详细可参考
（1）书箱：《这就是搜索引擎》《自己动手写网络爬虫》《解密搜索引擎打桩实践》
（一）搜索引擎的开发一般可分为以下三大部分
1、数据采集层：一般使用爬虫获取互联网的数据，重要的开源项目有Heritrxi
2、数据分析处理层：将从互联网上获取到的数据进行提取归类、分词、语义分析得出索引得内容，等待用户查询使用，重要的开源项目有Lucene
3、视图层：也用户的交互界面，如一个网站的首页
其基本架构可参考下图：
（二）网络爬虫的简介
下面例子将简单实现宽度优先搜索策略。
广度优先搜索策略
宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页， 一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。
还是以上面的图为例，抓取过程如下：
广度搜索过程：
首先访问页面v1 和v1 的邻接点v2 和v3，然后依次访问v2 的邻接点v4 和v5 及v3 的邻接点v6 和v7，最后访问v4 的邻接点v8。由于这些顶点的邻接点均已被访问，并且图中所有顶点都被访问，由些完成了图的遍历。得到的顶点访问序列为：
和深度优先搜索类似，在遍历的过程中也需要一个访问标志数组。并且，为了顺次访问路径长度为2、3、…的顶点，需附设队列以存储已被访问的路径长度为1、2、… 的顶点。
（1）采用广度优先的原因：
重要的网页往往离种子站点距离较近；万维网的深度没有我们想象的那么深，但却出乎意料地宽（中文万维网直径长度只有17，即任意两个网页之间点击17次后便可以访问到）；
宽度优先有利于多爬虫合作抓取；
（2）广度优先的存在不利结果：
容易导致爬虫陷入死循环，不该抓取的反复抓取；
应该抓取的没有机会抓取；
（3） 解决以上两个缺点的方法是深度抓取策略（Depth-First Trsversal）和不重复抓取策略
（4）为了防止爬虫无限制地宽度优先抓取，必须在某个深度上进行限制，达到这个深度后停止抓取，这个深度就是万维网的直径长度。当最大深度上停止抓取时，那些深度过大的未抓取网页，总是期望可以从其他种子站点更加经济地到达。限制抓取深度会破坏死循环的条件，即使出现循环也会在有限次后停止。
（5）评价： 宽度（广度）优先，兼顾深度的遍历策略，可以有效保证抓取过程中的封闭性，即在抓取过程（遍历路径）中总是抓取相同域名下的网页，而很少出现其他域名下的网页。
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