2 基於用戶行為反爬蟲
還有一部分網站是通過檢測用戶行為，例如同一IP短時間內多次訪問同一頁面，或者同一賬戶短時間內多次進行相同操作。

Ⅳ 什麼是爬蟲技術是什麼

對於很多企業來說，數據是很重要的，因為通過數據，我們可以直觀的觀察和分析數據，而不像以前那樣只能靠直觀，依靠行業趨勢，非常模糊。

目前，爬行是獲取數據的主要方式。正如爬蟲工作者所知，爬蟲時IP很容易被封堵，這是因為有了反爬蟲機制，所以才使用代理IP。

那麼，我們先來看看，爬蟲的種類是什麼？

普通爬蟲：從一個或多個初始網頁的URL開始，獲取該初始網頁上的URL，在抓取該網頁的過程中，不斷地從當前網頁提取新URL，然後將該URL放置到隊列中，直到系統停止條件滿足為止。

焦點搜索：工作流程比較復雜，需要根據某些網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接，放置到URL隊列中等待抓取。接著按照一定的搜索策略，從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，重復以上過程，直到系統滿足一定的條件。另外，所有被爬蟲抓取的網頁都存儲在系統中，進行一定的分析和過濾，並建立索引供日後查詢和檢索。對焦點爬蟲來說，此過程所獲得的分析結果也可反饋並指導後續的抓取過程。

Ⅳ 網路爬蟲主要能幹啥

網路爬蟲是一種互聯網機器人，它通過爬取互聯網上網站的內容來工作。它是用計算機語言編寫的程序或腳本，用於自動從Internet上獲取任何信息或數據。機器人掃描並抓取每個所需頁面上的某些信息，直到處理完所有能正常打開的頁面。

網路爬蟲大致有4種類型的結構：通用網路爬蟲、聚焦網路爬蟲、增量式網路爬蟲、深層網路爬蟲 。

1、通用Web爬蟲

通用網路爬蟲所爬取的目標數據是巨大的，並且爬行的范圍也是非常大的，正是由於其爬取的數據是海量數據，故而對於這類爬蟲來說，其爬取的性能要求是非常高的。這種網路爬蟲主要應用於大型搜索引擎中，有非常高的應用價值。 或者應用於大型數據提供商。

2、聚焦網路爬蟲

聚焦網路爬蟲是按照預先定義好的主題有選擇地進行網頁爬取的一種爬蟲，聚焦網路爬蟲不像通用網路爬蟲一樣將目標資源定位在全互聯網中，而是將爬取的目標網頁定位在與主題相關的頁面中，此時，可以大大節省爬蟲爬取時所需的帶寬資源和伺服器資源。聚焦網路爬蟲主要應用在對特定信息的爬取中，主要為某一類特定的人群提供服務。

3、增量Web爬蟲

增量式網路爬蟲，在爬取網頁的時候，只爬取內容發生變化的網頁或者新產生的網頁，對於未發生內容變化的網頁，則不會爬取。增量式網路爬蟲在一定程度上能夠保證所爬取的頁面，盡可能是新頁面。

4、深層網路爬蟲

在互聯網中，網頁按存在方式分類，可以分為表層頁面和深層頁面。所謂的表層頁面，指的是不需要提交表單，使用靜態的鏈接就能夠到達的靜態頁面；而深層頁面則隱藏在表單後面，不能通過靜態鏈接直接獲取，是需要提交一定的關鍵詞之後才能夠獲取得到的頁面。在互聯網中，深層頁面的數量往往比表層頁面的數量要多很多，故而，我們需要想辦法爬取深層頁面。

網路爬蟲可以做什麼？

由於互聯網和物聯網的蓬勃發展，人與網路之間的互動正在發生。每次我們在互聯網上搜索時，網路爬蟲都會幫助我們獲取所需的信息。此外，當需要從Web訪問大量非結構化數據時，我們可以使用Web爬網程序來抓取數據。

1、Web爬蟲作為搜索引擎的重要組成部分

使用聚焦網路爬蟲實現任何門戶網站上的搜索引擎或搜索功能。它有助於搜索引擎找到與搜索主題具有最高相關性的網頁。

對於搜索引擎，網路爬蟲有幫助，為用戶提供相關且有效的內容， 創建所有訪問頁面的快照以供後續處理。

2、建立數據集

網路爬蟲的另一個好用途是建立數據集以用於研究，業務和其他目的。

· 了解和分析網民對公司或組織的行為

· 收集營銷信息，並在短期內更好地做出營銷決策。

· 從互聯網收集信息並分析它們進行學術研究。

· 收集數據，分析一個行業的長期發展趨勢。

· 監控競爭對手的實時變化

Ⅵ 網路爬蟲主要能幹什麼

網路爬蟲（又稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。