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Résumé d'apprentissage du framework de robot d'exploration Java WebMagic

WBOY
WBOYavant
2022-10-11 15:31:152167parcourir

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。

Résumé d'apprentissage du framework de robot d'exploration Java WebMagic

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概述

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。

特性

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

架构

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。

Résumé dapprentissage du framework de robot dexploration Java WebMagic

四大组件

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。

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。

数据流转对象

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。

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。

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。

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();
}

WebMagic的基本使用

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">

爬虫的编写过程

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抽取元素

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。

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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。

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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();
}

爬虫的配置、启动和终止

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。

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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。

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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

配置代理

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。

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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();
    }

Scheduler组件

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

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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。

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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

使用布隆过滤器

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

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对比

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。

布隆过滤器的实现

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;
        }
    }
}

Pipeline组件

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);
}

Pipeline存在原因

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。

常用Pipeline

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。

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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();
}

自定义Pipeline

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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