


Cara menggunakan perangkak PHP untuk merangkak data besar
Dengan kemunculan era data, jumlah data dan kepelbagaian jenis data, semakin banyak syarikat dan individu perlu mendapatkan dan memproses sejumlah besar data. Pada masa ini, teknologi crawler menjadi kaedah yang sangat berkesan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan perangkak PHP untuk merangkak data besar.
1. Pengenalan kepada crawler
Crawler ialah teknologi yang memperoleh maklumat Internet secara automatik. Prinsipnya adalah untuk mendapatkan dan menghuraikan kandungan laman web secara automatik di Internet dengan menulis program, dan menangkap data yang diperlukan untuk pemprosesan atau penyimpanan. Dalam evolusi program perangkak, banyak rangka kerja perangkak matang telah muncul, seperti Scrapy, Beautiful Soup, dsb.
2. Gunakan perangkak PHP untuk merangkak data besar
2.1 Pengenalan kepada perangkak PHP
PHP ialah bahasa skrip popular yang biasa digunakan untuk membangunkan aplikasi web dan boleh dengan mudah digunakan dengan komunikasi pangkalan data MySQL. Terdapat juga banyak rangka kerja perangkak PHP yang sangat baik dalam medan perangkak, seperti Goutte, PHP-Crawler, dsb.
2.2 Tentukan sasaran merangkak
Sebelum mula menggunakan perangkak PHP untuk merangkak data besar, kita perlu menentukan sasaran merangkak terlebih dahulu. Biasanya kita perlu mempertimbangkan aspek-aspek berikut:
(1) Laman web sasaran: Kita perlu mengetahui dengan jelas kandungan laman web mana yang perlu dirangkak.
(2) Jenis data yang hendak dirangkak: Sama ada perlu untuk merangkak teks atau gambar, atau sama ada perlu merangkak jenis data lain seperti video.
(3) Kelantangan data: Berapa banyak data yang perlu dirangkak dan sama ada perangkak teragih perlu digunakan.
2.3 Menulis program perangkak PHP
Sebelum menulis program perangkak PHP, kita perlu menentukan langkah berikut:
(1) Buka tapak web sasaran dan cari tapak web yang perlu dirangkak Lokasi data.
(2) Tulis atur cara perangkak, gunakan ungkapan biasa dan kaedah lain untuk mengekstrak data dan menyimpannya dalam pangkalan data atau fail.
(3) Tambahkan mekanisme anti-crawler untuk mengelakkan daripada dikesan oleh perangkak dan menyekat merangkak.
(4) Pemprosesan serentak dan perangkak yang diedarkan untuk meningkatkan kadar rangkak.
2.4 Tambah mekanisme anti perangkak
Untuk mengelakkan daripada dikesan oleh tapak web sasaran dan menyekat rangkak, kami perlu menambah beberapa mekanisme anti perangkak pada program perangkak. Berikut ialah beberapa langkah anti-crawler biasa:
(1) Tetapkan Ejen Pengguna: Tetapkan medan Ejen Pengguna dalam pengepala permintaan HTTP untuk mensimulasikan gelagat penyemak imbas.
(2) Tetapkan kekerapan akses: kawal kelajuan merangkak untuk mengelakkan akses frekuensi tinggi daripada dikesan.
(3) Log masuk simulasi: Sesetengah tapak web memerlukan log masuk untuk mendapatkan data Dalam kes ini, operasi log masuk simulasi diperlukan.
(4) Gunakan proksi IP: Gunakan proksi IP untuk mengelak daripada dilawati berulang kali oleh tapak web dalam tempoh yang singkat.
2.5 Pemprosesan serentak dan perangkak teragih
Untuk merangkak data besar, kami perlu mempertimbangkan pemprosesan serentak dan perangkak teragih untuk meningkatkan kadar rangkak. Berikut ialah dua kaedah yang biasa digunakan:
(1) Gunakan perangkak berbilang benang: Gunakan teknologi berbilang benang dalam program perangkak PHP untuk merangkak berbilang halaman web pada masa yang sama dan memprosesnya secara selari.
(2) Gunakan perangkak teragih: Sebarkan atur cara perangkak pada berbilang pelayan dan rangkak tapak web sasaran yang sama pada masa yang sama, yang boleh meningkatkan kadar rangkak dan kecekapan.
3. Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan perangkak PHP untuk merangkak data besar. Kami perlu menentukan sasaran merangkak, menulis program perangkak PHP, menambah mekanisme anti-rangkak, pemprosesan serentak dan perangkak teragih untuk meningkatkan kadar rangkak. Pada masa yang sama, perhatian juga harus diberikan kepada penggunaan teknologi perangkak yang munasabah untuk mengelakkan kesan negatif yang tidak perlu pada tapak web sasaran.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan perangkak PHP untuk merangkak data besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Cara melaksanakan carta statistik data besar-besaran di bawah rangka kerja Vue Pengenalan: Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, analisis data dan visualisasi telah memainkan peranan yang semakin penting dalam semua lapisan masyarakat. Dalam pembangunan bahagian hadapan, carta ialah salah satu cara yang paling biasa dan intuitif untuk memaparkan data. Rangka kerja Vue ialah rangka kerja JavaScript yang progresif untuk membina antara muka pengguna Ia menyediakan banyak alat dan perpustakaan yang berkuasa yang boleh membantu kami membina carta dan memaparkan data yang besar. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan carta statistik data besar-besaran di bawah rangka kerja Vue dan lampirkan

Dengan kemunculan era data dan kepelbagaian volum data dan jenis data, semakin banyak syarikat dan individu perlu mendapatkan dan memproses sejumlah besar data. Pada masa ini, teknologi crawler menjadi kaedah yang sangat berkesan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan perangkak PHP untuk merangkak data besar. 1. Pengenalan kepada crawler: Crawler ialah teknologi yang memperoleh maklumat Internet secara automatik. Prinsipnya adalah untuk mendapatkan dan menghuraikan kandungan laman web secara automatik di Internet dengan menulis program, dan menangkap data yang diperlukan untuk pemprosesan atau penyimpanan. Dalam evolusi program perangkak, ramai yang matang

Dengan kemunculan era data besar, semakin banyak syarikat mula memahami dan mengiktiraf nilai data besar dan menerapkannya dalam perniagaan. Masalah yang datang dengannya ialah bagaimana mengendalikan aliran data yang besar ini. Dalam kes ini, aplikasi pemprosesan data besar telah menjadi sesuatu yang mesti dipertimbangkan oleh setiap perusahaan. Bagi pembangun, cara menggunakan SpringBoot untuk membina aplikasi pemprosesan data besar yang cekap juga merupakan isu yang sangat penting. SpringBoot ialah rangka kerja Java yang sangat popular yang membolehkan

Teknologi C++ boleh mengendalikan data graf berskala besar dengan memanfaatkan pangkalan data graf. Langkah-langkah khusus termasuk: mencipta contoh TinkerGraph, menambah bucu dan tepi, merumuskan pertanyaan, mendapatkan nilai hasil dan menukar hasil menjadi senarai.

Teknologi pemprosesan strim digunakan untuk pemprosesan data besar ialah teknologi yang memproses aliran data dalam masa nyata. Dalam C++, Apache Kafka boleh digunakan untuk pemprosesan strim. Pemprosesan strim menyediakan pemprosesan data masa nyata, kebolehskalaan dan toleransi kesalahan. Contoh ini menggunakan ApacheKafka untuk membaca data daripada topik Kafka dan mengira purata.

C++ ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap yang boleh mengendalikan pelbagai jenis data. Ia sesuai untuk memproses sejumlah besar data, tetapi jika teknik yang betul tidak digunakan untuk mengendalikan data yang besar, program boleh menjadi sangat perlahan dan tidak stabil. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa petua untuk bekerja dengan data besar dalam C++. 1. Gunakan peruntukan memori dinamik Dalam C++, peruntukan memori pembolehubah boleh menjadi statik atau dinamik. Peruntukan memori statik memperuntukkan ruang memori sebelum atur cara berjalan, manakala peruntukan memori dinamik memperuntukkan ruang ingatan seperti yang diperlukan semasa atur cara berjalan. Apabila berurusan dengan besar

Memandangkan jumlah data terus meningkat, kaedah pemprosesan data tradisional tidak lagi dapat menangani cabaran yang dibawa oleh era data besar. Hadoop ialah rangka kerja pengkomputeran teragih sumber terbuka yang menyelesaikan masalah kesesakan prestasi yang disebabkan oleh pelayan nod tunggal dalam pemprosesan data besar melalui storan teragih dan pemprosesan sejumlah besar data. PHP adalah bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web dan mempunyai kelebihan pembangunan pesat dan penyelenggaraan yang mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar. Apa itu HadoopHadoop

Cara menangani pemprosesan data besar dan penyelesaian masalah pengkomputeran selari dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Dalam era maklumat semasa, jumlah data berkembang dengan pesat. Bagi pembangun, berurusan dengan data besar dan pengkomputeran selari telah menjadi tugas penting. Dalam pembangunan C#, kita boleh menggunakan beberapa teknologi dan alatan untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa penyelesaian biasa dan contoh kod khusus. 1. Gunakan perpustakaan selari C# menyediakan perpustakaan selari (Sejajar), yang direka untuk memudahkan penggunaan pengaturcaraan selari.
