java網路爬蟲畢業設計

⑴ java網路爬蟲怎麼實現

網路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。x0dx0a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。x0dx0ax0dx0a以下是一個使用java實現的簡單爬蟲核心代碼：x0dx0apublic void crawl() throws Throwable { x0dx0a while (continueCrawling()) { x0dx0a CrawlerUrl url = getNextUrl(); //獲取待爬取隊列中的下一個URL x0dx0a if (url != null) { x0dx0a printCrawlInfo(); x0dx0a String content = getContent(url); //獲取URL的文本信息 x0dx0a x0dx0a //聚焦爬蟲只爬取與主題內容相關的網頁，這里採用正則匹配簡單處理 x0dx0a if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) { x0dx0a saveContent(url, content); //保存網頁至本地 x0dx0a x0dx0a //獲取網頁內容中的鏈接，並放入待爬取隊列中 x0dx0a Collection urlStrings = extractUrls(content, url); x0dx0a addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); x0dx0a } else { x0dx0a System.out.println(url + " is not relevant ignoring ..."); x0dx0a } x0dx0a x0dx0a //延時防止被對方屏蔽 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：是否有許可權訪問該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 x0dx0a //isUrlAlreadyVisited：URL是否訪問過，大型的搜索引擎往往採用BloomFilter進行排重，這里簡單使用HashMap x0dx0a //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 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的調用與之前的方式不同 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 //將url標記為已訪問 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 //是否符合正則表達式的條件 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 網路爬蟲怎麼實現

網路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，這里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：是否有許可權訪問該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，這里簡單使用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();
}
}

⑶ 如何使用Java語言實現一個網頁爬蟲

Java開源Web爬蟲

Heritrix

Heritrix是一個開源，可擴展的web爬蟲項目。Heritrix設計成嚴格按照robots.txt文件的排除指示和META robots標簽。

更多Heritrix信息

WebSPHINX

WebSPHINX是一個Java類包和Web爬蟲的互動式開發環境。Web爬蟲(也叫作機器人或蜘蛛)是可以自動瀏覽與處理Web頁面的程序。WebSPHINX由兩部分組成：爬蟲工作平台和WebSPHINX類包。

更多WebSPHINX信息

WebLech

WebLech是一個功能強大的Web站點下載與鏡像工具。它支持按功能需求來下載web站點並能夠盡可能模仿標准Web瀏覽器的行為。WebLech有一個功能控制台並採用多線程操作。

⑷ 如何java寫/實現網路爬蟲抓取網頁

原理即是保存cookie數據復保存登陸後的制cookie.以後每次抓取頁面把cookie在頭部信息裡面發送過去。系統是根據cookie來判斷用戶的。有了cookie就有了登錄狀態，以後的訪問都是基於這個cookie對應的用戶的。補充：Java是一種可以撰寫跨平台應用軟體的面向對象的程序設計語言。Java技術具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，廣泛應用於PC、數據中心、游戲控制台、科學超級計算機、行動電話和互聯網，同時擁有全球最大的開發者專業社群。

⑸ 哪位朋友知道用java如何實現網路爬蟲和搜索引擎的技術，說說原理最好附帶代碼 十分感謝 好的話可以追加分

heritrix抓取網頁
網頁解析的有很多就不說了，不過最好自己寫
lucene索引

首先爬蟲是需要一個處理器鏈的，網頁的抓取並非幾十行代碼就能實現的，因為有很多問題出
現。
1.獲取網頁：判斷網頁編碼，計算網頁正文位置，獲取頁面內url（url的過濾、緩存、存儲這部分還需要線程池的優化），url的分配、及線程池的啟動。
2.網頁持久化。網頁解析，網頁中樣式表、圖片等下載以及網頁的保存（xml和html）網頁快照的生成。
3.網頁的消重去噪：去掉沒用的網頁，如果是垂直搜索引擎則需要更多的判斷，可以利用內容模板和空間向量的演算法實現。
4.索引的建立及優化，主要是簡歷倒排索引。

你的分類基本上可以用內容模板和空間向量計算實現。

還有其他很多東西，一時間不能說細了。你想做到什麼程度。（比如：空間向量的演算法及結果的參考值、網頁內容模板的建立。）

⑹ Java多線程爬蟲實現

一、需求

1.定時抓取固定網站新聞標題、內容、發表時間和來源。

2.程序需要支持分布式、多線程

二、設計

1.網站是固定，但是未來也可能添加新的網站去抓取，每個網站內容節點設計都不一樣，這樣就需要支持動態可配置來新增網站以方便未來的擴展，這樣就需要每次都需要開發介入。

2.網站html節點的結構可能發生變化，所以也要支持提取節點可配置。

3.怎樣支持分布式？暫時最簡單的想法就是：多機器部署程序，還有新搞一台或者部署程序其中一台製作一個定時任務，定時開啟每台機器應該抓取哪個網站，暫時不能支持同一個網站同時可以支持被多台機器同時抓取，這樣會比較麻煩，要用到分布式隊列。所以暫時一個網站同時只會被單台機器抓取。

4.多線程，怎樣多線程？多線程抓取我這邊有兩個實現：

（1）一個線程抓取一個網站，維護一罩拿個自己的url隊列做廣度抓取，同時抓取多個網站。如圖：

（2）多個線程同時抓取不同的網站。如圖：

以上兩飢悶做張辦法其實各有優點，也給有缺點，看我們怎麼取捨了。

方法1：每個線程創建一個自己的隊列，圖中的queue可以不用concurrentQueue，優點：不涉及到控制並發，每個網站一個線程抓取一個網站，抓取完畢即自動回收銷毀線程。控制方便。缺點：線程數不可以擴展，例如當只有3個網站，你最多隻能開3個線程來抓取，不能開更多，有一定的局限性。

方法2：N個線程同時抓取N個網站，線程數和網站數目不掛鉤，優點：線程數可以調整並且和和抓取網站數量無關。3個網站我們可以開4個5個或者10個這個可以根據您的硬體資源進行調整。缺點：需要控制並發，並且要控制什麼時候銷毀線程（thread1空閑，並且queue為空不代表任務可以結束，可能thread2結果還沒返回），當被抓取的網站響應較慢時，會拖慢整個爬蟲進度。

三、實現

抓取方式最終還是選擇了方法二，因為線程數可配置！

使用技術：

jfinal用了之後才發現這東西不適合，但是由於項目進度問題，還是使用了。

maven項目管理

jettyserver

mysql

eclipse開發

項目需要重點攻破的難點：

（1）合理的控制N個線程正常的抓取網站，並且當所有爛衡線程工作都完成了並且需要抓取的隊列為空時，N個線程同時退出銷毀。

（2）不同網站設計節點不一樣，需要通過配置解決各個網站需要抓取的URL和抓取節點內容在html節點的位置。

（3）個性化內容處理，由於html結構設計問題，北大青鳥認為抓取的內容可能有些多餘的html標簽，或者多餘的內容該怎麼處理。

⑺ 如何用JAVA寫一個知乎爬蟲

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寫了一個網路連接線程池，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