近年来,随着信息技术日渐成熟,互联网正逐渐渗透到人们生活、工作的各个领域,现在已经成为人类社会的重要组成部分。目前越来越多的信息实体选择以互联网为主要载体,导致网络上的信息爆炸性地增长。随着大数据时代的到来,用户越来越觉得很难在短时间内准确、快速地找到所需的信息。网络爬虫作为获取信息的工具,能够自动从网络上下载用户所需的数据,然而很多开源的网络爬虫存在着功能简单、稳定性不高、只能抓取特定网站等问题。百度、谷歌等大公司中的商业爬虫系统虽然成熟,但是作为商业机密普遍不对外开放。针对以上情况,本文研究和设计了一种基于Scrapy框架的网络爬虫系统,能够在一定程度上提高抓取效率,增强抓取稳定性,降低抓取数据的难度。首先,本文从爬虫的国内外发展现状出发,对比了几种编程语言后,选择了 python作为此次爬虫系统的开发语言,并且选择Scrapy作为基础框架。其次,本文对Scrapy框架和MongoDB数据库的进行了详细的说明,结合http协议以及HTML网页相关技术,探讨了不同抓取策略和布隆过滤器的原理。Scrapy是Python开发的一种强大、简单、快速的基于Twisted爬虫抓取应用程序框架。框架中包含Engine、Scheduler、DownLoader、Spider、Item Pipeline等各种组件。MongoDB数据库是基于文档存储的非关系型数据库系统,有着扩展性好,数据存储内容多样化,管理便捷,功能丰富等优点。MongoDB数据库常用于存储海量的信息和非结构化的数据,非常适合在爬虫开发中用作大规模数据的存储。布隆过滤器是一种多哈希函数映射的快速查找法,具有很高的空间效率。布隆过滤器能够用一次hash映射就判断出一个元素是否属于某个集合,在能够容忍低错误的场景中它表现得非常出色。在以上工作的基础上,本文根据需求分析的结果对整个系统进行了架构设计。结合系统分析和实际的需求,本文的爬虫系统主要分为初始化模块、爬虫模块、中间件模块、URL去重模块、数据存储模块、下载器模块和扩展模块这七个模块。系统针对网站的反爬虫策略,使用了随机代理服务器、Robots协议,随机延迟、浏览器伪装等措施应对。同时系统使用了多线程抓取和布隆过滤器进行URL快速去重来提高数据抓取的效率。在数据存储方面,使用了 Pymongo模块链接MongoDB数据库来存储数据。最后,系统在测试环境下对系统进行功能、稳定性和高效性相关测试。测试验证了本系统实现了预期的目标,与一般的爬虫相比,本系统能够更加稳定,高效地进行抓取数据。这次测试同时验证了反反爬虫策略和多线程抓取以及布隆过滤器在爬虫系统上的效果,为进一步改进爬虫系统提供了相应的参考。