網路爬蟲是一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。
傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列，直到滿足系統的一定停止條件。對於垂直搜索來說，聚焦爬蟲，即有針對性地爬取特定主題網頁的爬蟲，更為適合。
以下是一個使用java實現的簡單爬蟲核心代碼：
public void crawl() throws Throwable {
while (continueCrawling()) {
CrawlerUrl url = getNextUrl(); //獲取待爬取隊列中的下一個URL
if (url != null) {
printCrawlInfo();
String content = getContent(url); //獲取URL的文本信息
//聚焦爬蟲只爬取與主題內容相關的網頁，這里採用正則匹配簡單處理
if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) {
saveContent(url, content); //保存網頁至本地
//獲取網頁內容中的鏈接，並放入待爬取隊列中
Collection urlStrings = extractUrls(content, url);
addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings);
} else {
System.out.println(url + " is not relevant ignoring ...");
}
//延時防止被對方屏蔽
Thread.sleep(this.delayBetweenUrls);
}
}
closeOutputStream();
}
private CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable {
CrawlerUrl nextUrl = null;
while ((nextUrl == null) && (!urlQueue.isEmpty())) {
CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove();
//doWeHavePermissionToVisit：是否有許可權訪問該URL，友好的爬蟲會根據網站提供的"Robot.txt"中配置的規則進行爬取
//isUrlAlreadyVisited：URL是否訪問過，大型的搜索引擎往往採用BloomFilter進行排重，這里簡單使用HashMap
//isDepthAcceptable：是否達到指定的深度上限。爬蟲一般採取廣度優先的方式。一些網站會構建爬蟲陷阱（自動生成一些無效鏈接使爬蟲陷入死循環），採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的調用與之前的方式不同
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();
}
}
//將url標記為已訪問
markUrlAsVisited(url);
return strBuf.toString();
}
public static boolean isContentRelevant(String content,
Pattern regexpPattern) {
boolean retValue = false;
if (content != null) {
//是否符合正則表達式的條件
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();
}
}
㈡ 如何用Python做爬蟲
在我們日常上網瀏覽網頁的時候，經常會看到一些好看的圖片，我們就希望把這些圖片保存下載，或者用戶用來做桌面壁紙，或者用來做設計的素材。
我們最常規的做法就是通過滑鼠右鍵，選擇另存為。但有些圖片滑鼠右鍵的時候並沒有另存為選項，還有辦法就通過就是通過截圖工具截取下來，但這樣就降低圖片的清晰度。好吧其實你很厲害的，右鍵查看頁面源代碼。
我們可以通過python來實現這樣一個簡單的爬蟲功能，把我們想要的代碼爬取到本地。下面就看看如何使用python來實現這樣一個功能。
㈢ 如何使用Java語言實現一個網頁爬蟲
Heritrix是一款開源的可擴展Web爬蟲項目，遵循robots.txt文件的排除指示和META robots標簽，確保合法合規的數據抓取。
WebSPHINX是基於Java的Web爬蟲開發環境，包括爬蟲工作平台和WebSPHINX類包。它為開發者提供了方便的工具來創建和管理Web爬蟲。
WebLech則是一款功能強大的Web站點下載與鏡像工具。它能夠按需下載Web站點，並盡可能模仿標准Web瀏覽器的行為，確保抓取內容的真實性。
Web爬蟲是一種自動瀏覽與處理Web頁面的程序，可以用於數據挖掘、信息收集等多種用途。WebLech採用多線程操作，提高了數據抓取的效率。
使用Java語言實現一個網頁爬蟲，首先需要選擇合適的爬蟲框架，比如Heritrix或WebSPHINX。這些框架提供了豐富的功能和良好的擴展性，可以滿足不同需求。
實現網頁爬蟲時，需要遵循robots.txt文件的規則，尊重網站的爬蟲政策。同時，還需要處理好線程同步和異常處理，確保爬蟲的穩定運行。
在實際應用中，Web爬蟲不僅可以用於數據抓取，還可以用於監控網站的變化、分析用戶行為等。合理使用Web爬蟲，可以為企業帶來巨大的價值。
為了保證Web爬蟲的高效運行，可以採用分布式架構來處理大規模的數據抓取任務。這樣可以提高爬蟲的處理能力和並發性能。
總之，Java語言為實現高效、可靠的網頁爬蟲提供了強大的支持。選擇合適的框架，遵循規則，合理設計，可以開發出優秀的Web爬蟲。