数据爬取概念以及Java和Python语言实现

最新推荐文章于 2025-09-08 16:00:16 发布

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数据爬取

1. 爬虫概念

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IQ7YLiIA-1684933894430)(C:\Users\14461\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230524205050509.png)]$

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

广义上的爬虫:搜索引擎,针对于广域网上所有的网站的数据的获取

狭义上的爬虫:12306抢票,针对于某一个或某一类网站的数据的获取

爬虫的三个关键步骤:

1. 网站源代码的获取
2. 对源代码解析
3. 数据的持久化

2. HTTP协议

在这里插入图片描述

3. 常用的爬虫技术

Java

URLConnection	java.net包下提供的
HttpClient	Apache提供的
Jsoup	Java 的XML解析器
Webmagic	分布式爬虫框架(基于Scrapy实现的)
Selenium	Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。

Python

urllib	基础爬虫工具
requests+bs4	爬取+解析
Scrapy	分布式爬虫，网站级爬取
PySpider	分布式爬虫，带有WebUI界面(CN)

4. 第一个爬虫程序

以上是使用JDK提供的URLConnection来获取网站的源代码

5. 数据提取技术

RE	正则表达式
CSS	CSS选择器
XPATH	解析XML文档

6. Jsoup的基本使用

6.1 根据URL获取网页源代码

在这里插入图片描述

6.2 CSS选择器的基本使用

在这里插入图片描述

CSS选择器的具体的用法可以参考中文网站

https://www.open-open.com/jsoup/selector-syntax.html

7. 爬取Discuz论坛数据

爬取discuz论坛中的某一个板块中的所有帖子，Discuz网站如下图所示。

需要爬取的内容为帖子的id|发帖人的名称| 发帖人的id| 帖子的标题 |帖子的内容

7.1 分析具体的帖子的网页源代码

帖子的id

发帖人的名称和发帖人的id
帖子的标题位于
帖子的内容

7.2 编写代码爬取单个帖子网页内容

在这里插入图片描述

7.3 获取列表页中所有的帖子的URL

在这里插入图片描述

爬取思路:获取当前列表页的所有的url，就需要获取到所有class=icn的td下的a标签

7.4 编写爬取列表页所有帖子的url的代码

在这里插入图片描述

7.5 Java代码

CrawlDiscuz.java

package cn.crawl.demo;

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;

public class CrawlDiscuz implements Runnable {
	// 开始页面
	private int startPage;
	// 结束页面
	private int endPage;

	public CrawlDiscuz(int startPage, int endPage) {
		this.startPage = startPage;
		this.endPage = endPage;
	}

	/**
	 * 根据传入的页面范围 爬取范围内所有列表页的帖子
	 * 
	 * @param startPage
	 * @param endPage
	 * @throws Exception
	 */
	public void getPage(int startPage, int endPage) throws Exception {
		// 创建文件写入对象
		FileWriter fw = new FileWriter("d:/discuz.txt", true);
		// 创建带有缓冲区的文件输出流
		BufferedWriter bw = new BufferedWriter(fw);
		// 创建 打印流
		PrintWriter pw = new PrintWriter(bw);
		for (int i = startPage; i <= endPage; i++) {
			Document doc = Jsoup.connect(
					"https://www.discuz.net/forum-2-" + i + ".html").get();
			// 获取当前列表页下的所有子链接
			Elements aList = doc.select(".icn > a");
			System.out.println("total: " + aList.size());
			// 提取连接
			for (Element e : aList) {
				String url = "https://www.discuz.net/" + e.attr("href");
				System.out.println("get ----> " + url);
				// 调用爬取帖子内容的方法
				String content = getContent(url);
				// 将爬取数据写入文件
				pw.print(content);
				// 写入换行符
				pw.println();
			}
			// 刷新流
			pw.flush();
		}
		// 关闭流
		pw.close();

	}

	/**
	 * 根据传入的帖子的url 爬取帖子的内容
	 * @param url
	 * @return
	 * @throws IOException
	 */
	public static String getContent(String url) throws IOException {
		Document doc = Jsoup.connect(url).get();
		Element a1 = doc.selectFirst(".authi > a");
		// 如果获取的到 就爬取
		if (a1 != null) {
			// 获取帖子的作者 和 用户id
			String author = a1.text();
			// uid
			String uid = a1.attr("href").split("uid=")[1];
			// 获取存放帖子id的a标签
			Element a2 = doc.selectFirst("[title=打印]");
			// 获取帖子id
			String tid = a2.attr("href").split("tid=")[1];
			// 获取帖子的标题
			String title = doc.selectFirst(".ts").text();
			// 获取帖子的内容
			String content = doc.selectFirst(".t_f").text();
			// 组装数据
			StringBuilder sb = new StringBuilder().append(author).append("\t")
					.append(uid).append("\t").append(tid).append("\t")
					.append(title).append("\t").append(content).append("\t");
			return sb.toString();
		} else {
			// 如果获取不到 就爬取了 因为有的帖子需要登录
			return "";
		}
	}

	// 线程的run方法
	@Override
	public void run() {
		try {
			// 调用爬取列表页帖子的方法
			getPage(startPage, endPage);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

}

Test.java

package cn.crawl.demo;
public class Test {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// 创建爬取数据的线程
		for(int i = 1;i <= 500;i ++){
			if(i % 10 == 0){
				new Thread(new CrawlDiscuz(i - 9, i)).start();
			}
		}
	}
}

7.6 Python代码

# -*- coding: utf-8
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from multiprocessing import Pool as ThreadPool

# 根据url获取网页内容
def getHtml(url):
    text = ""
    try:
        r = requests.get(url);
        r.encoding = r.apparent_encoding;
        text = r.text;
        print("get url ---->%s"%(url))
    except:
        print("爬不动了");
    return text;

# 获取url的方法
def getUrl(page):
    urls = []
    for i in range(1,page):
        url = "https://www.discuz.net/forum-2-%s.html"%(i);
        print("get page ----> %s"%(url))
        soup = BeautifulSoup(getHtml(url),"lxml")
        #提取网页连接
        aList = soup.select(".icn > a")
        for a in aList:
            urls.append("https://www.discuz.net/%s"%(a['href']))
    return urls

# 获取数据的方法
def getContent(url):
    # 根据网页的源代码生成soup对象 解析网页 使用解析器为lxml
    soup = BeautifulSoup(getHtml(url),"lxml")
    
    # 获取用户名 和 用户id所在的a标签
    a = soup.select_one(".authi > a")
    if a != None:
        # 获取标题
        title = soup.select_one("#thread_subject").text
        uid = a['href'].split("uid=")[1]
        uname = a.text
        # 获取帖子id
        tid = url.split("-")[1].split("-")[0]
        write_content("%s,%s,%s,%s"%(tid,title,uid,uname))
    
# 将数据写入文件的方法
def write_content(text):
    f = open("D:\\res.txt","a",encoding='utf-8')
    f.write(text)
    f.write("\n")
    f.close()
    

if __name__ == '__main__':
    # 开始时间
    start = time.time()
    urls = getUrl(500)
    # 创建线程池
    pool = ThreadPool(20)
    pool.map(getContent,urls)
    pool.close()
    # 结束时间
    end = time.time()
    print("程序用时: %s"%(end - start))

8. Python爬虫

8.1 Python的第一个爬虫程序

主要使用Python的Requests库进行爬虫，Requests 官方文档链接如下。

https://requests.readthedocs.io/zh_CN/latest/user/quickstart.html

import requests
 
# 使用get方法获取网站的源代码 返回一个response
r = requests.get("http://www.baidu.com")
print(r.text)

8.2 BeautifulSoup的使用

解析网页源代码主要使用bs4库的BeautifulSoup模块，官方文档如下。

https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 使用get方法获取网站的源代码 返回一个response
r = requests.get("http://125.221.38.2/")
html = r.text
print(html)
# 创建一个soup对象 用于解析html文档
soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
# 获取html中的title 标签
title = soup.title
print(title.text)
# 获取html中的body标签
body = soup.body
print(body)

CSS选择器的使用

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 使用get方法获取网站的源代码 返回一个response
r = requests.get("http://125.221.38.2/")
html = r.text

# 根据html的源代码 创建一个soup对象
soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
# 根据元素的class获取对应的元素 select_one只会选择到第一个匹配的元素
div = soup.select_one(".message")
# 获取当前div下的所有的p标签的元素 select就会返回所有匹配的元素
pList = div.select("p")
# 遍历p标签
for i in range(0,len(pList)-1):
    print(pList[i].text)