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Java網絡爬蟲怎麼實現？
網絡爬蟲是一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。
傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列，直到滿足系統的一定停止條件。對於垂直搜索來說，聚焦爬蟲，即有針對性地爬取特定主題網頁的爬蟲，更為適合。
以下是一個使用java實現的簡單爬蟲核心代碼：
public void crawl() throws Throwable {
while (continueCrawling()) {
CrawlerUrl url = getNextUrl(); //獲取待爬取隊列中的下一個URL
if (url != null) {
printCrawlInfo();
String content = getContent(url); //獲取URL的文本信息
//聚焦爬蟲只爬取與主題內容相關的網頁，這裡採用正則匹配簡單處理
if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) {
saveContent(url, content); //保存網頁至本地
//獲取網頁內容中的鏈接，並放入待爬取隊列中
Collection urlStrings = extractUrls(content, url);
addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings);
} else {
System.out.println(url + ” is not relevant ignoring …”);
}
//延時防止被對方屏蔽
Thread.sleep(this.delayBetweenUrls);
}
}
closeOutputStream();
}
private CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable {
CrawlerUrl nextUrl = null;
while ((nextUrl == null) (!urlQueue.isEmpty())) {
CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove();
//doWeHavePermissionToVisit：是否有權限訪問該URL，友好的爬蟲會根據網站提供的”Robot.txt”中配置的規則進行爬取
//isUrlAlreadyVisited：URL是否訪問過，大型的搜索引擎往往採用BloomFilter進行排重，這裡簡單使用HashMap
//isDepthAcceptable：是否達到指定的深度上限。爬蟲一般採取廣度優先的方式。一些網站會構建爬蟲陷阱（自動生成一些無效鏈接使爬蟲陷入死循環），採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的調用與之前的方式不同
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();
}
}
//將url標記為已訪問
markUrlAsVisited(url);
return strBuf.toString();
}
public static boolean isContentRelevant(String content,
Pattern regexpPattern) {
boolean retValue = false;
if (content != null) {
//是否符合正則表達式的條件
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爬蟲抓取指定數據
根據java網絡編程相關的內容，使用jdk提供的相關類可以得到url對應網頁的html頁面代碼。
針對得到的html代碼，通過使用正則表達式即可得到我們想要的內容。
比如，我們如果想得到一個網頁上所有包括“java”關鍵字的文本內容，就可以逐行對網頁代碼進行正則表達式的匹配。最後達到去除html標籤和不相關的內容，只得到包括“java”這個關鍵字的內容的效果。
從網頁上爬取圖片的流程和爬取內容的流程基本相同，但是爬取圖片的步驟會多一步。
需要先用img標籤的正則表達式匹配獲取到img標籤，再用src屬性的正則表達式獲取這個img標籤中的src屬性的圖片url，然後再通過緩衝輸入流對象讀取到這個圖片url的圖片信息，配合文件輸出流將讀到的圖片信息寫入到本地即可。
java爬蟲 異步加載數據怎麼解決
給題主兩種思路參考：
1、內置一個瀏覽器內核
內置瀏覽器就是在抓取的程序中，啟動一個瀏覽器內核，使我們獲取到 js 渲染後的頁面，這樣我們就跟採集靜態頁面一樣了。這種工具常用的有以下三種： – Selenium – HtmlUnit – PhantomJs
這些工具都能幫助我們解決數據異步加載的問題，但是他們都存在缺陷，那就是效率不高而且不穩定。
2、反向解析法
什麼是反向解析法呢？我們 js 渲染頁面的數據是通過 Ajax 的方式從後端獲取的，我們只需要找到對應的 Ajax 請求連接就 OK，這樣我們就獲取到了我們需要的數據，反向解析法的好處就是這種方式獲取的數據都是 json 格式的數據，解析起來也比較方便，另一個好處就是相對頁面來說，接口的變化概率更小。同樣它有兩個不足之處，一個是在 Ajax 時你需要有耐心有技巧，因為你需要在一大推請求中找到你想要的，另一個不足的地方就是對 JavaScript 渲染的頁面束手無策。
java如何做高級爬蟲
下面說明知乎爬蟲的源碼和涉及主要技術點：
（1）程序package組織
（2）模擬登錄（爬蟲主要技術點1）
要爬去需要登錄的網站數據，模擬登錄是必要可少的一步，而且往往是難點。知乎爬蟲的模擬登錄可以做一個很好的案例。要實現一個網站的模擬登錄，需要兩大步驟是：（1）對登錄的請求過程進行分析，找到登錄的關鍵請求和步驟，分析工具可以有IE自帶(快捷鍵F12)、Fiddler、HttpWatcher；（2）編寫代碼模擬登錄的過程。
（3）網頁下載（爬蟲主要技術點2）
模擬登錄後，便可下載目標網頁html了。知乎爬蟲基於HttpClient寫了一個網絡連接線程池，並且封裝了常用的get和post兩種網頁下載的方法。
（4）自動獲取網頁編碼（爬蟲主要技術點3）
自動獲取網頁編碼是確保下載網頁html不出現亂碼的前提。知乎爬蟲中提供方法可以解決絕大部分亂碼下載網頁亂碼問題。
（5）網頁解析和提取（爬蟲主要技術點4）
使用Java寫爬蟲，常見的網頁解析和提取方法有兩種：利用開源Jar包Jsoup和正則。一般來說，Jsoup就可以解決問題，極少出現Jsoup不能解析和提取的情況。Jsoup強大功能，使得解析和提取異常簡單。知乎爬蟲採用的就是Jsoup。 …展開下面說明知乎爬蟲的源碼和涉及主要技術點：
（1）程序package組織
（2）模擬登錄（爬蟲主要技術點1）
要爬去需要登錄的網站數據，模擬登錄是必要可少的一步，而且往往是難點。知乎爬蟲的模擬登錄可以做一個很好的案例。要實現一個網站的模擬登錄，需要兩大步驟是：（1）對登錄的請求過程進行分析，找到登錄的關鍵請求和步驟，分析工具可以有IE自帶(快捷鍵F12)、Fiddler、HttpWatcher；（2）編寫代碼模擬登錄的過程。
（3）網頁下載（爬蟲主要技術點2）
模擬登錄後，便可下載目標網頁html了。知乎爬蟲基於HttpClient寫了一個網絡連接線程池，並且封裝了常用的get和post兩種網頁下載的方法。
（4）自動獲取網頁編碼（爬蟲主要技術點3）
自動獲取網頁編碼是確保下載網頁html不出現亂碼的前提。知乎爬蟲中提供方法可以解決絕大部分亂碼下載網頁亂碼問題。
（5）網頁解析和提取（爬蟲主要技術點4）
使用Java寫爬蟲，常見的網頁解析和提取方法有兩種：利用開源Jar包Jsoup和正則。一般來說，Jsoup就可以解決問題，極少出現Jsoup不能解析和提取的情況。Jsoup強大功能，使得解析和提取異常簡單。知乎爬蟲採用的就是Jsoup。
（6）正則匹配與提取（爬蟲主要技術點5）
雖然知乎爬蟲採用Jsoup來進行網頁解析，但是仍然封裝了正則匹配與提取數據的方法，因為正則還可以做其他的事情，如在知乎爬蟲中使用正則來進行url地址的過濾和判斷。
（7）數據去重（爬蟲主要技術點6）
對於爬蟲，根據場景不同，可以有不同的去重方案。（1）少量數據，比如幾萬或者十幾萬條的情況，使用Map或Set便可；（2）中量數據，比如幾百萬或者上千萬，使用BloomFilter（著名的布隆過濾器）可以解決；（3）大量數據，上億或者幾十億，Redis可以解決。知乎爬蟲給出了BloomFilter的實現，但是採用的Redis進行去重。
（8）設計模式等Java高級編程實踐
除了以上爬蟲主要的技術點之外，知乎爬蟲的實現還涉及多種設計模式，主要有鏈模式、單例模式、組合模式等，同時還使用了Java反射。除了學習爬蟲技術，這對學習設計模式和Java反射機制也是一個不錯的案例。
4. 一些抓取結果展示收起
java適合寫爬蟲嗎？
JAVA也可以實現爬蟲，比如jsoup包，一個非常方便解析html的工具呢。
不過相對來說，java語言笨重，稍微有些麻煩。
java爬蟲 長時間無返回
可能是代碼異常。
寫代碼總是會出異常的，尤其是爬蟲這類程序，無法確保每次請求都能穩定地返回統一的結果，比如反爬蟲策略提升代理IP超時程序異常等等，處理好這些問題，才能保證爬蟲程序持續地運行下去，反爬蟲策略，超時設置網絡總是不會一如既往的穩定如一，可能代理IP某個時間不穩定，也可能目標服務器某個時間不穩定，還有自身機器的網絡也可能不穩定，如果不設置好超時，程序也不好跑下去。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/197640.html
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