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本篇文章给大家带来了关于java的相关知识,其中主要介绍了关于WebMagic的相关内容,WebMagic是一个简单灵活的Java爬虫框架,分为核心和扩展两部分,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
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WebMagic是一个简单灵活的Java爬虫框架。基于WebMagic,可以快速开发出一个高效、易维护的爬虫。
WebMagic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。
简单的API,可快速上手
模块化的结构,可轻松扩展
提供多线程和分布式支持
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。
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。WebMagic的设计参考了Scapy,实现方式更加Java化一些。
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。
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。
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。
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。
除了URL本身外,它还包含一个Key-Value结构的字段extra。你可以在extra中保存一些特殊的属性,然后在其他地方读取,以完成不同的功能。例如附加上一个页面的一些信息等。
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。
ResultItems
ResultItems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。
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。
以下是一个设置各个组件,并且设置多线程和启动的例子。
public static void main(String[] args) { Spider.create(new GithubRepoPageProcessor()) //从https://github.com/code4craft开始抓 .addUrl("https://github.com/code4craft") //设置Scheduler,使用Redis来管理URL队列 .setScheduler(new RedisScheduler("localhost")) //设置Pipeline,将结果以json方式保存到文件 .addPipeline(new JsonFilePipeline("D:\\data\\webmagic")) //开启5个线程同时执行 .thread(5) //启动爬虫 .run(); }
添加WebMagic的核心与扩展依赖
<dependency> <groupId>us.codecraft</groupId> <artifactId>webmagic-core</artifactId> <version>0.7.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>us.codecraft</groupId> <artifactId>webmagic-extension</artifactId> <version>0.7.5</version> </dependency>
爬虫实现
public class MyJobProcessor implements PageProcessor { public void process(Page page) { List<String> all = page.getHtml().css("span.s_btn_wr").css("input").all(); page.putField("title", all.get(0)); } private Site site = Site.me() //设置编码 .setCharset("utf8") //设置超时时间,单位是ms毫秒 .setTimeOut(10000) //设置重试的间隔时间 .setRetrySleepTime(3000) //设置重试次数 .setSleepTime(3); public Site getSite() { return site; } public static void main(String[] args) { Spider.create(new MyJobProcessor()) //初始访问url地址 .addUrl("http://www.baidu.com") .run(); } }
get page: http://www.baidu.com title:<input type="submit" id="su" value="百度一下" class="bg s_btn">
实现PageProcessor
PageProcessor的定制分为三个部分,分别是爬虫的配置、页面元素的抽取和链接的发现
爬虫配置
爬虫的配置,包括编码、抓取间隔、超时时间、重试次数等,也包括一些模拟的参数,例如User Agent、cookie,以及代理的设置。
private Site site = Site.me() //设置编码 .setCharset("utf8") //设置超时时间,单位是ms毫秒 .setTimeOut(10000) //设置重试的间隔时间 .setRetrySleepTime(3000) //设置重试次数 .setSleepTime(3);
抽取页面元素
页面元素的抽取是爬虫的核心部分:对于下载到的Html页面,如何从中抽取到想要的信息?
WebMagic主要使用三种抽取技术:XPath、正则表达式和CSS选择器。对于JSON格式的内容,可使用JsonPath进行解析
XPath
获取属性class=myClass的div标签,里面的h1标签的内容
page.getHtml().xpath("//div[@class=myClass]/h1/text()")
CSS选择器
CSS选择器是与XPath类似的语言。Jsoup的选择器比XPath写起来要简单一些,但是如果写复杂一点的抽取规则,就相对要麻烦一点。
获取属性class为myClass的div标签下的直接子元素h1标签
page.getHtml().css("div.mt>h1").toString()
可使用:nth-child(n)选择第几个元素,但是注意:需要使用直接子元素才可以选择第几个元素
如: 选择第一个元素
page.getHtml().css("div#myId > ul > li:nth-child(1) a").toString()
正则表达式
正则表达式则是一种通用的文本抽取语言。在这里一般用于获取url地址。
匹配所有https://github.com/code4craft/webmagic这样的链接。
page.addTargetRequests(page.getHtml().links().regex("(https://github\\.com/\\w+/\\w+)").all());
JsonPath
JsonPath是于XPath很类似的一个语言,它用于从Json中快速定位一条内容。
链接的发现
一个站点的页面是很多的,一开始不可能全部列举出来,于是如何发现后续的链接,是一个爬虫不可缺少的一部分。
page.addTargetRequests(page.getHtml().links().regex("(https://github\\.com/\\w+/\\w+)").all());
page.getHtml().links().regex("(https://github\\.com/\\w+/\\w+)").all()用于获取所有满足https:/ /github\.com/\w+/\w+这个正则表达式的链接
page.addTargetRequests()则将这些链接加入到待抓取的队列中去。
Selectable相关的抽取元素链式API是WebMagic的一个核心功能。使用Selectable接口,就可以直接完成页面元素的链式抽取,也无需去关心抽取的细节。
上述page.getHtml()返回的是一个Html对象,它实现了Selectable接口。这个接口包含一些重要的方法,将它分为两类:抽取部分和获取结果部分。
抽取部分API
抽取部分API返回的都是一个Selectable接口,是支持链式调用的。
获取结果的API
当链式调用结束时,一般都想要拿到一个字符串类型的结果。这时候就需要用到获取结果的API了。
一条抽取规则,无论是XPath、CSS选择器或者正则表达式,总有可能抽取到多条元素。WebMagic对这些进行了统一,可以通过不同的API获取到一个或者多个元素。
注意:当有多条数据的时候,使用get()和toString()都是获取第一个url地址。
使用Pipeline保存结果
如何将抓取的结果保存下来?WebMagic用于保存结果的组件叫做Pipeline。
例如通过“控制台输出结果”这件事也是通过一个内置的Pipeline完成的,它叫做ConsolePipeline。
想要把结果用Json的格式保存下来,只需要将Pipeline的实现换成"JsonFilePipeline"就可以了。
想要把结果用保存到文件中,只将Pipeline的实现换成"FilePipeline"就可以了。
public static void main(String[] args) { Spider.create(new GithubRepoPageProcessor()) // 初始访问url地址 .addUrl("https://github.com/code4craft") .addPipeline(new JsonFilePipeline("D:\\webmagic\\")) //.addPipeline(new FilePipeline("D:\\webmagic\\")) //开启5个线程抓取 .thread(5) //启动爬虫 .run(); }
Spider启动入口
Spider是爬虫启动的入口。在启动爬虫之前,需要使用一个PageProcessor创建一个Spider对象,然后使用run()进行启动。同时Spider的其他组件(Downloader、Scheduler、Pipeline)都可以通过set方法来进行设置。
Site爬虫配置
对站点本身的一些配置信息,例如编码、HTTP头、超时时间、重试策略等、代理等,都可以通过设置Site对象来进行配置。
rivate Site site = Site.me() .setCharset("UTF-8")//编码 .setSleepTime(1)//抓取间隔时间 .setTimeOut(1000*10)//超时时间 .setRetrySleepTime(3000)//重试时间 .setRetryTimes(3);//重试次数
代理服务器
有些网站不允许爬虫进行数据爬取,因为会加大服务器的压力。其中一种最有效的方式是通过ip+时间进行鉴别,因为正常人不可能短时间开启太多的页面,发起太多的请求。
使用WebMagic可以设置爬取数据的时间,但是会大大降低爬取数据的效率。如果ip被禁了,就有必要使用代理服务器来爬取数据。
代理(Proxy),也称网络代理,是一种特殊的网络服务,允许一个网络终端(一般为客户端)通过这个服务与另一个网络终端(一般为服务器)进行非直接的连接。
提供代理服务的电脑系统或其它类型的网络终端称为代理服务器(Proxy Server)。一个完整的代理请求过程为:客户端首先与代理服务器创建连接,接着根据代理服务器所使用的代理协议,请求对目标服务器创建连接、或者获得目标服务器的指定资源。
使用代理服务器
WebMagic使用的代理对象是APIProxyProvider。代理由HttpClientDownloader设置。
ProxyProvider有一个默认实现:SimpleProxyProvider。它是一个基于简单Round-Robin的、没有失败检查的ProxyProvider。可以配置任意个候选代理,每次会按顺序挑选一个代理使用。它适合用在自己搭建的比较稳定的代理的场景。
如果需要根据实际使用情况对代理服务器进行管理(例如校验是否可用,定期清理、添加代理服务器等),只需要自己实现APIProxyProvider
在Spider启动入口处配置代理
public void Process() { // 创建下载器Downloader HttpClientDownloader httpClientDownloader = new HttpClientDownloader(); // 给下载器设置代理服务器信息 Proxy proxy = new Proxy("183.166.148.28", 64305); httpClientDownloader.setProxyProvider(SimpleProxyProvider.from(proxy)); Spider.create(new ProxyTest()) // 淘宝获取本机IP地址 .addUrl("https://www.taobao.com/help/getip.php") .setDownloader(httpClientDownloader) .run(); }
概述
Scheduler是WebMagic中进行URL管理的组件。
Scheduler包括两个作用:
对待抓取的URL队列进行管理。
对已抓取的URL进行去重。
WebMagic内置了几个常用的Scheduler。如果只是在本地执行规模比较小的爬虫,那么基本无需定制Scheduler
对Scheduler的内部实现进行了重构,去重部分被单独抽象成了一个接口:DuplicateRemover,从而可以为同一个Scheduler选择不同的去重方式,以适应不同的需要,目前提供了两种去重方式。
所有默认的Scheduler都使用HashSetDuplicateRemover来进行去重,除了RedisScheduler。
RedisScheduler是使用Redis的set进行去重,其他的Scheduler默认都使用HashSetDuplicateRemover来进行去重。
如果URL较多,使用HashSetDuplicateRemover会比较占用内存,可尝试BloomFilterDuplicateRemover
布隆过滤器 (Bloom Filter)是一种space efficient的概率型数据结构,用于判断一个元素是否在集合中。在垃圾邮件过滤的黑白名单方法、爬虫(Crawler)的网址判重模块中等等经常被用到。
哈希表也能用于判断元素是否在集合中,但是布隆过滤器只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。
布隆过滤器可以插入元素,但不可以删除已有元素。其中的元素越多,误报率越大,但是漏报是不可能的。
原理:
布隆过滤器需要的是一个位数组(和位图类似)和K个映射函数(和Hash表类似),在初始状态时,对于长度为m的位数组array,它的所有位被置0。
如果要使用BloomFilter,必须要加入以下依赖:
<!--WebMagic对布隆过滤器的支持--> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>31.1-jre</version> </dependency>
添加布隆过滤器
public static void main(String[] args) { Spider.create(new JobProcessor()) //初始访问url地址 .addUrl("https://github.com/code4craft") .addPipeline(new FilePipeline("D:/webmagic/")) .setScheduler(new QueueScheduler() .setDuplicateRemover(new BloomFilterDuplicateRemover(10000000))) //参数设置需要对多少条数据去重 .thread(1)//设置线程数 .run(); }
public boolean isDuplicate(Request request, Task task) { boolean isDuplicate = this.bloomFilter.mightContain(this.getUrl(request)); if (!isDuplicate) { this.bloomFilter.put(this.getUrl(request)); this.counter.incrementAndGet(); } return isDuplicate; }
打开布隆过滤器BloomFilterDuplicateRemover,在isDuplicate方法处可断点验证
HashSet
使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。缺点:占用内存大,性能较低。
Redis去重
使用Redis的set进行去重。优点是速度快(Redis本身速度就很快),而且去重不会占用爬虫服务器的资源,可以处理更大数据量的数据爬取。缺点:需要准备Redis服务器,增加开发和使用成本。
布隆过滤器(BloomFilter)
使用布隆过滤器也可以实现去重。优点是占用的内存要比使用HashSet要小的多,也适合大量数据的去重操作。缺点:有误判的可能。没有重复可能会判定重复,但是重复数据一定会判定重复。
public class BloomFilter { /** * BitSet初始分配2^24个bit */ private static final int DEFAULT_SIZE = 1 << 24; /** * 不同哈希函数的种子,一般应取质数 */ private static final int[] seeds = new int[]{5, 7, 11, 13, 31, 37}; private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE); /** * 哈希函数对象 */ private SimpleHash[] func = new SimpleHash[seeds.length]; public BloomFilter() { for (int i = 0; i < seeds.length; i++) { func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]); } } /** * 将url标记到bits中 * * @param str */ public void add(String str) { for (SimpleHash f : func) { bits.set(f.hash(str), true); } } /** * 判断是否已经被bits标记 * * @param str * @return */ public boolean contains(String str) { if (StringUtils.isBlank(str)) { return false; } boolean ret = true; for (SimpleHash f : func) { ret = ret && bits.get(f.hash(str)); } return ret; } /** * 哈希函数类 */ public static class SimpleHash { private int cap; private int seed; public SimpleHash(int cap, int seed) { this.cap = cap; this.seed = seed; } /** * hash函数,采用简单的加权和hash * * @param value * @return */ public int hash(String value) { int result = 0; int len = value.length(); for (int i = 0; i < len; i++) { result = seed * result + value.charAt(i); } return (cap - 1) & result; } } }
概述
Pileline是抽取结束后,进行处理的部分,它主要用于抽取结果的保存,也可以定制Pileline可以实现一些通用的功能。
Pipeline是将PageProcessor抽取的结果,继续进行处理,在Pipeline中完成的功能,基本上也可以直接在PageProcessor实现。
Pipeline的接口定义
public interface Pipeline { // ResultItems保存了抽取结果,它是一个Map结构 // 在page.putField(key,value)中保存的数据,可以通过ResultItems.get(key)获取 public void process(ResultItems resultItems, Task task); }
为了模块分离。“页面抽取”和“后处理、持久化”是爬虫的两个阶段,将其分离开来,一个是代码结构比较清晰,另一个是以后也可能将其处理过程分开,分开在独立的线程以至于不同的机器执行。
Pipeline的功能比较固定,更容易做成通用组件。每个页面的抽取方式千变万化,但是后续处理方式则比较固定,例如保存到文件、保存到数据库这种操作,这些对所有页面都是通用的。
WebMagic中就已经提供了控制台输出、保存到文件、保存为JSON格式的文件几种通用的Pipeline。
在WebMagic里,一个Spider可以有多个Pipeline,使用Spider.addPipeline()即可增加一个Pipeline。
public static void main(String[] args) { Spider.create(new GithubRepoPageProcessor()) // 初始访问url地址 .addUrl("https://github.com/code4craft") .addPipeline(new JsonFilePipeline("D:\\webmagic\\")) .addPipeline(new FilePipeline("D:\\webmagic\\")) //开启5个线程抓取 .thread(5) //启动爬虫 .run(); }
基本Pipeline模式
在抽取的时候,将需要的数据保存为一个对象
public void process(Page page) { DemoData demoData=new DemoData(); demoData.setName("pipeline") page.putField("demoData", demoData); }
创建自定义Pipeline,在Pipeline中,只要使用即可
@Component public class MyDataPipeline implements Pipeline { @Autowired private DemoService demoService; @Override public void process(ResultItems resultItems, Task task) { // 获取封装好的数据 DemoData demoData= resultItems.get("demoData"); if (demoData!= null) { // 把数据保存到数据库中 this.demoService.save(demoData); } } }
注解模式
注解模式下,WebMagic内置了一个PageModelPipeline
public interface PageModelPipeline<T> { // 传入的是处理好的对象 public void process(T t, Task task); }
注解模式的入口是OOSpider,它继承了Spider类,提供了特殊的创建方法。创建一个注解模式的爬虫需要一个或者多个Model类,以及一个或者多个PageModelPipeline——定义处理结果的方式。
public static void main(String[] args) { OOSpider.create(Site.me().setSleepTime(1000) , new MyPipeline(), DemoData.class) //.addPageModel(new MyPipeline2(),DemoData2.class) .addUrl("https://github.com/code4craft").thread(5).run(); }
自定义MyPipeline类实现PageModelPipeline
@Component public class MyPipeline implements PageModelPipeline<DemoData> { @Autowired private DemoService demoService; @Override public void process(DemoData demoData, Task task) { if (demoData!= null) { // 把数据保存到数据库中 this.demoService.save(demoData); } } }
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