「java爬虫淘宝」爬虫爬淘宝数据

本篇文章给大家谈谈java爬虫淘宝，以及爬虫爬淘宝数据对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、使用Appium爬取淘宝App数据
• 2、怎么用java调用淘宝开发平台获得淘宝的所有的类目，要详细的接口
• 3、使用java语言爬取自己的淘宝订单看看买了哪些东西？
• 4、网络爬虫是什么
• 5、怎么利用爬虫技术抓取淘宝搜索页面的产品信息

使用Appium爬取淘宝App数据

Appium选择了Client/Server的设计模式，Server可以在OSX、Windows以及Linux系统上运行，Client支持Ruby、Python、Java、PHP、C#、JavaScript等语言的实现。

本教程以MacBook Pro通过Python程序控制Android系统的淘宝App为例，因为Appium依赖Android SDK，Android SDK需要Java环境，所以所需环境如下：

pc端和移动端的连接有两种方式USB连接和无线连接

更多命令：官方教程

程序第一次运行的时候，会在手机安装3个app，一定要同意安装，只有Appium Settings在桌面有图标

Android SDK官方教程

Appium官方教程

Appium新手入门

怎么用java调用淘宝开发平台获得淘宝的所有的类目，要详细的接口

淘宝的API有些是开放的，我查了一下所有类目的API是收费的，需要申请APIKey，然后调用对应查询接口，就能返回XML或JSON数据进行自己的处理了。

如果真是开发需要，就可以买淘宝的服务啊。

调用很简单，比如taobao.itemcats.get 接口（获取后台供卖家发布商品的标准商品类目），如下Java代码就返回结果了（前提是提供APIKey，需要申请审核）

TaobaoClient client=new DefaultTaobaoClient(url, appkey, secret);

ItemcatsGetRequest req=new ItemcatsGetRequest();

req.setFields("cid,parent_cid,name,is_parent");

req.setParentCid(50011999L);

req.setCids("18957,19562,");

ItemcatsGetResponse response = client.execute(req);

另外，变通的方法是自己开发爬虫，在淘宝页面上抓取，但问题是得不到淘宝技术支持，比如淘宝改版后也得跟着改动爬虫代码。

使用java语言爬取自己的淘宝订单看看买了哪些东西？

Java爬虫框架WebMagic简介及使用

一、介绍

webmagic的是一个无须配置、便于二次开发的爬虫框架，它提供简单灵活的API，只需少量代码即可实现一个爬虫。webmagic采用完全模块化的设计，功能覆盖整个爬虫的生命周期(链接提取、页面下载、内容抽取、持久化)，支持多线程抓取，分布式抓取，并支持自动重试、自定义UA/cookie等功能。

二、概览

WebMagic项目代码分为核心和扩展两部分。核心部分(webmagic-core)是一个精简的、模块化的爬虫实现，而扩展部分则包括一些便利的、实用性的功能（例如注解模式编写爬虫等）。

WebMagic的结构分为Downloader、PageProcessor、Scheduler、Pipeline四大组件，并由Spider将它们彼此组织起来。这四大组件对应爬虫生命周期中的下载、处理、管理和持久化等功能。而Spider则将这几个组件组织起来，让它们可以互相交互，流程化的执行，可以认为Spider是一个大的容器，它也是WebMagic逻辑的核心。

2.1 WebMagic的四个组件

Downloader

Downloader负责从互联网上下载页面，以便后续处理。WebMagic默认使用了Apache HttpClient作为下载工具。

PageProcessor

PageProcessor负责解析页面，抽取有用信息，以及发现新的链接。WebMagic使用Jsoup作为HTML解析工具，并基于其开发了解析XPath的工具Xsoup。在这四个组件中，PageProcessor对于每个站点每个页面都不一样，是需要使用者定制的部分。

Scheduler

Scheduler负责管理待抓取的URL，以及一些去重的工作。WebMagic默认提供了JDK的内存队列来管理URL，并用集合来进行去重。也支持使用Redis进行分布式管理。除非项目有一些特殊的分布式需求，否则无需自己定制Scheduler。

Pipeline

Pipeline负责抽取结果的处理，包括计算、持久化到文件、数据库等。WebMagic默认提供了“输出到控制台”和“保存到文件”两种结果处理方案。Pipeline定义了结果保存的方式，如果你要保存到指定数据库，则需要编写对应的Pipeline。对于一类需求一般只需编写一个Pipeline。

2.2 用于数据流转的对象

Request

Request是对URL地址的一层封装，一个Request对应一个URL地址。它是PageProcessor与Downloader交互的载体，也是PageProcessor控制Downloader唯一方式。

Page

Page代表了从Downloader下载到的一个页面——可能是HTML，也可能是JSON或者其他文本格式的内容。Page是WebMagic抽取过程的核心对象，它提供一些方法可供抽取、结果保存等。

ReusltItems

ReusltItems相当于一个Map，它保存PageProcessor处理的结果，供Pipeline使用。它的API与Map很类似，值得注意的是它有一个字段skip，若设置为true，则不应被Pipeline处理。

2.3 控制爬虫运转的引擎—Spider

Spider是WebMagic内部流程的核心。Downloader、PageProcessor、Scheduler、Pipeline都是Spider的一个属性，这些属性是可以自由设置的，通过设置这个属性可以实现不同的功能。Spider也是WebMagic操作的入口，它封装了爬虫的创建、启动、停止、多线程等功能。

对于编写一个爬虫，PageProcessor是需要编写的部分，而Spider则是创建和控制爬虫的入口。

2.4 WebMagic项目组成

WebMagic项目代码包括几个部分，在根目录下以不同目录名分开。它们都是独立的Maven项目。

WebMagic主要包括两个包，这两个包经过广泛实用，已经比较成熟：

webmagic-core

webmagic-core是WebMagic核心部分，只包含爬虫基本模块和基本抽取器。

webmagic-extension

webmagic-extension是WebMagic的主要扩展模块，提供一些更方便的编写爬虫的工具。包括注解格式定义爬虫、JSON、分布式等支持。

三、 基本的爬虫

3.1 爬虫的流程 (可以参考上边的框架架构图)

Downloader-页面下载

页面下载是一切爬虫的开始。

大部分爬虫都是通过模拟http请求，接收并分析响应来完成。这方面，JDK自带的HttpURLConnection可以满足最简单的需要，而Apache HttpClient(4.0后整合到HttpCompenent项目中)则是开发复杂爬虫的不二之选。它支持自定义HTTP头(对于爬虫比较有用的就是User-agent、cookie等)、自动redirect、连接复用、cookie保留、设置代理等诸多强大的功能。

webmagic使用了HttpClient 4.2，并封装到了HttpClientDownloader。学习HttpClient的使用对于构建高性能爬虫是非常有帮助的，官方的Tutorial就是很好的学习资料。目前webmagic对HttpClient的使用仍在初步阶段，不过对于一般抓取任务，已经够用了

PageProcessor-页面分析及链接抽取

Selector是webmagic为了简化页面抽取开发的独立模块，是整个项目中我最得意的部分。这里整合了CSS Selector、XPath和正则表达式，并可以进行链式的抽取，很容易就实现强大的功能。即使你使用自己开发的爬虫工具，webmagic的Selector仍然值得一试

Jsoup

HtmlParser

Apache tika

HtmlCleaner与Xpath

这里说的页面分析主要指HTML页面的分析。页面分析可以说是垂直爬虫最复杂的一部分，在webmagic里，PageProcessor是定制爬虫的核心。通过编写一个实现PageProcessor接口的类，就可以定制一个自己的爬虫

HTML分析是一个比较复杂的工作，Java世界主要有几款比较方便的分析工具：

webmagic的Selector

Scheduler-URL管理

URL管理的问题可大可小。对于小规模的抓取，URL管理是很简单的。我们只需要将待抓取URL和已抓取URL分开保存，并进行去重即可。使用JDK内置的集合类型Set、List或者Queue都可以满足需要。如果我们要进行多线程抓取，则可以选择线程安全的容器，例如LinkedBlockingQueue以及ConcurrentHashMap。因为小规模的URL管理非常简单，很多框架都并不将其抽象为一个模块，而是直接融入到代码中。但是实际上，抽象出Scheduler模块，会使得框架的解耦程度上升一个档次，并非常容易进行横向扩展，这也是我从scrapy中学到的。

Pipeline-离线处理和持久化

Pipeline其实也是容易被忽略的一部分。大家都知道持久化的重要性，但是很多框架都选择直接在页面抽取的时候将持久化一起完成，例如crawer4j。但是Pipeline真正的好处是，将页面的在线分析和离线处理拆分开来，可以在一些线程里进行下载，另一些线程里进行处理和持久化。

3.2 使用WebMagic爬取一个壁纸网站

首先引入WebMagic的依赖，webmagic-core-{version}.jar和webmagic-extension-{version}.jar。在项目中添加这两个包的依赖，即可使用WebMagic。

maven中引入依赖jar包

dependency

   groupIdus.codecraft/groupId

   artifactIdwebmagic-core/artifactId

   version0.5.3/version

/dependency

dependency

   groupIdus.codecraft/groupId

   artifactIdwebmagic-extension/artifactId

   version0.5.3/version

/dependency1234567891012345678910

不使用maven的用户，可以去中下载最新的jar包。

网络爬虫是什么

网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人，它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页，并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理，从而提取出有价值的信息。

我们所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的网络爬虫，比如百度、搜狗、360浏览器、谷歌搜索等等。每个搜索引擎都拥有自己的爬虫程序，比如360浏览器的爬虫称作360Spider，搜狗的爬虫叫做Sogouspider。

百度搜索引擎，其实可以更形象地称之为百度蜘蛛（Baiduspider），它每天会在海量的互联网信息中爬取优质的信息，并进行收录。当用户通过百度检索关键词时，百度首先会对用户输入的关键词进行分析，然后从收录的网页中找出相关的网页，并按照排名规则对网页进行排序，最后将排序后的结果呈现给用户。在这个过程中百度蜘蛛起到了非常想关键的作用。

百度的工程师们为“百度蜘蛛”编写了相应的爬虫算法，通过应用这些算法使得“百度蜘蛛”可以实现相应搜索策略，比如筛除重复网页、筛选优质网页等等。应用不同的算法，爬虫的运行效率，以及爬取结果都会有所差异。

爬虫可分为三大类：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫。

通用网络爬虫：是搜索引擎的重要组成部分，上面已经进行了介绍，这里就不再赘述。通用网络爬虫需要遵守robots协议，网站通过此协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不允许抓取。

robots协议：是一种“约定俗称”的协议，并不具备法律效力，它体现了互联网人的“契约精神”。行业从业者会自觉遵守该协议，因此它又被称为“君子协议”。

聚焦网络爬虫：是面向特定需求的一种网络爬虫程序。它与通用爬虫的区别在于，聚焦爬虫在实施网页抓取的时候会对网页内容进行筛选和处理，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。聚焦网络爬虫极大地节省了硬件和网络资源，由于保存的页面数量少所以更新速度很快，这也很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。

增量式网络爬虫：是指对已下载网页采取增量式更新，它是一种只爬取新产生的或者已经发生变化网页的爬虫程序，能够在一定程度上保证所爬取的页面是最新的页面。

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，因此爬虫应运而生，它不仅能够被使用在搜索引擎领域，而且在大数据分析，以及商业领域都得到了大规模的应用。

1)数据分析

在数据分析领域，网络爬虫通常是搜集海量数据的必备工具。对于数据分析师而言，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，就可以获取更多的数据源。在采集过程中，数据分析师可以按照自己目的去采集更有价值的数据，而过滤掉那些无效的数据。

2)商业领域

对于企业而言，及时地获取市场动态、产品信息至关重要。企业可以通过第三方平台购买数据，比如贵阳大数据交易所、数据堂等，当然如果贵公司有一个爬虫工程师的话，就可通过爬虫的方式取得想要的信息。

爬虫是一把双刃剑，它给我们带来便利的同时，也给网络安全带来了隐患。有些不法分子利用爬虫在网络上非法搜集网民信息，或者利用爬虫恶意攻击他人网站，从而导致网站瘫痪的严重后果。关于爬虫的如何合法使用，推荐阅读《中华人民共和国网络安全法》。

为了限制爬虫带来的危险，大多数网站都有良好的反爬措施，并通过robots.txt协议做了进一步说明，下面是淘宝网robots.txt的内容：

从协议内容可以看出，淘宝网对不能被抓取的页面做了规定。因此大家在使用爬虫的时候，要自觉遵守robots协议，不要非法获取他人信息，或者做一些危害他人网站的事情。

首先您应该明确，不止Python这一种语言可以做爬虫，诸如PHP、Java、C/C++都可以用来写爬虫程序，但是相比较而言Python做爬虫是最简单的。下面对它们的优劣势做简单对比：

PHP：对多线程、异步支持不是很好，并发处理能力较弱；Java也经常用来写爬虫程序，但是Java语言本身很笨重，代码量很大，因此它对于初学者而言，入门的门槛较高；C/C++运行效率虽然很高，但是学习和开发成本高。写一个小型的爬虫程序就可能花费很长的时间。

而Python语言，其语法优美、代码简洁、开发效率高、支持多个爬虫模块，比如urllib、requests、Bs4等。Python的请求模块和解析模块丰富成熟，并且还提供了强大的Scrapy框架，让编写爬虫程序变得更为简单。因此使用Python编写爬虫程序是个非常不错的选择。

爬虫程序与其他程序不同，它的的思维逻辑一般都是相似的，所以无需我们在逻辑方面花费大量的时间。下面对Python编写爬虫程序的流程做简单地说明：

先由urllib模块的request方法打开URL得到网页HTML对象。

使用浏览器打开网页源代码分析网页结构以及元素节点。

通过BeautifulSoup或则正则表达式提取数据。

存储数据到本地磁盘或数据库。

当然也不局限于上述一种流程。编写爬虫程序，需要您具备较好的Python编程功底，这样在编写的过程中您才会得心应手。爬虫程序需要尽量伪装成人访问网站的样子，而非机器访问，否则就会被网站的反爬策略限制，甚至直接封杀IP，相关知识会在后续内容介绍。

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怎么利用爬虫技术抓取淘宝搜索页面的产品信息

可以通过requests库re库进行淘宝商品爬虫爬取

import requests

import re

def getHTMLText(url):

try:

r= requests.get(url,timeout=30)

r.raise_for_status()

r.encoding = r.apparent_encoding

return r.text

except:

return ""

def parsePage(ilt,html):

try:

plt = re.findall(r'\"view_price\":\"[\d+\.]*\"',html)

tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"',html)

for i in range(len(plt)):

price = eval(plt[i].split(':')[1])

title = eval(tlt[i].split(':')[1])

ilt.append([price,title])

except:

print("F")

def printGoodsList(ilt):

tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"

print(tplt.format("序号","价格","商品名称"))

count = 0

for g in ilt:

count = count +1

print(tplt.format(count,g[0],g[1]))

def main():

goods = '书包'

depth = 2

start_url = ""+ goods

infoList = []

for i in range(depth):

try:

url = start_url +'s='+str(44*i)

html = getHTMLText(url)

parsePage(infoList,html)

except:

continue

printGoodsList(infoList)

main()

这段代码在过去是可以爬取淘宝商品信息，但是因为淘宝的反扒技术升级，便不能让你大摇大摆地进出自如了。

此外也可以借助采集实现采集

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