一、引言

在當今全球化的網絡環境下，互聯網上的內容呈現出多語言的特點。對于許多自然語言處理 (NLP) 任務，如文本分類、情感分析和信息檢索，準確識別文本的語言是首要步驟。網絡爬蟲作為獲取互聯網內容的重要工具，結合語言識別技術，可以為多語言信息處理提供豐富的數據來源。

本文旨在設計并實現一個基于 Python 的網絡爬蟲系統，該系統能夠自動抓取網頁內容并準確識別其語言類型。通過結合 langid.py 這一輕量級語言識別庫，我們的系統能夠處理包括英語、中文、法語、西班牙語等在內的多種語言。系統采用模塊化設計，包括網頁抓取、內容提取、語言識別、數據存儲和分析等模塊，具有良好的可擴展性和可維護性。

二、相關工作

2.1 網絡爬蟲技術

網絡爬蟲是一種自動獲取網頁內容的程序，最早可追溯到 1993 年麻省理工學院 (MIT) 開發的 WorldWideWeb Wanderer。隨著互聯網的發展，爬蟲技術也不斷演進，出現了許多優秀的開源爬蟲框架，如 Scrapy、Nutch 和 WebCollector 等。

Python 作為一種功能強大且易于使用的