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数据结构思维第十五章爬取维基百科

ApacheCN_飞龙

发布于 2022-12-01 10:59:38

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第十五章爬取维基百科

原文：Chapter 15 Crawling Wikipedia 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译

在本章中，我展示了上一个练习的解决方案，并分析了 Web 索引算法的性能。然后我们构建一个简单的 Web 爬虫。

15.1 基于 Redis 的索引器

在我的解决方案中，我们在 Redis 中存储两种结构：

对于每个检索词，我们有一个URLSet，它是一个 Redis 集合，包含检索词的 URL。
对于每个网址，我们有一个TermCounter，这是一个 Redis 哈希表，将每个检索词映射到它出现的次数。

我们在上一章讨论了这些数据类型。你还可以在 http://thinkdast.com/redistypes 上阅读 Redis Set和Hash`的信息

在JedisIndex中，我提供了一个方法，它可以接受一个检索词并返回 Redis 中它的URLSet的键：

private String urlSetKey(String term) {
    return "URLSet:" + term;
}

以及一个方法，接受 URL 并返回 Redis 中它的TermCounter的键。

private String termCounterKey(String url) {
    return "TermCounter:" + url;
}

这里是indexPage的实现。

public void indexPage(String url, Elements paragraphs) {
    System.out.println("Indexing " + url);

    // make a TermCounter and count the terms in the paragraphs
    TermCounter tc = new TermCounter(url);
    tc.processElements(paragraphs);

    // push the contents of the TermCounter to Redis
    pushTermCounterToRedis(tc);
}

为了索引页面，我们：

为页面内容创建一个 Java 的TermCounter，使用上一个练习中的代码。
将TermCounter的内容推送到 Redis。

以下是将TermCounter的内容推送到 Redis 的新代码：

public List<Object> pushTermCounterToRedis(TermCounter tc) {
    Transaction t = jedis.multi();

    String url = tc.getLabel();
    String hashname = termCounterKey(url);

    // if this page has already been indexed, delete the old hash
    t.del(hashname);

    // for each term, add an entry in the TermCounter and a new
    // member of the index
    for (String term: tc.keySet()) {
        Integer count = tc.get(term);
        t.hset(hashname, term, count.toString());
        t.sadd(urlSetKey(term), url);
    }
    List<Object> res = t.exec();
    return res;
}

该方法使用Transaction来收集操作，并将它们一次性发送到服务器，这比发送一系列较小操作要快得多。

它遍历TermCounter中的检索词。对于每一个，它：

在 Redis 上寻找或者创建TermCounter，然后为新的检索词添加字段。
在 Redis 上寻找或创建URLSet，然后添加当前的 URL。

如果页面已被索引，则TermCounter在推送新内容之前删除旧页面。

新的页面的索引就是这样。

练习的第二部分要求你编写getCounts，它需要一个检索词，并从该词出现的每个网址返回一个映射。这是我的解决方案：

    public Map<String, Integer> getCounts(String term) {
        Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
        Set<String> urls = getURLs(term);
        for (String url: urls) {
            Integer count = getCount(url, term);
            map.put(url, count);
        }
        return map;
    }

此方法使用两种辅助方法：

getURLs接受检索词并返回该字词出现的网址集合。
getCount接受 URL 和检索词，并返回该术语在给定 URL 处显示的次数。

以下是实现：

    public Set<String> getURLs(String term) {
        Set<String> set = jedis.smembers(urlSetKey(term));
        return set;
    }

    public Integer getCount(String url, String term) {
        String redisKey = termCounterKey(url);
        String count = jedis.hget(redisKey, term);
        return new Integer(count);
    }

由于我们设计索引的方式，这些方法简单而高效。

15.2 查找的分析

假设我们索引了N个页面，并发现了M个唯一的检索词。检索词的查询需要多长时间？在继续之前，先考虑一下你的答案。

要查找一个检索词，我们调用getCounts，其中：

创建映射。
调用getURLs来获取 URL 的集合。
对于集合中的每个 URL，调用getCount并将条目添加到HashMap。

getURLs所需时间与包含检索词的网址数成正比。对于罕见的检索词，这可能是一个很小的数字，但是对于常见检索词，它可能和N一样大。

在循环中，我们调用了getCount，它在 Redis 上寻找TermCounter，查找一个检索词，并向HashMap添加一个条目。那些都是常数时间的操作，所以在最坏的情况下，getCounts的整体复杂度是O(N)。然而实际上，运行时间正比于包含检索词的页面数量，通常比N小得多。

这个算法根据复杂性是有效的，但是它非常慢，因为它向 Redis 发送了许多较小的操作。你可以使用Transaction来加快速度。你可能留作一个练习，或者你可以在RedisIndex.java中查看我的解决方案。

15.3 索引的分析

使用我们设计的数据结构，页面的索引需要多长时间？再次考虑你的答案，然后再继续。

为了索引页面，我们遍历其 DOM 树，找到所有TextNode对象，并将字符串拆分成检索词。这一切都与页面上的单词数成正比。

对于每个检索词，我们在HashMap中增加一个计数器，这是一个常数时间的操作。所以创建TermCounter的所需时间与页面上的单词数成正比。

将TermCounter推送到 Redis ，需要删除TermCounter，对于唯一检索词的数量是线性的。那么对于每个检索词，我们必须：

向URLSet添加元素，并且
向 RedisTermCounter添加元素。

这两个都是常数时间的操作，所以推送TermCounter的总时间对于唯一检索词的数量是线性的。

总之，TermCounter的创建与页面上的单词数成正比。向 Redis 推送TermCounter与唯一检索词的数量成正比。

由于页面上的单词数量通常超过唯一检索词的数量，因此整体复杂度与页面上的单词数成正比。理论上，一个页面可能包含索引中的所有检索词，因此最坏的情况是O(M)，但实际上我们并不期待看到更糟糕的情况。

这个分析提出了一种提高效率的方法：我们应该避免索引很常见的词语。首先，他们占用了大量的时间和空间，因为它们出现在几乎每一个URLSet和TermCounter中。此外，它们不是很有用，因为它们不能帮助识别相关页面。

大多数搜索引擎避免索引常用单词，这在本文中称为停止词（http://thinkdast.com/stopword）。

15.4 图的遍历

如果你在第七章中完成了“到达哲学”练习，你已经有了一个程序，它读取维基百科页面，找到第一个链接，使用链接加载下一页，然后重复。这个程序是一种专用的爬虫，但是当人们说“网络爬虫”时，他们通常意味着一个程序：

加载起始页面并对内容进行索引，查找页面上的所有链接，并将链接的 URL 添加到集合中通过收集，加载和索引页面，以及添加新的 URL，来按照它的方式工作。如果它找到已经被索引的 URL，会跳过它。

你可以将 Web 视为图，其中每个页面都是一个节点，每个链接都是从一个节点到另一个节点的有向边。如果你不熟悉图，可以阅读 http://thinkdast.com/graph。

从源节点开始，爬虫程序遍历该图，访问每个可达节点一次。

我们用于存储 URL 的集合决定了爬虫程序执行哪种遍历：

如果它是先进先出（FIFO）的队列，则爬虫程序将执行广度优先遍历。
如果它是后进先出（LIFO）的栈，则爬虫程序将执行深度优先遍历。
更通常来说，集合中的条目可能具有优先级。例如，我们可能希望对尚未编入索引的页面给予较高的优先级。

你可以在 http://thinkdast.com/graphtrav 上阅读图的遍历的更多信息。

15.5 练习 12

现在是时候写爬虫了。在本书的仓库中，你将找到此练习的源文件：

WikiCrawler.java，包含你的爬虫的其实代码。
WikiCrawlerTest.java，包含WikiCrawler的测试代码。
JedisIndex.java，这是我以前的练习的解决方案。

你还需要一些我们以前练习中使用过的辅助类：

JedisMaker.java
WikiFetcher.java
TermCounter.java
WikiNodeIterable.java

在运行JedisMaker之前，你必须提供一个文件，关于你的 Redis 服务器信息。如果你在上一个练习中这样做，你应该全部配置好了。否则，你可以在 14.3 节中找到说明。

运行ant build来编译源文件，然后运行ant JedisMaker来确保它配置为连接到你的 Redis 服务器。

现在运行ant WikiCrawlerTest。它应该失败，因为你有工作要做！

这是我提供的WikiCrawler类的起始：

public class WikiCrawler {

    public final String source;
    private JedisIndex index;
    private Queue<String> queue = new LinkedList<String>();
    final static WikiFetcher wf = new WikiFetcher();

    public WikiCrawler(String source, JedisIndex index) {
        this.source = source;
        this.index = index;
        queue.offer(source);
    }

    public int queueSize() {
        return queue.size();
    }

实例变量是：

source是我们开始抓取的网址。
index是JedisIndex，结果应该放进这里。
queue是LinkedList，这里面我们跟踪已发现但尚未编入索引的网址。
wf是WikiFetcher，我们用来读取和解析网页。

你的工作是填写crawl。这是原型：

public String crawl(boolean testing) throws IOException {}

当这个方法在WikiCrawlerTest中调用时，testing参数为true，否则为false。

如果testing是true，crawl方法应该：

以 FIFO 的顺序从队列中选择并移除一个 URL。
使用WikiFetcher.readWikipedia读取页面的内容，它读取仓库中包含的，页面的缓存副本来进行测试（如果维基百科的版本更改，则避免出现问题）。
它应该索引页面，而不管它们是否已经被编入索引。
它应该找到页面上的所有内部链接，并按他们出现的顺序将它们添加到队列中。“内部链接”是指其他维基百科页面的链接。
它应该返回其索引的页面的 URL。

如果testing是false，这个方法应该：