网络抓取问题有哪些

Ⅰ 网络爬虫程序的爬虫的设计中应该注意的问题

第一个问题是URL地址的标准化：在WWW上，一个URL地址可以有多种表示方法，可以用IP地址表示，也可以用域名来表示。为了避免爬虫重复访问同一地址。第二个问题是避免掉进网络陷阱：网络上的链接情况比较复杂，一些静态的网页可能构成闭环回路。为了避免爬虫在一条循环路线上反复抓取，在把URL加入待搜索地址列表之前都要检查是否已在待搜索的地址列表中出现过。对于动态网页，爬虫应该忽略所有带参数的URL。第三个问题：对于拒绝访问的页面，爬虫应该遵从“漫游拒绝访问规则”。

Ⅱ 网络爬虫 抓取图片问题 Java

大部分网络抓图都是网页上带的有图片url的那种。高级的网络抓图支持部分Javascript
，其实原理和抓取html页面的一样，解析并拼接javascript中的图片地址，然后批量抓取。

Ⅲ 现在的网络爬虫的研究成果和存在的问题有哪些

网络爬虫是Spider（或Robots、Crawler）等词的意译，是一种高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技术，并通过技术手段进行优化，用以从互联网搜索、抓取并保存任何通过HTML（超文本标记语言）进行标准化的网页信息。

其作用机理是：发送请求给互联网特定站点，在建立连接后与该站点交互，获取HTML格式的信息，随后转移到下一个站点，并重复以上流程。通过这种自动化的工作机制，将目标数据保存在本地数据中，以供使用。网络爬虫在访问一个超文本链接时，可以从HTML标签中自动获取指向其他网页的地址信息，因而可以自动实现高效、标准化的信息获取。

随着互联网在人类经济社会中的应用日益广泛，其所涵盖的信息规模呈指数增长，信息的形式和分布具有多样化、全球化特征，传统搜索引擎技术已经无法满足日益精细化、专业化的信息获取和加工需求，正面临着巨大的挑战。网络爬虫自诞生以来，就发展迅猛，并成为信息技术领域的主要研究热点。当前，主流的网络爬虫搜索策略有如下几种。

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深度优先搜索策略

早期的爬虫开发采用较多的搜索策略是以深度优先的，即在一个HTML文件中，挑选其中一个超链接标签进行深度搜索，直至遍历这条超链接到最底层时，由逻辑运算判断本层搜索结束，随后退出本层循环，返回上层循环并开始搜索其他的超链接标签，直至初始文件内的超链接被遍历。

深度优先搜索策略的优点是可以将一个Web站点的所有信息全部搜索，对嵌套较深的文档集尤其适用；而缺点是在数据结构日益复杂的情况下，站点的纵向层级会无限增加且不同层级之间会出现交叉引用，会发生无限循环的情况，只有强行关闭程序才能退出遍历，而得到的信息由于大量的重复和冗余，质量很难保证。

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宽度优先搜索策略

与深度优先搜索策略相对应的是宽度优先搜索策略，其作用机理是从顶层向底层开始循环，先就一级页面中的所有超链接进行搜索，完成一级页面遍历后再开始二级页面的搜索循环，直到底层为止。当某一层中的所有超链接都被选择过，才会基于该层信息检索过程中所获得的下一级超链接（并将其作为种子）开始新的一轮检索，优先处理浅层的链接。

这种模式的一个优点是：无论搜索对象的纵向结构层级有多么复杂，都会极大程度上避免死循环；另一个优势则在于，它拥有特定的算法，可以找到两个HTML文件间最短的路径。一般来讲，我们期望爬虫所具有的大多数功能目前均可以采用宽度优先搜索策略较容易的实现，所以它被认为是最优的。

但其缺点是：由于大量时间被耗费，宽度优先搜索策略则不太适用于要遍历特定站点和HTML文件深层嵌套的情况。

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聚焦搜索策略

与深度优先和宽度优先不同，聚焦搜索策略是根据“匹配优先原则”对数据源进行访问，基于特定的匹配算法，主动选择与需求主题相关的数据文档，并限定优先级，据以指导后续的数据抓取。

这类聚焦爬虫针对所访问任何页面中的超链接都会判定一个优先级评分，根据评分情况将该链接插入循环队列，此策略能够帮助爬虫优先跟踪潜在匹配程度更高的页面，直至获取足够数量和质量的目标信息。不难看出，聚焦爬虫搜索策略主要在于优先级评分模型的设计，亦即如何区分链接的价值，不同的评分模型针对同一链接会给出不同的评分，也就直接影响到信息搜集的效率和质量。

同样机制下，针对超链接标签的评分模型自然可以扩展到针对HTML页面的评价中，因为每一个网页都是由大量超链接标签所构成的，一般看来，链接价值越高，其所在页面的价值也越高，这就为搜索引擎的搜索专业化和应用广泛化提供了理论和技术支撑。当前，常见的聚焦搜索策略包括基于“巩固学习”和“语境图”两种。

从应用程度来看，当前国内主流搜索平台主要采用的是宽度优先搜索策略，主要是考虑到国内网络系统中信息的纵向价值密度较低，而横向价值密度较高。但是这样会明显地遗漏到一些引用率较小的网络文档，并且宽度优先搜索策略的横向价值富集效应，会导致这些链接量少的信息源被无限制的忽略下去。

而在此基础上补充采用线性搜索策略则会缓解这种状况，不断引入更新的数据信息到已有的数据仓库中，通过多轮的价值判断去决定是否继续保存该信息，而不是“简单粗暴”地遗漏下去，将新的信息阻滞在密闭循环之外。

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网页数据动态化

传统的网络爬虫技术主要局限于对静态页面信息的抓取，模式相对单一，而近年来，随着Web2.0/AJAX等技术成为主流，动态页面由于具有强大的交互能力，成为网络信息传播的主流，并已取代了静态页面成为了主流。AJAX采用了JavaScript驱动的异步(异步)请求和响应机制，在不经过网页整体刷新的情况下持续进行数据更新，而传统爬虫技术缺乏对JavaScript语义的接口和交互能力，难以触发动态无刷新页面的异步调用机制并解析返回的数据内容，无法保存所需信息。

此外，诸如JQuery等封装了JavaScript的各类前端框架会对DOM结构进行大量调整，甚至网页上的主要动态内容均不必在首次建立请求时就以静态标签的形式从服务器端发送到客户端，而是不断对用户的操作进行回应并通过异步调用的机制动态绘制出来。这种模式一方面极大地优化了用户体验，另一方面很大程度上减轻了服务器的交互负担，但却对习惯了DOM结构（相对不变的静态页面）的爬虫程序提出了巨大挑战。

传统爬虫程序主要基于“协议驱动”，而在互联网2.0时代，基于AJAX的动态交互技术环境下，爬虫引擎必须依赖“事件驱动”才有可能获得数据服务器源源不断的数据反馈。而要实现事件驱动，爬虫程序必须解决三项技术问题：第一，JavaScript的交互分析和解释；第二，DOM事件的处理和解释分发；第三，动态DOM内容语义的抽取。

前嗅的ForeSpider数据采集系统全方位支持各种动态网站，大部分网站通过可视化的操作就可以获取。对于反爬虫机制严格的网站，通过ForeSpider内部的脚本语言系统，通过简单的脚本语言，就可以轻松获取。

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数据采集分布化

分布式爬虫系统是在计算机集群之上运转的爬虫系统，集群每一个节点上运行的爬虫程序与集中式爬虫系统的工作原理相同，所不同的是分布式需要协调不同计算机之间的任务分工、资源分配、信息整合。分布式爬虫系统的某一台计算机终端中植入了一个主节点，并通过它来调用本地的集中式爬虫进行工作，在此基础上，不同节点之间的信息交互就显得十分重要，所以决定分布式爬虫系统成功与否的关键在于能否设计和实现任务的协同。

此外，底层的硬件通信网络也十分重要。由于可以采用多节点抓取网页，并能够实现动态的资源分配，因此就搜索效率而言，分布式爬虫系统远高于集中式爬虫系统。

经过不断的演化，各类分布式爬虫系统在系统构成上各具特色，工作机制与存储结构不断推陈出新，但主流的分布式爬虫系统普遍运用了“主从结合”的内部构成，也就是由一个主节点通过任务分工、资源分配、信息整合来掌控其他从节点进行信息抓取。

在工作方式上，基于云平台的廉价和高效特点，分布式爬虫系统广泛采用云计算方式来降低成本，大规模降低软硬件平台构建所需要的成本投入。在存储方式方面，当前比较流行的是分布式信息存储，即将文件存储在分布式的网络系统上，这样管理多个节点上的数据更加方便。通常情况下使用的分布式文件系统为基于Hadoop的HDFS系统。

目前市场上的可视化通用性爬虫，大都牺牲了性能去换取简易的可视化操作。但前嗅的ForeSpider爬虫不是。ForeSpider采用C++编程，普通台式机日采集量超过500万条/天，服务器超过4000万条/天。是市场上其他可视化爬虫的10倍以上。同时，ForeSpider内嵌前嗅自主研发的ForeLib数据库，免费的同时支持千万量级以上的数据存储。

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通用型和主题型网络爬虫

依据采集目标的类型，网络爬虫可以归纳为“通用型网络爬虫”和“主题型网络爬虫”两种。

通用型网络爬虫侧重于采集更大的数据规模和更宽的数据范围，并不考虑网页采集的顺序和目标网页的主题匹配情况。在当前网络信息规模呈现指数增长的背景下，通用型网络爬虫的使用受到信息采集速度、信息价值密度、信息专业程度的限制。

为缓解这种状况，主题型网络爬虫诞生了。不同于通用型网络爬虫，主题型网络爬虫更专注采集目标与网页信息的匹配程度，避免无关的冗余信息，这一筛选过程是动态的，贯穿于主题型网络爬虫技术的整个工作流程。

目前市面上的通用性爬虫的采集能力有限，采集能力不高，网页结构复杂的页面无法采集。前嗅ForeSpider爬虫是通用型的网络爬虫，可以采集几乎100%的网页，并且内部支持可视化筛选、正则表达式、脚本等多种筛选，可以100%过滤无关冗余内容，按条件筛选内容。相对主题型爬虫只能采集一类网站而言，通用型的爬虫有着更强的采集范围，更加经济合理。

Ⅳ 网络爬虫论文

1、爬虫技术概述

网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：

(1) 对抓取目标的描述或定义；

(2) 对网页或数据的分析与过滤；

(3) 对URL的搜索策略。

2、爬虫原理

2.1 网络爬虫原理

Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Bai。由此可见Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为Spider或者Crawler。

2.3.2宽度优先遍历策略

宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。还是以上面的图为例：

遍历路径：A-B-C-D-E-F G H I

2.3.3反向链接数策略

反向链接数是指一个网页被其他网页链接指向的数量。反向链接数表示的是一个网页的内容受到其他人的推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的抓取系统会使用这个指标来评价网页的重要程度，从而决定不同网页的抓取先后顺序。

在真实的网络环境中，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全等他我那个也的重要程度。因此，搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。

2.3.4Partial PageRank策略

Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。

如果每次抓取一个页面，就重新计算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还会有一个问题：对于已经下载下来的页面中分析出的链接，也就是我们之前提到的未知网页那一部分，暂时是没有PageRank值的。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总，这样就形成了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。下面举例说明：

2.3.5OPIC策略策略

该算法实际上也是对页面进行一个重要性打分。在算法开始前，给所有页面一个相同的初始现金（cash）。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。

2.3.6大站优先策略

对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。

3、爬虫分类

开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？上面说的爬虫，基本可以分3类：

（1）分布式爬虫：Nutch

（2）JAVA爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector

（3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发）

3.1 分布式爬虫

爬虫使用分布式，主要是解决两个问题：

1)海量URL管理

2)网速

现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下：

1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。

2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。

3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。

4)用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。

5)很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。

6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x，这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上，这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。

所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气（Nutch作者是Doug Cutting），当然最后的结果往往是项目延期完成。

如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。

Ⅳ 网络抓包怎么分析

关于网络抓包的问题，可以使用 ethereal 软件进行网络上各种信息包的抓取。
但是至于说对抓取到的各种信息包进行详细的分析，这个必须要精通 TCP/IP 协议族才能够做到（例如：精通 TCP、IP、UDP、ICMP等协议的帧格式、以及即使在同一个字段中，不同的数字也代表不同的具体含义，等等）。
否则的话，即使获取到了各种十六进制的信息包，阅读这些信息包的感觉就和看天书一样，无法分析这些信息包的详细含义。

Ⅵ 网络爬虫主要能干啥

网络爬虫是一种互联网机器人，它通过爬取互联网上网站的内容来工作。它是用计算机语言编写的程序或脚本，用于自动从Internet上获取任何信息或数据。机器人扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有能正常打开的页面。

网络爬虫大致有4种类型的结构：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫 。

1、通用Web爬虫

通用网络爬虫所爬取的目标数据是巨大的，并且爬行的范围也是非常大的，正是由于其爬取的数据是海量数据，故而对于这类爬虫来说，其爬取的性能要求是非常高的。这种网络爬虫主要应用于大型搜索引擎中，有非常高的应用价值。 或者应用于大型数据提供商。

2、聚焦网络爬虫

聚焦网络爬虫是按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种爬虫，聚焦网络爬虫不像通用网络爬虫一样将目标资源定位在全互联网中，而是将爬取的目标网页定位在与主题相关的页面中，此时，可以大大节省爬虫爬取时所需的带宽资源和服务器资源。聚焦网络爬虫主要应用在对特定信息的爬取中，主要为某一类特定的人群提供服务。

3、增量Web爬虫

增量式网络爬虫，在爬取网页的时候，只爬取内容发生变化的网页或者新产生的网页，对于未发生内容变化的网页，则不会爬取。增量式网络爬虫在一定程度上能够保证所爬取的页面，尽可能是新页面。

4、深层网络爬虫

在互联网中，网页按存在方式分类，可以分为表层页面和深层页面。所谓的表层页面，指的是不需要提交表单，使用静态的链接就能够到达的静态页面；而深层页面则隐藏在表单后面，不能通过静态链接直接获取，是需要提交一定的关键词之后才能够获取得到的页面。在互联网中，深层页面的数量往往比表层页面的数量要多很多，故而，我们需要想办法爬取深层页面。

网络爬虫可以做什么？

由于互联网和物联网的蓬勃发展，人与网络之间的互动正在发生。每次我们在互联网上搜索时，网络爬虫都会帮助我们获取所需的信息。此外，当需要从Web访问大量非结构化数据时，我们可以使用Web爬网程序来抓取数据。

1、Web爬虫作为搜索引擎的重要组成部分

使用聚焦网络爬虫实现任何门户网站上的搜索引擎或搜索功能。它有助于搜索引擎找到与搜索主题具有最高相关性的网页。

对于搜索引擎，网络爬虫有帮助，为用户提供相关且有效的内容， 创建所有访问页面的快照以供后续处理。

2、建立数据集

网络爬虫的另一个好用途是建立数据集以用于研究，业务和其他目的。

· 了解和分析网民对公司或组织的行为

· 收集营销信息，并在短期内更好地做出营销决策。

· 从互联网收集信息并分析它们进行学术研究。

· 收集数据，分析一个行业的长期发展趋势。

· 监控竞争对手的实时变化

Ⅶ 网络爬虫属于什么问题

网络爬虫（web crawler）也叫网页蜘蛛，网络机器人，是一种用来自动浏览万维网的程序或者脚本。爬虫可以验证超链接和HTML代码，用于网络抓取（Web scraping）。网络搜索引擎等站点通过爬虫软件更新自身的网站内容（Web content）或其对其他网站的索引。

爬虫访问网站的过程会消耗目标系统资源，因此在访问大量页面时，爬虫需要考虑到规划、负载等问题。
通用网络爬虫

通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，主要为门户站点搜索引擎和大型 Web 服务提供商采集数据。 由于商业原因，它们的技术细节很少公布出来。 这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时间才能刷新一次页面。 虽然存在一定缺陷，通用网络爬虫适用于为搜索引擎搜索广泛的主题，有较强的应用价值。

通用网络爬虫的结构大致可以分为页面爬行模块 、页面分析模块、链接过滤模块、页面数据库、URL 队列、初始 URL 集合几个部分。为提高工作效率，通用网络爬虫会采取一定的爬行策略。 常用的爬行策略有：深度优先策略、广度优先策略。

1) 深度优先策略：其基本方法是按照深度由低到高的顺序，依次访问下一级网页链接，直到不能再深入为止。 爬虫在完成一个爬行分支后返回到上一链接节点进一步搜索其它链接。 当所有链接遍历完后，爬行任务结束。 这种策略比较适合垂直搜索或站内搜索， 但爬行页面内容层次较深的站点时会造成资源的巨大浪费。

2) 广度优先策略：此策略按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。 当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。 这种策略能够有效控制页面的爬行深度，避免遇到一个无穷深层分支时无法结束爬行的问题，实现方便，无需存储大量中间节点，不足之处在于需较长时间才能爬行到目录层次较深的页面。

Ⅷ 求助，网络爬虫问题，抓取问题，Java

网络爬虫的程序涉及的知识比较多，有开源的框架可以用，要用到，LUCENE或COMPASS,compass对LUCENE进行了封装，比较好的开源网络爬虫的程序是heritrix

Ⅸ 什么是网站数据抓取什么是

在互联网络的时代，信息如同大海般没有边际。甚至我们获取信息的方法已经发生改变：从传统的翻书查字典，继而变成通过搜索引擎进行检索。我们从信息匮乏的时代一下子走到了信息极大丰富今天。

在今天，困扰我们的问题不是信息太少，而是太多，多得让你无从分辨，无从选择。因此，提供一个能够自动在互联网上抓取数据，并自动分拣、分析的工具有非常重要的意义。

我们通过传统的搜索引擎所获得的信息，通常是通过网页的形式所展现的，这样的信息人工阅读起来自然亲切，但计算机却很难进行加工和再利用。而且检索到的信息量太大，我们很难在大量的检索结果中抽取出我们最需要的信息。采用自动识别关键词技术，将你需要的信息从海量的信息中筛选出来。就是数据抓取

Ⅹ wireshark怎么抓包分析网络故障实战

【WireShark概览】
1、Wireshark 是网络报文分析工具。网络报文分析工具的主要作用是尝试捕获网络报文， 并尝试显示报文尽可能详细的内容。过去的此类工具要么太贵，要么是非公开的。 直到Wireshark（Ethereal）出现以后，这种情况才得以改变。Wireshark可以算得上是今天能使用的最好的开源网络分析软件。2、WireShark简史：1997年，Gerald Combs 需要一个工具追踪网络问题，并且想学习网络知识。所以他开始开发Ethereal (Wireshark项目以前的名称) 以解决自己的需求。1998年，Ethreal0.2.0版诞生了。此后不久，越来越多的人发现了它的潜力，并为其提供了底层分析。2006年Ethreal改名为Wireshark。2008年，在经过了十年的发展后，Wireshark发布了1.0版本。3、WireShark的主要作用，就是可以抓取各种端口的报文，包括有线网口、无线网口、USB口、LoopBack口等等，从而就可以很方便地进行协议学习、网络分析、系统排错等后续任务。4、不同平台下的WireShark：目前WireShark支持几乎所有主流报文文件，包括pcap，cap ，pkt，enc等等。但是不同平台下的WireShark却有功能上的不同。总体来说，Linux版本WireShark的功能和特性比Windows版本的要丰富和强大。例如，Linux版本的WireShark可以直接抓取USB接口报文，而Windows版本就不行。

Figure 1，Linux下的WireShark

Figure 2，Windows下WireShark

Figure 3，各平台下的WireShark所支持的协议

各平台下的WireShark支持的协议如上图所示。从图中可以看到Linux下的版本功能最强大，由于平台本身特性，可以使WireShark几乎支持所有协议。但由于我们平时工作中主要抓取以太网报文，且绝大部分的操作系统都是Windows，所以本文还是以Windows平台下的WireShark为例来进行说明。

【如何正确使用WireShark抓取报文】
1、WireShark组网拓扑。为了抓到HostA与HostB之间的报文，下面介绍几种WireShark组网。
i.在线抓取：如果WireShark本身就是组网中的一部分，那么，很简单，直接抓取报文就行了。

ii. 串联抓取：串联组网是在报文链路中间串联一个设备，利用这个中间设备来抓取报文。这个中间设备可以是一个HUB，利用HUB会对域内报文进行广播的特性，接在HUB上的WireShark也能收到报文。

若是WireShark有双网卡，正确设置网络转发，直接串接在链路上。

也可以利用Tap分路器对来去的报文进行分路，把报文引到WireShark上。

串联组网的好处是报文都必须经过中间设备，所有包都能抓到。缺点是除非原本就已经规划好，不然要把报文链路断开，插入一个中间设备，会中断流量，所以一般用于学习研究，不适用于实际业务网以及工业现场以太网。

iii. 并联抓取：并联组网是将现有流量通过现网设备本身的特性将流量引出来。
若是网络本身通过HUB组网的，那么将WireShark连上HUB就可以。

若是交换机组网，那直接连上也能抓取广播报文。

当然，最常用的还是利用交换机的镜像功能来抓包。

并联组网的优点是不用破坏现有组网，适合有业务的在线网络以及工业现场以太网。缺点是HUB组网已经不常见，而交换机组网的设备开启镜像后，对性能有非常大的影响。

2、 WireShark的安装。WireShark是免费开源软件，在网上可以很轻松获取到。Windows版的WireShark分为32位而64位两个版本，根据系统的情况来决定安装哪一个版本，虽然64位系统装32位软件也能使用，但装相应匹配的版本，兼容性及性能都会好一些。在Windows下，WireShark的底层抓包工具是Winpcap，一般来说WireShark安装包内本身就包含了对应可用版本的Winpcap，在安装的时候注意钩选安装就可以。安装过程很简单，不再赘述。

3、使用WireShark抓取网络报文。Step1. 选择需要抓取的接口，点选Start就开始抓包。

4、使用WireShark抓取MPLS报文。对于mpls报文，wireshark可以直接抓取带MPLS标签的报文。

5、使用WireShark抓取带Vlan Tag的报文。早期网卡的驱动不会对VLAN TAG进行处理，而是直接送给上层处理，在这种环境下，WireShark可以正常抓到带VLAN TAG的报文。而Intel，broadcom，marvell的网卡则会对报文进行处理，去掉TAG后再送到上层处理，所以WireShark在这种情况下通常抓不到VLAN TAG。这时我们需要针对这些网卡做一些设置，WireShark才能够抓取带VLAN TAG的报文。1）. 更新网卡的最新驱动。2）. 按照以下说明修改注册表：a) Intel：HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM \ControlSet001\Control\Class\{4D36E972-E325-11CE-BFC1-08002BE10318} \00xx（where xx is the instance of the network adapter that you need to see tags on. ）PCI或者PCI-X网卡增加dword:MonitorModeEnabled，通常设置为1即可 0 - disabled (Do not store bad packets, Do not store CRCs, Strip 802.1Q vlan tags) 1 - enabled (Store bad packets. Store CRCs. Do not strip 802.1Q vlan tags) PCI-Express网卡增加dword:MonitorMode，通常设置为1即可 0 - disabled (Do not store bad packets, Do not store CRCs, Strip 802.1Q vlan tags) 1 - enabled (Store bad packets. Store CRCs. Do not strip 802.1Q vlan btag) 2 - enabled strip vlan (Store bad packets. Store CRCs. Strip 802.1Q vlan tag as normal)；b) Broadcom：在HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet下搜索，找到"TxCoalescingTicks"并确认这是唯一的，增加一个新的字符串值"PreserveVlanInfoInRxPacket"，赋值1。c) Marvell Yukon 88E8055 PCI-E 千兆网卡："HKLM\SYSTEM \CurrentControlSet\Control\Class\{4D36E972-E325-11CE-BFC1-08002bE10318} \000"（where 000 is the number of the folder for the Marvel ethernet controller）增加DWORD：SkDisableVlanStrip：1；3）. 以Intel网卡为例，对网卡进行配置。选择Intel网卡的本地连接，右键属性

点击“配置”按钮。

在VLAN选项卡中，加入任意一个VLAN，激活接口的VLAN TAG上送功能。此时可以把“本地连接”接口看成是一个Trunk接口。

配置完VLAN后，如果发现系统禁用了“本地连接”接口，则只要启用它，会看到网络连接中会出现一个新的子接口“本地连接2”。

在WireShark上查看抓取“本地连接”接口的报文。

可以看到已经可以抓到有VLAN TAG的报文了。

由于此时的子接口都是有VLAN属性的，所以无法当成正常的网卡来用。如果想要在抓VLAN包的同时，还能够与网络正常通信，只要再新建一个未标记的VLAN就行。

这时，会生成一个对应的子接口“本地连接3”，在这个接口上正确配置网络参数，就可以正常通信了。