摘要：网络信息量的迅猛增长，从海量的信息中准确的搜索到用户需要的信息提出了极大的挑战。网络爬虫具有能够自动提取网页信息的能力。对现在流行的网络爬虫框架进行分析和选择，在现有框架的基础上设计了一种适合资源库建设的爬虫系统，利用爬虫的自动化特性完成教学资源库的内容获取及入库工作。同时，选用Scrapyredis对爬虫进行拓展，利用Redis实现对目标网站资源的分布式爬取，提高获取资源的速度。
关键词：Python的网络爬虫程序；设计；应用
一、概述
1、Python 语言。Python 语言语法简单清晰、功能强大，容易理解。可 以 在 Windows、Linux 等 操 作 系 统 上 运 行；Python 是一种面向对象的语言，具有效率高、可简单地实现面向对象的编程等优点。Python 是一种脚本语言，语法简洁且支持动态输入，使得 Python在很多操作系统平台上都是一个比较理想的脚本语言，尤其适用于快速的应用程序开发。
2、网络爬虫。网络爬虫是一种按照一定的规则，自动提取 Web 网页的应用程序或者脚本，它是在搜索引擎上完成数据抓取的关键一步，可以在Internet 上下载网站页面。爬虫是为了将 Internet 上的网页保存到本地，爬虫是从一个或多个初始页面的 URL[5]，通过分析页面源文件的 URL，抓取新的网页链接，通过这些网页链接，再继续寻找新的网页链接，反复循环，直到抓取和分析所有页面。这是理想情况下的执行情况，根据现在公布的数据，最好的搜索引擎也只爬取整个互联网不到一半的网页。
二、网络爬虫的分类
网络爬虫作为一种网页抓取技术，其主要分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫两种类型。其中通用网络爬虫是利用捜索引擎，对网页中的数据信息进行搜索、采集与抓取的技术，通过将互联网网页下载到本地，来保证网络内容的抓取、存储与镜像备份。首先第一步是对网站 URL 低质进行抓取，解析 DNS 得到主机 IP 地址，并对相应的 URL 网页进行下载。第二步，对爬虫爬取的网页进行存储，利用搜索引擎抓取到原始页面，比较网页数据与用户浏览器 HTML 内容的相似性，来决定是否对网站信息进行继续爬行。最后，对搜索引擎爬虫抓取的信息进行处理，主要通过应用程序或脚本的执行，展开 HTML文件、索引文字内容的预处理，包括噪音、提取文字、中文分词、索引及链接、特殊文件等的处理。
而聚焦网络爬虫的抓取与执行流程，则比通用网络爬虫更加复杂，其作为“面向特定主题需求”的网络爬虫程序，可以在实时网页抓取的同时，对其中的海量数据信息进行筛选、处理。
三、基于 python 网络爬虫设计的网页数据爬取
1、网络爬虫的筛选
(1) 正则表达式。Python 正则库中包含一系列的政策表达式，正则表达式是对字符串进行操作的公式，其会使用已经定义好的特定字符组成规则字符串，对网络爬取的关键数据信息进行筛选。因此利用正则表达式语法，对爬取到的不同内容使用特殊元素代替，可以完成对网页关键字、图片、视频等信息的搜索、爬取与分析。首先进行网页源代码、超链接的获取，之后借助于正则表达式，从超链接中筛选出所需要的内容，正则表达式的代码实现如下所示：
(2)XPath 路径语言。XPath 是用来确定 XML 文档中某些内容的语言，其能够对树状结构的数据节点进行找寻、定位，以获取到 XML 文档中具有特定属性的元素内容。
而 lxml 库作为 Python 编程系统的第三方库，也支持对 XPath 规范中的 XML 文档标签，进行标签内容语言的提取与导航。在利用lxml 库进行 XML 文档节点、文本、属性、类别等寻找的过程中，需要将 lxml 库的数据信息导入至 etree 包，之后对网站中的文档、视频及音频进行爬取，保存至本地并在名称前加特殊符号。
(3)Beautiful Soup。Beautiful Soup 是可以从 HTML 或XML 文件中，灵活方便的提取网页数据的 Python 库，其能够通过解析器处理网页导航、搜索、修改分析树等。Beautiful Soup 工具箱利用简单的代码，自动将输入文档转换为 Unicode 编码，抓取与筛选出用户需要的数据信息。Beautiful Soup 与 lxml 均为 python 解释器，可以运用 HTML 解析器等解析策略，完成网站数据的抓取、筛选操作。
2、python 网络爬虫技术进行网页数据爬取
（1）Python 及 requests 的安装。根据 Windows 或 macOS 操作系统，安装适合的 Python版本，安装完成后打开命令提示符窗口，输入 Python 后回车。之后进行 requests 库的安装，打开命令提示符窗口输入 PiP install requests 后回车，执行安装操作，然后将数据输入import requests 进行使用。
（2）python 网络爬虫技术的网页爬取。网络爬虫对网站中数据信息的抓取实现，主要包括数据检索、数据抓取、数据分析等步骤，其作为搜索引擎的组成部分之一，可以主动提取网络页面中存在的数据内容。首先，数据检索与抓取。数据检索类似于搜索引擎的信息抓取，其能够利用 Python 解释型脚本语言，以及 requests 库的get方法，进行网络关键字、用户所需信息的检索与抓取，并在计算机屏幕中进行显示。这一过程需要使用 get方法，反复对 URL 地址队列的数据内容，进行抓取与解析操作，并将网页爬取的 URL 参数返回至 Request 对象。其次，数据分析。数据分析是对网络爬虫已经抓取的内容，进行所需数据信息的提取与分析操作，可用的库有lxml、beautifulsoup4、pyquery。这一过程中可以使用正则匹配，与网页 URL 地址建立连接，运用正则表达式 String regex=”\w+@\w+(\.\w+)+”，将提取的数据放入到集合中，完成对网络信息的多轮抓取、筛选与分析。如百度提取网站图片的爬虫代码及结果如下：
3、网络爬虫技术的应用。网络爬虫技术是对网页中数据爬取、分析的技术，可以被应用到多种网络信息的检索、存储之中。如现实生活普通用户常常使用搜索引擎，包括 360、百度、谷歌等搜索技术，获取自身想要的网络数据信息，此外，其还在科学研究、Web安全、产品研发、舆情监控等领域得到广泛应用。首先对于不同专业学科的科学研究而言，大数据信息挖掘、机器学习、数字化图像处理等，都需要利用爬虫从网络中抓取数据。之后在网络购物、产品研发过程中，可以借助于网络爬虫技术，对不同商品的市场价格进行采集、比对，再研发出用户需要的、质优价廉的产品。最后，对于网站中数据传输、用户访问的舆情监控，可以通过抓取分析网站的数据来源、数据内容，识别网络中存在的浏览器、服务器攻击问题，以及某一用户是否为非法访问。由此可见，基于Python 编程语言的网络爬虫技术，可以被用于多种网站、网页数据的搜集中，通过分析爬虫搜集、拦截的数据信息，可以有效避免外来不明主体对网站服务器的攻击。
参考文献：
[1] 陈 琳 , 任 芳 . 基于 Python 的新浪微博数据爬虫程序设计 [J]. 信息系统工程 ,2017,9:(09).
[2] 刘原铭，周立柱, 林玲. 聚焦爬虫技术研究综述 [J]. 计算机应用 ,2019(09):1965-1969.