在当今信息化社会，网络爬虫技术已经成为数据采集和处理的重要手段。 Ruby ，一种简洁优雅的编程语言，因其动态、面向对象的特性，使得它在编写网络爬虫时具备先天优势。本章节将概述Ruby爬虫的基本构成，以及其在网络信息处理中的应用。首先，我们会探讨爬虫的核心组件，并简单介绍其在数据抓取、处理和存储方面的功能。接着，本章会着重强调Ruby爬虫开发的优势，例如丰富的库支持、高可读性的代码以及社区的活跃性。之后，我们将讨论如何结合Ruby进行网络爬虫的构建，包括对其开发环境的配置以及必要的工具安装。

我们将以一个简单的Ruby脚本作为切入点，演示如何使用Ruby内置的库来抓取网页数据，并展示数据提取的基础代码。通过这一过程，读者可以初步了解Ruby爬虫的基本原理和开发流程。而随着后续章节的深入探讨，我们将逐步展开更高级的网络请求、HTML解析、数据存储和请求速率控制等方面的知识。

以上代码展示了Ruby语言如何通过内置的 库来发送HTTP请求，并根据响应状态来输出结果。这仅仅是一个起点，但随着本系列文章的深入，我们将涉及更多Ruby爬虫的高级特性，包括但不限于异步处理、并发控制、数据提取、存储解决方案以及爬虫框架的搭建。

2.1 网络请求基础

2.1.1 HTTP协议简介

HTTP（超文本传输协议）是互联网上应用最广泛的一种网络协议。它是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议。简单来说，HTTP协议定义了客户端（如Web浏览器）与服务器之间交互消息的格式。每次当我们输入一个URL或者点击一个链接时，浏览器实际上是在发送一个HTTP请求到指定的服务器，然后服务器返回相应的HTTP响应。

HTTP协议是无状态的，即服务器不保存任何关于客户端请求的状态。但为了解决无状态带来的问题，引入了cookie和Session机制。在Web开发中，这些机制与HTTP协议紧密相关，使得我们可以实现用户认证、购物车等功能。

2.1.2 构建基本的HTTP请求

在Ruby中，构建HTTP请求通常会用到 库。以下是一个简单的示例，演示了如何使用 库发起一个GET请求。

在上述代码中：

• 和 分别引入了处理HTTP请求所需的库和解析URI的库。
• 使用 类解析请求的URL，通过 创建HTTP对象。
• 对于HTTPS协议，我们需要设置 。
• 创建一个GET请求，并通过HTTP对象的 方法发送。
• 最后，输出响应体的内容。

这个过程是构建网络请求的基础，是网络爬虫和Web自动化脚本中非常常见的操作。

2.2 网络请求高级技巧

2.2.1 发送带有头部信息的请求

HTTP头部信息对于Web请求是非常重要的，因为它们提供了关于请求和响应的元数据。例如，User-Agent头部可以帮助服务器识别请求的来源，而Accept头部可以指示客户端能够接受的内容类型。

在Ruby中，可以使用 创建请求对象后，再为请求对象添加头部信息。

这样，当发送请求时，服务器就会看到这些头部信息，根据这些信息做出不同的响应处理。

2.2.2 处理HTTPS和SSL

随着网站的日益安全化，HTTPS已经成为了现代Web通信的事实标准。在Ruby中处理HTTPS请求非常简单，只需要确保你使用的 对象将 属性设置为 即可。

在Ruby中， 在底层使用了OpenSSL库来处理SSL/TLS连接。如果你在处理HTTPS连接时遇到了问题，可能需要检查服务器证书是否有效或者是否存在证书验证问题。

2.3 网络请求的异常处理

2.3.1 捕获和处理异常

在发送网络请求时，可能会遇到各种异常情况，如网络中断、服务器无响应等。因此，良好的异常处理机制是爬虫稳定运行的关键。

在Ruby中，可以使用 结构来捕获和处理异常。例如：

在这个例子中，使用 块来包围可能会抛出异常的代码。 关键字用来捕获指定的异常类型，并对不同类型的异常给出了不同的处理方式。

2.3.2 重试机制的实现

有时，网络请求会因为短暂的网络波动或服务器短暂不可达等原因失败。因此，实现重试机制可以帮助提高爬虫的健壮性。在Ruby中，可以通过递归调用、循环调用或使用专门的重试库（如 ）来实现重试逻辑。

以下是使用循环调用实现简单重试逻辑的示例：

在这个函数中，如果请求成功（即响应状态码是2xx），则返回响应；如果遇到异常或者响应状态码不是2xx，则会进行重试，直到达到最大重试次数。

2.4 小结

在本章节中，我们了解了网络请求发送与处理的基础知识和高级技巧，并探讨了如何实现异常处理和重试机制。这些技能对于构建稳定、可靠的爬虫至关重要。在下一章中，我们将深入学习如何解析HTML内容，并从中提取所需的数据。

3.1.1 解析库的选择与应用

在进行Web数据抓取时，解析HTML是提取信息的关键步骤。选择合适的解析库能够高效地处理HTML文档并从中提取所需数据。Ruby提供了多个解析库，如Nokogiri、Oga等，它们各有优势。例如，Nokogiri因为其强大的功能和灵活性而被广泛使用。

Nokogiri结合了libxml2和libxslt库的性能优势，并支持CSS和XPath两种查询语言，非常适合复杂的HTML和XML文档处理。使用Nokogiri可以通过如下方式：

上述代码展示了如何使用Nokogiri加载一个网页文档，并将其解析为一个可供查询的HTML结构。

3.1.2 文档结构的遍历方法

当HTML文档被解析之后，需要遍历文档结构来提取数据。Nokogiri提供了多种遍历方法，如 和 方法，它们分别用于执行CSS选择器和XPath表达式。

遍历文档结构不仅限于遍历所有节点，还可以深入访问节点的子节点或父节点，这取决于需要提取数据的具体需求。

3.2.1 编写有效的正则表达式

正则表达式是一种用于匹配字符串中字符组合的模式，它在数据提取中有着广泛的应用。编写有效的正则表达式可以提高数据抓取的准确性。需要注意的是，正则表达式需要对HTML结构的匹配规则有深入的理解，避免错误匹配。

3.2.2 正则表达式的性能优化

正则表达式可能在复杂文档中变得非常慢。为了保证效率，需要对正则表达式进行性能优化。优化包括但不限于减少回溯、避免贪婪匹配、使用非捕获组等。

在性能敏感的场景下，预编译正则表达式也是提高性能的有效手段。

表格、mermaid流程图、代码逻辑分析的出现，有助于更好地展示和理解HTML内容解析与数据提取的具体操作方法。下文将继续深入探讨正则表达式的高级用法和性能测试等内容，以确保读者能够全面掌握HTML内容解析与数据提取的技能。

在现代网络应用中，处理高并发的请求是必不可少的挑战。异步编程和并发技术可以显著提升程序的性能和响应速度。对于Ruby爬虫而言，有效地利用这些技术能够在不增加服务器负担的情况下，处理更多的爬取任务。

异步编程是允许在等待一个长时间操作（如I/O操作）完成时，程序继续执行其他任务的一种编程范式。异步编程不仅提高了程序的效率，也改善了用户体验。

4.1.1 异步编程的优势

异步编程的主要优势在于它能够在单个线程中处理更多的任务，提高资源利用率，减少线程开销，降低延迟，提高吞吐量。尤其在I/O密集型任务中，异步编程的优越性更为明显。

4.1.2 异步编程的实现方式

Ruby提供了不同的方式来实现异步编程，其中包括使用标准库中的 类，或者使用第三方库如 。在这一小节中，我们将具体探讨如何使用Ruby的 库来实现异步编程。

上述代码展示了如何使用 创建一个简单的异步服务器。服务器在接收到数据后，处理数据并立即返回响应，整个过程中不阻塞主线程，允许服务器同时处理多个连接。

并发是指两个或多个事件在同一时间段内发生。在程序设计中，它允许同时运行多个计算任务，从而实现任务的并行处理。

4.2.1 并发与并行的区别

并发和并行经常被混为一谈，但它们并不相同。并发指的是逻辑上的同时执行，而并行指的是物理上的同时执行。在一个单核处理器上也可以实现并发，但在多核处理器上实现并行才会真正提升性能。

4.2.2 线程与进程管理

在Ruby中，可以通过 类创建线程，实现并发执行。正确地管理线程和进程是高效并发程序的关键。我们需了解如何启动线程、线程间的同步和通信，以及线程池的使用。

在上面的代码中，我们创建了5个线程来模拟并发执行任务。每个线程在自己的控制流中运行，并在执行完毕后输出一条消息。

处理并发时，常见问题之一是线程安全问题。当多个线程尝试同时访问和修改同一资源时，可能会出现竞态条件，导致数据不一致。为避免此类问题，可以使用锁、互斥锁、信号量等同步机制。

异步编程和并发技术在提高爬虫程序性能方面扮演着至关重要的角色。它们可以显著降低延迟，增加吞吐量，并提供更流畅的用户体验。通过理解和应用这些技术，我们能够设计出更加高效和强大的爬虫系统。在本章节中，我们介绍了异步编程和并发的基本概念，并通过代码示例加深了对其实现方式的理解。接下来的章节中，我们将讨论如何有效地存储和管理爬取到的数据。

5.1.1 关系型数据库与非关系型数据库比较

在选择数据存储方案时，必须根据应用的特定需求来确定使用关系型数据库还是非关系型数据库。关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）各有其特点和适用场景，了解它们之间的差别可以帮助我们做出更合适的技术选择。

关系型数据库，比如MySQL、PostgreSQL和Oracle，它们使用固定模式来存储数据。这些数据库在处理结构化数据时具有高度的规范性和完整性，同时支持ACID事务和复杂的查询操作，使其成为处理财务、库存等需要高度准确性和数据完整性的场景的理想选择。

相反，非关系型数据库（NoSQL），如MongoDB、Redis和Cassandra，通常采用灵活的模式或无模式设计，允许数据在没有预先定义的固定结构的情况下存储。这种灵活性使得NoSQL数据库特别适合大规模的、分布式的、键值对存储或文档存储系统，特别是在需要水平扩展的场景中。

选择数据库时需要考虑的因素包括：

• 数据结构 ：数据结构是否是高度规范化的，或者是否更自然地以文档或键值对存储。
• 扩展性需求 ：应用是否需要水平扩展，或者单个数据库实例的性能是否足够。
• 一致性要求 ：数据一致性是否需要严格符合ACID原则，还是可以接受最终一致性。
• 事务处理 ：应用是否需要复杂的事务支持。
• 开发和运维的便利性 ：团队是否有足够的技能来使用和维护所选数据库系统。

为了更深入地理解不同数据库之间的差异，下表比较了关系型和非关系型数据库的几个关键特性：

| 特性 | 关系型数据库 | 非关系型数据库 | |------------|---------------------|-----------------| | 数据模型 | 固定模式的表格结构 | 键值存储、文档存储、宽列存储等 | | 扩展性 | 通常垂直扩展 | 天生支持水平扩展 | | 事务支持 | 支持ACID事务 | 可能不支持ACID事务，支持最终一致性 | | 一致性模式 | 严格一致性 | 最终一致性 | | 查询语言 | SQL | 各自不同的查询语言 | | 复杂查询能力 | 强 | 相对弱 |

5.1.2 选择合适的存储方案

选择合适的存储方案是数据管理的关键。在实际操作中，通常需要根据具体业务需求来决定最合适的存储方式。以下是一些常见的业务场景和针对这些场景的存储方案建议：

业务场景：

• 数据完整性要求高，需要复杂查询能力 ：这种场景适合选择关系型数据库，特别是需要多表关联查询，或者要求事务性操作的业务。

• 读写并发量大，需要快速读写能力 ：在高并发读写场景下，非关系型数据库如键值存储或文档型数据库因其易于扩展且访问速度快而被推荐。

• 大规模数据存储，大数据量处理 ：对于大数据应用，如分析型数据库和数据仓库，NoSQL的列存储数据库提供了更好的性能和可扩展性。

• 需要支持灵活的数据模型和快速迭代开发 ：在快速变化的应用场景中，NoSQL数据库提供的模式灵活性可以大大加速开发周期。

存储方案建议：

• MySQL ：适用于典型的Web应用，特别是在需要复杂关联查询时，MySQL是一个稳定且成熟的解决方案。

• PostgreSQL ：提供更多的数据类型支持和更复杂的SQL特性，适合对数据类型有更多要求的场景。

• MongoDB ：文档型NoSQL数据库，适用于半结构化数据，允许灵活的数据模型变更，适合快速迭代的项目。

• Redis ：作为内存键值数据库，因其高速的读写能力，适合做缓存或者会话存储。

• Cassandra ：适合大规模的分布式应用，提供了良好的读写吞吐量和水平扩展能力。

在选择存储方案时，除了技术考量外，成本也是一个重要的因素。开源数据库虽然初期投资低，但可能需要更多的维护成本。商业数据库虽然有许可费用，但通常提供更好的支持服务。

此外，随着云计算的普及，数据库即服务（DBaaS）越来越受欢迎。它提供了一个在云上管理数据库的简单方法，减轻了运维的负担，同时提供了良好的扩展性和灵活性。在云平台上，服务提供商通常会提供多种关系型和非关系型数据库产品供选择，同时也支持数据库的备份、恢复、监控和优化等操作。

最终，选择数据库不仅要考虑技术因素，还要权衡成本、团队技术栈、扩展性和运维复杂性等因素。实践中，一个项目的存储解决方案并不需要局限在单一数据库系统上，许多复杂应用会采用多种数据库系统，以利用各自的优势满足不同的需求。

5.2.1 数据库连接与查询优化

数据库连接和查询优化是提升应用性能的关键因素之一。当应用需要频繁地与数据库交互时，优化数据库连接和查询可以减少服务器的负载，提高响应速度，并最终改善用户体验。

数据库连接优化：

数据库连接是数据库操作中最基础也最消耗资源的操作。为了优化数据库连接，可以采取以下措施：

• 连接池管理 ：使用连接池来管理数据库连接。连接池通过预先建立多个数据库连接，并在需要时复用这些连接，减少了频繁创建和销毁连接的开销。

• 数据库连接池配置 ：适当配置连接池的大小和超时时间，以避免因连接数过多导致的资源消耗，以及过短的超时时间导致的频繁重连。

• 单例数据库连接 ：在应用程序的生命周期内，保持一个数据库连接实例而不是在每个请求中创建新的连接。这可以显著减少连接的开销，但需要注意管理好数据库连接的生命周期。

• 连接关闭策略 ：在数据操作完成后，及时关闭数据库连接，避免出现资源泄露和潜在的性能问题。

查询优化：

在数据库操作中，查询操作是最重要的部分之一。优化查询可以极大地提升性能，主要可以从以下几个方面入手：

• 索引优化 ：创建和使用合理的索引是优化查询性能的重要手段。合理使用索引可以加快查询速度，减少全表扫描。需要注意的是，索引虽然可以提高查询速度，但也会降低数据插入、更新和删除操作的速度，因此需要仔细权衡。

• 查询重写 ：优化查询语句，避免使用SELECT *，而是精确指定需要查询的字段；使用JOIN来代替子查询，因为子查询可能会产生大量的中间结果集；减少不必要的函数调用，因为函数可能会导致索引失效。

• 批量操作 ：使用批量插入、更新和删除操作替代逐条操作可以减少数据库I/O次数，从而减少总体执行时间。

• 查询缓存 ：使用数据库自带的查询缓存功能，对于相同的查询请求，可以直接从缓存中读取结果，而无需重新执行查询语句。

下面是一个使用Ruby语言连接MySQL数据库的代码示例，并包含对数据库连接和查询优化的具体实现：

在上述代码中，我们首先配置了ActiveRecord的连接池大小为5，并通过建立一个继承自ActiveRecord::base的Article模型来封装文章数据。在执行查询时，我们使用了参数化查询来防止SQL注入攻击，并通过LIKE操作符配合通配符实现搜索功能。

此外，为了优化查询，我们使用了Rails的缓存机制。 方法会在缓存中查找文章，如果没有找到，则执行数据库查询并存入缓存。这样可以减少数据库查询次数，特别是对于频繁访问的查询。

这些优化措施直接反映了在Ruby应用中连接数据库和执行查询时应该如何考虑性能和资源的使用，以确保应用的高效运行。

5.2.2 大数据量处理与分页技术

在处理大量数据时，查询效率和响应时间成为主要的性能瓶颈。为了有效地处理大数据量，通常需要采取特定的策略，包括查询优化、索引优化和分页技术等。这些技术可以帮助减少数据处理时的内存和CPU消耗，避免在数据库和应用服务器上产生过高的负载。

分页技术：

分页是一种常用的数据处理技术，它将数据集划分为较小的子集（即页面），每次只处理一个子集。这样可以显著减少每次数据库查询返回的数据量，降低处理压力。在Web应用中，分页技术通常与用户界面结合，提供良好的用户体验。

实现分页的基本步骤：

1. 确定分页参数 ：包括页码（通常是用户指定的参数，如 ）和每页显示的记录数（通常是一个固定值，如 ）。

2. 计算偏移量 ：根据页码和每页记录数计算出SQL查询需要的偏移量，以便从正确的记录开始检索。

3. 执行分页查询 ：在数据库查询中加入LIMIT和OFFSET子句，仅查询当前页的数据。

4. 数据展示 ：将查询结果展示给用户，并提供导航到其他页的链接。

下面是使用Ruby on Rails框架实现分页的一个示例：

在这个示例中， 的 方法根据传入的 参数计算偏移量，并利用ActiveRecord提供的 和 方法来获取当前页的数据。

注意 ：虽然分页技术可以显著减少处理的数据量，但在处理非常大的数据集时，使用OFFSET进行分页可能会导致性能问题，因为数据库需要计算所有数据以确定偏移量。对于这些情况，可以考虑使用更高效的分页策略，如“键集分页”（Keyset Pagination），这种技术使用已排序的列来确定分页的范围，避免了计算大量数据的需要。

在实际应用中，分页技术应该根据应用的具体情况和性能测试的结果来选择。例如，对于数据量不大但查询频繁的场景，可能更倾向于使用全文搜索或数据库内置的全文搜索功能，而不是分页。而对于数据量大且查询操作也频繁的应用，正确地实现分页不仅可以提升用户体验，也是确保应用稳定运行的关键。

在处理大数据量时，合理的数据模型设计和查询优化同样重要。在设计数据模型时，应当尽量避免冗余，合理利用索引，并对查询进行优化，以减少不必要的数据处理和I/O操作。此外，考虑应用的扩展性也很重要，随着数据量的增加，数据库可能需要进行水平或垂直扩展，以满足不断增长的需求。

爬虫在执行任务时，遵循一定的延迟和速率控制至关重要。这不仅有助于遵守网站的爬取协议，降低对目标网站的负载压力，还可以提高爬虫的存活率，避免被识别为恶意爬虫而遭受封禁。本章节将深入探讨请求延迟的理论基础，并结合实例演示如何在实际应用中实现有效的速率控制。

6.1.1 理解爬虫礼貌行为

爬虫的礼貌行为（Crawler Politeness）是指在爬取网站时，尊重网站的robots.txt文件和服务器的响应，采取合理的频率发送请求。礼貌的爬虫在每次请求之间故意设置延迟，以减轻服务器压力。这种延迟主要基于以下两个因素：

• 服务器负载：如果服务器负载很高，频繁的请求会导致服务器响应变慢，甚至造成服务不可用。
• 服务器反爬机制：一些网站为了防止爬虫过快爬取数据，会设置反爬虫机制，比如对频繁请求的IP进行限制。

6.1.2 延迟机制的设计与实现

延迟机制的设计应当考虑到爬虫的效率和网站的限制。例如，可以为爬虫设置一个基础的延迟时间，以及一个最大请求频率限制。在实际编程中，我们可以使用不同的编程语言提供的延迟函数来实现这一需求。以下是一个使用Ruby语言实现的简单示例：

在上面的代码中， 语句确保每次请求之间至少有1秒的延迟。此外，我们还应该根据服务器的响应头来动态调整延迟时间。如果服务器返回一个 头部，表明服务器需要暂停一段时间，这时爬虫应据此暂停爬取。

6.2.1 速率控制的策略与算法

速率控制策略通常需要实现两个主要功能：动态调整延迟时间和控制最大并发请求数。动态调整延迟时间可以根据目标网站的响应情况来实现，而控制最大并发请求数则需要使用线程池或其他并发控制机制。

下面是一个简单的策略，使用线程池来限制并发请求的数量：

在这个示例中，我们创建了一个包含5个线程的线程池，它们会从队列中获取请求并执行。我们通过限制线程池的大小来控制并发请求的数量。

6.2.2 实现自适应的爬取速度调整

自适应的爬取速度调整是指爬虫能够根据服务器的反馈或请求成功率来自行调整爬取速度。通常，我们可以设置爬虫的爬取速度上限，并在每次请求后根据返回的状态码或其他指标来调整延迟时间。下面是一个简单的实现示例：

在该代码中，我们通过计算实际请求的耗时与期望耗时的差值来动态调整等待时间，从而实现自适应的爬取速度调整。如果服务器响应非常快，则爬虫会增加等待时间以减少频率；如果响应较慢，则等待时间会相应减少，允许爬虫以更快的速度爬取。

通过以上章节内容，我们可以清楚地了解到，请求延迟和速率控制是爬虫设计中不可或缺的部分。遵循礼貌的爬虫原则，不仅可以减轻目标服务器的负载，也能确保爬虫长时间稳定运行，同时还可以避免潜在的法律风险。在实际应用中，通过实现各种延迟和速率控制策略，我们可以有效地管理爬虫行为，确保其在遵守规则的同时高效完成数据采集任务。

在互联网信息爆炸的时代，爬虫技术在搜索引擎、数据分析等多个领域扮演着重要角色。高效的爬虫框架不仅能够帮助开发者快速构建爬虫项目，还能够在保持网络和谐的同时提升数据抓取的效率和质量。本章节将探讨当前流行的爬虫框架，并深入分析搜索引擎的工作原理及其优化策略。

7.1.1 现有框架的对比分析

爬虫框架可以大幅简化开发流程，降低项目难度。以下是当前几款流行的爬虫框架的简要对比：

• Scrapy ：适合复杂的爬虫项目，功能丰富，易于扩展，适合大规模数据抓取。
• BeautifulSoup ：简单易用，适合快速的数据提取任务，但不适合大型爬虫项目。
• requests-html ：适合需要动态交互或Javascript渲染页面的爬虫任务。
• Selenium ：通过模拟浏览器行为，能够处理非常复杂的前端交互，但效率较低。

7.1.2 框架搭建与实践

以Scrapy框架为例，搭建一个基础的爬虫项目可以按照以下步骤进行：

1. 创建Scrapy项目：使用 命令。
2. 定义Item：在项目目录下的 文件中定义需要抓取的数据结构。
3. 编写Spider：在 目录下创建Python文件定义爬虫逻辑。
4. 设置Pipeline：在 文件中定义数据存储逻辑。
5. 运行爬虫：使用 命令启动爬虫。

7.2.1 搜索引擎核心算法

搜索引擎的核心算法通常包括以下几个步骤：

• 爬取（Crawling） ：使用爬虫程序抓取网页内容。
• 预处理（Pre-processing） ：提取关键信息，如关键词，并建立倒排索引。
• 排名（Ranking） ：根据网页的质量和相关性算法对结果进行排序。
• 索引（Indexing） ：将处理后的数据存入索引数据库，以便查询。

7.2.2 关键词提取与索引构建

关键词提取是搜索引擎索引构建的重要环节。目前流行的关键词提取算法有TF-IDF、TextRank等。倒排索引则是通过关键词来索引文档，极大地提升了搜索效率。

7.3.1 SEO的基本概念与实践

搜索引擎优化（SEO）是指通过优化网站内容和结构，提高网站在搜索结果中的排名，吸引更多的访问者。SEO的核心包括关键字研究、网站内部优化、高质量内容的创造等。

7.3.2 如何优化爬虫数据以利于SEO

优化爬虫数据需要关注以下方面：

• 内容质量 ：确保抓取到的内容丰富且有价值。
• 关键字密度 ：在合适的地方合理使用关键字。
• 链接建设 ：确保爬取的数据中包含高质量的外部链接。
• 数据更新 ：保持数据的时效性，及时更新内容。

通过对爬虫数据的精心处理，不仅能够提升SEO表现，还可以增加网站的用户粘性与访问量。

简介：本项目涉及使用Ruby编程语言开发一个百度搜索引擎爬虫，通过自动化手段抓取和分析百度搜索结果。该项目的实现将涵盖网络请求发送、HTML内容解析、正则表达式使用、异步/并发处理、数据存储、延迟与速率控制、异常处理、爬虫框架应用、搜索引擎工作原理理解以及SEO分析等多个方面，旨在深入学习Ruby编程和搜索引擎机制。