随着大数据时代的来临，我们在互联网上所做的很多行为产生了大量的“用户数据”，比如微博、购买记录等。互联网中的数据是海量的，如何自动高效地获取互联网中我们感兴趣的信息，并为我们所用是一个重要的问题，为了解决这些问题爬虫技术应运而生。

网络爬虫也叫做网络机器人，可以代替人们自动地将互联网中的数据信息进行采集与整理。在大数据时代，信息的采集是一项重要的工作，如果单纯靠人力进行信息采集，不仅低效繁琐，搜集的成本也很高。

此时，我们可以使用网络爬虫对数据信息进行自动采集。比如应用于搜索引擎中对站点进行爬取收录，应用于数据分析与挖掘中对数据进行采集，应用于金融分析中对金融数据进行采集，除此之外，还可以将网络爬虫应用于舆情监测与分析、目标客户数据的收集等各个领域。

从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。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。

网络爬虫本质上是一段计算机程序或脚本，其按照一定的逻辑和算法规则自动地抓取互联网信息。

网络爬虫的分类及技术原理

网络爬虫按照实现的技术和结构，可以分为以下几种类型：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫等。在实际的网络爬虫中，通常是这几类爬虫的组合体。

1 通用网络爬虫

通用网络爬虫(Scalable Web Crawler)又叫作全网爬虫，爬取的目标资源在整个互联网上，由于信息量巨大，常用于大型的搜索引擎中。它主要由初始化URL集合、URL队列、页面爬行模块、页面分析模块、数据库等构成。具体步骤是首先选取部分种子URL，将这些URL放入待抓取URL队列，进行循环提取，一旦满足停止条件则不再进行网络爬虫搜索。通用网络爬虫由于抓取的信息巨大，常使用分布式网络爬虫框架进行设计实现。

2 聚焦网络爬虫

聚焦网络爬虫(Focused Crawler）也叫主题网络爬虫，是指按照预先定义好的主题，有选择地进行相关网页爬取的一种爬虫。和通用网络爬虫的区别在于，聚焦网络爬虫在实施页面抓取时会对内容进行处理筛选，将爬取的目标网页定位在与需求相关的页面中。目前爬虫应用中绝大多数是聚焦爬虫。

3 增量式网络爬虫

增量式网络爬虫(Incremental Web Crawler)在爬取网页的时候只会在需要的时候爬取新产生或发生更新的页面，对于没有发生变化的页面则不会爬取。这样能有效地减少数据下载量并及时更新已爬取过的网页，减少时间和存储空间上的浪费，但该算法的复杂度和实现难度更高。应用场景包括某电商网站会实时更新一批最近商品，书籍网站根据作者创作的进度实时更新最新的章节数据等，遇到类似的场景时，便可以采用增量式网络爬虫。

为了使爬虫获取到的数据以增量的形式稳定增长，增量爬虫的核心就是去重。Redis中的Set集合具有天然的去重属性，所以往往采用的策略是将爬取过程中产生的URL进行存储，存入到Redis中的Set中，当下次再爬取的时候，对在存储的URL中的Set中进行判断，如果URL存在则不发起请求，否则就发起请求。

4 深层网络爬虫

Web页面按存在方式可以分为表层网页（Surface Web）和深层网页（Deep Web)。

表层网页指的直接使用静态的超链接就可以直接访问的静态页面。

深层网页指的是那些大部分内容不能通过静态链接获取的、隐藏在搜索表单后面的，需要用户提交一些关键词才能获得的Web页面。

网络爬虫的组成

网络爬虫由控制节点、爬虫节点和资源库构成。

网络爬虫的控制节点和爬虫节点的结构关系

可以看到，网络爬虫中可以有多个控制节点，每个控制节点下可以有多个爬虫节点，控制节点之间可以互相通信，同时，控制节点和其下的各爬虫节点之间也可以进行互相通信，属于同一个控制节点下的各爬虫节点间，亦可以互相通信。

控制节点，也叫作爬虫的中央控制器，主要负责根据URL地址分配线程，并调用爬虫节点进行具体的爬行。

爬虫节点会按照相关的算法，对网页进行具体的爬行，主要包括下载网页以及对网页的文本进行处理，爬行后，会将对应的爬行结果存储到对应的资源库中。

爬虫基本流程

发起请求：通过HTTP库向目标站点发起请求，即发送一个Request，请求可以包含额外的headers等信息，等待服务器响应。

获取响应内容：如果服务器能正常响应，会得到一个Response，Response的内容便是所要获取的页面内容，类型可能有HTML，Json字符串，二进制数据（如图片视频）等类型。

解析内容：得到的内容可能是HTML，可以用正则表达式、网页解析库进行解析。可能是Json，可以直接转为Json对象解析，可能是二进制数据，可以做保存或者进一步的处理。

保存数据：保存形式多样，可以存为文本，也可以保存至数据库，或者保存特定格式的文件。