核心算法原理

網絡爬蟲的核心在于如何高效、系統地遍歷和抓取互聯網上的網頁內容。這涉及多種算法的組合運用。

1. 圖遍歷算法

網絡可以看作是一個巨大的有向圖，其中網頁是節點，超鏈接是邊。爬蟲本質上是在執行圖遍歷算法：

廣度優先搜索(BFS)

# 廣度優先搜索偽代碼示例
from collections import dequedef bfs_crawler(seed_urls):queue = deque(seed_urls)  # 待訪問URL隊列visited = set()           # 已訪問URL集合while queue:url = queue.popleft()if url in visited:continuevisited.add(url)content = fetch_page(url)  # 獲取頁面內容links = extract_links(content)  # 提取鏈接# 將新鏈接加入隊列for link in links:if link not in visited:queue.append(link)

廣度優先搜索的特點是逐層訪問，先訪問距離種子頁面較近的頁面，適用于需要快速覆蓋大量頁面的場景。

深度優先搜索(DFS)

# 深度優先搜索偽代碼示例
def dfs_crawler(seed_urls):stack = list(seed_urls)   # 待訪問URL棧visited = set()           # 已訪問URL集合while stack:url = stack.pop()if url in visited:continuevisited.add(url)content = fetch_page(url)links = extract_links(content)# 將新鏈接壓入棧中for link in links:if link not in visited:stack.append(link)

深度優先搜索會沿著一條路徑盡可能深入，適用于需要深入特定主題或網站結構的場景。

2. URL調度算法

在大規模爬蟲系統中，URL的調度策略直接影響爬蟲的效率和公平性。

優先級隊列調度

import heapqclass URLScheduler:def __init__(self):self.url_queue = []  # 優先級隊列self.visited = set() # 已訪問集合def add_url(self, url, priority=0