2.4.1　聚焦爬虫技术

聚焦网络爬虫（focused crawler）也就是主题网络爬虫。聚焦爬虫技术增加了链接评价和内容评价模块，其爬行策略实现要点就是评价页面内容以及链接的重要性。基于链接评价的爬行策略，主要是以Web页面作为半结构化文档，其中拥有很多结构信息可用于评价链接重要性。还有一个是利用Web结构来评价链接价值的方法，也就是HITS法，其通过计算每个访问页面的Authority权重和Hub权重来决定链接访问顺序。而基于内容评价的爬行策略，主要是将与文本相似的计算法加以应用，提出Fish-Search算法，把用户输入查询词当作主题，在算法的进一步改进下，通过Shark-Search算法就能利用空间向量模型来计算页面和主题相关度大小。

面向主题爬虫，面向需求爬虫：会针对某种特定的内容去爬取信息，而且会保证信息和需求尽可能相关。一个简单的聚焦爬虫使用方法的示例如下所示。

【例2-1】一个简单的爬取图片的聚焦爬虫

import urllib.request
    # 爬虫专用的包urllib，不同版本的Python需要下载不同的爬虫专用包
import re
    # 正则用来规律爬取
keyname=""
    # 想要爬取的内容
key=urllib.request.quote(keyname)
    # 需要将你输入的keyname解码，从而让计算机读懂
for i in range(0,5):   # (0,5)数字可以自己设置，是淘宝某产品的页数
    url="https://s.taobao.com/search?q="+key+"&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20180815&ie=utf8&bcoffset=0&ntoffset=6&p4ppushleft=1%2C48&s="+str(i*44)
# url后面加上你想爬取的网站名，然后你需要多开几个类似的网站以找到其规则
# data是你爬取到的网站所有的内容要解码要读取内容
    pat='"pic_url":"//(.*?)"'
# pat使用正则表达式从网页爬取图片
# 将你爬取到的内容放在一个列表里面
    print(picturelist)
    # 可以不打印，也可以打印下来看看
    for j in range(0,len(picturelist)):
        picture=picturelist[j]
        pictureurl="http://"+picture
        # 将列表里的内容遍历出来，并加上http://转到高清图片
        file="E:/pycharm/vscode文件/图片/"+str(i)+str(j)+".jpg"
        # 再把图片逐张编号，不然重复的名字将会被覆盖掉
        urllib.request.urlretrieve(pictureurl,filename=file)
        # 最后保存到文件夹