遍歷策略是爬蟲的核心問題，在爬蟲系統中，待抓取URL隊列是很重要的一部分。待抓取URL隊列中的URL以什么樣的順序排列也是一個很重要的問題，因為這涉及到先抓取那個頁面，后抓取哪個頁面而決定這些URL排列順序的方法，叫做抓取策略爬蟲策略主要有以下幾種：

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一，深度優先遍歷策略：

深度優先遍歷測試是指網絡爬蟲會從起始頁開始，一個鏈接一個鏈接跟蹤下去，處理完這條線路的鏈接之后，在再轉入下一個起始頁，繼續跟蹤鏈接，我們以下面的圖為例：

遍歷的路徑是：A-F-G E-H-I B C D

不過，我們在做爬蟲時，深度優先策略不一定能適用于所有情況，深度優先如果誤入無窮分枝（深度無限），則不可能找到目標節點。

二，廣度優先遍歷策略：

廣度優先策略是按照樹的層次進行搜索，如果此層沒有搜索完成，不會進入下一層搜索。即，首先完成一個層次的搜索，其次在進行下一層次，也稱之為分層處理。我們還以上面的圖為例：

遍歷的路徑是：第一層遍歷：A-B-C-D-E-F，第二層遍歷：G-H，第三層則遍歷：I

不過，廣度優先遍歷策略屬于盲目搜索，它并不考慮結果存在的可能位置，會徹底地搜索整張圖，因而效率較低，但是，如果你要盡可能的覆蓋較多的網頁，廣度優先搜索方法是較好的選擇。

三，部分的PageRank的策略：

PageRank算法的思想：對于已經下載的網頁，連同待抓取URL隊列的URL，形成網頁集合，計算每個頁面的PageRank值（PageRank算法參考：PageRank算法 - 從原理到實現），計算完之后，將待抓取隊列中的URL按照網頁級別的值的大小排列，并按照順序依次抓取網址頁面。

如果每次新抓取一個網頁，重新就計算的的的PageRank值，明顯效率太低。折中辦法是網頁攢夠?個計算一次。

下圖即為網頁級別的策略示意圖：

設定每下載3個網頁進行新的PageRank的計算，此時已經有{1,2,3} 3個網頁下載到本地。這三個網頁包含的鏈接指向{4,5,6}，即待抓取URL隊列，如何決定下載順序？

將這6個網頁形成新的集合，對這個集合計算的的PageRank的的值，這樣4,5,6就獲得自己對應的網頁級別值，由大到小排序，即可得出下載順序假設順序為5,4,6，當下載55頁面后抽取出鏈接，指向頁面8，此時賦予8臨時的PageRank值，如果這個值大于4和6的PageRank的，則接下來優先下載頁面8，如此不斷循環，即形成了非完全的網頁級別的策略的計算思路。

四，OPIC策略策略（在線頁面重要性計算）：

基本思路：在算法開始前，給所有頁面一個相同的初始現金（現金）當下載了某個頁面P之后，將P的現金分攤給所有從P中分析出的鏈接，并且將P的現金清空。對于待抓取URL隊列中的所有頁面按照現金數進行排序。

與PageRank的的的的區別在于：PageRank的的的每次需要迭代計算，而OPIC策略不需要迭代過程所以計算速度遠遠快與PageRank的的的，適合實時計算使用。

五，大站優先策略：

策略思路： 以網站為單位來選題網頁重要性，對于待爬取URL隊列中的網頁，根據所屬網站歸類，如果哪個網站等待下載的頁面最多，則優先下載這些鏈接，其本質思想傾向于優先下載大型網站。因為大型網站往往包含更多的頁面。鑒于大型網站往往是著名企業的內容，其網頁質量一般較高，所以這個思路雖然簡單，但是有一定依據。實驗表明這個算法效果也要略優先于寬度優先遍歷策略。

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