制作一个搜索编程蜘蛛网涉及以下步骤：
定义起始网址
选择一个起始网址作为蜘蛛网的入口点。
发送HTTP请求
使用HTTP协议向起始网址发送请求，获取网页内容。可以使用Python的`requests`库来实现这一步骤。
解析网页
对网页内容进行解析，提取出页面中的链接、文本、图片等信息。可以使用Python的`BeautifulSoup`库来解析HTML内容。
存储数据
将解析得到的数据存储到数据库或文件中，以备后续分析和使用。可以使用关系型数据库如MySQL或NoSQL数据库如MongoDB，也可以直接存储为文本文件。
遍历链接
根据设定的策略，从解析得到的链接中选择下一个要访问的网址。可以采用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）等策略。
蜘蛛策略
蜘蛛网需要遵循一定的策略来确定要爬取的网页和页面的顺序。这些策略可以包括遵循网站的robots.txt文件、限制访问速度以避免对服务器造成过大的负担、设置访问深度等。合理的蜘蛛策略可以提高爬取效率。
实现全文搜索
如果需要将爬取的数据用于全文搜索，需要设置权重值，并在搜索结果排序时考虑这些权重值。可以使用Elasticsearch来实现全文搜索功能。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
class Spider:
def __init__（self, start_url）:
self.start_url = start_url
self.visited_urls = set（）
def fetch_url（self, url）:
try:
response = requests.get（url）
response.raise_for_status（）
return response.text
except requests.RequestException as e:
print（f"Error fetching {url}: {e}"）
return None
def parse_url（self, html）:
soup = BeautifulSoup（html, 'html.parser'）
links = [a['href'] for a in soup.find_all（'a', href=True）]
return links
def crawl（self）:
self.visited_urls.add（self.start_url）
print（f"Crawling {self.start_url}"）
html = self.fetch_url（self.start_url）
if html:
links = self.parse_url（html）
for link in links:
if link not in self.visited_urls:
self.crawl（）
示例使用
spider = Spider（'http://example.com'）
spider.crawl（）
```
对于更复杂的场景，例如使用Elasticsearch进行全文搜索，可以参考以下示例代码：