正好最近在学习这方面的内容。
两种思路:
可以将当前爬取的url存在一个list中作登记专,在下一次开属始爬子链接的时候进行比对,如果已经存在在list中则跳过,如果不存在那么继续爬
可以将所有的url网络先遍历一遍存在list中,然后根据list而不是再次访问子链接url进行爬取,在url存入list的过程中进行查重处理
顺便为了方便控制。建议设置爬取深度,在一定深度内进行爬取。
B. 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();
}
}
C. 用java写爬虫程序,有个网站获取不到链接,求指导
//读取网页上的内容方法---------------------2010.01.25 public String getOneHtml(String htmlurl) throws IOException {
URL url;
String temp;
final StringBuffer sb = new StringBuffer();
try {
url = new URL(htmlurl);
// 读取网页全部内容
final BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(
url.openStream(),"GBK"));
while ((temp = in.readLine()) != null) {
sb.append(temp);
}
in.close();
} catch (final MalformedURLException me) {
System.out.println("你输入的URL格式有问题!请仔细输入");
me.getMessage();
} catch (final IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return sb.toString();
}上面这个方法是根据你传入的url爬取整个网页的内容,然后你写个正则表达式去匹配这个字符串的内容。
D. 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
E. java爬虫读取某一张指定图片的url,求解答
使用jsoup解析到这个url就行,dom结构如下:
F. java爬虫抓取指定数据
如何通过Java代码实现对网页数据进行指定抓取,我总结了有以下几个步骤中会使用到Jsoup.Jar包:
1、在工程中导入Jsoup.jar包
2、获取网址url指定HTML或者文档指定的body
3、获取网页中超链接的标题和链接
4、获取指定博客文章的内容
5、获取网页中超链接的标题和链接的结果
G. 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。
H. 使用java语言爬取自己的淘宝订单看看买了哪些东西
Java爬虫框架WebMagic简介及使用
一、介绍
webmagic的是一个无须配置、便于二次开发的爬虫框架,它提供简单灵活的API,只需少量代码即可实现一个爬虫。webmagic采用完全模块化的设计,功能覆盖整个爬虫的生命周期(链接提取、页面下载、内容抽取、持久化),支持多线程抓取,分布式抓取,并支持自动重试、自定义UA/cookie等功能。
二、概览
WebMagic项目代码分为核心和扩展两部分。核心部分(webmagic-core)是一个精简的、模块化的爬虫实现,而扩展部分则包括一些便利的、实用性的功能(例如注解模式编写爬虫等)。
WebMagic的结构分为Downloader、PageProcessor、Scheler、Pipeline四大组件,并由Spider将它们彼此组织起来。这四大组件对应爬虫生命周期中的下载、处理、管理和持久化等功能。而Spider则将这几个组件组织起来,让它们可以互相交互,流程化的执行,可以认为Spider是一个大的容器,它也是WebMagic逻辑的核心。
2.1 WebMagic的四个组件
Downloader
Downloader负责从互联网上下载页面,以便后续处理。WebMagic默认使用了Apache HttpClient作为下载工具。
PageProcessor
PageProcessor负责解析页面,抽取有用信息,以及发现新的链接。WebMagic使用Jsoup作为HTML解析工具,并基于其开发了解析XPath的工具Xsoup。在这四个组件中,PageProcessor对于每个站点每个页面都不一样,是需要使用者定制的部分。
Scheler
Scheler负责管理待抓取的URL,以及一些去重的工作。WebMagic默认提供了JDK的内存队列来管理URL,并用集合来进行去重。也支持使用Redis进行分布式管理。除非项目有一些特殊的分布式需求,否则无需自己定制Scheler。
Pipeline
Pipeline负责抽取结果的处理,包括计算、持久化到文件、数据库等。WebMagic默认提供了“输出到控制台”和“保存到文件”两种结果处理方案。Pipeline定义了结果保存的方式,如果你要保存到指定数据库,则需要编写对应的Pipeline。对于一类需求一般只需编写一个Pipeline。
2.2 用于数据流转的对象
Request
Request是对URL地址的一层封装,一个Request对应一个URL地址。它是PageProcessor与Downloader交互的载体,也是PageProcessor控制Downloader唯一方式。
Page
Page代表了从Downloader下载到的一个页面——可能是HTML,也可能是JSON或者其他文本格式的内容。Page是WebMagic抽取过程的核心对象,它提供一些方法可供抽取、结果保存等。
ReusltItems
ReusltItems相当于一个Map,它保存PageProcessor处理的结果,供Pipeline使用。它的API与Map很类似,值得注意的是它有一个字段skip,若设置为true,则不应被Pipeline处理。
2.3 控制爬虫运转的引擎—Spider
Spider是WebMagic内部流程的核心。Downloader、PageProcessor、Scheler、Pipeline都是Spider的一个属性,这些属性是可以自由设置的,通过设置这个属性可以实现不同的功能。Spider也是WebMagic操作的入口,它封装了爬虫的创建、启动、停止、多线程等功能。
对于编写一个爬虫,PageProcessor是需要编写的部分,而Spider则是创建和控制爬虫的入口。
2.4 WebMagic项目组成
WebMagic项目代码包括几个部分,在根目录下以不同目录名分开。它们都是独立的Maven项目。
WebMagic主要包括两个包,这两个包经过广泛实用,已经比较成熟:
webmagic-core
webmagic-core是WebMagic核心部分,只包含爬虫基本模块和基本抽取器。
webmagic-extension
webmagic-extension是WebMagic的主要扩展模块,提供一些更方便的编写爬虫的工具。包括注解格式定义爬虫、JSON、分布式等支持。
三、 基本的爬虫
3.1 爬虫的流程 (可以参考上边的框架架构图)
Downloader-页面下载
页面下载是一切爬虫的开始。
大部分爬虫都是通过模拟http请求,接收并分析响应来完成。这方面,JDK自带的HttpURLConnection可以满足最简单的需要,而Apache HttpClient(4.0后整合到HttpCompenent项目中)则是开发复杂爬虫的不二之选。它支持自定义HTTP头(对于爬虫比较有用的就是User-agent、cookie等)、自动redirect、连接复用、cookie保留、设置代理等诸多强大的功能。
webmagic使用了HttpClient 4.2,并封装到了HttpClientDownloader。学习HttpClient的使用对于构建高性能爬虫是非常有帮助的,官方的Tutorial就是很好的学习资料。目前webmagic对HttpClient的使用仍在初步阶段,不过对于一般抓取任务,已经够用了
PageProcessor-页面分析及链接抽取
Selector是webmagic为了简化页面抽取开发的独立模块,是整个项目中我最得意的部分。这里整合了CSS Selector、XPath和正则表达式,并可以进行链式的抽取,很容易就实现强大的功能。即使你使用自己开发的爬虫工具,webmagic的Selector仍然值得一试
Jsoup
HtmlParser
Apache tika
HtmlCleaner与Xpath
这里说的页面分析主要指HTML页面的分析。页面分析可以说是垂直爬虫最复杂的一部分,在webmagic里,PageProcessor是定制爬虫的核心。通过编写一个实现PageProcessor接口的类,就可以定制一个自己的爬虫
HTML分析是一个比较复杂的工作,Java世界主要有几款比较方便的分析工具:
webmagic的Selector
Scheler-URL管理
URL管理的问题可大可小。对于小规模的抓取,URL管理是很简单的。我们只需要将待抓取URL和已抓取URL分开保存,并进行去重即可。使用JDK内置的集合类型Set、List或者Queue都可以满足需要。如果我们要进行多线程抓取,则可以选择线程安全的容器,例如LinkedBlockingQueue以及ConcurrentHashMap。因为小规模的URL管理非常简单,很多框架都并不将其抽象为一个模块,而是直接融入到代码中。但是实际上,抽象出Scheler模块,会使得框架的解耦程度上升一个档次,并非常容易进行横向扩展,这也是我从scrapy中学到的。
Pipeline-离线处理和持久化
Pipeline其实也是容易被忽略的一部分。大家都知道持久化的重要性,但是很多框架都选择直接在页面抽取的时候将持久化一起完成,例如crawer4j。但是Pipeline真正的好处是,将页面的在线分析和离线处理拆分开来,可以在一些线程里进行下载,另一些线程里进行处理和持久化。
3.2 使用WebMagic爬取一个壁纸网站
首先引入WebMagic的依赖,webmagic-core-{version}.jar和webmagic-extension-{version}.jar。在项目中添加这两个包的依赖,即可使用WebMagic。
maven中引入依赖jar包
不使用maven的用户,可以去http://webmagic.io中下载最新的jar包。
I. 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}
J. 如何用java爬虫爬取招聘信息
debug?侧边双击两下,出现蓝色小点,反键运行下面有一个,debug运行模式。