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Java爬虫框架WebMagic简介及使用

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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、Scheduler、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。

Scheduler

Scheduler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Scheduler。

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、Scheduler、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

Scheduler-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Scheduler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

dependency

groupIdus.codecraft/groupId

artifactIdwebmagic-core/artifactId

version0.5.3/version

/dependency

dependency

groupIdus.codecraft/groupId

artifactIdwebmagic-extension/artifactId

version0.5.3/version

/dependency1234567891012345678910

不使用maven的用户，可以去中下载最新的jar包。

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。\x0d\x0a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。\x0d\x0a\x0d\x0a以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码：\x0d\x0apublic void crawl() throws Throwable { \x0d\x0a while (continueCrawling()) { \x0d\x0a CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL \x0d\x0a if (url != null) { \x0d\x0a printCrawlInfo(); \x0d\x0a String content = getContent(url); //获取URL的文本信息 \x0d\x0a \x0d\x0a //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 \x0d\x0a if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) { \x0d\x0a saveContent(url, content); //保存网页至本地 \x0d\x0a \x0d\x0a //获取网页内容中的链接，并放入待爬取队列中 \x0d\x0a Collection urlStrings = extractUrls(content, url); \x0d\x0a addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); \x0d\x0a } else { \x0d\x0a System.out.println(url + " is not relevant ignoring ..."); \x0d\x0a } \x0d\x0a \x0d\x0a //延时防止被对方屏蔽 \x0d\x0a Thread.sleep(this.delayBetweenUrls); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a closeOutputStream(); \x0d\x0a}\x0d\x0aprivate CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable { \x0d\x0a CrawlerUrl nextUrl = null; \x0d\x0a while ((nextUrl == null) (!urlQueue.isEmpty())) { \x0d\x0a CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove(); \x0d\x0a //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 \x0d\x0a //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 \x0d\x0a //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 \x0d\x0a if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl) \x0d\x0a (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl)) \x0d\x0a isDepthAcceptable(crawlerUrl)) { \x0d\x0a nextUrl = crawlerUrl; \x0d\x0a // System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a return nextUrl; \x0d\x0a}\x0d\x0aprivate String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable { \x0d\x0a //HttpClient4.1的调用与之前的方式不同 \x0d\x0a HttpClient client = new DefaultHttpClient(); \x0d\x0a HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString()); \x0d\x0a StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); \x0d\x0a HttpResponse response = client.execute(httpGet); \x0d\x0a if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) { \x0d\x0a HttpEntity entity = response.getEntity(); \x0d\x0a if (entity != null) { \x0d\x0a BufferedReader reader = new BufferedReader( \x0d\x0a new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8")); \x0d\x0a String line = null; \x0d\x0a if (entity.getContentLength() 0) { \x0d\x0a strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength()); \x0d\x0a while ((line = reader.readLine()) != null) { \x0d\x0a strBuf.append(line); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a if (entity != null) { \x0d\x0a nsumeContent(); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a //将url标记为已访问 \x0d\x0a markUrlAsVisited(url); \x0d\x0a return strBuf.toString(); \x0d\x0a}\x0d\x0apublic static boolean isContentRelevant(String content, \x0d\x0aPattern regexpPattern) { \x0d\x0a boolean retValue = false; \x0d\x0a if (content != null) { \x0d\x0a //是否符合正则表达式的条件 \x0d\x0a Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase()); \x0d\x0a retValue = m.find(); \x0d\x0a } \x0d\x0a return retValue; \x0d\x0a}\x0d\x0apublic List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\x0a Map urlMap = new HashMap(); \x0d\x0a extractHttpUrls(urlMap, text); \x0d\x0a extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl); \x0d\x0a return new ArrayList(urlMap.keySet()); \x0d\x0a} \x0d\x0aprivate void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) { \x0d\x0a Matcher m = (text); \x0d\x0a while (m.find()) { \x0d\x0a String url = m.group(); \x0d\x0a String[] terms = url.split("a href=\""); \x0d\x0a for (String term : terms) { \x0d\x0a // System.out.println("Term = " + term); \x0d\x0a if (term.startsWith("http")) { \x0d\x0a int index = term.indexOf("\""); \x0d\x0a if (index 0) { \x0d\x0a term = term.substring(0, index); \x0d\x0a } \x0d\x0a urlMap.put(term, term); \x0d\x0a System.out.println("Hyperlink: " + term); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a} \x0d\x0aprivate void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text, \x0d\x0a CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\x0a Matcher m = relativeRegexp.matcher(text); \x0d\x0a URL textURL = crawlerUrl.getURL(); \x0d\x0a String host = textURL.getHost(); \x0d\x0a while (m.find()) { \x0d\x0a String url = m.group(); \x0d\x0a String[] terms = url.split("a href=\""); \x0d\x0a for (String term : terms) { \x0d\x0a if (term.startsWith("/")) { \x0d\x0a int index = term.indexOf("\""); \x0d\x0a if (index 0) { \x0d\x0a term = term.substring(0, index); \x0d\x0a } \x0d\x0a String s = //" + host + term; \x0d\x0a urlMap.put(s, s); \x0d\x0a System.out.println("Relative url: " + s); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a \x0d\x0a}\x0d\x0apublic static void main(String[] args) { \x0d\x0a try { \x0d\x0a String url = ""; \x0d\x0a Queue urlQueue = new LinkedList(); \x0d\x0a String regexp = "java"; \x0d\x0a urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0)); \x0d\x0a NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L, \x0d\x0a regexp); \x0d\x0a // boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url); \x0d\x0a // System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " + \x0d\x0a // allowCrawl); \x0d\x0a crawler.crawl(); \x0d\x0a } catch (Throwable t) { \x0d\x0a System.out.println(t.toString()); \x0d\x0a t.printStackTrace(); \x0d\x0a } \x0d\x0a}

怎么利用爬虫技术抓取淘宝搜索页面的产品信息

可以通过requests库re库进行淘宝商品爬虫爬取

import requests

import re

def getHTMLText(url):

try:

r= requests.get(url,timeout=30)

r.raise_for_status()

r.encoding = r.apparent_encoding

return r.text

except:

return ""

def parsePage(ilt,html):

try:

plt = re.findall(r'\"view_price\":\"[\d+\.]*\"',html)

tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"',html)

for i in range(len(plt)):

price = eval(plt[i].split(':')[1])

title = eval(tlt[i].split(':')[1])

ilt.append([price,title])

except:

print("F")

def printGoodsList(ilt):

tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"

print(tplt.format("序号","价格","商品名称"))

count = 0

for g in ilt:

count = count +1

print(tplt.format(count,g[0],g[1]))

def main():

goods = '书包'

depth = 2

start_url = ""+ goods

infoList = []

for i in range(depth):

try:

url = start_url +'s='+str(44*i)

html = getHTMLText(url)

parsePage(infoList,html)

except:

continue

printGoodsList(infoList)

main()

这段代码在过去是可以爬取淘宝商品信息，但是因为淘宝的反扒技术升级，便不能让你大摇大摆地进出自如了。

此外也可以借助采集实现采集

Java获取淘宝商品

这个就是想开发一个Java爬虫功能对吧，这个其实有现成的工具，你去讯云资源网里面有源码工具下载，就能直接用！是一个Java工具类util能够根据地址爬取抓取你需要的内容进行解析即可

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