java爬虫抓取网页数据(如何读取格式整齐的网页url并且保存网站的url地址)
　　java爬虫抓取网页数据并保存网站的url地址(例如某明星的信息)遇到了两个难题:如何读取格式整齐的网页url如何遍历网页url并且保存网站的url首先,解决读取格式整齐的网页url。这里分别介绍一下java从输入的web目录读取数据的两种方法:从输入的目录读取。可以使用以下方法:makeexcel。
　　excelfilewriter和makeexcel。excelwriter。excelfilewritermakeexcel。excelwriter。excelfilewritermakeexcel。excelpathwriter。
　　随便打开任意网站(如果是内网ip的话需要你安装浏览器，把本地计算机设置为代理)，登录本地计算机，然后在excel里面（页面右下角会有一个加载数据框，在其中输入web地址）添加url（就是你加载的url），这时候会跳转到你保存的页面，在最后，
　　根据楼主的问题，发现楼主的习惯是先保存再解析。但是，当我们在抓取页面的时候，会有一个js绑定地址栏的事件，即http状态码41、417或419时，使用xhr请求，得到并验证真实url地址。然后我们需要到这个url所在的页面，去解析你所需要的参数，参数包括首页链接、详情页链接等等。以解析首页链接为例，需要解析js绑定地址与首页url地址。
　　发现，当你解析完url，你只能得到这个页面在这个js绑定地址中首字母组合所代表的id，在下面有详细图文，so，如果您第一次有兴趣，我做了详细图文，您可以点开下面链接查看。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(java爬虫抓取网页数据【架构组】(组).js+jsoupscrapy框架)
　　java爬虫抓取网页数据【架构组】vue.js抓取网页数据d3.js+jsoupscrapy框架mysqlmongodb-3-portpandasrethinkdb-pysqlitepymongo-shell
　　先不谈python，给你一个最基本的数据库的知识，商品价格和一个关系数据库关联，这玩意怎么搞都得明白吧。python只是个实现语言，仅此而已。
　　的网页数据源码从python获取，python解析就可以了。现在抓取是大热门。要抓取有很多种手段。比如pythonsql，
　　python是个工具，编程的终极目标是数据，拿到数据有很多方法，这个问题就好比问：用什么机器可以用很久？python用多久，这个就是看你程序跑的起来，run的顺不顺畅以及是否能基于机器学习之类的模型去训练了。如果你需要在没有太多数据来源的情况下去分析数据，个人推荐r&matlab，用这些比较方便但是个人感觉不够基础。
　　如果说建模，个人认为我国这样的国情下，搞个大学教科书那种数据库就够用了，基于各种关系数据库。分析为主。当然实际情况各种数据来源都有，有人天天在论坛以及各种数据库评论里面交流，自己也总结一些。而且我觉得python这种胶水语言，可以实现方便调用，编程语言之间优缺点都明显。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(一个用浏览器每次访问csdn首页看到的推荐文章还不一样)
　　一个简单的爬虫程序主要分为两部分：
　　1、抓取网站资源，也就是我们通过浏览器看到的页面资源（HTML源码）。
　　2、 制定过滤规则，过滤掉我们想要的数据。
　　下面以爬取csdn首页文章信息为例，实现一个简单的Java爬虫。我这里是为了一个spring boot项目，jdk版本1.8。不得不说，新版eclipse自带maven，安装一个STS组件搭建srping启动项目简单快捷。话不多说，直接上代码。
　　这是我的 pom 文件：
　　
4.0.0

org.springframework.boot
spring-boot-starter-parent
2.1.3.RELEASE


com.example
sqlTest
0.0.1-SNAPSHOT
sqlTest
Demo project for Spring Boot

1.8



org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-jpa


org.springframework.boot
spring-boot-starter-jdbc


org.springframework.boot
spring-boot-starter-web


mysql
mysql-connector-java
5.1.25


org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test


org.jsoup
jsoup
1.11.3





org.springframework.boot
spring-boot-maven-plugin



　　既然是spring boot项目，下面是properties文件（最基本的配置，不写注释）：
　　spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/myTest?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
spring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
spring.jpa.database=MYSQL
spring.jpa.show-sql=true
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=none
#spring.jpa.properties.hibernate.current_session_context_class=org.springframework.orm.hibernate4.SpringSessionContext
spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect
server.port=8084
server.servlet.context-path=/test
　　下面是双手的实现类：
　　package com.example.demo;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.Query;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import com.example.demo.bean.PUser;
import com.example.demo.dao.UserDao;
@Controller
public class TestController {
@Autowired(required = true)
private UserDao userDao;
@Autowired
private EntityManager em;
private Query query;
@Transactional
@RequestMapping("/hello1") //该方法的访问路径
public String test(Model model, HttpServletRequest request) {
String url1 = "https://www.csdn.net";//csdn首页的地址
crawler(url1);//开始爬虫
System.out.println("爬虫结束");
return "index.html";
}
//爬取csdn首页的文章信息
private void crawler(String urlString) {
try {
// 文章名称
String regex = ";}\">\\s[\\S\\s]+\\s\\s\\s[\\u4e00-\\u9fa5_a-zA-Z0-9\\s，！“”？（）\\|-]+\\s=0) {
System.out.println(data);
}

//筛选出阅读数
start = data.indexOf("class=\"num\"");
if(start>=0) {
end = data.indexOf("", start);
readNum = data.substring(start+12, end);
}
System.out.println("阅读数："+readNum);

//筛选出评论数
int start2 = data.indexOf("class=\"num\"", end);
if(start2>=0) {
int end2 = data.indexOf("", start2);
commonNum = data.substring(start2+12, end2);
}
System.out.println("评论数："+commonNum+"\n");
//插入数据库
String sql = "insert into csdn_essay (essay_name,url,auther_name,time,read_num,common_num) values ('"+essayName+"','"+url+"','"+autherName+"','"+time+"','"+readNum+"','"+commonNum+"')";
em.createNativeQuery(sql).executeUpdate();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

}
　　以上是爬虫工作的结果：
　　
　　首页默认只能爬到38条数据，用浏览器就可以看到。第一次加载也是38条数据，但是每次滑动到页面底部，会自动继续加载10条数据。所以我们判断每次加载时应该传递什么参数来控制加载的数据。好奇心促使我用burp Suite截取如下请求包，发现：
　　
　　前两个参数每次访问都是一样的，第三个参数show_offset看名字就很可疑了。前 10 位数字应为时间戳。我不知道后者是什么。我在url中拼接了这个参数，修改了参数值，发现得到的数据不太一样，但是和之前的对比是重复的。每次看到推荐的文章都想用浏览器访问csdn主页不一样，应该是后台有一些算法根据这个参数值去获取对应的数据，我这里就不赘述了，有兴趣的小伙伴可以一起讨论，欢迎在评论区留言~~~~~~ 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(爬虫抓取数据后，怎样存储才是最好的方式呢？)
　　爬虫抓取数据后，最好的存储方式是什么？我们来看看可以使用的存储方法。
　　以json格式存储在文本文件中，存储在excel中，存储在sqlite中，存储在mysql数据库中，存储在mongodb1、中，存储在json格式的文本文件中
　　这是最简单、最方便、最常用的存储方式。json 格式确保您在打开文件时可以直观地检查存储的数据。一行数据存储在一行中。这种方法适用于爬取数据量比较小的情况。，后续的阅读和分析也很方便。
　　2、保存到excel
　　如果爬取到的数据可以方便的整理成表格，用excel存储是个不错的选择。打开excel后，观察数据更方便。Excel也可以做一些简单的操作。可以用xlwt写excel。有了这个库，你就可以使用xlrd来读取excel了。和方法一一样，excel中存储的数据不要太多。另外，如果是多线程爬取，用多线程写excel是不可能的。这是一个限制。
　　3、存储到sqlite
　　Sqlite不需要安装，它是一个零配置的数据库，比mysql轻很多。语法方面，只要懂mysql，操作sqlite就没有问题。当爬虫数据量大，需要持久化存储，又懒得装mysql的时候，sqlite绝对是最好的选择，不多，不支持多进程读写，所以不适合多进程爬虫。
　　4、存储到mysql数据库
　　MySQL可以远程访问，但sqlite不能。这意味着您可以将数据存储在远程服务器主机上。当数据量非常大的时候，自然应该选择mysql而不是sqlite，但是无论是mysql还是sqlite，都必须先存储数据再存储。需要先建表，根据要抓取的数据结构和内容定义字段。这是一个耐心和精力的问题。
　　5、存储到mongodb
　　我最喜欢no sql数据库的原因之一是不需要像关系数据库那样定义表结构，因为定义表结构很麻烦。判断字段的类型，varchar类型的数据也需要定义长度，你定义的小一点，过长的数据会被截断。
　　Mongodb 以文档的形式存储数据。可以使用pymongo作为库，直接将数据以json格式写入mongodb。即使在同一个集合中，对数据的格式也没有要求，太灵活了。
　　刚刚捕获的数据通常需要进行第二次清理才能使用。如果使用关系型数据库存储数据，第一次需要定义表结构。清洗后，恐怕需要定义一个表结构来恢复清洗后的数据。收纳太麻烦。使用 mongodb 消除了重复定义表结构的过程。
　　6、 可以使用redis吗？
　　不推荐使用Redis。不要说它很快。问题是你不需要这么快的存储速度和读取速度。Redis 旨在用作缓存，它没有合适的数据结构来存储您的爬虫抓取的内容。对于下载的数据，强行使用redis只会给你带来麻烦。
　　7、如何存储图片数据
　　图片可以存储在本地文件中，以便您随时查看。如果数据量太大，也可以存储在mongodb中，但是在mongodb中存储太小的图片很浪费空间
　　综上所述，应根据实际情况确定使​​用哪种存储方式。如果数据量小，有文字，少考虑数据库。如果数据不复杂，考虑关系型数据库，sqlite，mysql，数据复杂，甚至需要第二次。清洗处理后，存入mongodb。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(java程序员必须掌握的HTTP流程和常见的下载类库)
　　1、入门
　　首先，使用Java搞爬虫。当然，你必须学习Java的基础知识。什么循环/顺序/条件是基础，还有多线程、IO（同步/异步/阻塞/非阻塞）等等。然后是爬虫的基础。HttpClient（现在应该叫HttpComponents）是java中最常用的下载库。最好熟悉它。如果可能，请转到 HTTP 协议。如果精力不够，了解最基本的HTTP流程和常见的Status Code也可以；另外，你要了解一点html/js，还要了解xml/json。您不应该对要抓取的内容结构感到陌生。需要用到那些解析工具库，jackson、gson、Xrece、jsoup等等你喜欢用哪个，小学和中学没有区别；还有一个常用的处理文本的正则表达式，这个最好非常熟悉，很多时候html中的文本表面上似乎没有结构化的形式，但是正则表达式往往可以让你眼前一亮。最后，一定要善用chrome/firefox等浏览器及其带来的调试工具，才能事半功倍。基本上，点击这些技巧后，还可以抓取大量静态或动态的站点数据。一定要善用chrome/firefox等浏览器及其带来的调试工具，才能事半功倍。基本上，点击这些技巧后，还可以抓取大量静态或动态的站点数据。一定要善用chrome/firefox等浏览器及其带来的调试工具，才能事半功倍。基本上，点击这些技巧后，还可以抓取大量静态或动态的站点数据。
　　2、高级
　　1）我经常遇到一些网站，比如微博/贴吧/论坛，需要用户登录才能查看数据。如果要捕获他们的数据，则需要模拟用户登录。互联网上也有很多。相关资料基本获取。对应的c1ookie基本就得到了。在下一次请求中带上这个授权的 cookie 是可以的。如果真的很复杂，只能考虑phantomjs或者chrome no headless等无GUI浏览。设备模拟登录获取数据。
　　2） 反爬虫，我经常遇到网站提示输入验证码，或者频繁访问等。其实网站设计者不希望这种无意义的访问发生，消耗自己的资源。因此，如果有爬虫，就会有反爬虫。爬。应对反爬需要看反爬网站的反爬策略，根据对方的反爬策略采取有针对性的对策，一般是添加代理、控制访问频率、设置认证cookie等，仅此而已。
　　3）识别算法，现代网站越来越多，不可能一一开发爬虫。这需要大量的人力和物力。对于程序员来说，最宝贵的就是时间。站点一般有新闻/论坛/视频/直播等类别，每种类型的站点都有其对应的特点。新闻网站的特点更加明显。每个新闻站点都非常相似，都出现了长文本。html和对应的dom结构树，所以有一些通用的提取算法可以用来提取新闻数据。有兴趣的可以去看看。目前这样的算法很多，识别率和准确率都比较好。对于论坛等网站的提取算法，可以大规模使用的成熟的并不多。有兴趣的可以找到相应的论文。
　　3、高级
　　抓取数据后，您需要进行处理/分析。否则，将无缘无故地捕获数据。您只想感受下车的快感吗？没有ddos的人直接来的快（千万别这样），如果数据量小我们可以存储一些关系型数据库，比如MySQL/PostgreSQL等，但是有一天我们的数据量会积累的越来越多，然后我们会发现原来的关系型数据库的数据量是1亿（甚至更少）。我们根本hold不住。这时候就要考虑我们要如何存储我们的数据，是扩展原有的关系存储，还是迁移到NoSQL数据库，是持久化，还是实时放到MQ（消息队列）中去处理它，这些必须根据实际业务场景应用，您可以了解相关的可能的存储解决方案。另外，业务系统太大。在很多情况下，我们不能等到爬虫任务完成才发现问题。比如网站改版了，其中网站加强了反爬虫。这需要我们及时响应。最好使用日志系统。实时分析数据，现在ELK是标配 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(
大数据行业数据价值不言而喻的技术分析及解决办法！)
　　网络爬虫技术总结
　　对于大数据行业来说，数据的价值不言而喻。在这个信息爆炸的时代，互联网上的信息和数据太多了。对于中小微企业来说，合理使用爬虫爬取有价值的数据，是为了弥补自身先天的数据不足。板子的最佳选择，本文主要从爬虫原理、架构、分类和反爬虫技术等方面对爬虫技术进行总结。
　　1、 爬虫技术概述
　　网络爬虫是一种按照一定的规则自动抓取万维网信息的程序或脚本。它们广泛用于互联网搜索引擎或其他类似的网站，可以自动采集所有可以访问页面的内容来获取或更新这些网站的内容和检索方法. 从功能上来说，爬虫一般分为三部分：数据采集、处理、存储。
　　传统爬虫从一个或几个初始网页的网址开始，获取初始网页上的网址，在网页抓取过程中不断从当前页面中提取新的网址放入队列中，直到某个停止条件系统的满足。聚焦爬虫的工作流程比较复杂。需要按照一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接，放入URL队列等待被抓取。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要抓取的网页的网址，并重复上述过程，直到达到系统的某个条件时停止。另外，爬虫爬取的所有网页都会被系统存储起来，进行一定的分析、过滤、并为以后的查询和检索建立索引；对于专注的爬虫，这个过程中得到的分析结果还是可以对后续的爬虫过程给出反馈和指导的。
　　与一般网络爬虫相比，聚焦爬虫需要解决三个主要问题：
　　(1)爬取目标的描述或定义；
　　（2)对网页或数据的分析和过滤；
　　（3) URL 搜索策略。
　　
　　2、爬取的原理
　　2.1 网络爬虫原理
　　网络爬虫系统的作用是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据源。许多大型互联网搜索引擎系统被称为基于Web数据的搜索引擎系统，如谷歌和百度。这说明了网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。除了供用户阅读的文本信息外，网页还收录一些超链接信息。网络爬虫系统通过网页中的超链接信息不断获取网络上的其他网页。正是因为这个采集进程就像一个爬虫或蜘蛛在网络上漫游，所以被称为网络爬虫系统或网络蜘蛛系统，英文称为Spider或Crawler。
　　
　　2.2 网络爬虫系统的工作原理
　　在网络爬虫的系统框架中，主要流程由控制器、解析器和资源库三部分组成。控制器的主要工作是为多线程中的每个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要工作是下载网页并处理页面，主要是处理一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容。爬虫的基本工作由解析器完成。资源库用于存储下载的网页资源，一般使用Oracle数据库等大型数据库存储，并建立索引。
　　控制器
　　控制器是网络爬虫的中央控制器。主要负责根据系统传递过来的URL链接分配一个线程，然后启动线程调用爬虫对网页进行爬取。
　　解析器
　　解析器是网络爬虫的主要部分。它的主要任务包括：下载网页，处理网页文本，如过滤，提取特殊的HTML标签，分析数据。
　　资源库
　　主要用于存储网页中下载的数据记录，并提供生成索引的目标源。中大型数据库产品包括：Oracle、SqlServer等。
　　网络爬虫系统一般会选择一些输出度（网页中超链接数）较高的比较重要的URL作为种子URL集合。网络爬虫系统使用这些种子集作为初始 URL 开始数据爬取。由于网页收录链接信息，因此可以通过现有网页的网址获取一些新的网址。网页之间的指向结构可以看作是一个森林，每个种子URL对应的网页就是森林中一棵树的根节点。.
　　这样，网络爬虫系统就可以按照广度优先算法或深度优先算法遍历所有网页。由于深度优先搜索算法可能会导致爬虫系统陷入网站内部，不利于搜索离网站首页较近的网页信息，所以广度优先搜索算法一般为用于 采集 网页。网络爬虫系统首先将种子 URL 放入下载队列，然后简单地从队列头部取一个 URL 来下载相应的网页。获取并存储网页内容后，通过解析网页中的链接信息，可以得到一些新的URL，并将这些URL加入到下载队列中。然后取出一个网址，下载它对应的网页，然后解析，
　　
　　网络爬虫的基本工作流程如下：
　　1.首先选择一些精心挑选的种子网址；
　　2.将这些URL放入URL队列进行抓取；
　　3. 从待爬取的URL队列中取出待爬取的URL，解析DNS，获取主机IP，下载该URL对应的网页，保存到下载的网页库中。另外，将这些网址放入已爬取的网址队列中；
　　4.对抓取到的URL队列中的URL进行分析，分析其中的其他URL，将这些URL放入待抓取的URL队列中，从而进入下一个循环。
　　
　　
　　2.3 爬取策略
　　在爬虫系统中，要爬取的URL队列是一个非常重要的部分。URL队列中要爬取的URL的顺序也是一个很重要的问题，因为它涉及到先爬哪个页面，后爬哪个页面。确定这些 URL 顺序的方法称为抓取策略。下面重点介绍几种常见的爬取策略：
　　2.3.1 深度优先遍历策略
　　深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，逐个跟踪每一个链接，处理完这一行后转移到下一个起始页，继续跟踪链接。我们以下图为例：
　　走过的路径：AF-GE-H-IBCD
　　
　　2.3.2 广度优先遍历策略
　　广度优先遍历策略的基本思想是将新下载的网页中找到的链接直接插入到待爬取的URL队列的末尾。即网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后选择其中一个链接的网页，继续抓取该网页中链接的所有网页。以上图为例：
　　遍历路径：ABCDE-FGHI
　　2.3.3 反向链接计数策略
　　反向链接数是指从其他网页链接到某个网页的数量。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的爬取系统都会使用这个指标来评估网页的重要性，从而决定不同网页的爬取顺序。
　　在真实的网络环境中，由于广告链接和作弊链接的存在，反向链接的数量不能等待别人的重视。因此，搜索引擎通常会考虑一些可靠的反向链接。
　　2.3.4PartialPageRank 策略
　　PartialPageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于下载的网页，连同要爬取的URL队列中的URL，形成一个网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算后完成后，将要爬取的URL队列中的URL按照PageRank值的大小进行排列，按照这个顺序爬取页面。
　　如果每个页面都被抓取，则重新计算 PageRank 值。一个折衷的方案是：每爬取K个页面后，重新计算PageRank值。但是，这种情况下仍然存在一个问题：对于从下载页面中分析出来的链接，也就是我们前面提到的未知网页部分，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，这些页面会被赋予一个临时的PageRank值：将所有传入该页面链的PageRank值汇总，从而形成未知页面的PageRank值参与排名。
　　2.3.5OPIC 策略
　　该算法实际上对页面的重要性进行评分。在算法开始之前，给所有页面相同的初始现金（cash）。下载某个页面P后，将P的现金分配给所有从P分析的链接，并清除P的现金。待抓取的 URL 队列中的所有页面均按照现金的数量进行排序。
　　2.3.六大站优先策略
　　URL队列中所有要爬取的网页，按照所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，优先下载。这种策略因此被称为大站优先策略。
　　3、 爬虫分类
　　我应该选择 Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector 还是其他来开发网络爬虫？上面提到的爬虫基本上可以分为三类：
　　(1）分布式爬虫：Nutch
　　（2）JAVA 爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
　　（3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发）
　　3.1 个分布式爬虫
　　爬虫采用分布式，主要解决两个问题：
　　1)海量网址管理
　　2)网速
　　最受欢迎的分布式爬虫是 Apache 的 Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch 是这些类型的爬虫中最糟糕的选择，原因如下：
　　1)Nutch 是一款专为搜索引擎设计的爬虫。大多数用户需要一个爬虫来进行准确的数据爬取（精细提取）。Nutch 运行的一组进程中有三分之二是为搜索引擎设计的。精细提取没有多大意义。换句话说，使用 Nutch 进行数据提取会在不必要的计算上浪费大量时间。而如果你试图通过二次开发让Nutch适合精炼业务，你基本上会破坏Nutch的框架，将Nutch改得面目全非，并有能力修改Nutch。自己写一个新的确实更好。分布式爬虫框架。
　　2)Nutch 依赖于hadoop 来运行，而hadoop 本身就消耗了大量的时间。如果集群机器数量少，爬取速度不如单机爬虫快。
　　3)Nutch有一套插件机制，作为亮点推广。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精细的提取功能。但是任何开发过 Nutch 插件的人都知道 Nutch 的插件系统有多烂。使用反射机制加载和调用插件使得编写和调试程序变得极其困难，更不用说在其上开发复杂的精细提取系统了。并且Nutch没有提供相应的插件挂载点进行精细提取。Nutch的插件只有五六个挂载点，而这五六个挂载点是为搜索引擎服务的，不提供精细提取的挂载点。Nutch的大部分精提取插件都挂载在“解析器”（parser）的挂载点上，
　　4)使用Nutch进行爬虫二次开发，爬虫的准备和调试时间往往是单机爬虫所需时间的十倍以上。学习Nutch源代码的成本非常高，更何况团队中的每个人都必须了解Nutch源代码。在调试过程中，会出现程序本身以外的各种问题（hadoop问题、hbase问题）。
　　5) 很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等，其实很多人理解错了。这里所说的持久化数据是指在avro、hbase、mysql中存储URL信息（URL管理所需的数据）。这不是您要提取的结构化数据。事实上，对于大多数人来说，URL 信息存在于何处并不重要。
　　6)Nutch2 版本目前不适合开发。Nutch官方稳定版是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果你想和nutch一起使用hbase（大多数人使用nutch2来使用hbase），你只能在0.90版本左右使用hbase，因此你必须将hadoop版本降低到hadoop0.2左右. 而且，Nutch2的官方教程更具有误导性。Nutch2有两个教程，分别是Nutch1.x和Nutch2.x。Nutch2.x的官网可以支持到hbase0.94。但其实这个Nutch2.x指的是Nutch2.3之前和Nutch2.2.1之后的版本。此版本在官方SVN中不断更新。
　　所以，如果你不是搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队喜欢效仿。他们不得不选择Nutch来开发高度提取的爬虫。事实上，这是为了Nutch的声誉。当然，最终的结果往往是项目延期。
　　如果你是一个搜索引擎，Nutch1.x 是一个非常好的选择。Nutch1.x 与 solr 或 es 合作组成了一个非常强大的搜索引擎。如果非要使用Nutch2，建议等到Nutch2.3发布。当前的 Nutch2 是一个非常不稳定的版本。
　　
　　分布式爬虫平台架构图
　　3.2JAVA爬虫
　　这里将JAVA爬虫单独划分为一个类别，因为JAVA在网络爬虫的生态系统中是非常完整的。相关资料也是最全的。这里可能有争议，我只是随便说说。
　　其实开源网络爬虫（框架）的开发很简单，难点复杂的问题（比如DOM树解析定位、字符集检测、海量URL去重）都已经被前人解决了，可以说没有技术含量。包括Nutch，其实Nutch的技术难点就是开发hadoop，代码本身也很简单。从某种意义上说，网络爬虫类似于遍历机器的文件以查找文件中的信息。没有任何困难。之所以选择开源爬虫框架，是为了省事。比如爬虫URL管理、线程池等模块任何人都可以做，但是需要一段时间的调试和修改才能稳定下来。
　　用于爬虫的功能。用户比较关心的问题往往是：
　　1） 爬虫是否支持多线程，爬虫能不能用agent，能不能抓取重复数据，能不能抓取JS生成的信息？
　　那些不支持多线程、代理、过滤重复网址的不叫开源爬虫，而是叫循环执行http请求。
　　js生成的信息能否被爬取与爬虫本身关系不大。爬虫主要负责遍历网站和下载页面。爬取js产生的信息与网页信息提取模块有关，往往需要通过模拟浏览器（htmlunit、selenium）来完成。这些模拟浏览器通常需要花费大量时间来处理页面。所以一种策略是利用这些爬虫来遍历网站，当遇到需要解析的页面时，将页面的相关信息提交给模拟浏览器，完成对JS生成信息的提取。
　　2）爬虫可以爬取ajax信息吗？
　　网页上有一些异步加载的数据。爬取这个数据有两种方式：使用模拟浏览器（问题1中描述），或者分析ajax http请求，自己生成ajax请求url，获取返回数据。如果自己生成ajax请求，使用开源爬虫有什么意义？其实还是需要用到开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
　　如果我已经可以生成我需要的ajax请求（列表），我该如何使用这些爬虫来抓取这些请求？
　　爬虫通常被设计成广度遍历或深度遍历的模式来遍历静态或动态页面。爬取ajax信息属于deepweb（深网）的范畴，虽然大部分爬虫不直接支持。但它也可以通过某些方式完成。例如，WebCollector 使用广度遍历来遍历网站。第一轮爬取是爬取种子集（seeds）中的所有URL。简单的说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫中。使用爬虫遍历这些深度为1的种子（默认为广度遍历）。
　　3）爬虫如何爬取网站登录？
　　这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，模拟登录主要是基于cookies。至于如何获取cookie，就不是爬虫的事情了。您可以手动获取cookies，模拟http请求登录，或者使用模拟浏览器自动登录获取cookies。
　　4）爬虫如何从网页中提取信息？
　　开源爬虫一般都集成了网页提取工具。主要支持两种规范：CSSSELECTOR 和 XPATH。至于哪个更好，这里就不评价了。
　　5）爬虫是如何保存网页信息的？
　　一些爬虫带有一个负责持久化的模块。例如，webmagic 有一个名为管道的模块。通过简单的配置，爬虫提取的信息可以持久化到文件、数据库等中，也有一些爬虫不直接为用户提供数据持久化模块。如 crawler4j 和 webcollector。让用户在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于使用pipeline模块好不好，类似于是否使用ORM来操作数据库的问题。这取决于您的业务。
　　6）爬虫被网站拦截怎么办？
　　爬虫被网站拦截，通常可以通过多个代理（随机代理）解决。但是，这些开源爬虫一般不直接支持随机代理的切换。因此，用户往往需要自己将获取到的代理放入一个全局数组中，自己编写代码来随机获取代理（从数组中）。
　　7）网页可以调用爬虫吗？
　　爬虫的调用是在Web的服务器端调用的，你可以照常使用。所有这些爬虫都可以使用。
　　8）爬行速度怎么样？
　　一个单机的开源爬虫的速度基本可以用到机器网速的极限。爬虫速度慢，往往是因为用户线程少，网速慢，或者持久化数据时与数据库交互慢。这些东西往往是由用户的机器和二次开发代码决定的。这些开源爬虫的速度非常好。
　　9）显然代码写对了，爬不出来数据。爬虫有问题吗？别的爬虫能解决吗？
　　如果代码写对了，数据爬不出来，其他爬虫也是一样。在这种情况下，要么 网站 阻止了您，要么您抓取的数据是由 javascript 生成的。爬取数据无法通过改变爬虫来解决。
　　10）哪个爬虫可以判断网站是否爬完了，哪个爬虫可以根据主题爬取？
　　爬虫无法判断网站是否爬过，只能尽量覆盖。
　　至于基于主题的爬取，爬虫只有向下爬取内容才知道主题是什么。所以它通常是从整体上爬下来，然后去过滤内容。如果觉得抓取过于笼统，可以通过限制网址规律等方法缩小范围。
　　11） 哪个爬虫有更好的设计模式和结构？
　　设计模式纯属无稽之谈。当软件设计模式好的时候，开发软件，然后总结出几种设计模式。设计模式对软件开发没有指导作用。使用设计模式来设计爬虫只会让爬虫的设计更加臃肿。
　　在架构上，开源爬虫目前主要是详细数据结构的设计，比如爬取线程池、任务队列等，大家都可以控制。爬虫的业务太简单了，不谈结构。
　　所以对于JAVA开源爬虫，我觉得，找一个好用的就好了。如果业务复杂，使用哪种爬虫就必须经过复杂的二次开发才能满足需求。
　　3.3 非 Java 爬虫
　　在非JAVA语言编写的爬虫中，有很多优秀的爬虫。这里单独提取为一个类别，不是针对爬虫本身的质量，而是针对larbin、scrapy等爬虫对开发成本的影响。
　　先说python爬虫，python可以用30行代码完成JAVA 50行代码的任务。Python 代码编写确实很快，但是在调试代码阶段，Python 代码的调试往往比编码阶段节省的时间消耗的时间要多得多。使用python开发，为了保证程序的正确性和稳定性，需要编写更多的测试模块。当然，如果爬取规模不大，爬取业务不复杂，使用scrapy也是相当不错的，可以轻松完成爬取任务。
　　
　　上图是Scrapy的架构图。绿线是数据流。首先，从初始 URL 开始，调度程序会将其交给下载程序进行下载。下载完成后，会交给Spider进行分析。需要保存的数据会被发送到ItemPipeline。那就是对数据进行后处理。此外，可以在数据流通道中安装各种中间件来进行必要的处理。所以在开发爬虫的时候，最好先规划好各个模块。我的做法是分别规划下载模块、爬取模块、调度模块、数据存储模块。
　　对于C++爬虫来说，学习成本会比较大。而且你不能只计算一个人的学习成本。如果软件需要团队开发或交接，那将是很多人的学习成本。软件调试并不是那么容易。
　　还有一些ruby、php爬虫，这里不多评论。确实有一些非常小的数据采集任务，用ruby或者php非常方便。但是要选择这些语言的开源爬虫，一方面需要调查相关的生态系统，另一方面，这些开源爬虫可能会产生一些你找不到的bug（人少信息少） .
　　4、反爬虫技术
　　由于搜索引擎的流行，网络爬虫已经成为一种非常流行的网络技术。除了专门从事搜索的谷歌、雅虎、微软和百度，几乎每个大型门户网站网站都有自己大大小小的搜索引擎。可以叫出的名字有几十个，不知道的名字也有上万个。对于一个内容驱动的网站来说，难免会被网络爬虫光顾。
　　网站上一些智能搜索引擎爬虫的爬取频率比较合理，消耗的资源比较少。但是，很多不良的网络爬虫对网页的爬取能力较差，经常会发送几十甚至上百个请求，重复爬取循环。拿，这种爬虫往往对中小网站来说是毁灭性的打击，尤其是缺乏爬虫编写经验的程序员写的爬虫，破坏力极强，网站访问压力会很大高的。, 会导致网站 访问缓慢甚至无法访问。
　　一般来说，网站从三个方面进行反爬虫：用户请求的Headers、用户行为、网站目录和数据加载方式。前两个比较容易遇到，大多数网站反爬虫都是从这些角度来看的。将采用第三类ajax应用网站，增加爬虫难度。
　　4.1 个通过 Headers 的反爬虫
　　从用户请求的Headers反爬取是最常见的反爬取策略。很多网站会检测Headers的User-Agent，还有一些网站会检测Referer（部分资源网站的防泄漏环节就是检测Referer）。如果遇到这种反爬虫机制，可以直接给爬虫添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者修改Referer值为目标网站域名。对于检测header的反爬虫，在爬虫中修改或添加header很容易绕过。
　　【点评：往往容易被忽视。通过对请求的捕获分析，确定referer，并在程序中模拟访问请求头中添加]
　　4.2 基于用户行为的反爬虫
　　网站的另一部分是检测用户行为，比如同一IP在短时间内多次访问同一个页面，或者同一个账号在短时间内多次执行相同的操作。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(
Java世界中小白的我(瑟瑟发抖的状态),
)
　　
　　前言
　　作为Java世界中的一个小白种人，我（颤抖）对网络数据捕获一无所知。人是没有办法的。这时，我们的老板向我推荐了一款非常有用的爬虫框架webcollector。Webcollector是一个Java爬虫框架，它不需要配置，并且易于二次开发。它提供了一个简化的API，一个功能强大的爬虫程序只需少量代码即可实现。Webcollector Hadoop是Webcollector的Hadoop版本，支持分布式爬网。webcollector非常简单且易于使用。在这里，我想作为初学者与大家分享webcollector
　　网络采集器的特性
　　如果我们使用一个框架，我们最需要了解它的优点和缺点，以便更好地发挥它的作用。因为我只知道网络数据爬行的webcollector框架，所以我在Internet上找到了一些关于webcollector的信息并进行了分类
　　web采集器与传统web爬虫的区别
　　传统的网络爬虫倾向于将网站内容从一个站点下载到另一个站点。最小的数据单位是单个网页或文件。Web collector可以为定向采集设置爬网策略，并从网页中提取结构化信息
　　webcollector与httpclient和jsup之间的差异
　　Webcollector是一个爬虫框架，httpclient是一个HTTP请求组件，jsoup是一个网页解析器（具有内置的HTTP请求功能）
　　一些程序员在单个线程中通过迭代或递归方法调用httpclient和jsup以获取数据采集，这也可以完成任务，但存在两个主要问题：
　　单线程的速度比较慢，多线程爬虫的速度要比单线程爬虫快得多
　　您需要编写自己的任务维护机制。该机制包括URL重复数据消除、断点爬网（即异常中断处理）和其他功能
　　webcollector框架附带多线程和URL维护。用户在编写爬虫
　　时不需要考虑线程池、URL去重和断点爬行等问题。
　　webcollector可以处理的数量级
　　目前，webcollector有单机版和Hadoop版（webcollector Hadoop）。独立版本可以处理数千万个URL，这对于大多数精细数据采集任务来说已经足够了。Webcollector Hadoop可以处理比单机版更多的问题，具体数量取决于集群的大小
　　webcollector的遍历
　　Webcollector使用粗略的宽度遍历，但是这里的遍历与网站拓扑树结构无关，用户不需要关心遍历方法。PS：作为小白，我对此有着深刻的理解
　　当访问一个页面时，网络爬虫将从该页面浏览一个新的URL并继续爬网。WebCollector为探索新URL提供了两种机制：自动解析和手动解析。有关这两种机制的详细信息，请阅读以下示例中的代码注释
　　webcollector的简单使用
　　上面描述了一系列webcollector框架的特征。让我们简单地看看WebC采藏器在实际进程
　　中的用法。
　　1.首先，我们可以直接将webcollector的jar包导入到项目中，或者在POM文件中配置Maven依赖项，如下所示
　　方法1：单击下载webcollector的jar包
　　方法2：配置Maven依赖项，如下所示
　　
cn.edu.hfut.dmic.webcollector
WebCollector
2.70
　　2.创建一个实体类以从BroadthCrawler类继承并重写BroadthCrawler构造函数方法。在构造函数方法中设置基本的爬虫类属性，如设置种子集合、设置URL规则约束、设置断点爬网、设置线程数等（代码在下面）3.完成构造函数方法后，我们最需要的是实现方法public void visit（第页，crawldatams next）在界面访问者中。在该方法中，我们捕获所需的数据信息
　　让我们举一个具体的例子来说明webcollector的爬行过程是如何实现的
　　
　　让我们首先创建类、构造函数和visit方法，如下所示
　　package com.infosports.yuqingmanagement.crawler.impl;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.CrawlDatum;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.CrawlDatums;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.Page;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.plugin.berkeley.BreadthCrawler;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.util.RegexRule;
public class SaoDongCrawler extends BreadthCrawler {
private final static String crawlPath = "/Users/luying/data/db/jianshu";
private final static String seed = "http://www.jianshu.com/u/e39da354ce50";

RegexRule regexRule = new RegexRule();
public SaoDongCrawler() {
super(crawlPath, false);

//添加爬取种子,也就是需要爬取的网站地址,以及爬取深度
CrawlDatum datum = new CrawlDatum(seed)
.meta("depth", "1");
addSeed(datum);

//设置线程数,根据自己的需求来搞
setThreads(2);

//添加正则表达式规则
regexRule.addRule("http://.*");
}

@Override
public void visit(Page page, CrawlDatums next) {

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

//测试
SaoDongCrawler crawler = new SaoDongCrawler();
crawler.start(2);
}
}
　　然后，我们打开WebDeveloper工具来查找抓取数据所需的元素和类，如下所示
　　我们通过开发者工具找到了我们需要的元素，因此我们可以在访问方法中得到“nerve Sao Dong”一词，如下所示
　　 @Override
public void visit(Page page, CrawlDatums next) {

String name = page.select("a.name").text();
System.out.println(name);
}
　　或者如果我们不想得到标签的值，只是想得到标签呢？然后通过标签得到标签的值
　　 @Override
public void visit(Page page, CrawlDatums next) {
Element nameElement = page.select("a.name").first();
String name = nameElement.text();
System.out.println(name);
}
　　或者因为一个类的标签太多，我们需要通过上面的标签获得标签。我们应该怎么做？我们需要使用&gt；以“name”标签为例
　　 @Override
public void visit(Page page, CrawlDatums next) {
Element nameElement = page.select("div.title>a.name").first();
String name = nameElement.text();
System.out.println(name);
}
　　爬行结果如下所示
　　
　　总结
　　本博客即将结束。webcollector基本上可以满足我自己的数据爬行需求。当然，毕竟我已经很久没有学习Java了，所以文章很多概念可能是模棱两可的。因此，如果有错误，我欢迎指导和批评。非常感谢
　　参考文章:Java开源爬虫框架webcollector2.x入门教程-基本概念
　　 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(Java爬虫遇到需要登录的网站，该怎么办呢？)
　　这是Java爬虫系列的第三篇文章。当Java爬虫遇到网站时，我应该怎么做？在中，我们简要说明了爬虫遇到的登录问题的解决方案。在这篇文章文章中，让我们讨论爬虫遇到的异步数据加载问题，这也是爬虫中的一个常见问题
　　目前，许多项目是前端和后端分离的项目，这将使异步数据加载问题更加突出，因此当您在爬虫程序中遇到此类问题时，您不必感到惊讶或恐慌。一般来说，解决这些问题有两种方法：
　　1、有一个内置的浏览器内核
　　内置的浏览器是在捕获的程序中启动一个浏览器内核，使我们能够获得JS呈现的页面，因此我们与采集静态页面相同。此工具通常以以下三种方式使用：selenium
　　HtmlUnit
　　幻影
　　这些工具可以帮助我们解决异步数据加载的问题，但它们都有缺陷，即效率低且不稳定
　　2、反分析法
　　什么是反向分析？我们的JS呈现页面的数据是通过Ajax从后端获得的。我们只需要找到相应的Ajax请求连接，就可以获得所需的数据。反向解析方法的优点是，通过这种方式获得的数据是JSON格式的数据，更便于解析。另一个优点是，与页面相比，界面的变化概率更小。同样，它也有两个缺点。首先，您需要耐心并熟练使用Ajax，因为您需要在大量推送请求中找到所需内容。另一个问题是，您无法对JavaScript呈现的页面执行任何操作
　　以上是异步数据加载的两种解决方案。为了加深大家的理解以及如何在项目中使用它，我以采集网易新闻为例。网易新闻地址：。使用两种上诉方式获取网易亮点新闻列表。网易的亮点如下：
　　
　　内置浏览器模式
　　Selenium是模拟浏览器和进行自动化测试的工具。它提供了一组可以与真正的浏览器内核交互的API。它广泛应用于自动化测试中，通常用于解决爬行时的异步加载问题。要在项目中使用selenium，我们需要做两件事：1、引入selenium的依赖项包并将其添加到pom.xml中
　　org.seleniumhq.selenium
　　硒爪哇
　　3.14 1.59
　　2、下载相应的驱动程序，如我下载的chromedriver。下载地址为：，下载后，需要将驱动程序的位置写入Java环境变量。例如，我把它直接放在项目下，所以我的代码是：system。Getproperties（）。Setproperty（“webdriver.Chrome.Driver”、“chromedriver.Exe”）
　　完成以上两个步骤后，我们可以编写selenium采集Netease的使用要点。具体代码如下：/**
　　*Selenium解决了异步数据加载的问题
　　*
　　*
　　*@param-url
　　*/
　　public void selenium（字符串url）{
　　//设置chrome服务器的存储位置
　　System.getProperties（）.setProperty（“webdriver.chrome.driver”、“chromedriver.exe”）
　　//设置无头浏览器，使浏览器窗口不会弹出
　　ChromeOptions ChromeOptions=新的ChromeOptions（）
　　chromeOptions.addArguments（“--headless”）
　　WebDriver WebDriver=新的ChromeDriver（chromeOptions）
　　webDriver.get（url）
　　//获取新闻列表
　　List webElements=webDriver.findElements（By.xpath（“//div[@class='news\u title']]/h3/a”）
　　for（WebElement WebElement:webElements）{
　　//提取新闻连接
　　String article_url=webElement.getAttribute（“href”）
　　//摘录新闻标题
　　String title=webElement.getText（）
　　如果（文章url.contains（“”）{
　　System.Out.Println（文章Title:“+Title+”，文章link:“+article\u url”）
　　}
　　}
　　webDriver.close（）
　　}
　　运行该方法，结果如下：
　　
　　我们已经使用selenium正确地提取了网易新闻亮点列表
　　反分析法
　　反向解析方法是获取到Ajax异步数据的链接，并直接获取新闻数据。如果没有技能，查找Ajax的过程将非常痛苦，因为页面上加载的链接太多。看看网易的网络：
　　
　　有数百个请求。如何找出哪个请求获得重要的新闻数据？如果你不介意麻烦的话，你可以一个接一个地去，你一定能找到。另一个快速的方法是使用网络的搜索功能。如果您不知道搜索按钮，我在上图中圈出了它。我们可以在新闻中复制一个新闻标题进行搜索，得到结果，如下图所示：
　　
　　这样，我们可以快速获得重要新闻数据的请求链接。链接为：，访问链接，查看链接返回的数据，如下图所示：
　　
　　从数据中，我们可以看到我们需要的所有数据都在这里，所以我们只需要解析这些数据。有两种方法可以从这些数据中解析新闻标题和新闻链接，一种是正则表达式，另一种是将数据转换为JSON或list。这里我选择第二种方法，它使用fastjson将返回的数据转换为jsonarray。因此，我们想在pom.xml中引入fastjson和fastjson依赖关系：
　　阿里巴巴
　　fastjson
　　1.2.59
　　除了引入fastjson依赖项之外，我们还需要在转换之前简单地处理数据。因为当前数据不符合列表的格式，我们需要删除数据回调（以及最后一个）。通过反向分析获取网易亮点的代码如下：/**
　　*使用反向解析方法解决异步数据加载问题
　　*
　　*@param-url
　　*/
　　public void httpclientMethod（字符串url）引发IOException{ 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(
爬取豆瓣电影榜单网页源代码解析及关键信息获取)
　　java crawler（一）：Douban电影列表爬行
　　前言
　　近年来，随着大的队友增加新的功能，以大制作的应用程序，新功能需要被用来抓取花瓣，QQ音乐，哩哩哩@ @@@@所以，写下博客中记录，而你将与您分享一些经验。
　　流程图
　　
　　步骤一、爬行豆瓣电影列表页面源代码
　　为了实现这一目标，第一步是获取Douban流行电影列表的Web源代码。我们使用JSoup库中的Connect方法建立连接，并使用UseerAgent方法模拟Web Access的浏览器，然后使用POST方法获取数据。获取HTML格式的Web源代码，如下所示：
　　
　　二、网解解
　　HTML格式分析：
　　我们发现电影信息存储在上图中，然后我们只需要解析数据以获取数据。在jsou中找到选择方法到此区域，然后使用attr方法选择所需的信息，例如我们在“href”下的电影链接，“标题”电影名称，“src”电影图片等等。
　　整体代码如下
　　import java.io.IOException;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
public class getDB_film {
public static void main(String[] args) throws IOException {

String url = "http://movie.douban.com/chart";

//获取html
Document doc = Jsoup.connect(url)
.maxBodySize(Integer.MAX_VALUE)
.data("query", "Java")
.cookie("auth", "token")
.userAgent("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36 Edge/17.17134")
.timeout(10000)
.post();
//System.out.println(doc);

//逐层分析html
Elements a = doc.select("div[class=\"\"]");
//System.out.println(a);
Elements b= a.select("a[class=nbg]");
//String c = b.attr("href");
//System.out.println(b);
//System.out.println(c);
for(Element element : b){
String video_url = element.attr("href"); // 电影链接地址
String video_name = element.attr("title"); // 电影名字

Elements d= element.select("img");
String img_url = d.attr("src"); //电影图片

System.out.println("video_name"+video_name);
System.out.println("img_url"+img_url);
System.out.println("video_url"+video_url);

}
}
}
　　结果如下：
　　
　　三、爬行单个电影网源代码
　　获取电影列表后，我们可以获得对应于每部电影的URL，您可以输入相应的电影的网页以获取源代码。源代码爬行后，HTML分析，过程类似于上述爬行电影列表，也不会再进行描述。下图显示了“海王”的电影信息。
　　
　　四、源源解和关键信息获得
　　我们可以获得电影细节，因为我们拥有我们功能的功能，我们只爬上电影导演，电影主演，情节介绍，电影图片等信息。每个人都可以返回基于网页所需的信息。
　　单张电影信息获取总体代码如下所示
<p>import java.io.IOException;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.select.Elements;
import com.google.common.base.CharMatcher;
public class getFilm_information {

public static void main(String[] args) throws IOException {
String url = "https://movie.douban.com/subject/27119586/";

//获取html
Document doc = Jsoup.connect(url)
.maxBodySize(Integer.MAX_VALUE)
.data("query", "Java")
.cookie("auth", "token")
.userAgent("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36 Edge/17.17134")
.timeout(10000)
.post();
// System.out.println(doc);

Elements a = doc.select("script[type=\"application/ld+json\"]");
String film_Json = a.toString();

String film_json = film_Json.substring(film_Json.indexOf(">")+1,film_Json.lastIndexOf(" 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(Python环境和Pycharm编辑器同时本次爬取网页信息)
　　一、环境备准
　　Python环境和pycharm编辑
　　与此同时，此爬升网页需要用于请求和LXML两个库，如果没有，将要安装的需要。
　　作为LXML的一个例子如下：
　　运行-cmd后，输入PIP安装LXML，并且如果没有下一个执行的安装成功。
　　如果第一步不成功，则需要手动下载相关文件，但保险是可以下载的Python支持的可用，第一个查询。进入Python中，先进入PIP进口，然后输入打印（pip.pep425tags.get_supported（）），得到的支持版本，保持一致的时下载。
　　
　　LXML下载链接：
　　〜gohlke / pythonlibs /＃LXML
　　
　　输入命令行文件下载目录，进入PIP安装文件名，显示成功，你可以做下一步〜
　　注意：不要将文件放在与中国的目录中，安装程序会报告错误
　　
　　二、抓取网络信息
　　抓取网页的全局信息，主要是利用请求库，新构建Pycharm新爬虫文件夹后，一个新的Python文件中，这个例子采取CSDN官方网站首页为例来获取Web H5代码中，语句如下：
　　#coding:UTF-8import requests# 获取源码html = requests.get("https://www.csdn.net/")# 打印源码print html.text
　　执行后，将网页的前端代码爬下，如下所示：
　　
　　三、爬行特定数据
　　在数据爬上这段时间是CSDN首页的标题。要获取信息，请使用LXML库ETREE，你需要获取文本的XPath的信息，请查看Chrome浏览器的源代码，点击左上角的鼠标位置要查找的信息，右键点击相应的HTML标签，点击copyxpath。把它作为一个例子，复制后的XPath信息如下：// * [@ ID = “NAV”] / DIV / DIV / UL /利[1] / A
　　
　　以下是左导航栏的帧的代码。在整个NAV，使用ID =“NAV”管理风格并获得NAV信息，就可以知道，XPath是准确和完全定位。
　　
　　但是，当我们执行内容文件时，它被显示在要素信息：
　　
　　当你需要提取其它的信息，可以XPath的后添加提取属性的内容：/ @ XXXX，如获取链接，加载/ @ HREF。如果你想获得特定的文本信息，XPath的后添加文本（），可以显示完整的信息，具体的XPath路径是：// * [@ ID = “NAV”] / DIV / DIV / UL /李[1] / A /文本（）当只有左侧的“推荐”被获得的信息，XPath是上述路径，如下面的图中，相应于立[1]的信息/ A是“推荐”。
　　
　　与此同时，从结构，可以看出，左边的信息在UL的李，让李删除[*]，你可以在左边的所有目录的信息。完整的代码如下所示：
　　#coding:UTF-8import requestsfrom lxml import etreehtml = requests.get("https://www.csdn.net/")# print html.textetree_html = etree.HTML(html.text)content = etree_html.xpath(&#39;//*[@id="nav"]/div/div/ul/li/a/text()&#39;)for each in content: print each
　　四、摘要
　　一个简单的Python爬行动物，但在实践中，一些小毛病也遇到在稍后阶段一些小毛病，和的数据和其他爬行动物的方法筛选。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(：SpiderGirls搜索引擎的搜索结果数是10页数pageCount)
　　spidergirls是用java编写的开源软件，使用其用户在给定的关键字下轻松获取给定的搜索引擎的结果，现在支持Bing搜索和Sogou Search.home：界面简介：search.search（String关键字，字符串enginename，string pagecount）;其中关键字在搜索引擎上获取结果的关键字，例如“计算机”，“中国”等，Enginename代表SearchEngine，现在支持Bing和Sogou，默认为Bing搜索，PageCount是指页数搜索结果，并且一般搜索引擎的结果是每页十个结果，总结果10乘以Page PageCount.Instance代码：公共静态void Main（String args []）抛出异常{//获取搜索Bing搜索引擎关键词Computer两页搜索项目= search.search（“计算机”，“bing”，2); //从搜索引擎系统输出结果.out.println（“结果\ n：”temics）;}标签：spidergirls 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(java爬虫抓取网页数据，string类型的字符串和数字两种类型)
　　java爬虫抓取网页数据，string类型的字符串，支持字符串和数字两种类型，主要由五种数据类型组成：基本数据类型，包括整型（int）,浮点型（float）,复数（complex）,类型参数(class.forname),原始数据类型(attribute),枚举(enum)。函数和方法类似，并且行为一致，例如，httpservletrequest对象中可以调用httpservletresponse对象中的方法（包括httpservletresponse对象中所有成员方法）。
　　1、基本数据类型：char,short,int,long,float,boolean,char[],constchar[](privatechar*name[])方法：urlencode,base64,encode,errcode,format(),replace(),unpack(),substring()等。
　　2、类型参数：在erlang中，类型参数python并不支持，java采用泛型的方式和erlang。erlang采用泛型的方式：可以用param类型，但是在数据流上无法保证对应。python采用纯函数的方式和erlang：erlang使用类型参数python.enovac，eval这两个类型参数(参数名必须以"@"开头)enum变量。
　　3、枚举（enum）：存储具有相同值的一组对象，
　　4、运算符python3中有下划线in和continue在实现上两者是相同的，但是erlang中，它对交换两个值进行封装：in做第一个运算符，结果是指针，continue做第二个运算符，结果是整数，不指向in的指针这个实现的问题：在enum中加入as即ifpython2中，重载运算符交换if和else：。
　　5、默认参数：对erlang来说，online和offline两种运算符具有默认值可以一定程度上弥补这两种运算符(everywherearetwocontinuesoraonlineoraoffline)ey=1,fy=2eb=1,eax=-1ef=1,eax=eaxeg=1,ed=1if:ifexample:f:print('f')else:print('h')。
　　6、eval运算符，
　　7、substring()函数和enum完全相同erlang.substring(x,y)函数返回x的第一个字符（原始值）和y的第一个字符(原始值)的集合，返回长度为2的集合。因为eb=1,ed=1所以ed=1的结果是字符1和字符2，这个值和原始值的组合是字符3,3.5，
　　8、generator函数erlang。generator(yield,param,self,generator[])erlang。generator(result)函数，让erlang调用自己生成一个返回yield的对象，函数的返回值是yield的返回值echo(generator[]param)，该参数是erlang自己生成一个genera。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(
某涉嫌非法抓取某招聘网站用户简历信息)
　　
　　近日，某公司涉嫌非法抓取用户网站简历信息被查封，负责编写抓取程序的程序员也将面临牢狱之灾。
　　
　　事情的大致过程是这样的：
　　某老板丢了一个网站给一个小程序员，让他把这个网站的数据拿过来，我们来分析一下。这个小程序员写了一段抓取代码并测试了它。程序没有问题。你可以正常抓取网站数据，然后毫不犹豫地上线。几天后，这个小程序员发现爬行速度有点慢，于是把1个线程改成10个线程，在线发布，开始爬行，程序运行没有问题。
　　过了一段时间，网站主的老板发现网站的访问量激增，停机频繁。然后组织了公司的程序员去调查系统问题。经排查，发现系统某界面访问频繁，涉嫌恶意攻击，故报案。警方通过访问源IP，找到了小程序员所在的公司，并拘留了该公司的200名员工进行调查。小程序员将面临牢狱之灾，因为他负责编译捕获程序。小程序员一脸懵逼，我只负责老板给我的任务，我犯了什么法？
　　看到这条新闻的程序员朋友们不要急着下线你的爬虫程序，不然你会被抓到的。你害怕吗？
　　爬虫技术对大多数程序员来说并不陌生。大多数程序员都做过爬虫！我记得我在刚毕业加入的第一家公司负责爬虫。它主要抓取各大高校官网的新闻信息，然后利用这些信息为高校制作手机微官网。当然，我们已经通过了大多数大学的默认。
　　今天，我们不在乎爬虫是否违法，我们不知道这个问题。中国有很多大数据分析公司。他们可以提供各种数据点。他们的数据来自哪里？有多少是合法来源？恐怕他们中的大多数都在爬行。今天我们数一下那些java爬虫技术。
　　一、Jsoup
　　的 HTML 解析器可以直接解析一个 URL 地址和 HTML 文本内容。它提供了一个非常省力的API，可以通过DOM、CSS和类似jQuery的操作方法来检索和操作数据。这也是我最早使用的爬虫技术。
　　二、HtmlUnit
　　HtmlUnit 是一个 Java 无界面浏览器库。它可以模拟 HTML 文档并提供相应的 API，允许您调用页面、填写表单、单击链接等操作。它是一种模拟浏览器以进行测试的方法。使用HtmlUnit，感觉就像是在操作一个浏览器，对css和js的支持都非常好。
　　三、Selenium
　　Selenium 是一种用于 Web 应用程序测试的工具。 Selenium 测试直接在浏览器中运行，就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括 IE（7、8、9、10、11)、Mozilla Firefox、Safari、Google Chrome、Opera 等）。
　　Selenium 我认为是最好的爬虫工具，因为它完全模拟了浏览器。从程序中删除浏览器以模拟人工操作。我的文章[硒工具！解放测试程序员的双手]。
　　最后，爬虫是有风险的，所以要小心。希望广大程序员在使用爬虫技术时注意数据隐私。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(爬虫（一）爬虫的介绍什么是爬虫.txt协议反爬虫反反)
　　爬虫（一）攀虫的介绍什么是爬虫
　　爬虫是编写程序模拟浏览器上网，然后让它去上网抓取数据的过程。
　　哪些语言可以实现爬虫
　　1.php：可以实现爬虫。 PHP号称世界上最美的语言（当然是自称的，意思是王婆卖瓜），但是PHP在实现爬虫的支持多线程和多进程方面做得并不好。
　　2.java：可以实现爬虫。 Java可以很好的处理和实现爬虫，是唯一能跟上python的爬虫，是python的头号敌人。但是java爬虫代码比较臃肿，重构成本比较高。
　　3.c、c++：可以实现爬虫。但是用这种方法来实现爬虫纯粹是某些人（大佬）能力的体现，却不是一个明智、合理的选择。
　　4.python：可以实现爬虫。 Python实现和处理爬虫，语法简单，代码漂亮，支持的模块广泛，学习成本低，非常强大的框架（scrapy等），简直无法形容！没有但是！
　　爬虫分类
　　1.General crawler：General crawler是搜索引擎（百度、谷歌、雅虎等）“爬虫系统”的重要组成部分。主要目的是将互联网上的网页下载到本地，形成互联网内容的镜像备份。简单来说，就是尽可能多；将互联网上的所有网页下载并放到本地服务器上形成备份点，对这些网页进行相关处理（提取关键词、去除广告），最终提供用户搜索界面。
　　2.Focus 爬虫：Focus 爬虫根据指定的要求爬取网络上的指定数据。例如：获取豆瓣上的电影名称和评论，而不是获取整个页面的所有数据值。
　　robots.txt 协议
　　如果自己的门户网站中的指定页面中的数据不想让爬虫程序爬取到的话，那么则可以通过编写一个robots.txt的协议文件来约束爬虫程序的数据爬取。robots协议的编写格式可以观察淘宝网的robots（访问www.taobao.com/robots.txt即可）。但是需要注意的是，该协议只是相当于口头的协议，并没有使用相关技术进行强制管制，所以该协议是防君子不防小人。但是我们在学习爬虫阶段编写的爬虫程序可以先忽略robots协议。
　　反爬虫反爬虫 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(网页搜索中哪些参数必须要参数设置呢？（上）)
　　java爬虫抓取网页数据，不仅能抓取页面内容，还能抓取页面链接，批量添加相关参数来增加收录比例和访问次数。那么网页搜索中哪些参数必须要参数设置呢？今天就来教大家一个抓取网页资源的小技巧。（毕竟网上抓取的有些参数需要手动填写，也不方便修改，所以快捷使用还是很有必要的。）1.网页参数区别普通爬虫，需要到哪些参数才能抓取不含联系方式的网页；而且页面又是一个固定的网页，无法更改参数的值，所以就要设置这个页面是否含有联系方式。那么网页搜索中哪些参数必须要参数设置呢？2.网页上哪些参数需要保存到文件（。
　　1）目标url必须有网址“/”或文件名“.asp"；
　　2）抓取条件必须包含url里的关键字；
　　3）需要设置请求头部信息，因为抓取的网页url一般为不同的网站，那么请求头部请带上想抓取的网站的网址即可。3.使用java抓取网页3.1抓取开放平台链接抓取开放平台链接如关键字“ip”、“域名”、“爬虫名称”、“url”等3.2抓取企业站以及应用类网址抓取企业类网址如应用类网址url中的“site"位置，应该需要自己设置url中所有的”site"属性需要包含“asp”或者“php”、”jsp”或者“base64”、”java”或者”vbscript”、”xml”或者”mysql“。
　　3.3抓取系统类网址抓取系统类网址url中“class”位置，需要自己设置“class”属性中是否包含“asp”或者“jsp”、“java”或者“java”、“java”或者“asp”、“java”或者“java”或者“asp”、“java”或者“java”或者“asp”、“java”或者“java”或者“java”或者“java”、“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“asp”、“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”或者“java”等其他字符3.4抓取门户类网址抓取门户类网址url中“extrakey”位置，需要设置“extrakey”（与java网页表字段设置类似）3.5抓取搜索引擎类网址抓取搜索引擎类网址url中“keywords”位置，需要设置“keywords”（与java网页表字段设置类似）3.6抓取学校网址抓取学校类网址url中“name”位置，需要设置“name”（与java网页表字段设置类似）3.7抓取联系方式（更改为手动填写）抓取联系方式网址url中“phone”位置，需要设置“phone”（与java网。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(
大数据行业数据价值不言而喻的技术分析及解决办法！)
　　网络爬虫技术总结
　　对于大数据行业来说，数据的价值不言而喻。在这个信息爆炸的时代，互联网上的信息和数据太多了。对于中小微企业来说，合理使用爬虫爬取有价值的数据，是为了弥补自己。先天数据缺陷的最佳选择。本文主要从爬虫原理、架构、分类和反爬虫技术等方面对爬虫技术进行总结。
　　1、Crawler 技术概览
　　Webcrawler 是一种按照一定的规则自动抓取万维网上信息的程序或脚本。它们广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动从采集全其可访问的页面内容中获取或更新这些网站的内容和检索方法。从功能上来说，爬虫一般分为三部分：数据采集、处理、存储。
　　传统爬虫从一个或多个初始网页的网址开始，获取初始网页上的网址。在爬取网页的过程中，他们不断地从当前页面中提取新的URL并将它们放入队列中，直到满足系统的某个停止条件。 聚焦爬虫的工作流程比较复杂。需要按照一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接，放入URL队列等待被抓取。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要抓取的网页的网址，并重复上述过程，直到达到系统的某个条件时停止。另外，爬虫爬过的所有网页都会被系统存储起来，进行一定的分析、过滤、索引，以备以后查询检索；对于专注的爬虫，本过程中得到的分析结果还是有可能对后续的爬虫过程给予反馈和指导的。
　　与一般的网络爬虫相比，专注爬虫还需要解决三个主要问题：
　　(1)抓取目标的描述或定义；
　　(2)网页或数据的分析和过滤；
　　（3)URL 搜索策略。
　　
　　2、reptile 原理
　　2.1 网络爬虫原理
　　网络爬虫系统的作用是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据源。许多大型互联网搜索引擎系统都被称为基于Web数据采集的搜索引擎系统，例如Google和百度。这说明了网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。除了供用户阅读的文本信息外，网页还收录一些超链接信息。网络爬虫系统通过网页中的超链接信息不断获取网络上的其他网页。正是因为这个采集进程就像一个爬虫或蜘蛛在网络上漫游，所以被称为网络爬虫系统或网络蜘蛛系统，英文称为Spider或Crawler。
　　
　　2.2 网络爬虫系统的工作原理
　　在网络爬虫系统框架中，主要流程由控制器、解析器和资源库三部分组成。控制器的主要工作是为多线程中的每个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要工作是下载网页并处理页面，主要是处理一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容。爬虫的基本工作由解析器完成。资源库用于存储下载的网页资源，一般使用Oracle数据库等大型数据库存储，并建立索引。
　　控制器
　　控制器是网络爬虫的中央控制器。主要负责根据系统传递过来的URL链接分配一个线程，然后启动线程调用爬虫对网页进行爬取。
　　解析器
　　解析器是负责网络爬虫的主要部分。它的主要任务包括：下载网页，处理网页文本，如过滤，提取特殊的HTML标签，分析数据。
　　资源库
　　主要是一个容器，用于存储从网页下载的数据记录，并提供生成索引的目标源。中大型数据库产品包括：Oracle、SqlServer等
　　网络爬虫系统一般会选择网站的一些比较重要的输出度（网页中超链接数）较高的网址作为种子网址集合。网络爬虫系统使用这些种子集作为初始 URL 开始数据爬取。由于网页中收录链接信息，所以会通过现有网页的网址获取一些新的网址。网页之间的指向结构可以看作是一个森林。每个种子 URL 对应的网页是森林中一棵树的根节点。 .
　　这样，网络爬虫系统就可以按照广度优先算法或者深度优先算法遍历所有网页。由于深度优先搜索算法可能会导致爬虫系统陷入网站内部，不利于在靠近网站首页的网页上搜索信息，所以广度优先搜索算法采集页是一般使用。网络爬虫系统首先将种子 URL 放入下载队列，然后简单地从队列头部取一个 URL 来下载相应的网页。获取并存储网页内容后，通过解析网页中的链接信息，可以得到一些新的URL，并将这些URL加入到下载队列中。然后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，如此周而复始，直到遍历全网或满足某个条件，才会停止。
　　
　　网络爬虫的基本工作流程如下：
　　1.先选择一些精心挑选的种子网址；
　　2.将这些URL放入URL队列进行抓取；
　　3.从待爬取的URL队列中取出待爬取的URL，解析DNS，获取主机ip，下载该URL对应的网页，并存入下载的网页库中另外，将这些网址放入抓取到的网址队列中；
　　4.对已爬取的URL队列中的URL进行分析，分析其中的其他URL，将这些URL放入URL队列进行爬取，从而进入下一个循环。
　　
　　
　　2.3 爬取策略
　　在爬虫系统中，要爬取的URL队列是一个非常重要的部分。 URL队列中要爬取的URL的顺序也是一个很重要的问题，因为它涉及到先爬哪个页面，后爬哪个页面。确定这些 URL 顺序的方法称为抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：
　　2.3.1 深度优先遍历策略
　　深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，逐个跟踪每一个链接，处理完这一行后再转移到下一个起始页，继续跟踪链接。我们以下图为例：
　　经过的路径：A-F-GE-H-IBCD
　　
　　2.3.2 广度优先遍历策略
　　广度优先遍历策略的基本思想是将新下载的网页中找到的链接直接插入到待抓取的URL队列的末尾。即网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后选择其中一个链接的网页，继续抓取该网页中链接的所有网页。以上图为例：
　　遍历路径：A-B-C-D-E-FGHI
　　2.3.3 反向链接计数策略
　　反向链接数是指从其他网页链接到某个网页的数量。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的爬取系统都会使用这个指标来评估网页的重要性，从而决定不同网页的爬取顺序。
　　在真实的网络环境中，由于广告链接和作弊链接的存在，反向链接的数量不能完全坐等别人的重视。因此，搜索引擎通常会考虑一些可靠的反向链接。
　　2.3.4PartialPageRank 策略
　　PartialPageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于下载的网页，连同要爬取的URL队列中的URL，组成一个网页集，计算每个页面的PageRank值，计算后，要爬取的URL队列中的URL按照PageRank值排列，按这个顺序爬取页面。
　　如果每次抓取一个页面都重新计算PageRank值，一个折衷的解决方案是每次抓取K个页面时重新计算PageRank值。但是，这种情况下仍然存在一个问题：对于从下载页面中分析出来的链接，也就是我们前面提到的未知网页部分，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，这些页面会被赋予一个临时的PageRank值：将所有传入该页面链的PageRank值聚合起来，从而形成未知页面的PageRank值参与排名。
　　2.3.5OPIC 策略策略
　　该算法实际上对页面的重要性进行评分。在算法开始之前，给所有页面相同的初始现金（cash）。下载某个页面P后，将P的现金分配给所有从P分析的链接，并清除P的现金。待抓取的 URL 队列中的所有页面均按现金数量排序。
　　2.3.6 大站优先策略
　　所有需要爬取的 URL 队列中的网页都按照它们所属的 网站 进行分类。 网站有大量页面需要下载，优先下载。因此，这种策略被称为大站优先策略。
　　3、爬行动物分类
　　开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他？上面提到的爬虫基本上可以分为三类：
　　(1）分布式爬虫：Nutch
　　(2）JAVA 爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
　　（3）non-JAVA 爬虫：scrapy（基于Python语言开发）
　　3.1 分布式爬虫
　　爬虫使用分布式，主要解决两个问题：
　　1)Massive URL 管理
　　2)网速
　　现在最流行的分布式爬虫是 Apache 的 Nutch。但对于大多数用户来说，Nutch 是这些类型的爬虫中最糟糕的选择，原因如下：
　　1)Nutch 是专为搜索引擎设计的爬虫。大多数用户需要一个爬虫来进行准确的数据爬取（精细提取）。 Nutch 运行的一组进程中有三分之二是为搜索引擎设计的。精细提取没有多大意义。换句话说，使用 Nutch 进行数据提取会在不必要的计算上浪费大量时间。而如果你试图通过二次开发让Nutch适合精炼业务，你基本上会破坏Nutch的框架，将Nutch改得面目全非，并有能力修改Nutch。自己写一个新的确实更好。分布式爬虫框架。
　　2)Nutch 依赖于hadoop来运行，而hadoop本身就消耗大量时间。如果集群机器数量少，爬取速度不如单机爬虫。
　　3)Nutch 有插件机制，作为亮点推广。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精细的提取功能。但是任何开发过 Nutch 插件的人都知道 Nutch 的插件系统有多烂。使用反射机制加载和调用插件使得编写和调试程序变得极其困难，更不用说在其上开发复杂的精细提取系统了。并且Nutch没有提供相应的插件挂载点进行精细提取。 Nutch的插件只有五六个挂载点，而这五六个挂载点是为搜索引擎服务的，不提供精细提取的挂载点。 Nutch的大部分精提取插件都挂载在挂载点“解析器”（parser）上。这个挂载点实际上是用来解析链接（为后续抓取提供网址），并为搜索引擎提供一些易于提取的网页信息（元信息、网页的文字文本）。
　　4)使用Nutch进行爬虫二次开发，爬虫的准备和调试时间往往是单机爬虫所需时间的十倍以上。学习Nutch源代码的成本非常高，更何况团队中的每个人都必须了解Nutch源代码。在调试过程中，会出现程序本身以外的各种问题（hadoop问题、hbase问题）。
　　5) 很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等，其实很多人理解错了。这里所说的持久化数据是指在avro、hbase、mysql中存储URL信息（URL管理所需的数据）。这不是您要提取的结构化数据。事实上，对于大多数人来说，URL 信息存在于何处并不重要。
　　6)Nutch2 版本目前不适合开发。 Nutch的官方稳定版是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果你想和nutch一起使用hbase（大多数人使用nutch2来使用hbase），你只能使用0.90版本的hbase，而hadoop版本必须减少到hadoop0.2左右。而且，Nutch2的官方教程更具有误导性。 Nutch2有两个教程，分别是Nutch1.x和Nutch2.x。 Nutch2.x 的官网可以支持 hbase0.94 。但其实这个Nutch2.x指的是Nutch2.3之前和Nutch2.2.1之后的版本。此版本在官方SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。
　　所以，如果你不是搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队喜欢效仿。他们不得不选择Nutch来开发高度提取的爬虫。事实上，这是为了Nutch的声誉。当然，最终的结果往往是项目延期。
　　如果你是一个搜索引擎，Nutch1.x 是一个非常好的选择。 Nutch1.x 与 solr 或 es 合作组成了一个非常强大的搜索引擎。如果非要使用Nutch2，建议等到Nutch2.3发布后再使用。当前的 Nutch2 是一个非常不稳定的版本。
　　
　　分布式爬虫平台架构图
　　3.2JAVA 爬虫
　　之所以将JAVA爬虫归为一类，是因为JAVA在网络爬虫的生态系统中非常完整。相关资料也是最全的。这里可能有争议，我随便说说。
　　其实开源网络爬虫（框架）的开发非常简单。以前的人解决了困难复杂的问题（比如DOM树解析定位、字符集检测、海量URL去重），可以说是一无是处。没有技术含量。包括Nutch，其实Nutch的技术难点就是开发hadoop，代码本身也很简单。从某种意义上说，网络爬虫类似于遍历机器的文件以查找文件中的信息。没有任何困难。之所以选择开源爬虫框架，是为了省事。比如爬虫URL管理、线程池等模块任何人都可以搞定，但需要一段时间的调试和修改才能稳定下来。
　　对于爬虫的功能。用户比较关心的问题往往是：
　　1） 爬虫支持多线程吗？爬虫可以使用代理吗？爬虫可以爬取重复数据吗？爬虫可以爬取JS生成的信息吗？
　　如果不支持多线程、代理或过滤重复网址，则不叫开源爬虫，叫循环执行http请求。
　　js生成的信息能否被爬取与爬虫本身关系不大。爬虫主要负责遍历网站和下载页面。爬取js产生的信息与网页信息提取模块有关，往往需要通过模拟浏览器（htmlunit、selenium）来完成。这些模拟浏览器通常需要花费大量时间来处理页面。所以一种策略是利用这些爬虫来遍历网站，当遇到需要解析的页面时，将页面的相关信息提交给模拟浏览器，完成对JS生成信息的提取。
　　2）crawler 可以爬取ajax信息吗？
　　网页上有一些异步加载的数据。爬取这个数据有两种方式：使用模拟浏览器（问题1中描述），或者分析ajax http请求，自己生成ajax请求url，获取返回的数据。如果自己生成ajax请求，使用开源爬虫有什么意义？其实需要用到开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
　　如果我已经可以生成我需要的ajax请求（列表），我该如何使用这些爬虫来抓取这些请求？
　　爬虫通常被设计为以广度遍历或深度遍历模式遍历静态或动态页面。爬取ajax信息属于deepweb（深网）的范畴，虽然大部分爬虫不直接支持。但它也可以通过某些方式完成。例如，WebCollector 使用广度遍历来遍历网站。第一轮爬取是爬取种子集（seeds）中的所有URL。简单的说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫中。使用爬虫遍历这些深度为1的种子（默认为广度遍历）。
　　3）如何爬取网站登录？
　　这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，模拟登录主要依赖cookies。至于如何获取cookie，就不是爬虫的事情了。您可以手动获取cookie，模拟http请求登录，也可以模拟浏览器自动登录获取cookie。
　　4）爬虫如何从网页中提取信息？
　　开源爬虫一般都集成了网页提取工具。主要支持两种规范：CSSSELECTOR 和 XPATH。至于哪个更好，这里就不评价了。
　　5）爬虫是如何保存网页信息的？
　　有些爬虫带有一个负责持久化的模块。例如，webmagic 有一个名为管道的模块。通过简单的配置，爬虫提取的信息可以持久化到文件、数据库等中，也有一些爬虫不直接为用户提供数据持久化模块。如 crawler4j 和 webcollector。让用户在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于使用pipeline模块好不好，类似于是否使用ORM来操作数据库的问题。这取决于您的业务。
　　6）攀虫被网站屏蔽了，怎么办？
　　爬虫已经被网站屏蔽了，通常可以通过多个代理（随机代理）解决。但是，这些开源爬虫一般不直接支持随机代理的切换。因此，用户往往需要自己将获取到的代理放入一个全局数组中，自己编写代码来随机获取代理（从数组中）。
　　7） 网页可以调用爬虫吗？
　　爬虫的调用是在Web服务器上调用的。您可以像平常一样使用它。可以使用这些爬虫。
　　8）爬行速度怎么样？
　　单机开源爬虫的速度基本可以用到本机网速的极限。爬虫速度慢，往往是因为用户线程少，网速慢，或者持久化数据时与数据库交互慢。这些东西往往是由用户的机器和二次开发代码决定的。这些开源爬虫的速度非常好。
　　9）明明代码写对了，数据爬不出来。爬虫有问题吗？别的爬虫能解决吗？
　　如果代码写对了，数据爬不出来，其他爬虫也是一样。在这种情况下，要么是网站 屏蔽了您，要么是您抓取的数据是由 javascript 生成的。爬虫无法通过改变爬虫来解决。
　　10）哪个爬虫可以判断网站是否爬完了，根据主题哪个爬虫可以爬？
　　爬虫无法判断网站是否爬完，只能尽量覆盖。
　　对于基于主题的爬取，爬虫只有向下爬取内容才知道主题是什么。所以它通常是从整体上爬下来，然后去过滤内容。如果觉得抓取过于笼统，可以通过限制网址规律等方法缩小范围。
　　11）哪个爬虫有更好的设计模式和结构？
　　设计模式纯属无稽之谈。当软件设计模式好的时候，开发软件，然后总结出几种设计模式。设计模式对软件开发没有指导作用。使用设计模式来设计爬虫只会让爬虫的设计更加臃肿。
　　在架构上，开源爬虫目前主要是详细数据结构的设计，比如爬取线程池和任务队列，大家都可以控制。爬虫的业务太简单，不谈结构。
　　所以对于JAVA开源爬虫，我觉得，找一个好用的就好了。如果业务比较复杂，使用哪种爬虫需要经过复杂的二次开发才能满足需求。
　　3.3非JAVA爬虫
　　在非JAVA语言编写的爬虫中，有很多优秀的爬虫。这里单独抽取作为一个类别，不是针对爬虫本身的质量，而是针对larbin、scrapy等爬虫对开发成本的影响。
　　先说python爬虫，python可以用30行代码完成JAVA 50行代码的任务。 Python 代码编写确实很快，但是在调试代码阶段，Python 代码的调试往往比编码阶段节省的时间消耗的时间要多得多。使用python开发，为了保证程序的正确性和稳定性，需要编写更多的测试模块。当然，如果爬取规模不大，爬取业务不复杂，使用scrapy也相当不错，可以轻松完成爬取任务。
　　
　　上图是Scrapy的架构图。绿线是数据流。首先从初始的URL开始，Scheduler将其交给Downloader进行下载，下载完成后交给Spider进行分析，将需要保存的数据发送到ItemPipeline，即是数据的后处理。此外，可以在数据流通道中安装各种中间件来进行必要的处理。所以在开发爬虫的时候，最好先规划好各个模块。我的做法是分别规划下载模块、爬取模块、调度模块、数据存储模块。
　　对于C++爬虫来说，学习成本会比较大。而且你不能只计算一个人的学习成本。如果软件需要团队开发或交接，那将是很多人的学习成本。软件调试没那么容易。
　　还有一些ruby和php爬虫，这里不多评论。确实有一些非常小的数据采集任务，用ruby或者php非常方便。但是，要选择这些语言的开源爬虫，一方面需要调查相关的生态系统，另一方面，这些开源爬虫可能会产生一些你找不到的bug（人少信息少） )
　　4、反爬虫技术
　　由于搜索引擎的普及，网络爬虫已经成为一种非常流行的网络技术。除了专门从事搜索的谷歌、雅虎、微软和百度，几乎每个大型门户网站网站都有自己大大小小的搜索引擎。有几十个名字，也有成千上万个不知名的名字。一个内容驱动的网站，难免会被网络爬虫光顾。
　　一些智能搜索引擎爬虫的爬取频率比较合理，对网站资源消耗较少，但是很多不好的网络爬虫对网页的爬取能力很差，经常发送几十上百个请求重复循环爬取，这个种爬虫往往对中小网站是毁灭性的打击，尤其是缺乏爬虫编写经验的程序员写的爬虫破坏力极强，由此产生的网站访问压力会非常大，从而导致网站访问速度慢，甚至无法访问。
　　一般网站反爬虫从三个方面：用户请求的Headers、用户行为、网站目录和数据加载方式。前两个比较容易遇到，大多数网站反爬虫都是从这几个角度来看的。部分ajax应用会采用第三种网站，增加爬虫难度。
　　4.1 通过Headers反爬虫
　　用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。很多网站会检测Headers的User-Agent，有的网站会检测Referer（部分资源网站的反盗取就是检测Referer）。如果遇到这种反爬虫机制，可以直接给爬虫添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者修改Referer值为目标网站域名。对于检测header的反爬虫，在爬虫中修改或添加header很容易绕过。
　　[评论：往往很容易被忽视。通过对请求的捕获分析，确定referer，并将其添加到程序中模拟访问的请求头]
　　4.2 基于用户行为的反爬虫
　　网站还有一部分可以检测用户行为，比如在短时间内多次访问同一个IP同一个页面，或者短时间内在同一个账号内多次执行相同的操作一段时间。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(如何模拟请求和如何解析HTML的链接和标题？(一))
　　虽然这已经是很久以前的事了，但题目似乎已经解决了这个问题。但是看到很多答案的方法有点太重了，这里提供一个效率更高，消耗资源更少的方法。由于主题没有指定需要什么，这里的示例采用主页上所有帖子的链接和标题。
　　首先请记住浏览器环境对内存和CPU的消耗非常严重，尽量避免模拟浏览器环境的爬虫代码。请记住，对于一些前端渲染的网页，虽然我们需要的数据在HTML源代码中是看不到的，但更有可能是通过另一个请求（最有可能是JSON格式）得到纯数据。我们不仅不需要模拟浏览器，还可以节省解析HTML的消耗。
<p>接下来，我打开了北京帖子论坛的首页，发现首页的HTML源代码中确实没有文章页面显示的内容。那么，很可能 this 是通过 JS 异步加载到页面的。通过浏览器开发工具（OS X下Chrome浏览器通过command+option+i或者Win/Linux下通过F12）加载首页分析请求，很容易找到，如下图的请求： 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(一下如何用Python来爬取京东商品？逻辑用Selenium模拟人为操作)
　　大家好，我在调零~
　　今天，我将介绍如何使用Python抓取京东产品类别。数据包括产品名称、价格、出版商、作者等信息，
　　
　　这个爬虫使用的核心库是Selenium + pyquery。 Selenium用于驱动浏览器模拟访问网页，pyquery用于解析页面信息进行数据提取。来看看最终的结果吧。
　　
　　启动脚本后，Selenium会自动打开京东网页，翻商品页面的页面信息，在浏览器翻页的同时控制后台返回提取的数据。
　　在介绍主程序之前，先在这里介绍一下Selenium包。
　　硒安装
　　Selenium 主要用作 Web 应用程序的测试工具。可以控制浏览器完成一系列步骤，模拟人的操作；比如类的自动刷新、文本的自动填充、web端的快递单号自动查询都可以，目前支持Java、Python、C#、Ruby等语言；
　　
　　在做网页爬取时，部分网页的数据以ajax方式渲染，如微博，标题无下一页入口，通过刷新页面实现翻页效果；这种类型的网页数据不是直接放在html中，通过用户操作触发嵌入到html中的js命令，从而调用json文件中存储的数据，最后渲染；
　　对于采集这种类型的网页，一般有两种思路：
　　因此Selenium工具可以对web端的一些反爬措施实现一些有效的抑制；
　　Python 使用 Selenium 时，可以使用打包好的 Selenium 库，使用 pip 命令即可完成安装。
　　pip install selenium
　　Selenium 目前支持的浏览器包括 Chrome 和 Firefox。建议大家选择Chrome比较好，因为网上关于Chrome的文档会比较多。
　　但是在使用之前，除了确保安装了Chrome浏览器之外，还需要确保chromedriver.exe工具（Selenium的核心是webdriver，chromedriver.exe是Chrome的WebDriver工具）也安装了
　　chromedriver的版本需要和Chrome浏览器的版本相对应，本地可以下载
　　
　　下载地址如下：/downloads
　　2、爬虫逻辑
　　使用Selenium模拟人工操作抓取京东数据，需要按顺序执行以下步骤（这里以抓取Python图书产品为例）：
　　
　　首先需要初始化，创建一个webdriver Chrome浏览器和数据存储文件（这里我用的是txt文件）
　　def __init__(self,item_name,txt_path):
url = &#39;https://www.jd.com/&#39; # 登录网址
self.url = url
self.item_name = item_name
​
self.txt_file = open(txt_path,encoding=&#39;utf-8&#39;,mode=&#39;w+&#39;)
​
options = webdriver.ChromeOptions() # 谷歌选项
​
# 设置为开发者模式，避免被识别
options.add_experimental_option(&#39;excludeSwitches&#39;,
[&#39;enable-automation&#39;])
self.browser = webdriver.Chrome(executable_path= "C:/Program Files/Google/Chrome/Application/chromedriver.exe",
options = options)
self.wait = WebDriverWait(self.browser,2)
　　webdriver.Chrome()方法用于创建驱动浏览器Chrome，并将之前下载到本地的chromedriver.exe文件夹的路径赋值给executable_path参数，
　　浏览器打开网页的时候，可能是因为网速加载慢的问题，所以这里我们使用WebDriverWait方法来创建一个wait方法，每次调用浏览器都需要等待2进入下一步之前的秒数；
　　初始操作后，接下来就是模拟访问、输入、点击等操作的主程序；我将所有这些操作封装在一个 run() 函数中，
　　 def run(self):
"""登陆接口"""
self.browser.get(self.url)

input_edit = self.browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,&#39;#key&#39;)
input_edit.clear()
input_edit.send_keys(self.item_name)
​
​
search_button = self.browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,&#39;#search > div > div.form > button&#39;)
search_button.click()# 点击
time.sleep(2)
​
html = self.browser.page_source # 获取 html
self.parse_html(html)
current_url = self.browser.current_url # 获取当前页面 url
initial_url = str(current_url).split(&#39;&pvid&#39;)[0]
​
for i in range(1,100):
try:
print(&#39;正在解析----------------{}图片&#39;.format(str(i)))
next_page_url = initial_url + &#39;&page={}&s={}&click=0&#39;.format(str(i*2+1),str(i*60+1))
print(next_page_url)
self.browser.get(next_page_url)
​
self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,&#39;#J_goodsList > ul > li&#39;)))
html = self.browser.page_source
self.parse_html(html)# 对 html 网址进行解析
time.sleep(2) # 设置频率
except Exception as e:
print(&#39;Error Next page&#39;,e)
self.txt_file.close()# 关闭 txt 文件
　　首先使用get()方法访问京东主页面，然后在页面中定位搜索栏和搜索按钮标签input_edit、search_button；完成输入，点击操作
　　关于网页元素标签的定位，如果不能，可以使用浏览器开发者模式，分为以下几个步骤（这里以CSS_Selector为例）：
　　
　　在进行翻页操作时，这里是按照京东url规则构造的，
　　第 5 页
　　https://search.jd.com/Search%3 ... k%3D0
　　第 6 页
　　https://search.jd.com/Search%3 ... k%3D0
　　仔细看，你会发现这里第5页和第6页的url唯一的区别就是page和s这两个参数；
　　按照这个规则，通过改变page和s参数来构建京东商品的前100页商品信息，完成数据抓取；
　　关于数据提取部分，我使用parse_html函数来完成
　　
　　为了提高程序的友好性，我把所有的功能都封装在一个类中。用户只需要输入两个参数，一个是需要采集的产品名称，一个是存储文件路径；完成数据爬取；
　　
　　最后将抓取到的数据保存成txt文件，结果如下
　　
　　4、总结
　　selenium虽然可以有效破解web端的一些反爬虫机制，但是对于一些网站，比如拉勾，就没什么用了。在拉勾官网使用Selenium驱动浏览器模拟翻页操作时，网站可以识别非人为操作，暂时封禁并警告您的IP；
　　关于本文文章完整源码，获取方式： 查看全部