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java爬虫抓取指定数据

根据java网络编程相关的内容，使用jdk提供的相关类可以得到url对应网页的html页面代码。

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针对得到的html代码，通过使用正则表达式即可得到我们想要的内容。

比如，我们如果想得到一个网页上所有包括“java”关键字的文本内容，就可以逐行对网页代码进行正则表达式的匹配。最后达到去除html标签和不相关的内容，只得到包括“java”这个关键字的内容的效果。

从网页上爬取图片的流程和爬取内容的流程基本相同，但是爬取图片的步骤会多一步。

需要先用img标签的正则表达式匹配获取到img标签，再用src属性的正则表达式获取这个img标签中的src属性的图片url，然后再通过缓冲输入流对象读取到这个图片url的图片信息，配合文件输出流将读到的图片信息写入到本地即可。

java爬虫怎么抓取登陆后的网页数据

一般爬虫都不会抓登录以后的页面，

如果你只是临时抓某个站，可以模拟登录，然后拿到登录以后的Cookies，再去请求相关的页面。

如何用java爬虫爬取招聘信息

1、思路：

明确需要爬取的信息

分析网页结构

分析爬取流程

优化

2、明确需要爬取的信息

职位名称

工资

职位描述

公司名称

公司主页

详情网页

分析网页结构

3、目标网站-拉勾网

网站使用json作为交互数据，分析json数据，需要的json关键数据

查看需要的信息所在的位置，使用Jsoup来解析网页

4、分析爬取流程

1.获取所有的positionId生成详情页，存放在一个存放网址列表中ListString joburls

2.获取每个详情页并解析为Job类，得到一个存放Job类的列表ListJob jobList

3.把ListJob jobList存进Excel表格中

Java操作Excel需要用到jxl

5、关键代码实现

public ListString getJobUrls(String gj,String city,String kd){

String pre_url="";

String end_url=".html";

String url;

if (gj.equals("")){

url=";city="+city+"needAddtionalResult=falsefirst=falsepn="+pn+"kd="+kd;

}else {

url=""+gj+"px=defaultcity="+city+"needAddtionalResult=falsefirst=falsepn="+pn+"kd="+kd;

}

String rs=getJson(url);

System.out.println(rs);

int total= JsonPath.read(rs,"$.content.positionResult.totalCount");//获取总数

int pagesize=total/15;

if (pagesize=30){

pagesize=30;

}

System.out.println(total);

// System.out.println(rs);

ListInteger posid=JsonPath.read(rs,"$.content.positionResult.result[*].positionId");//获取网页id

for (int j=1;j=pagesize;j++){ //获取所有的网页id

pn++; //更新页数

url=""+gj+"px=defaultcity="+city+"needAddtionalResult=falsefirst=falsepn="+pn+"kd="+kd;

String rs2=getJson(url);

ListInteger posid2=JsonPath.read(rs2,"$.content.positionResult.result[*].positionId");

posid.addAll(posid2); //添加解析的id到第一个list

}

ListString joburls=new ArrayList();

//生成网页列表

for (int id:posid){

String url3=pre_url+id+end_url;

joburls.add(url3);

}

return joburls;

}

public Job getJob(String url){ //获取工作信息

Job job=new Job();

Document document= null;

document = Jsoup.parse(getJson(url));

job.setJobname(document.select(".name").text());

job.setSalary(document.select(".salary").text());

String joball=HtmlTool.tag(document.select(".job_bt").select("div").html());//清除html标签

job.setJobdesc(joball);//职位描述包含要求

job.setCompany(document.select(".b2").attr("alt"));

Elements elements=document.select(".c_feature");

//System.out.println(document.select(".name").text());

job.setCompanysite(elements.select("a").attr("href")); //获取公司主页

job.setJobdsite(url);

return job;

}

void insertExcel(ListJob jobList) throws IOException, BiffException, WriteException {

int row=1;

Workbook wb = Workbook.getWorkbook(new File(JobCondition.filename));

WritableWorkbook book = Workbook.createWorkbook(new File(JobCondition.filename), wb);

WritableSheet sheet=book.getSheet(0);

for (int i=0;ijobList.size();i++){ //遍历工作列表，一行行插入到表格中

sheet.addCell(new Label(0,row,jobList.get(i).getJobname()));

sheet.addCell(new Label(1,row,jobList.get(i).getSalary()));

sheet.addCell(new Label(2,row,jobList.get(i).getJobdesc()));

sheet.addCell(new Label(3,row,jobList.get(i).getCompany()));

sheet.addCell(new Label(4,row,jobList.get(i).getCompanysite()));

sheet.addCell(new Label(5,row,jobList.get(i).getJobdsite()));

row++;

}

book.write();

book.close();

}

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。

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。

以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码：

public void crawl() throws Throwable {

while (continueCrawling()) {

CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL

if (url != null) {

printCrawlInfo();

String content = getContent(url); //获取URL的文本信息

//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

if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) {

saveContent(url, content); //保存网页至本地

//获取网页内容中的链接，并放入待爬取队列中

Collection urlStrings = extractUrls(content, url);

addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings);

} else {

System.out.println(url + " is not relevant ignoring ...");

}

//延时防止被对方屏蔽

Thread.sleep(this.delayBetweenUrls);

}

}

closeOutputStream();

}

private CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable {

CrawlerUrl nextUrl = null;

while ((nextUrl == null) (!urlQueue.isEmpty())) {

CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove();

//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

//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

//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

if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl)

(!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl))

isDepthAcceptable(crawlerUrl)) {

nextUrl = crawlerUrl;

// System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl);

}

}

return nextUrl;

}

private String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable {

//HttpClient4.1的调用与之前的方式不同

HttpClient client = new DefaultHttpClient();

HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString());

StringBuffer strBuf = new StringBuffer();

HttpResponse response = client.execute(httpGet);

if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) {

HttpEntity entity = response.getEntity();

if (entity != null) {

BufferedReader reader = new BufferedReader(

new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8"));

String line = null;

if (entity.getContentLength() 0) {

strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength());

while ((line = reader.readLine()) != null) {

strBuf.append(line);

}

}

}

if (entity != null) {

nsumeContent();

}

}

//将url标记为已访问

markUrlAsVisited(url);

return strBuf.toString();

}

public static boolean isContentRelevant(String content,

Pattern regexpPattern) {

boolean retValue = false;

if (content != null) {

//是否符合正则表达式的条件

Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase());

retValue = m.find();

}

return retValue;

}

public List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) {

Map urlMap = new HashMap();

extractHttpUrls(urlMap, text);

extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl);

return new ArrayList(urlMap.keySet());

}

private void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) {

Matcher m = (text);

while (m.find()) {

String url = m.group();

String[] terms = url.split("a href=\"");

for (String term : terms) {

// System.out.println("Term = " + term);

if (term.startsWith("http")) {

int index = term.indexOf("\"");

if (index 0) {

term = term.substring(0, index);

}

urlMap.put(term, term);

System.out.println("Hyperlink: " + term);

}

}

}

}

private void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text,

CrawlerUrl crawlerUrl) {

Matcher m = relativeRegexp.matcher(text);

URL textURL = crawlerUrl.getURL();

String host = textURL.getHost();

while (m.find()) {

String url = m.group();

String[] terms = url.split("a href=\"");

for (String term : terms) {

if (term.startsWith("/")) {

int index = term.indexOf("\"");

if (index 0) {

term = term.substring(0, index);

}

String s = //" + host + term;

urlMap.put(s, s);

System.out.println("Relative url: " + s);

}

}

}

}

public static void main(String[] args) {

try {

String url = "";

Queue urlQueue = new LinkedList();

String regexp = "java";

urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0));

NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L,

regexp);

// boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url);

// System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " +

// allowCrawl);

crawler.crawl();

} catch (Throwable t) {

System.out.println(t.toString());

t.printStackTrace();

}

}

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