用WebCollector制作一个爬取《知乎》并进行问题精准抽取的爬虫(JAVA)
简单介绍:
WebCollector是一个无须配置、便于二次开发的JAVA爬虫框架(内核),它提供精简的的API。仅仅需少量代码就可以实现一个功能强大的爬虫。
怎样将WebCollector导入项目请看以下这个教程:
JAVA网络爬虫WebCollector深度解析——爬虫内核
參数:
WebCollector无需繁琐配置。仅仅要在代码中给出以下几个必要參数,就可以启动爬虫:
1.种子(必要):
种子即爬虫的起始页面。一个爬虫可加入一个或多个种子。
2.正则(可选):
正则是约束爬取范围的一些正则式。
正则不一定要给出。假设用户没有给出正则,系统会自己主动将爬取范围限定在种子的域名内。
3.线程数(可选):
WebCollector是一个多线程的爬虫,默认使用10个线程同一时候工作。开发人员能够自己定义线程数。
需求:
简述一下教程里代码的功能:定制一个爬虫,对“知乎”站点进行爬取。不要求下载全部的网页和文件,而是要求对知乎中全部的“提问”页面中的”问题“进行提取。如图:
我们须要提取问题标题:“看了《蝙蝠侠》,假设我闯进纽交所,逼迫全部人卖掉他手里的全部的股票期货债券什么的,会有什么毁灭性后果?",
以及问题的内容:“咱不讨论这可行性,我就想听听这有什么毁灭性那个的后果么?再比方百度。58,新东方什么的在那上市的中国公司?再比方会对其它的比方伦敦交易所什么的影响?中国股市的影响?再比方对其它货币的影响之类的?“
代码:
代码分为两部分,爬取器和控制器。
爬取器通过Override父类中的visit方法(即对每一个正在爬取的页面须要进行的操作),来定制自己的爬取任务。
控制器通过给爬取器设置參数(上面所说的种子、正则、线程数)。启动爬取器来完毕控制功能。
1.爬取器:
WebCollector中集成了多种爬取器(主要是遍历算法不同),最经常使用的遍历器是BreadthCrawler,它是基于广度遍历的算法进行爬取的。我们新建一个JAVA类ZhihuCrawler,继承BreadthCrawler,来定制我们的爬取器。
public class ZhihuCrawler extends BreadthCrawler{ /*visit函数定制訪问每一个页面时所需进行的操作*/
@Override
public void visit(Page page) {
String question_regex="^http://www.zhihu.com/question/[0-9]+";
if(Pattern.matches(question_regex, page.getUrl())){
System.out.println("正在抽取"+page.getUrl());
/*抽取标题*/
String title=page.getDoc().title();
System.out.println(title);
/*抽取提问内容*/
String question=page.getDoc().select("div[id=zh-question-detail]").text();
System.out.println(question); }
}
代码解析:
《知乎》中有非常多种网页:提问网页、用户个人信息网页、专页。我们如今仅仅要对提问网页进行操作。
提问网页的URL一般例如以下:http://www.zhihu.com/question/21962447
question_regex是全部提问网页的正則表達式,代码中:
if(Pattern.matches(question_regex, page.getUrl())){
//操作代码
}
保证我们仅仅对“提问”页面进行抽取。
visit函数的參数Page page,是一个已经爬取并解析成DOM树的页面。Page的參数:
page.getUrl() returns the url of the downloaded page
page.getContent() returns the origin data of the page
page.getDoc() returns an instance of org.jsoup.nodes.Document
page.getResponse() returns the http response of the page
page.getFetchTime() returns the time this page be fetched at generated by System.currentTimeMillis()
特别要注意的是page.getDoc()(DOM树)。这里的page.getDoc()是JSOUP的Document,假设须要做HTML解析、抽取。使用page.getDoc()是不二的选择。关于jsoup的用法,可參考JSOUP的教程:
http://www.brieftools.info/document/jsoup/
ZhihuCrawler中用到了page.getUrl()和page.getDoc()。
我们能够发现,《知乎》提问页面的网页标题就是问题的标题,所以通过:
String title=page.getDoc().title();
就获取了提问标题。
抽取《知乎》提问页面的提问内容,须要从HTML源代码观察规则:
<div data-action="/question/detail" data-resourceid="965792" class="zm-item-rich-text" id="zh-question-detail">
<div class="zm-editable-content">咱不讨论这可行性,我就想听听这有什么毁灭性那个的后果么?<br>
再比方百度,58,新东方什么的在那上市的中国公司?<br>
再比方会对其它的比方伦敦交易所什么的影响?中国股市的影响?<br>再比方对其它货币的影响之类的?
</div>
</div>
对于《知乎》全部的提问界面。我们发现,提问内容都被放在一个id="zh-question-detail"的div中。这是JSOUP最适合适用的一种情况。我们仅仅要找到这个div,将当中的文本(text)取出就可以:
String question=page.getDoc().select("div[id=zh-question-detail]").text();
2.控制器:
我们须要一个控制器来启动爬取器:
public class Controller { public static void main(String[] args) throws IOException{
ZhihuCrawler crawler=new ZhihuCrawler();
crawler.addSeed("http://www.zhihu.com/question/21003086");
crawler.addRegex("http://www.zhihu.com/.*");
crawler.start(5);
}
}
首先实例化刚定义的ZhihuCrawler(爬取器)。
给爬取器一个种子:http://www.zhihu.com/question/21003086
crawler.start(5)并非表示开启5个线程爬取,5表示爬取的深度(广度遍历的层数)。
执行Controller这个类,会发现不断有输出产生。可是输出比較杂乱。这是由于我们不仅输出了我们抽取的提问。还输出了爬虫的日志(爬取记录等):
fetch:http://www.zhihu.com/people/lxjts
fetch:http://www.zhihu.com/question/24597698
正在抽取http://www.zhihu.com/question/24597698
小米4採用304不锈钢除了提升质感和B格。还有其它的实际优点么? - 知乎
信号会不会跟ip4一样悲剧了……
fetch:http://www.zhihu.com/topic/20006139
fetch:http://www.zhihu.com/topic/19559450
fetch:http://www.zhihu.com/question/20014415#
fetch:http://www.zhihu.com/collection/31102864
fetch:http://www.zhihu.com/topic/19663238
fetch:http://www.zhihu.com/collection/20021567
上面的输出片段中,我们能够看到一次visit函数的运行,訪问了http://www.zhihu.com/question/24597698 ,对问题的标题进行了抽取:“小米4採用304不锈钢除了提升质感和B格。还有其它的实际优点么? - 知乎”。同一时候也抽取了问题的内容:“信号会不会跟ip4一样悲剧了……“。
"fetch:http://www.zhihu.com/question/24597698"是日志的输出,表示一个已经爬取的网页。
假设您想看到干净的爬取结果,有以下几种解决方式:
1.在ZhihuCrawler的visit方法里,加入代码。将title和question字符串输出到文件里。
2.在ZhihuCrawler的visit方法里。加入代码,将title和question字符串提交到数据库(推荐)。
可能有人会疑问。为什么我们给爬虫加入种子的时候不加入《知乎》的首页,这是由于《知乎》首页在不登录的情况下会默认返回登录页面。
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