沒有爬蟲，就沒有今天的搜索引擎
在如今信息化、數字化的時代，人們已經離不開網絡搜索了，但細想一下，你在搜索過程中能夠真正獲得相關信息，是因為有人在幫你把與之相關的內容篩選和呈遞到你面前了。
就像在飯店里，你點了土豆并且能吃到，是因為有人幫你在土豆、蘿卜、西紅柿等中找到土豆，也有人把土豆拿到你桌上。在網絡上，這兩個動作都是由一位叫做爬蟲的同學幫你實現的。
也就是說，沒有爬蟲，就沒有今天的檢索，你就不能精確地查找信息、有效地獲取數據。今天DataHunter數獵哥就來說說爬蟲在數據分析領域的應用，以及它是如何幫助我們提升數據分析質量的。
一、數據化時代，爬蟲的本質是提升效率
網絡爬蟲也叫網絡機器人，可以代替人們自動化瀏覽網絡中的信息，進行數據的采集與整理。
它是一種程序，基本原理是向網站/網絡發起請求，獲取資源后分析并提取有用數據。從技術層面來說，就是通過程序模擬瀏覽器請求站點的行為，把站點返回的HTML代碼/JSON數據/二進制數據(圖片、視頻) 爬到本地，進而提取自己需要的數據，并存放起來使用。
每一個程序都有自己的規則，網絡爬蟲也不例外。它穿梭于全球各個網站中間，會根據人們施加的規則去采集信息，我們稱這些規則為網絡爬蟲算法。規則是人定的，是人根據自己的目的與需求設計的，因此，根據使用者的目的，爬蟲可以有不同的功能。但所有爬蟲的本質，都是方便人們在海量的互聯網信息中找到并下載到自己要的那一類，提升信息獲取效率。
二、爬蟲的應用：搜索與幫助企業強化業務
1.搜索引擎：爬站點，為網絡用戶提供便利
在網絡發展伊始，全球范圍內能提供信息的網站數量不多，用戶也不多。互聯網只是文件傳輸協議(FTP)站點的集合，用戶可以在這些站點中導航以找到特定的共享文件，而為了查找和組合互聯網上可用的分布式數據，人們創建了一個自動化程序，稱為網絡爬蟲/機器人，可以抓取網上的所有網頁，然后將所有頁面上的內容復制到數據庫中制作索引。這也是最早期的搜索引擎。
如今隨著互聯網的高速發展，我們能夠在任何一個搜索引擎中看到來自全球各個網站的信息。百度搜索引擎的爬蟲叫做百度蜘蛛(Baiduspider)，360的爬蟲叫360Spider，搜狗的爬蟲叫Sogouspider，必應的爬蟲叫Bingbot。搜索引擎離不開爬蟲。
比如百度蜘蛛每天會在海量的互聯網信息中進行爬取，爬取優質信息并收錄。當用戶在百度搜索引擎上檢索對應關鍵詞時，百度將對關鍵詞進行分析處理，從收錄的網頁中找出相關網頁，按照一定的排名規則進行排序并將結果展現給用戶，工作原理如圖所示。現在，我們可以大膽地說，你每天都在免費享受爬蟲的福利。
2.企業：監控輿情，高效獲取有價值信息
我們說過，爬蟲的本質是提升效率，爬蟲的規則是人定的;那么企業就完全可以根據自己的業務需求去設計一個爬蟲，第一時間得到網絡上與其相關信息，并且進行清洗和整合。
大數據時代要進行數據分析，首先要有數據源，而網絡爬蟲可以讓我們獲取更多數據源的同時，按照我們的目的進行采集，從而去掉很多無關數據。
比如在進行大數據分析或數據挖掘時，數據源可以從某些提供數據統計的網站獲取，也可以從某些文獻或內部資料中獲得。但是這些獲得數據的方式，有時很難滿足我們對數據的需求。此時，就可以利用爬蟲技術，自動地從互聯網中獲取更多我們感興趣的的數據內容，從而進行更深層次的數據分析，并獲得更多有價值的信息。
除此以外，網絡爬蟲還可以應用于金融分析中對金融數據進行采集，用以進行投資分析;應用于輿情監測與分析、目標客戶精準營銷等各個領域。
三、4種企業常用的網絡爬蟲
網絡爬蟲按照實現的技術和結構可以分為通用網絡爬蟲、聚焦網絡爬蟲、增量式網絡爬蟲、深層網絡爬蟲等類型。但實際的網絡爬蟲由于復雜的網絡環境，通常是這幾類爬蟲的組合體。
1.通用網絡爬蟲
通用網絡爬蟲又叫作全網爬蟲，顧名思義，爬取的目標資源在全互聯網中，所爬取的目標數據是巨大的，并且爬行的范圍也是非常大的。正是由于其爬取的數據是海量數據，所以對于這類爬蟲來說，其爬取的性能要求是非常高的。這種網絡爬蟲主要應用于大型搜索引擎中，有非常高的應用價值。
通用網絡爬蟲主要由初始URL集合、URL隊列、頁面爬行模塊、頁面分析模塊、頁面數據庫、鏈接過濾模塊等構成。通用網絡爬蟲在爬行的時候會采取一定的爬行策略，主要有深度優先爬行策略和廣度優先爬行策略，具體詳情在后文中會有介紹。
2.聚焦網絡爬蟲
聚焦網絡爬蟲也叫主題網絡爬蟲，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。聚焦網絡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。
聚焦網絡爬蟲同樣由初始URL集合、URL隊列、頁面爬行模塊、頁面分析模塊、頁面數據庫、鏈接過濾模塊、內容評價模塊、鏈接評價模塊等構成。其中的內容評價模塊和鏈接評價模塊可以根據鏈接和內容的重要性，確定哪些頁面優先訪問。聚焦網絡爬蟲的爬行策略主要有4種，如圖所示：
聚焦網絡爬蟲由于可以按對應的主題有目的地進行爬取，所以在實際的運用過程中可以節省大量的服務器資源和寬帶資源，因而具有很強的實用性。這里我們以聚焦網絡爬蟲為例來了解爬蟲運行的工作原理和流程。
如圖所示，聚焦網絡爬蟲擁有一個控制中心，該控制中心負責對整個爬蟲系統進行管理和監控，主要包括控制用戶交互、初始化爬行器、確定主題、協調各模塊之間的工作、控制爬行過程等方面：
(1)控制中心將初始的URL集合傳遞給URL隊列，頁面爬行模塊會從URL隊列中讀取第一批URL列表;
(2)根據這些URL地址從互聯網中進行相應的頁面爬取;爬取后，將爬取到的內容傳到頁面數據庫中存儲;
(3)在爬行過程中，會爬取到一些新的URL，此時，需要根據所定的主題使用鏈接過濾模塊過濾掉無關鏈接，再將剩下來的URL鏈接根據主題使用鏈接評價模塊或內容評價模塊進行優先級的排序。完成后，將新的URL地址傳遞到URL隊列中，供頁面爬行模塊使用;
(4)將頁面爬取并存放到頁面數據庫后，需要根據主題使用頁面分析模塊對爬取到的頁面進行頁面分析處理，并根據處理結果建立索引數據庫，用戶檢索對應信息時，可以從索引數據庫中進行相應的檢索，并得到對應的結果。
3.增量式網絡爬蟲
這里的“增量式”對應著增量式更新，增量式更新指的是在更新的時候只更新改變的地方，而未改變的地方則不更新。
增量式網絡爬蟲，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，對于未發生內容變化的網頁，則不會爬取。增量式網絡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.深層網絡爬蟲
在互聯網中，網頁按存在方式分類可分為表層頁面和深層頁面。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;而深層頁面是需要提交一定的關鍵詞之后才能夠獲取得到的頁面。而在互聯網中，深層頁面的數量往往比表層頁面的數量要多很多。
深層網絡爬蟲可以爬取互聯網中的深層頁面，爬取深層頁面，需要想辦法自動填寫好對應表單。深層網絡爬蟲主要由URL列表、LVS列表(LVS指的是標簽/數值集合，即填充表單的數據源)、爬行控制器、解析器、LVS控制器、表單分析器、表單處理器、響應分析器等部分構成。
四、網絡爬蟲的爬取策略
在前面我們說過網絡爬蟲算法是根據人們施加的規則去采集信息，而由于網絡復雜的環境，所以相應的也有各種不同算法，也就是爬取策略。這里我們主要介紹下爬取的順序與頻率。
1.爬取順序
在網絡爬蟲爬取的過程中，在帶爬取的URL列表中可能有很多URL地址，那么爬蟲爬取這些URL地址就會有先后順序。
相對于通用網絡爬蟲，爬取的順序并不是那么重要。但聚焦網絡爬蟲，爬取的順序與服務器資源和寬帶資源有關，所以非常重要，一般由爬行策略決定。爬行策略主要有深度優先爬行策略、廣度優先爬行策略、大站優先策略、反鏈策略、其他爬行策略等。
如圖所示，假設有一個網站，ABCDEFG分別為站點下的網頁，如圖所示表示網頁的層次結構。假如此時網頁ABCDEFG都在爬行隊列中，那么按照不同的爬行策略，其爬取的順序是不同的。
深度優先爬行策略：A→D→E→B→C→F→G
廣度優先爬行策略：A→B→C→D→E→F→G
除了以上兩種爬行策略之外，還可以采用大站爬行策略。可以按對應網頁所屬的站點進行歸類，如果某個網站的網頁數量多，則將其稱為大站，按照這種策略，網頁數量越多的網站越大，然后，優先爬取大站中的網頁URL地址。
另外還有反鏈策略，一個網頁的反向鏈接數，指的是該網頁被其他網頁指向的次數，這個次數在一定程度上代表著該網頁被其他網頁的推薦次數。所以，如果按反鏈策略去爬行的話，那么哪個網頁的反鏈數量越多，則哪個網頁將被優先爬取。
但是在實際情況中，如果單純按反鏈策略去決定一個網頁的優先程度的話，那么可能會出現大量的作弊情況。所以采用反向鏈接策略需要考慮可靠的反鏈數。除了以上這些爬行策略，在實際中還有很多其他的爬行策略，比如OPIC策略、Partial PageRank策略等。
2.爬取頻率
一個網站的網頁是經常更新的，作為爬蟲方，網站的更新頻率與爬蟲訪問網站的頻率越接近，則效果越好。當然，在爬蟲服務器資源有限的情況下，爬蟲也需要根據對應策略，讓不同的網頁具有不同的更新優先級，優先級高的網頁更新，將獲得較快的爬取響應。常見的網頁更新策略主要有如下3種：
(1)用戶體驗策略：大部分用戶在使用搜索引擎查詢某個關鍵詞的時候，只會關注排名靠前的網頁，所以，在爬蟲服務器資源有限的情況下，爬蟲會優先更新排名結果靠前的網頁。
(2)歷史數據策略：指的是可以依據某一個網頁的歷史更新數據，通過泊松過程進行建模等手段，預測該網頁下一次更新的時間，從而確定下一次對該網頁爬取的時間。
(3)聚類分析策略：網頁可能具有不同的內容，但是一般來說，具有類似屬性的網頁其更新頻率類似，所以可以對海量的網頁進行聚類分析，聚類完成后，可以依據同一個類型網頁平均更新值來設定爬取的頻率。
五、網絡爬蟲的實現技術
對于實現技術，本文不做展開，僅為有興趣的同學提供幾個常見的語言：Python、Java、PHP、Node.JS、C++、Go語言(此外，網絡爬蟲的開發語言還有很多)。
Python：爬蟲框架非常豐富，并且多線程的處理能力較強，并且簡單易學、代碼簡潔，優點很多。
Java：適合開發大型爬蟲項目。
PHP：后端處理很強，代碼很簡潔，模塊也較豐富，但是并發能力相對來說較弱。
Node.JS：支持高并發與多線程處理。
C++：運行速度快，適合開發大型爬蟲項目，成本較高。
Go語言：同樣高并發能力非常強。
六、小結
說到爬蟲，很多人都認為它是網絡世界中一個不可而為之的灰色地帶。恭喜你，讀完這篇文章，你對此的認知就超過了好多人。
因為爬蟲分為善意爬蟲和惡意爬蟲，例如，搜索引擎的爬蟲。善意爬蟲嚴格遵守Robots協議規范爬取網頁數據(如URL)，它的存在能夠增加網站的曝光度，給網站帶來流量;
而惡意爬蟲，它無視Robots協議，對網站中某些深層次的、不愿意公開的數據肆意爬取，其中不乏個人隱私或者商業秘密等重要信息。并且惡意爬蟲的使用方希望從網站多次、大量的獲取信息，所以其通常會向目標網站投放大量的爬蟲。如果大量的爬蟲在同一時間對網站進行訪問，很容易導致網站服務器過載或崩潰，造成網站經營者的損失。
據統計，我國2017年互聯網流量有42.2%是由網絡機器人創造的，其中惡意機器(主要為惡意爬蟲)流量占到了21.80%。我們應該依法合理地使用網絡爬蟲，這樣才能運用技術為企業帶來長久發展，用科學為社會創造更高價值。
