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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。
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。
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();
}
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();
}
}
