博客

网络爬虫的分类有哪些？

  • Post category:Python

网络爬虫是指通过一定的规则和算法，对初始的URL进行一系列的爬取、解析和分析，以获取网站中的有用信息（如文字、图片、视频、音频等），从而实现对大规模网站数据的自动化获取的程序。根据其功能和实现方式的不同，网络爬虫可以分为以下几类：

1. 通用网络爬虫

通用网络爬虫是一种广泛应用的网络爬虫，具有良好的扩展性和自适应性。它可以自动发现并爬取指定URL包含的所有网页信息，并将其存储到本地数据仓库中。通用网络爬虫是目前应用最为广泛的网络爬虫之一，通过其可以实现大规模网站数据采集。

2. 垂直网络爬虫

垂直网络爬虫是指针对特定领域、特定网站或特定信息类型进行精细化爬取的一类网络爬虫。和通用网络爬虫不同，垂直网络爬虫只针对特定领域或网站进行爬取，其获取的信息更加精准和有用。垂直网络爬虫可以应用于电商竞品分析、医疗健康研究等领域。

3. 新闻网络爬虫

新闻网络爬虫是针对新闻网站的信息爬虫，其目标是获取新闻网站的新闻及相关信息，如作者、时间、地点、标题、正文、图片、视频等。新闻网络爬虫可以用于新闻数据分析、媒体监测等领域。

4. 深度网络爬虫

深度网络爬虫是指对于一些特别深层次、难以发现的信息进行爬取的网络爬虫。其目标是获取网站中和表面信息相对较为隐晦、隐藏、需要翻页才能获取到的信息。深度网络爬虫可以应用于金融、法律、生物医学等领域。

举例：针对淘宝网站，可以使用垂直网络爬虫进行商品数据的获取。如获取商品名称、价格、销量、评论数、店铺名称等信息。

代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E5%8D%8E%E4%B8%BA&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20201007&ie=utf8'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'
}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.select('.J_MouserOnverReq')

for item in items:
    title = item.select('.title')[0].get_text().strip()
    price = item.select('.price')[0].get_text().strip()
    sales = item.select('.deal-cnt')[0].get_text().strip()
    shop = item.select('.shop')[0].get_text().strip()

    print('商品名称：' + title)
    print('商品价格：' + price)
    print('商品销量：' + sales)
    print('商品店铺：' + shop)

举例：针对百度百科中的人物信息，可以使用通用网络爬虫进行信息的获取。如获取人物的基本信息、经历、作品等信息。

代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://baike.baidu.com/item/%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6/978?fromtitle=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6%E8%A7%86%E9%A2%91&fromid=2499&type=syn'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'
}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取基本信息
basicInfo = soup.select('.basicInfo-block')
for info in basicInfo:
    key = info.select('.basicInfo-item.name')[0].get_text().strip()
    value = info.select('.basicInfo-item.value')[0].get_text().strip()
    print(key + '：' + value)

# 获取经历
experience = soup.select('#anchor-record > .para')
for ex in experience:
    print('经历：' + ex.get_text())

# 获取作品
works = soup.select('#widget-filmography > .para')
for work in works:
    print('作品：' + work.get_text())

以上两条示例说明只是网络爬虫分类的冰山一角，网络爬虫在实际的应用场景中可以有更多的分类和用途，同时也需要根据不同的场景进行相关的技术选型、算法设计等工作。

Tags: