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聚焦爬虫源代码

发布时间:2024-02-04 23:05:33

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();
}
}

② 什么叫爬虫技术有什么作用

爬虫技术

爬虫主要针对与网络网页,又称网络爬虫、网络蜘蛛,可以自动化浏览网络中的信息,或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站,以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容,以便程序做下一步的处理。

爬虫技术步骤

我们绝大多数人每天都使用网络 - 用于新闻,购物,社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是,当从网络上获取数据用于分析或研究目的时,则需要以更技术性的方式查看Web内容 - 将其拆分为由其组成的构建块,然后将它们重新组合为结构化的,机器可读数据集。通常文本Web内容转换为数据分为以下三个基本步骤 :

爬虫:

Web爬虫是一种自动访问网页的脚本或机器人,其作用是从网页抓取原始数据 -最终用户在屏幕上看到的各种元素(字符、图片)。 其工作就像是在网页上进行ctrl + a(全选内容),ctrl + c(复制内容),ctrl + v(粘贴内容)按钮的机器人(当然实质上不是那么简单)。

通常情况下,爬虫不会停留在一个网页上,而是根据某些预定逻辑在停止之前抓取一系列网址 。 例如,它可能会跟踪它找到的每个链接,然后抓取该网站。当然在这个过程中,需要优先考虑您抓取的网站数量,以及您可以投入到任务中的资源量(存储,处理,带宽等)。

解析:

解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件,以便以后可以容易地访问它们并将其用于其他操作。要将网页转换为实际上对研究或分析有用的数据,我们需要以一种使数据易于根据定义的参数集进行搜索,分类和服务的方式进行解析。

存储和检索:

最后,在获得所需的数据并将其分解为有用的组件之后,通过可扩展的方法来将所有提取和解析的数据存储在数据库或集群中,然后创建一个允许用户可及时查找相关数据集或提取的功能。

爬虫技术有什么用

1、网络数据采集

利用爬虫自动采集互联网中的信息(图片、文字、链接等),采集回来后进行相应的储存与处理。并按照一定的规则和筛选标准进行数据归类形成数据库文件的一个过程。但在这个过程中,首先需要明确要采集的信息是什么,当你将采集的条件收集得足够精确时,采集的内容就越接近你想要的。

2、大数据分析

大数据时代,要进行数据分析,首先要有数据源,通过爬虫技术可以获得等多的数据源。在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候,数据源可以从某些提供数据统计的网站获得,也可以从某些文献或内部资料中获得,但从这些获得数据的方式,有时很难满足我们对数据的需求,此时就可以利用爬虫技术,自动地从互联网中获取需要的数据内容,并将这些数据内容作为数据源,从而进行更深层次的数据分析。

3、网页分析

通过对网页数据进行爬虫采集,在获得网站访问量、客户着陆页、网页关键词权重等基本数据的情况下,分析网页数据,从中发现访客访问网站的规律和特点,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机遇,并为进一步修正或重新制定策略提供依据。

③ 网络爬虫的原理

搜索引擎使用网抄络爬虫寻找袭网络内容,网络上的HTML文档使用超链接连接了起来,就像织成了一张网,网络爬虫也叫网络蜘蛛,顺着这张网爬行,每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来,将内容抽取出来,同时抽取超链接,作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬,这个起点叫做种子,你可以告诉它,也可以到一些网址列表网站上获取

网页抓取/数据抽取/信息提取软件工具包MetaSeeker是一套完整的解决方案,里面有定题网络爬虫,也叫聚焦网络爬虫,这种爬虫抓取下来一个页面后并不抽取所有的超链接,而是只找主题相关的链接,笼统的说就是爬行的范围是受控的。网络爬虫实现代码主要集中在MetaSeeker工具包中的DataScraper工具。可以从 http://www.gooseeker.com 下载下来看

④ python网络爬虫可以干啥

Python爬虫开发工程师,从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁,自动索引,模拟程序或者蠕虫。爬虫就是自动遍历一个网站的网页,并把内容都下载下来

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