java网络爬虫毕业设计

⑴ 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。x0dx0a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。x0dx0ax0dx0a以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码：x0dx0apublic void crawl() throws Throwable { x0dx0a while (continueCrawling()) { x0dx0a CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL x0dx0a if (url != null) { x0dx0a printCrawlInfo(); x0dx0a String content = getContent(url); //获取URL的文本信息 x0dx0a x0dx0a //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 x0dx0a if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) { x0dx0a saveContent(url, content); //保存网页至本地 x0dx0a x0dx0a //获取网页内容中的链接，并放入待爬取队列中 x0dx0a Collection urlStrings = extractUrls(content, url); x0dx0a addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); x0dx0a } else { x0dx0a System.out.println(url + " is not relevant ignoring ..."); x0dx0a } x0dx0a x0dx0a //延时防止被对方屏蔽 x0dx0a Thread.sleep(this.delayBetweenUrls); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a closeOutputStream(); x0dx0a}x0dx0aprivate CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable { x0dx0a CrawlerUrl nextUrl = null; x0dx0a while ((nextUrl == null) && (!urlQueue.isEmpty())) { x0dx0a CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove(); x0dx0a //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 x0dx0a //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 x0dx0a //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 x0dx0a if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl) x0dx0a && (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl)) x0dx0a && isDepthAcceptable(crawlerUrl)) { x0dx0a nextUrl = crawlerUrl; x0dx0a // System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a return nextUrl; x0dx0a}x0dx0aprivate String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable { x0dx0a //HttpClient4.1的调用与之前的方式不同 x0dx0a HttpClient client = new DefaultHttpClient(); x0dx0a HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString()); x0dx0a StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); x0dx0a HttpResponse response = client.execute(httpGet); x0dx0a if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) { x0dx0a HttpEntity entity = response.getEntity(); x0dx0a if (entity != null) { x0dx0a BufferedReader reader = new BufferedReader( x0dx0a new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8")); x0dx0a String line = null; x0dx0a if (entity.getContentLength() > 0) { x0dx0a strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength()); x0dx0a while ((line = reader.readLine()) != null) { x0dx0a strBuf.append(line); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a if (entity != null) { x0dx0a nsumeContent(); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a //将url标记为已访问 x0dx0a markUrlAsVisited(url); x0dx0a return strBuf.toString(); x0dx0a}x0dx0apublic static boolean isContentRelevant(String content, x0dx0aPattern regexpPattern) { x0dx0a boolean retValue = false; x0dx0a if (content != null) { x0dx0a //是否符合正则表达式的条件 x0dx0a Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase()); x0dx0a retValue = m.find(); x0dx0a } x0dx0a return retValue; x0dx0a}x0dx0apublic List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) { x0dx0a Map urlMap = new HashMap(); x0dx0a extractHttpUrls(urlMap, text); x0dx0a extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl); x0dx0a return new ArrayList(urlMap.keySet()); x0dx0a} x0dx0aprivate void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) { x0dx0a Matcher m = (text); x0dx0a while (m.find()) { x0dx0a String url = m.group(); x0dx0a String[] terms = url.split("a href=\""); x0dx0a for (String term : terms) { x0dx0a // System.out.println("Term = " + term); x0dx0a if (term.startsWith("http")) { x0dx0a int index = term.indexOf("\""); x0dx0a if (index > 0) { x0dx0a term = term.substring(0, index); x0dx0a } x0dx0a urlMap.put(term, term); x0dx0a System.out.println("Hyperlink: " + term); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a} x0dx0aprivate void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text, x0dx0a CrawlerUrl crawlerUrl) { x0dx0a Matcher m = relativeRegexp.matcher(text); x0dx0a URL textURL = crawlerUrl.getURL(); x0dx0a String host = textURL.getHost(); x0dx0a while (m.find()) { x0dx0a String url = m.group(); x0dx0a String[] terms = url.split("a href=\""); x0dx0a for (String term : terms) { x0dx0a if (term.startsWith("/")) { x0dx0a int index = term.indexOf("\""); x0dx0a if (index > 0) { x0dx0a term = term.substring(0, index); x0dx0a } x0dx0a String s = //" + host + term; x0dx0a urlMap.put(s, s); x0dx0a System.out.println("Relative url: " + s); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a x0dx0a}x0dx0apublic static void main(String[] args) { x0dx0a try { x0dx0a String url = ""; x0dx0a Queue urlQueue = new LinkedList(); x0dx0a String regexp = "java"; x0dx0a urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0)); x0dx0a NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L, x0dx0a regexp); x0dx0a // boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url); x0dx0a // System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " + x0dx0a // allowCrawl); x0dx0a crawler.crawl(); x0dx0a } catch (Throwable t) { x0dx0a System.out.println(t.toString()); x0dx0a t.printStackTrace(); x0dx0a } x0dx0a}

⑵ 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();
}
}

⑶ 如何使用Java语言实现一个网页爬虫

Java开源Web爬虫

Heritrix

Heritrix是一个开源，可扩展的web爬虫项目。Heritrix设计成严格按照robots.txt文件的排除指示和META robots标签。

更多Heritrix信息

WebSPHINX

WebSPHINX是一个Java类包和Web爬虫的交互式开发环境。Web爬虫(也叫作机器人或蜘蛛)是可以自动浏览与处理Web页面的程序。WebSPHINX由两部分组成：爬虫工作平台和WebSPHINX类包。

更多WebSPHINX信息

WebLech

WebLech是一个功能强大的Web站点下载与镜像工具。它支持按功能需求来下载web站点并能够尽可能模仿标准Web浏览器的行为。WebLech有一个功能控制台并采用多线程操作。

⑷ 如何java写/实现网络爬虫抓取网页

原理即是保存cookie数据复保存登陆后的制cookie.以后每次抓取页面把cookie在头部信息里面发送过去。系统是根据cookie来判断用户的。有了cookie就有了登录状态，以后的访问都是基于这个cookie对应的用户的。补充：Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言。Java技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。

⑸ 哪位朋友知道用java如何实现网络爬虫和搜索引擎的技术，说说原理最好附带代码 十分感谢 好的话可以追加分

heritrix抓取网页
网页解析的有很多就不说了，不过最好自己写
lucene索引

首先爬虫是需要一个处理器链的，网页的抓取并非几十行代码就能实现的，因为有很多问题出
现。
1.获取网页：判断网页编码，计算网页正文位置，获取页面内url（url的过滤、缓存、存储这部分还需要线程池的优化），url的分配、及线程池的启动。
2.网页持久化。网页解析，网页中样式表、图片等下载以及网页的保存（xml和html）网页快照的生成。
3.网页的消重去噪：去掉没用的网页，如果是垂直搜索引擎则需要更多的判断，可以利用内容模板和空间向量的算法实现。
4.索引的建立及优化，主要是简历倒排索引。

你的分类基本上可以用内容模板和空间向量计算实现。

还有其他很多东西，一时间不能说细了。你想做到什么程度。（比如：空间向量的算法及结果的参考值、网页内容模板的建立。）

⑹ 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，维护一罩拿个自己的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：

以上两饥闷做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，并且当所有烂衡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。

⑺ 如何用JAVA写一个知乎爬虫

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。

（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