大规模 + 非结构化网络爬取

May 20, 2025

欢迎来到我们实用网络爬取教程系列的最后一部分。与传统课程不同，我们采用了不同的方法。在本节中，我构建了Housefly Metascraper——一个位于./apps/metascraper目录中的爬虫，它演示了如何在真实世界场景中应用我们学到的所有知识。

Metascraper演示了我们的逐步旅程——从爬取简单的静态HTML、导航JavaScript渲染的内容、到与API互动和克服爬取防御——最终形成了一个可以处理大规模的非结构化、多样化和混乱的网络的工具。

我们将探索如何爬取各种各样的网站——而不需要预先知道要期待什么样的数据结构——并介绍AI辅助解析、动态模式检测以及必要的技术，以实现扫到成千上万页面而不崩溃。

"非结构化"和"大规模"到底是什么意思？

在之前的章节中，我们通常知道：

  • 我们的目标网站是什么。
  • 我们想要什么数据（如表格，列表、JSON响应）。
  • 我们需要访问多少个页面。

但在大规模非结构化爬取中：

  • 网站差异很大：有的结构良好，而其他的只是格式不规则的博客。
  • 路径和URL是不可预测的。
  • 模式不一致或根本不存在。
  • 我们想要爬取成千上万的页面，可能跨越多个域名。

想想：

  • 在学术网站上收集数据的研究爬虫。
  • 为特定主题知识建立索引博客的AI助手。
  • 必须覆盖整个公共互联网的搜索引擎。

这是网络爬取的最后一个大宗师。

第1部分：设计大规模爬取架构

在我们关心解析之前，让我们谈谈如何扩展你的爬虫。

设计模式

要构建一个大规模爬虫，你的架构应该：

  • 基于队列： 使用消息队列（如Redis、RabbitMQ或Kafka）来存储待处理的URL。
  • 基于工作线： 将爬虫分为工作过程程序、从队列中提取并独立处理任务。
  • 去重复： 维护指纹索引（如URL或HTML内容的SHA1）以避免多次处理同一页面。
  • 可恢复： 持久化爬取状态，以便从崩溃中恢复。

这里是一个最小设计图。

第2部分：2025年的尖端技术

住宅IP代理

大规模爬取中最重要的进步之一是使用住宅IP代理。与矩阵机IP不同，后者容易被网站检测并屏蔽，住宅IP代理通过真实消费者IP地址来路由您的请求，让您的爬虫看起来像一个合法用户。

AI驱动的自主代理

2025年最革命性的进步是代理式爬取。与为每种网站格式确定代码不同：

  • 具有视觉能力的LLM可以理解并从之前未见的布局中提取数据
  • AI代理可以通过模拟人类浏览模式自主导航复杂网站
  • 自适应解析自动适应布局变化，无需更新代码

第3部分：AI辅助解析

微调或提示工程师一个模型来输出干净的JSON：

{
  "name": "Dr. Maria Lopez",
  "title": "Climate Scientist",
  "organization": "Stanford",
  "topic": "2023 UN Climate Summit, AI in climate modeling"
}

第4部分：存储、索引和搜索数据

你将收集大量异构数据。根据你的目标和数据的结构化程度选择存储方式。

存储策略

  • PostgreSQL或SQLite：最适合结构良好的表格数据，其中你知道模式（如文章、价格、时间戳）。你可以使用索引、外键和全文本搜索（FTS）。
  • MongoDB或Elasticsearch：非常适合半结构化或灵活的数据格式，如JSON块，其中模式可能因记录而异。
  • S3 / IPFS / 文件系统：非常适合原始HTML快照、图片、PDF和大型二进制文件。将元数据存储在数据库中，并链接到文件位置。

使用UUID或URL哈希作为主键、来去除重复并跟踪之前爬取过的项目。

使数据可搜索

一旦存储，你将需要探索和查询内容。

选项包括：

  • PostgreSQL FTS（全文本搜索）：使用tsvector和tsquery构建强大的关键字搜索功能和排序。
  • Typesense或Meilisearch：轻量级、模式灵活的全文本搜索引擎、非常适合快速索引和模糊搜索。
  • Elasticsearch：非常适合更复杂的搜索用例或日志，具有强大的过滤和分析能力。

你应该对这些字段建立索引：

  • 标题
  • 作者
  • 发布日期
  • 关键字或标签（如果提取到）
  • 主要内容
  • 域名/来源

基于嵌入向量的语义搜索

要进步理解和检索（超越关键字），请使用文本嵌入：

  1. 使用模型如OpenAI的text-embedding-3-small或开源替代品如bge-small-en。
  2. 将爬取的内容转换为嵌入向量。
  3. 将它们存储在向量数据库中，如：
    • Qdrant
    • Weaviate
    • Pinecone
    • FAISS（用于本地/内存使用）

这将启用语义查询，如：

"显示有人谈论在寒冷气候下自行车友好的城市发展的文章。"

通过将查询嵌入与存储的嵌入进行比较，你的爬虫将成为一个知识引擎。

元数据和丰富性

最后，使用额外的元数据丰富你的数据：

  • 语言检测（如使用langdetect或fastText）。
  • 使用零样本模型或微调分类器进行内容分类分类。
  • **命名实体识别（NER）**提取人物、组织和地点。
  • 基于内容或来源的地理标记。

将这些内容与主数据一起存储，以便后期可以按照这些条件进行过滤和排序。

第5部分：基于搜索的发现爬虫

还有一种最先进的大规模爬取方法——它出发点不是URL，而是搜索查询。

受到SearchXNG和Perplexity等工具的启发，Metascraper演示了一种搜索优先策略，其中爬虫：

  1. 从一个主题或问题开始，而不是从种子URL列表
  2. 使用搜索引擎API实时发现相关页面
  3. 基于搜索结果动态建立爬取队列
  4. 智能跟踪引用和参考文献以扩展知识

这种方法有几个优点：

  • 目标探索：而不是蛮力爬取，你只需访问很可能包含相关信息的页面
  • 最新结果：每次爬取都使用最新的搜索结果重新开始
  • 域名无关：不限于预定义网站或URL模式
  • 意图驱动：与人类实际研究主题的方式一致

Metascraper的搜索驱动模式演示了如何组合搜索API、优先级算法和上下文相关的提取，从动态发现的内容构建知识图，而不需要预先知道你会访问哪些URL。

爬取愉快！