怎么样Python编程实现dfs和bfs爬行策略

在Python编程中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是常用的网络爬虫遍历算法。以下是它们的基本实现：

1. **深度优先搜索（DFS）**：
- 使用递归或栈数据结构：可以使用内置的`collections`模块的`deque`实现栈，或者使用`sys`模块的`exit()`模拟栈。例如：

     from collections import deque

     def dfs(graph, start):
         visited = set()
         stack = deque([start])
         while stack:
             vertex = stack.pop()
             if vertex not in visited:
                 visited.add(vertex)
                 print(vertex)  # 可以在这里添加处理节点的代码，比如提取网页内容
                 for neighbor in graph[vertex]:
                     stack.append(neighbor)

2. **广度优先搜索（BFS）**：
- 使用队列数据结构：同样可以使用`collections.deque`。例如：

     from collections import deque

     def bfs(graph, start):
         visited = set()
         queue = deque([start])
         while queue:
             vertex = queue.popleft()  # 注意这里是popleft而不是pop，因为BFS是先进先出
             if vertex not in visited:
                 visited.add(vertex)
                 print(vertex)  # 处理节点
                 for neighbor in graph[vertex]:
                     queue.append(neighbor)

在实际网络爬虫中，这两个函数通常会配合HTML解析库如BeautifulSoup、lxml或Scrapy框架一起使用。