在進行廣度優先和深度優先查找前，先定義一個數據結構。這裏我用二叉樹，每個節點的定義如下：

class Node(object):
    def __init__(self, item, left=None, right=None):
        self.item = item
        self.left = left
        self.right = right

    def __str__(self):
        return ‘%s‘ % self.item

生成二叉樹

下面的代碼從命令行接收參數，遞歸的生成一個指定深度的滿二叉樹。

counter = 0

def create_tree(deep):
    if deep < 0:
        return None
    global counter
    counter += 1
    root = Node(counter, deep)
    root.left = create_tree(deep-1)
    root.right = create_tree(deep-1)
    return root

if __name__ == ‘__main__‘:
    import sys
    s = sys.argv[1]
    n = s.isdigit() and int(s)  # 不是數字就是False，False就是0
    r = create_tree(n)
    print(r, r.left, r.right)
 

示例盡量簡單，這裏就用了全局變量。

深度優先

深度優先可以用遞歸的方法來實現。上面創建的時候也是使用遞歸來創建的，所以創建節點的順序也是深度優先。
所以這裏再寫一個遞歸函數，遍歷每個節點並且打印出來：

def print_tree(root):
    if root is None:
        return
    print(root)
    print_tree(root.left)
    print_tree(root.right)

if __name__ == ‘__main__‘:
    import sys
    s = sys.argv[1]
    n = s.isdigit() and int(s)  # 不是數字就是False，False就是0
    r = create_tree(n)
    print_tree(r)
 

這裏節點是按創建的順序輸出的，因為創建的時候也是這樣的一個遞歸的邏輯。

前序遍歷
這個是二叉樹的概念，上面的例子就是前序遍歷。
前序遍歷：根結點 ---> 左子樹 ---> 右子樹
有前序遍歷，就還有中序和後序

中序遍歷
中序遍歷：左子樹---> 根結點 ---> 右子樹

def print_tree(root):
    if root is None:
        return
    print_tree(root.left)
    print(root)  # 根節點這句移到中間
    print_tree(root.right)

後序遍歷
後序遍歷：左子樹 ---> 右子樹 ---> 根結點

def print_tree(root):
    if root is None:
        return
    print_tree(root.left)
    print_tree(root.right)
    print(root)

廣度優先

實現廣度優先，只需要操作列表就可以了。遍歷列表裏的每一個元素，輸出該元素並把子元素添加到一個新的列表裏，給下一次遍歷來操作：

def print_tree(l):
    work = [l]
    while len(work) > 0:
        items, work = work, []  # 復制一份用於遍歷，並把自己清空，接收下一次要遍歷的元素
        for i in items:
            if i is None:
                continue
            print(i)
            work.append(i.left)
            work.append(i.right)

層次遍歷
相對於二叉樹的前序遍歷，這個遍歷的方法叫層次遍歷。

爬蟲示例

網頁爬蟲的核心是解決圖的遍歷。對於網絡爬蟲，一般使用的就是廣度優先的遍歷。
下面的示例，從命令行接收url，把這個url下的所有鏈接打印出來。然後繼續對這些鏈接發起請求，打印鏈接，一直循環下去：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin

def extract(url):
    """向給定的url發起GET請求，
    解析HTML，返回其中存在的鏈接
    """
    try:
        response = requests.get(url, timeout=0.1)  # 註意這裏設置了超時時間
    except Exception:
        return False
    if not response.ok:
        return False
    global deep
    print("DEEP:", deep, url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, features=‘html.parser‘)
    targets = soup.find_all(‘a‘)
    links = []
    for i in targets:
        links.append(urljoin(url, i.attrs.get(‘href‘)))
    return links

def breadth_first(urls):
    seen = {}  # 記錄去重的字典
    global deep
    while len(urls) > 0:
        deep += 1
        items, urls = urls, []
        for i in items:
            if not seen.get(i):
                seen.setdefault(i, True)
                links = extract(i)
                if links:
                    urls.extend(links)  # 向列表尾部添加多個元素

deep = 0

if __name__ == ‘__main__‘:
    import sys
    breadth_first(sys.argv[1:])  # http://lab.scrapyd.cn/ 這個站點用來做實驗不錯

部分執行結果：

$ python 5crawl.py http://lab.scrapyd.cn/
DEEP: 1 http://lab.scrapyd.cn/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/57.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E8%89%BA%E6%9C%AF/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E5%90%8D%E7%94%BB/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/55.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/29.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E6%9C%A8%E5%BF%83/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/28.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E6%B3%B0%E6%88%88%E5%B0%94/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%94%9F%E6%B4%BB/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/27.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E6%99%BA%E6%85%A7/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/1/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/2/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/3/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/4/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/6/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E4%BA%BA%E7%94%9F/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E5%8A%B1%E5%BF%97/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%88%B1%E6%83%85/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%8E%8B%E5%B0%94%E5%BE%B7/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%BB%9D%E4%B8%96%E5%A5%BD%E8%AF%8D/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E8%AF%8D/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn
DEEP: 2 http://www.scrapyd.cn
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/26.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/25.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/24.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/23.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/22.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/page/5/

理論上這個程序會把所有可達的網頁都訪問到，或者內存耗盡。
現在的內存也沒那麽塊能耗盡。然後互聯網也是無限延伸的，基本上就是沒完沒了了。
不過實際上，遇到某個下載的鏈接就會卡住了。這個不是這篇的重點，就不深究了。

深度優先和廣度優先