使用WebMagic提升你網站流量的方法

隨著互聯網技術的不斷發展，現在的網站越來越注重流量，而流量的獲取方法也多種多樣，其中之一就是通過WebMagic爬蟲框架來抓取數據，然後引流到網站中。本文將從多個方面對使用WebMagic提升你網站流量的方法，附代碼示例做詳細的闡述。

一、選擇合適的目標網站

在使用WebMagic進行數據抓取之前，首先需要選擇合適的目標網站。一般來說，選擇流量較高且與自己網站內容相關的網站為宜。通過WebMagic抓取這些網站的數據並引導到自己的網站中，不僅可以提高自己網站的流量，還可以讓用戶更方便地瀏覽相關信息。

以下是一個使用WebMagic抓取CSDN博客文章的示例代碼：

public class CSDNBlogProcessor implements PageProcessor {

    private Site site = Site.me().setRetryTimes(3).setSleepTime(100);

    @Override
    public void process(Page page) {
        List links = page.getHtml().links().regex("https://blog.csdn.net/\\w+/article/details/\\w+").all();
        page.addTargetRequests(links);
        page.putField("title", page.getHtml().xpath("//title/text()").toString());
        page.putField("content", page.getHtml().xpath("//div[@id='article_content']").toString());
    }

    @Override
    public Site getSite() {
        return site;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Spider.create(new CSDNBlogProcessor()).addUrl("https://blog.csdn.net/nav/java").thread(5).run();
    }
}

該示例代碼中，首先定義了一個CSDNBlogProcessor類，實現了PageProcessor介面，並設置了一些參數。在process方法中，通過正則表達式獲取到符合要求的鏈接，並將其添加到待爬取的鏈接列表中。然後使用xpath提取頁面中的文章標題和內容，並將其放入對應欄位中。最後在main方法中使用Spider類啟動爬蟲線程。

二、加入反爬蟲策略

由於一些網站可能對爬蟲進行限制或封鎖，使得爬蟲無法正常抓取數據，因此在使用WebMagic進行數據抓取時，需要加入反爬蟲策略，以避免被封鎖。以下是一些常見的反爬蟲方法：

1. 設置User-Agent，模擬用戶訪問。

2. 使用代理IP，避免被封鎖。

3. 增加隨機延時，避免被識別為爬蟲。

以下是一個使用WebMagic抓取知乎問題回答的示例代碼：

public class ZhihuProcessor implements PageProcessor {

    private Site site = Site.me()
            .setUserAgent("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3")
            .setSleepTime(3000)
            .setRetryTimes(3);

    @Override
    public void process(Page page) {
        List links = page.getHtml().links().regex("https://www.zhihu.com/question/\\d+/answer/\\d+").all();
        page.addTargetRequests(links);
        page.putField("content", page.getHtml().xpath("//div[@class='RichContent-inner']").toString());
    }

    @Override
    public Site getSite() {
        return site;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ProxyProvider proxyProvider = SimpleProxyProvider.from(new Proxy("127.0.0.1", 1080));
        Spider.create(new ZhihuProcessor())
                .addUrl("https://www.zhihu.com/question/26655842")
                .setDownloader(new HttpClientDownloader().setProxyProvider(proxyProvider))
                .thread(5)
                .run();
    }
}

在這段代碼中，首先設置了User-Agent、隨機延時和重試次數等反爬蟲參數。然後通過正則表達式獲取符合要求的鏈接，使用addTargetRequests方法添加到待爬取的鏈接列表中，最後使用xpath提取頁面中的回答內容並存入page中。

三、處理抓取到的數據

對於爬蟲抓取到的數據，還需要進行一些處理才能方便地引流到自己的網站中。以下是一些常用的數據處理方法：

1. 數據清洗，去除不必要的字元或標籤。

2. 數據過濾，根據關鍵詞或分類進行過濾。

3. 格式轉換，將抓取到的數據轉換為可提交的格式，如JSON格式。

以下是一個使用WebMagic抓取豆瓣電影信息並導入到ElasticSearch的示例代碼：

public class DoubanMovieProcessor implements PageProcessor {

    private Site site = Site.me().setRetryTimes(3).setSleepTime(100);

    private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    @Override
    public void process(Page page) {
        List links = page.getHtml().links().regex("https://movie.douban.com/subject/\\d+/").all();
        page.addTargetRequests(links);
        page.putField("title", page.getHtml().xpath("//h1/span[@property='v:itemreviewed']/text()").toString());
        page.putField("score", page.getHtml().xpath("//strong[@property='v:average']/text()"));
        page.putField("director", page.getHtml().xpath("//a[@rel='v:directedBy']/text()"));
        page.putField("casts", page.getHtml().xpath("//span[@class='actor']/span[@class='attrs']/a/text()"));
        page.putField("genre", page.getHtml().xpath("//span[@property='v:genre']/text()"));
    }

    @Override
    public Site getSite() {
        return site;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Spider.create(new DoubanMovieProcessor())
                .addUrl("https://movie.douban.com/subject/1292052/")
                .addPipeline(new ElasticsearchPipeline("localhost", 9200, "douban-movies"))
                .thread(5)
                .run();
    }

    private class ElasticsearchPipeline implements Pipeline {

        private RestClient restClient;

        private String indexName;

        private ElasticsearchPipeline(String host, int port, String indexName) {
            this.restClient = RestClient.builder(new HttpHost(host, port)).build();
            this.indexName = indexName;
        }

        @Override
        public void process(ResultItems resultItems, Task task) {
            try {
                IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName, "_doc", UUID.randomUUID().toString());
                indexRequest.source(objectMapper.writeValueAsString(resultItems.getAll()), XContentType.JSON);
                restClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

在這段代碼中，首先定義了一個DoubanMovieProcessor類，並使用xpath提取頁面中的電影信息。然後定義了一個ElasticsearchPipeline類，實現了Pipeline介面，將抓取到的數據存儲到Elasticsearch中。其中使用Jackson庫將數據轉換為JSON格式，並通過RestClient將數據寫入到Elasticsearch中。