「java爬虫自动」java爬虫程序
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Java网络爬虫怎么实现?
网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。对于垂直搜索来说,聚焦爬虫,即有针对性地爬取特定主题网页的爬虫,更为适合。
以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码:
public void crawl() throws Throwable {
while (continueCrawling()) {
CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL
if (url != null) {
printCrawlInfo();
String content = getContent(url); //获取URL的文本信息
//聚焦爬虫只爬取与主题内容相关的网页,这里采用正则匹配简单处理
if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) {
saveContent(url, content); //保存网页至本地
//获取网页内容中的链接,并放入待爬取队列中
Collection urlStrings = extractUrls(content, url);
addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings);
} else {
System.out.println(url + " is not relevant ignoring ...");
}
//延时防止被对方屏蔽
Thread.sleep(this.delayBetweenUrls);
}
}
closeOutputStream();
}
private CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable {
CrawlerUrl nextUrl = null;
while ((nextUrl == null) (!urlQueue.isEmpty())) {
CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove();
//doWeHavePermissionToVisit:是否有权限访问该URL,友好的爬虫会根据网站提供的"Robot.txt"中配置的规则进行爬取
//isUrlAlreadyVisited:URL是否访问过,大型的搜索引擎往往采用BloomFilter进行排重,这里简单使用HashMap
//isDepthAcceptable:是否达到指定的深度上限。爬虫一般采取广度优先的方式。一些网站会构建爬虫陷阱(自动生成一些无效链接使爬虫陷入死循环),采用深度限制加以避免
if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl)
(!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl))
isDepthAcceptable(crawlerUrl)) {
nextUrl = crawlerUrl;
// System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl);
}
}
return nextUrl;
}
private String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable {
//HttpClient4.1的调用与之前的方式不同
HttpClient client = new DefaultHttpClient();
HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString());
StringBuffer strBuf = new StringBuffer();
HttpResponse response = client.execute(httpGet);
if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) {
HttpEntity entity = response.getEntity();
if (entity != null) {
BufferedReader reader = new BufferedReader(
new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8"));
String line = null;
if (entity.getContentLength() 0) {
strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength());
while ((line = reader.readLine()) != null) {
strBuf.append(line);
}
}
}
if (entity != null) {
nsumeContent();
}
}
//将url标记为已访问
markUrlAsVisited(url);
return strBuf.toString();
}
public static boolean isContentRelevant(String content,
Pattern regexpPattern) {
boolean retValue = false;
if (content != null) {
//是否符合正则表达式的条件
Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase());
retValue = m.find();
}
return retValue;
}
public List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) {
Map urlMap = new HashMap();
extractHttpUrls(urlMap, text);
extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl);
return new ArrayList(urlMap.keySet());
}
private void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) {
Matcher m = (text);
while (m.find()) {
String url = m.group();
String[] terms = url.split("a href=\"");
for (String term : terms) {
// System.out.println("Term = " + term);
if (term.startsWith("http")) {
int index = term.indexOf("\"");
if (index 0) {
term = term.substring(0, index);
}
urlMap.put(term, term);
System.out.println("Hyperlink: " + term);
}
}
}
}
private void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text,
CrawlerUrl crawlerUrl) {
Matcher m = relativeRegexp.matcher(text);
URL textURL = crawlerUrl.getURL();
String host = textURL.getHost();
while (m.find()) {
String url = m.group();
String[] terms = url.split("a href=\"");
for (String term : terms) {
if (term.startsWith("/")) {
int index = term.indexOf("\"");
if (index 0) {
term = term.substring(0, index);
}
String s = //" + host + term;
urlMap.put(s, s);
System.out.println("Relative url: " + s);
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
try {
String url = "";
Queue urlQueue = new LinkedList();
String regexp = "java";
urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0));
NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L,
regexp);
// boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url);
// System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " +
// allowCrawl);
crawler.crawl();
} catch (Throwable t) {
System.out.println(t.toString());
t.printStackTrace();
}
}
java如何做高级爬虫
下面说明知乎爬虫的源码和涉及主要技术点:
(1)程序package组织
(2)模拟登录(爬虫主要技术点1)
要爬去需要登录的网站数据,模拟登录是必要可少的一步,而且往往是难点。知乎爬虫的模拟登录可以做一个很好的案例。要实现一个网站的模拟登录,需要两大步骤是:(1)对登录的请求过程进行分析,找到登录的关键请求和步骤,分析工具可以有IE自带(快捷键F12)、Fiddler、HttpWatcher;(2)编写代码模拟登录的过程。
(3)网页下载(爬虫主要技术点2)
模拟登录后,便可下载目标网页html了。知乎爬虫基于HttpClient写了一个网络连接线程池,并且封装了常用的get和post两种网页下载的方法。
(4)自动获取网页编码(爬虫主要技术点3)
自动获取网页编码是确保下载网页html不出现乱码的前提。知乎爬虫中提供方法可以解决绝大部分乱码下载网页乱码问题。
(5)网页解析和提取(爬虫主要技术点4)
使用Java写爬虫,常见的网页解析和提取方法有两种:利用开源Jar包Jsoup和正则。一般来说,Jsoup就可以解决问题,极少出现Jsoup不能解析和提取的情况。Jsoup强大功能,使得解析和提取异常简单。知乎爬虫采用的就是Jsoup。 ...展开下面说明知乎爬虫的源码和涉及主要技术点:
(1)程序package组织
(2)模拟登录(爬虫主要技术点1)
要爬去需要登录的网站数据,模拟登录是必要可少的一步,而且往往是难点。知乎爬虫的模拟登录可以做一个很好的案例。要实现一个网站的模拟登录,需要两大步骤是:(1)对登录的请求过程进行分析,找到登录的关键请求和步骤,分析工具可以有IE自带(快捷键F12)、Fiddler、HttpWatcher;(2)编写代码模拟登录的过程。
(3)网页下载(爬虫主要技术点2)
模拟登录后,便可下载目标网页html了。知乎爬虫基于HttpClient写了一个网络连接线程池,并且封装了常用的get和post两种网页下载的方法。
(4)自动获取网页编码(爬虫主要技术点3)
自动获取网页编码是确保下载网页html不出现乱码的前提。知乎爬虫中提供方法可以解决绝大部分乱码下载网页乱码问题。
(5)网页解析和提取(爬虫主要技术点4)
使用Java写爬虫,常见的网页解析和提取方法有两种:利用开源Jar包Jsoup和正则。一般来说,Jsoup就可以解决问题,极少出现Jsoup不能解析和提取的情况。Jsoup强大功能,使得解析和提取异常简单。知乎爬虫采用的就是Jsoup。
(6)正则匹配与提取(爬虫主要技术点5)
虽然知乎爬虫采用Jsoup来进行网页解析,但是仍然封装了正则匹配与提取数据的方法,因为正则还可以做其他的事情,如在知乎爬虫中使用正则来进行url地址的过滤和判断。
(7)数据去重(爬虫主要技术点6)
对于爬虫,根据场景不同,可以有不同的去重方案。(1)少量数据,比如几万或者十几万条的情况,使用Map或Set便可;(2)中量数据,比如几百万或者上千万,使用BloomFilter(著名的布隆过滤器)可以解决;(3)大量数据,上亿或者几十亿,Redis可以解决。知乎爬虫给出了BloomFilter的实现,但是采用的Redis进行去重。
(8)设计模式等Java高级编程实践
除了以上爬虫主要的技术点之外,知乎爬虫的实现还涉及多种设计模式,主要有链模式、单例模式、组合模式等,同时还使用了Java反射。除了学习爬虫技术,这对学习设计模式和Java反射机制也是一个不错的案例。
4. 一些抓取结果展示收起
云南java培训学校告诉你Java多线程爬虫实现?
一、需求
1.定时抓取固定网站新闻标题、内容、发表时间和来源。
2.程序需要支持分布式、多线程
二、设计
1.网站是固定,但是未来也可能添加新的网站去抓取,每个网站内容节点设计都不一样,这样就需要支持动态可配置来新增网站以方便未来的扩展,这样就需要每次都需要开发介入。
2.网站html节点的结构可能发生变化,所以也要支持提取节点可配置。
3.怎样支持分布式?暂时最简单的想法就是:多机器部署程序,还有新搞一台或者部署程序其中一台制作一个定时任务,定时开启每台机器应该抓取哪个网站,暂时不能支持同一个网站同时可以支持被多台机器同时抓取,这样会比较麻烦,要用到分布式队列。所以暂时一个网站同时只会被单台机器抓取。
4.多线程,怎样多线程?多线程抓取我这边有两个实现:
(1)一个线程抓取一个网站,维护一个自己的url队列做广度抓取,同时抓取多个网站。如图:
(2)多个线程同时抓取不同的网站。如图:
以上两张办法其实各有优点,也给有缺点,看我们怎么取舍了。
方法1:每个线程创建一个自己的队列,图中的queue可以不用concurrentQueue,优点:不涉及到控制并发,每个网站一个线程抓取一个网站,抓取完毕即自动回收销毁线程。控制方便。缺点:线程数不可以扩展,例如当只有3个网站,你最多只能开3个线程来抓取,不能开更多,有一定的局限性。
方法2:N个线程同时抓取N个网站,线程数和网站数目不挂钩,优点:线程数可以调整并且和和抓取网站数量无关。3个网站我们可以开4个5个或者10个这个可以根据您的硬件资源进行调整。缺点:需要控制并发,并且要控制什么时候销毁线程(thread1空闲,并且queue为空不代表任务可以结束,可能thread2结果还没返回),当被抓取的网站响应较慢时,会拖慢整个爬虫进度。
三、实现
抓取方式最终还是选择了方法二,因为线程数可配置!
使用技术:
jfinal用了之后才发现这东西不适合,但是由于项目进度问题,还是使用了。
maven项目管理
jettyserver
mysql
eclipse开发
项目需要重点攻破的难点:
(1)合理的控制N个线程正常的抓取网站,并且当所有线程工作都完成了并且需要抓取的队列为空时,N个线程同时退出销毁。
(2)不同网站设计节点不一样,需要通过配置解决各个网站需要抓取的URL和抓取节点内容在html节点的位置。
(3)个性化内容处理,由于html结构设计问题,北大青鸟认为抓取的内容可能有些多余的html标签,或者多余的内容该怎么处理。
关于java爬虫自动和java爬虫程序的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。
发布于:2022-12-19,除非注明,否则均为
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