一、引言

在当今全球化的网络环境下，互联网上的内容呈现出多语言的特点。对于许多自然语言处理 (NLP) 任务，如文本分类、情感分析和信息检索，准确识别文本的语言是首要步骤。网络爬虫作为获取互联网内容的重要工具，结合语言识别技术，可以为多语言信息处理提供丰富的数据来源。

本文旨在设计并实现一个基于 Python 的网络爬虫系统，该系统能够自动抓取网页内容并准确识别其语言类型。通过结合 langid.py 这一轻量级语言识别库，我们的系统能够处理包括英语、中文、法语、西班牙语等在内的多种语言。系统采用模块化设计，包括网页抓取、内容提取、语言识别、数据存储和分析等模块，具有良好的可扩展性和可维护性。

二、相关工作

2.1 网络爬虫技术

网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，最早可追溯到 1993 年麻省理工学院 (MIT) 开发的 WorldWideWeb Wanderer。随着互联网的发展，爬虫技术也不断演进，出现了许多优秀的开源爬虫框架，如 Scrapy、Nutch 和 WebCollector 等。

Python 作为一种功能强大且易于使用的