网络爬虫的抓取策略

遍历策略是爬虫的核心问题，在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略爬虫策略主要有以下几种：

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一，深度优先遍历策略：

深度优先遍历测试是指网络爬虫会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路的链接之后，在再转入下一个起始页，继续跟踪链接，我们以下面的图为例：

遍历的路径是：A-F-G E-H-I B C D

不过，我们在做爬虫时，深度优先策略不一定能适用于所有情况，深度优先如果误入无穷分枝（深度无限），则不可能找到目标节点。

二，广度优先遍历策略：

广度优先策略是按照树的层次进行搜索，如果此层没有搜索完成，不会进入下一层搜索。即，首先完成一个层次的搜索，其次在进行下一层次，也称之为分层处理。我们还以上面的图为例：

遍历的路径是：第一层遍历：A-B-C-D-E-F，第二层遍历：G-H，第三层则遍历：I

不过，广度优先遍历策略属于盲目搜索，它并不考虑结果存在的可能位置，会彻底地搜索整张图，因而效率较低，但是，如果你要尽可能的覆盖较多的网页，广度优先搜索方法是较好的选择。

三，部分的PageRank的策略：

PageRank算法的思想：对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值（PageRank算法参考：PageRank算法 - 从原理到实现），计算完之后，将待抓取队列中的URL按照网页级别的值的大小排列，并按照顺序依次抓取网址页面。

如果每次新抓取一个网页，重新就计算的的的PageRank值，明显效率太低。折中办法是网页攒够ķ个计算一次。

下图即为网页级别的策略示意图：

设定每下载3个网页进行新的PageRank的计算，此时已经有{1,2,3} 3个网页下载到本地。这三个网页包含的链接指向{4,5,6}，即待抓取URL队列，如何决定下载顺序？

将这6个网页形成新的集合，对这个集合计算的的PageRank的的值，这样4,5,6就获得自己对应的网页级别值，由大到小排序，即可得出下载顺序假设顺序为5,4,6，当下载55页面后抽取出链接，指向页面8，此时赋予8临时的PageRank值，如果这个值大于4和6的PageRank的，则接下来优先下载页面8，如此不断循环，即形成了非完全的网页级别的策略的计算思路。

四，OPIC策略策略（在线页面重要性计算）：

基本思路：在算法开始前，给所有页面一个相同的初始现金（现金）当下载了某个页面P之后，将P的现金分摊给所有从P中分析出的链接，并且将P的现金清空。对于待抓取URL队列中的所有页面按照现金数进行排序。

与PageRank的的的的区别在于：PageRank的的的每次需要迭代计算，而OPIC策略不需要迭代过程所以计算速度远远快与PageRank的的的，适合实时计算使用。

五，大站优先策略：

策略思路： 以网站为单位来选题网页重要性，对于待爬取URL队列中的网页，根据所属网站归类，如果哪个网站等待下载的页面最多，则优先下载这些链接，其本质思想倾向于优先下载大型网站。因为大型网站往往包含更多的页面。鉴于大型网站往往是著名企业的内容，其网页质量一般较高，所以这个思路虽然简单，但是有一定依据。实验表明这个算法效果也要略优先于宽度优先遍历策略。

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