摘要：随着近年来互联网的快速发展，互联网上的数据越来越多，数据的产生和传输也越来越快。如何从浩如烟海的数据中取得需要的数据，获取最及时的数据，从而挖掘数据最大的价值。成了很多互联网企业面临的一大问题。通过购买方式获得数据成本太高，而且数据的实效性也无法保证。因此网络爬虫成了很多公司的选择。设计一个效率高，准确性强的爬虫系统是一项很有意义的工作。

本文进行了此次毕业设计的爬虫系统的开发背景及系统分析、设计和实现的流程。完成了爬虫系统使用的主要技术Scrapy爬虫框架，Redis数据库的介绍与研究。深入研究了Scrapy框架的内部原理以及核心源码。同时结合了具体的案例，分析了爬虫系统的性能。

关键词：数据；爬虫系统；Scrapy框架；Redis数据库

 

目录

摘要

Abstract

1  绪 论-1

1.1  开发背景及意义-1

1.2  论文的主要研究内容和工作-2

1.2.1  确定需求和目标-2

1.2.2  可行性分析-2

1.2.3  具体技术的研究-2

1.2.4 技术实施-2

1.3  论文的组织结构-3

2  定向爬虫相关研究阐述-3

2.1  定向爬虫的系统结构和关键技术-3

2.2  定向爬虫的搜索策略-5

2.2.1  基于内容评价的搜索策略-5

2.2.2  基于分类器预测评价的搜索策略-6

2.3  朴素贝叶斯文本分类算法-7

3  相关技术介绍-8

3.1  Redis数据库-8

3.1.1  Redis数据库介绍-8

3.1.2  Redis数据库在爬虫系统中的应用-9

3.2  Mongo数据库-9

3.3  Scrapy-Redis原理介绍-10

3.4  Scrapy框架-11

3.4.1  Scrapy框架介绍-11

3.4.2  Scrapy框架数据流-12

3.4.3  Scrapy组件介绍-13

4  Scrapy源码剖析-14

4.1  初始化项目配置-14

4.2  核心组件初始化-17

4.3  核心流程-33

5  分布式爬虫系统的设计与实现-52

5.1  系统总体架构设计-52

5.2  分布式设计-53

5.3  动态网页抓取设计-54

5.4  爬虫防反爬设计-55

5.5  存储模块设计-56

6  案例分析--房地产数据分析项目-57

6.1  项目结构-58

6.2  抓取需求分析-58

6.3  分析链家网站数据结构-59

6.3.1  小区详情页分析-60

6.3.2  二手房出售详情页分析-61

6.3.3  成交记录详情页分析-62

6.4  编写Spider模块-63

6.5  编写Parser模块-64

6.6  性能分析与测试-65

7  总结与展望-69

7.1  总结-69

7.2  展望-69

参考文献-70

致  谢-72