Scrapy与分布式开发(2.6)：谈谈常用采集策略与应用场景

常用采集策略与应用场景

导语

网络采集一般有三大指标：完整度，准确度，新鲜度，从零抓取时大家比较关注完整度，也就是数据量，而当完整度达到一定量时，就要产生质变才能给数据带来升华，这时大家就比较关注准确度和新鲜度。要更好的完成这三大指标，需要根据业务场景选择对应的采集策略，一个好的采集策略能够提高采集效率，在有限资源下带来更好的适应性和灵活性，从而提高采集质量。

广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）

介绍

广度优先搜索（BFS）是一种逐层遍历网络的方法，从起始页面开始，先访问所有直接链接的页面，然后逐层深入，访问子页面的链接，直到满足终止条件。这种方法适合用于抓取网站的首页、导航页和浅层的页面内容。

案例

新闻网站内容抓取

图例

策略

假设我们要抓取一个新闻网站的内容，起始页面是网站的首页。使用BFS策略，我们首先抓取首页上的所有新闻标题和链接，然后访问这些链接对应的新闻详情页，以此类推。这种方法可以快速获取到网站表面的大量信息。

深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）

介绍

深度优先搜索（DFS）是一种深入遍历网络的方法，从起始页面开始，沿着一条路径不断深入，直到达到某个终止条件（如页面数量限制、无法再深入等），然后返回上一层继续搜索其他路径。这种方法适合用于抓取网站的深层页面内容。

案例

电商网站产品抓取

图例

策略

假设我们要抓取一个电商网站的产品信息，起始页面是一个产品分类页。使用DFS策略，我们首先从分类页开始，深入抓取每个产品的详情页，直到该分类下的所有产品都被抓取完毕，然后返回上一层继续抓取其他分类页的产品。这种方法可以深入探索网站的内部页面，但可能忽略了一些表层的重要页面。

优先级搜索（Prioritized Crawling）

介绍

优先级搜索是一种启发式搜索方法，根据页面的重要性或质量进行排序，并优先抓取重要性较高的页面。这种方法结合了BFS和DFS的优点，可以根据实际需求调整页面抓取的顺序。

案例

搜索引擎索引构建

策略

在构建搜索引擎索引时，我们需要抓取互联网上的大量网页。使用优先级搜索策略，我们可以根据网页的权重、内容质量、更新频率等因素为每个网页打分，并优先抓取分数较高的网页。这样可以确保重要的网页能够更快地被索引，提高搜索引擎的准确性和效率。

增量式采集（Incremental Crawling）

介绍

增量式采集是一种定期或实时更新已有数据的策略，只抓取新出现或更新的页面，而不是重新抓取整个网站。这种方法适用于需要实时更新数据的场景，可以节省大量的时间和资源。

案例

社交媒体监控

图片

策略

在社交媒体监控中，我们需要实时抓取社交媒体平台上的最新动态。使用增量式采集策略，我们可以定期或实时抓取社交媒体平台的API接口，只获取新出现或更新的动态信息。这样可以实时更新监控结果，快速获取到最新的社交媒体动态。

分布式采集（Distributed Crawling）

介绍

分布式采集是一种利用多台机器并行执行采集任务的策略，通过分布式系统来提高采集效率和规模。这种方法适合用于处理海量的数据和复杂的网页结构。

案例

大规模网站数据抓取

图片

策略

当需要抓取一个规模庞大的网站时，单台机器可能无法在短时间内完成任务。这时，我们可以使用分布式采集策略，利用多台机器并行抓取网站的数据。每台机器可以负责抓取网站的一部分内容，并将抓取到的数据汇总到中央服务器进行处理。这样可以大幅提高采集效率和规模，快速获取到整个网站的数据。