使用Django与GAE构建智能网页抓取平台

"本文主要介绍了如何使用Django与Google App Engine (GAE) Python后台来抓取多个网站的页面全文，构建一个智能的网络爬虫平台。该平台名为Moven，旨在过滤并提供优质的博客文章。文章详细描述了实现过程的三个阶段：Downloader、Analyser和Smart Crawler，并分享了一个实际的示例应用——l2zstory.appspot.com，该应用自动同步多个博客站点的内容。" 在构建Moven平台的过程中，首先遇到的是**Downloader阶段**。这一阶段的任务是对指定URL的网页进行下载，并将获取的内容传递给下个阶段。这通常涉及到HTTP请求库的使用，如Python的requests库，用于发送GET请求获取网页HTML内容。 第二阶段是**Analyser**。在这个阶段，我们需要对下载的内容进行处理，通常会使用正则表达式(RegularExpression)、XPath或BeautifulSoup/lxml等工具进行解析和筛选。这些工具可以帮助我们提取出所需的信息，如文章标题、内容、作者和日期等。BeautifulSoup和lxml是Python中常用的HTML和XML解析库，能够方便地遍历和解析文档结构。 第三阶段，也是最复杂的是**Smart Crawler**。在这个阶段，不仅要抓取网页链接，还需要有一个算法来判断抓取的文章是否优质。这可能涉及到文本分析、情感分析、关键词密度计算等自然语言处理技术。Scrapy框架可以用于快速构建爬虫结构，但实现智能判断则需要更高级的算法设计。 文章中提到的示例应用**l2zstory.appspot.com**使用了GAE Python后台，实现了全页面的HTML抓取，特别适用于那些不提供全文RSS或Atom Feed的网站。为了优化性能，内容菜单在客户端使用JavaScript动态生成，减少了服务器端的压力。然而，这导致了页面加载时间较长，因为需要实时抓取所有文章信息。未来计划加入数据存储部分，以提高加载速度。 在技术实现上，前端使用了**CSS**，尤其是简洁的Twitter的**Bootstrap.css**，提供了Grid System以实现响应式布局。同时，选择了**jQuery**作为JavaScript库，用于创建动态的目录系统和其他交互功能。通过这样的组合，可以构建出美观且功能丰富的前端界面。 使用Django与GAE Python后台结合，可以构建一个强大的网络爬虫系统，不仅可以抓取网页内容，还能通过智能分析提供高质量的文章推荐。通过实际应用的示例，我们可以看到这种技术在实现自动化信息聚合和处理中的潜力。