Fortgeschrittenes Kapitel zum Schreiben eines Java Zhihu-Crawlers von Grund auf

说到爬虫，使用Java本身自带的URLConnection可以实现一些基本的抓取页面的功能，但是对于一些比较高级的功能，比如重定向的处理，HTML标记的去除，仅仅使用URLConnection还是不够的。

在这里我们可以使用HttpClient这个第三方jar包。

接下来我们使用HttpClient简单的写一个爬去百度的Demo：

import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import org.apache.commons.httpclient.HttpStatus;
import org.apache.commons.httpclient.methods.GetMethod;
/**
 * 
 * @author CallMeWhy
 * 
 */
public class Spider {
 private static HttpClient httpClient = new HttpClient();
 /**
  * @param path
  *            目标网页的链接
  * @return 返回布尔值，表示是否正常下载目标页面
  * @throws Exception
  *             读取网页流或写入本地文件流的IO异常
  */
 public static boolean downloadPage(String path) throws Exception {
  // 定义输入输出流
  InputStream input = null;
  OutputStream output = null;
  // 得到 post 方法
  GetMethod getMethod = new GetMethod(path);
  // 执行，返回状态码
  int statusCode = httpClient.executeMethod(getMethod);
  // 针对状态码进行处理
  // 简单起见，只处理返回值为 200 的状态码
  if (statusCode == HttpStatus.SC_OK) {
   input = getMethod.getResponseBodyAsStream();
   // 通过对URL的得到文件名
   String filename = path.substring(path.lastIndexOf('/') + 1)
     + ".html";
   // 获得文件输出流
   output = new FileOutputStream(filename);
   // 输出到文件
   int tempByte = -1;
   while ((tempByte = input.read()) > 0) {
    output.write(tempByte);
   }
   // 关闭输入流
   if (input != null) {
    input.close();
   }
   // 关闭输出流
   if (output != null) {
    output.close();
   }
   return true;
  }
  return false;
 }
 public static void main(String[] args) {
  try {
   // 抓取百度首页，输出
   Spider.downloadPage("http://www.baidu.com");
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  }
 }
}

但是这样基本的爬虫是不能满足各色各样的爬虫需求的。

先来介绍宽度优先爬虫。

宽度优先相信大家都不陌生，简单说来可以这样理解宽度优先爬虫。

我们把互联网看作一张超级大的有向图，每一个网页上的链接都是一个有向边，每一个文件或没有链接的纯页面则是图中的终点：

宽度优先爬虫就是这样一个爬虫，爬走在这个有向图上，从根节点开始一层一层往外爬取新的节点的数据。

宽度遍历算法如下所示：

(1) 顶点 V 入队列。
(2) 当队列非空时继续执行，否则算法为空。
(3) 出队列，获得队头节点 V，访问顶点 V 并标记 V 已经被访问。
(4) 查找顶点 V 的第一个邻接顶点 col。
(5) 若 V 的邻接顶点 col 未被访问过，则 col 进队列。
(6) 继续查找 V 的其他邻接顶点 col，转到步骤(5)，若 V 的所有邻接顶点都已经被访问过，则转到步骤(2)。

按照宽度遍历算法，上图的遍历顺序为：A->B->C->D->E->F->H->G->I，这样一层一层的遍历下去。

而宽度优先爬虫其实爬取的是一系列的种子节点，和图的遍历基本相同。

我们可以把需要爬取页面的URL都放在一个TODO表中，将已经访问的页面放在一个Visited表中：

则宽度优先爬虫的基本流程如下：

(1) 把解析出的链接和 Visited 表中的链接进行比较，若 Visited 表中不存在此链接， 表示其未被访问过。
(2) 把链接放入 TODO 表中。
(3) 处理完毕后，从 TODO 表中取得一条链接，直接放入 Visited 表中。
(4) 针对这个链接所表示的网页，继续上述过程。如此循环往复。

下面我们就来一步一步制作一个宽度优先的爬虫。

首先，对于先设计一个数据结构用来存储TODO表， 考虑到需要先进先出所以采用队列，自定义一个Quere类：

import java.util.LinkedList;
/**
 * 自定义队列类 保存TODO表
 */
public class Queue {
 /**
  * 定义一个队列，使用LinkedList实现
  */
 private LinkedList<Object> queue = new LinkedList<Object>(); // 入队列
 /**
  * 将t加入到队列中
  */
 public void enQueue(Object t) {
  queue.addLast(t);
 }
 /**
  * 移除队列中的第一项并将其返回
  */
 public Object deQueue() {
  return queue.removeFirst();
 }
 /**
  * 返回队列是否为空
  */
 public boolean isQueueEmpty() {
  return queue.isEmpty();
 }
 /**
  * 判断并返回队列是否包含t
  */
 public boolean contians(Object t) {
  return queue.contains(t);
 }
 /**
  * 判断并返回队列是否为空
  */
 public boolean empty() {
  return queue.isEmpty();
 }
}

还需要一个数据结构来记录已经访问过的 URL，即Visited表。

考虑到这个表的作用，每当要访问一个 URL 的时候，首先在这个数据结构中进行查找，如果当前的 URL 已经存在，则丢弃这个URL任务。

这个数据结构需要不重复并且能快速查找，所以选择HashSet来存储。

综上，我们另建一个SpiderQueue类来保存Visited表和TODO表：

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
/**
 * 自定义类 保存Visited表和unVisited表
 */
public class SpiderQueue {
 /**
  * 已访问的url集合，即Visited表
  */
 private static Set<Object> visitedUrl = new HashSet<>();
 /**
  * 添加到访问过的 URL 队列中
  */
 public static void addVisitedUrl(String url) {
  visitedUrl.add(url);
 }
 /**
  * 移除访问过的 URL
  */
 public static void removeVisitedUrl(String url) {
  visitedUrl.remove(url);
 }
 /**
  * 获得已经访问的 URL 数目
  */
 public static int getVisitedUrlNum() {
  return visitedUrl.size();
 }
 /**
  * 待访问的url集合，即unVisited表
  */
 private static Queue unVisitedUrl = new Queue();
 /**
  * 获得UnVisited队列
  */
 public static Queue getUnVisitedUrl() {
  return unVisitedUrl;
 }
 /**
  * 未访问的unVisitedUrl出队列
  */
 public static Object unVisitedUrlDeQueue() {
  return unVisitedUrl.deQueue();
 }
 /**
  * 保证添加url到unVisitedUrl的时候每个 URL只被访问一次
  */
 public static void addUnvisitedUrl(String url) {
  if (url != null && !url.trim().equals("") && !visitedUrl.contains(url)
    && !unVisitedUrl.contians(url))
   unVisitedUrl.enQueue(url);
 }
 /**
  * 判断未访问的 URL队列中是否为空
  */
 public static boolean unVisitedUrlsEmpty() {
  return unVisitedUrl.empty();
 }
}

上面是一些自定义类的封装，接下来就是一个定义一个用来下载网页的工具类，我们将其定义为DownTool类：

package controller;
import java.io.*;
import org.apache.commons.httpclient.*;
import org.apache.commons.httpclient.methods.*;
import org.apache.commons.httpclient.params.*;
public class DownTool {
 /**
  * 根据 URL 和网页类型生成需要保存的网页的文件名，去除 URL 中的非文件名字符
  */
 private String getFileNameByUrl(String url, String contentType) {
  // 移除 "http://" 这七个字符
  url = url.substring(7);
  // 确认抓取到的页面为 text/html 类型
  if (contentType.indexOf("html") != -1) {
   // 把所有的url中的特殊符号转化成下划线
   url = url.replaceAll("[\\?/:*|<>\"]", "_") + ".html";
  } else {
   url = url.replaceAll("[\\?/:*|<>\"]", "_") + "."
     + contentType.substring(contentType.lastIndexOf("/") + 1);
  }
  return url;
 }
 /**
  * 保存网页字节数组到本地文件，filePath 为要保存的文件的相对地址
  */
 private void saveToLocal(byte[] data, String filePath) {
  try {
   DataOutputStream out = new DataOutputStream(new FileOutputStream(
     new File(filePath)));
   for (int i = 0; i < data.length; i++)
    out.write(data[i]);
   out.flush();
   out.close();
  } catch (IOException e) {
   e.printStackTrace();
  }
 }
 // 下载 URL 指向的网页
 public String downloadFile(String url) {
  String filePath = null;
  // 1.生成 HttpClinet对象并设置参数
  HttpClient httpClient = new HttpClient();
  // 设置 HTTP连接超时 5s
  httpClient.getHttpConnectionManager().getParams()
    .setConnectionTimeout(5000);
  // 2.生成 GetMethod对象并设置参数
  GetMethod getMethod = new GetMethod(url);
  // 设置 get请求超时 5s
  getMethod.getParams().setParameter(HttpMethodParams.SO_TIMEOUT, 5000);
  // 设置请求重试处理
  getMethod.getParams().setParameter(HttpMethodParams.RETRY_HANDLER,
    new DefaultHttpMethodRetryHandler());
  // 3.执行GET请求
  try {
   int statusCode = httpClient.executeMethod(getMethod);
   // 判断访问的状态码
   if (statusCode != HttpStatus.SC_OK) {
    System.err.println("Method failed: "
      + getMethod.getStatusLine());
    filePath = null;
   }
   // 4.处理 HTTP 响应内容
   byte[] responseBody = getMethod.getResponseBody();// 读取为字节数组
   // 根据网页 url 生成保存时的文件名
   filePath = "temp\\"
     + getFileNameByUrl(url,
       getMethod.getResponseHeader("Content-Type")
         .getValue());
   saveToLocal(responseBody, filePath);
  } catch (HttpException e) {
   // 发生致命的异常，可能是协议不对或者返回的内容有问题
   System.out.println("请检查你的http地址是否正确");
   e.printStackTrace();
  } catch (IOException e) {
   // 发生网络异常
   e.printStackTrace();
  } finally {
   // 释放连接
   getMethod.releaseConnection();
  }
  return filePath;
 }
}

在这里我们需要一个HtmlParserTool类来处理Html标记：

package controller;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import org.htmlparser.Node;
import org.htmlparser.NodeFilter;
import org.htmlparser.Parser;
import org.htmlparser.filters.NodeClassFilter;
import org.htmlparser.filters.OrFilter;
import org.htmlparser.tags.LinkTag;
import org.htmlparser.util.NodeList;
import org.htmlparser.util.ParserException;
import model.LinkFilter;
public class HtmlParserTool {
 // 获取一个网站上的链接，filter 用来过滤链接
 public static Set<String> extracLinks(String url, LinkFilter filter) {
  Set<String> links = new HashSet<String>();
  try {
   Parser parser = new Parser(url);
   parser.setEncoding("gb2312");
   // 过滤 <frame >标签的 filter，用来提取 frame 标签里的 src 属性
   NodeFilter frameFilter = new NodeFilter() {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    @Override
    public boolean accept(Node node) {
     if (node.getText().startsWith("frame src=")) {
      return true;
     } else {
      return false;
     }
    }
   };
   // OrFilter 来设置过滤 <a> 标签和 <frame> 标签
   OrFilter linkFilter = new OrFilter(new NodeClassFilter(
     LinkTag.class), frameFilter);
   // 得到所有经过过滤的标签
   NodeList list = parser.extractAllNodesThatMatch(linkFilter);
   for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
    Node tag = list.elementAt(i);
    if (tag instanceof LinkTag)// <a> 标签
    {
     LinkTag link = (LinkTag) tag;
     String linkUrl = link.getLink();// URL
     if (filter.accept(linkUrl))
      links.add(linkUrl);
    } else// <frame> 标签
    {
     // 提取 frame 里 src 属性的链接， 如 <frame src="test.html"/>
     String frame = tag.getText();
     int start = frame.indexOf("src=");
     frame = frame.substring(start);
     int end = frame.indexOf(" ");
     if (end == -1)
      end = frame.indexOf(">");
     String frameUrl = frame.substring(5, end - 1);
     if (filter.accept(frameUrl))
      links.add(frameUrl);
    }
   }
  } catch (ParserException e) {
   e.printStackTrace();
  }
  return links;
 }
}

最后我们来写个爬虫类调用前面的封装类和函数：

package controller;
import java.util.Set;
import model.LinkFilter;
import model.SpiderQueue;
public class BfsSpider {
 /**
  * 使用种子初始化URL队列
  */
 private void initCrawlerWithSeeds(String[] seeds) {
  for (int i = 0; i < seeds.length; i++)
   SpiderQueue.addUnvisitedUrl(seeds[i]);
 }
 // 定义过滤器，提取以 http://www.xxxx.com开头的链接
 public void crawling(String[] seeds) {
  LinkFilter filter = new LinkFilter() {
   public boolean accept(String url) {
    if (url.startsWith("http://www.baidu.com"))
     return true;
    else
     return false;
   }
  };
  // 初始化 URL 队列
  initCrawlerWithSeeds(seeds);
  // 循环条件：待抓取的链接不空且抓取的网页不多于 1000
  while (!SpiderQueue.unVisitedUrlsEmpty()
    && SpiderQueue.getVisitedUrlNum() <= 1000) {
   // 队头 URL 出队列
   String visitUrl = (String) SpiderQueue.unVisitedUrlDeQueue();
   if (visitUrl == null)
    continue;
   DownTool downLoader = new DownTool();
   // 下载网页
   downLoader.downloadFile(visitUrl);
   // 该 URL 放入已访问的 URL 中
   SpiderQueue.addVisitedUrl(visitUrl);
   // 提取出下载网页中的 URL
   Set<String> links = HtmlParserTool.extracLinks(visitUrl, filter);
   // 新的未访问的 URL 入队
   for (String link : links) {
    SpiderQueue.addUnvisitedUrl(link);
   }
  }
 }
 // main 方法入口
 public static void main(String[] args) {
  BfsSpider crawler = new BfsSpider();
  crawler.crawling(new String[] { "http://www.baidu.com" });
 }
}

运行可以看到，爬虫已经把百度网页下所有的页面都抓取出来了：

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