Java写爬虫爬取今日头条推荐文章和头条号文章

闲来无事,写了个爬虫爬取今日头条的文章信息,然后使用ECharts展示出统计结果

那么怎样爬取今日头条的信息呢?

首先,分析头条页面,文章是通过ajax获取的,所以要找到调用的url,然后跟踪代码查看url所需的参数,然后使用Java拼装成调用的url即可获得返回的json数据。

QQ截图20161201093459.png

上图为ajax调用的url地址,接下来就是拼接所需的参数

QQ截图20161201093619.png

参数拼接完成后即可调用接收返回的json,然后从json中提取你需要的数据。将数据存入库,然后使用ECharts将统计结果以图表形式展现。

演示地址:www.weare.net.cn/toutiao.html

源码地址:https://git.oschina.net/xiaozhangbadao/TodayTopSplider

如有问题,请留言联系

如果您下载了本程序,但是该程序无法运行,或者您不会部署,那么您可以选择退款或者寻求我们的帮助(如果找我们帮助的话,是需要追加额外费用的) 爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
### 使用Python爬虫抓取今日头条网站评论数据 #### 准备工作 为了实现这一目标,需要准备一些必要的工具库。常用的是`requests`来发起HTTP请求并接收响应结果;`BeautifulSoup4`用于解析HTML页面结构;以及`re`模块辅助进行正则匹配操作。 #### 发送请求获取网页源码 首先利用`requests`向指定URL发出GET请求以获得包含评论区在内的整个页面的内容。需要注意的是,在实际应用中可能还需要模拟浏览器行为设置headers参数,比如User-Agent等,以便更好地伪装成正常访问者[^1]。 ```python import requests url = "https://www.toutiao.com/article/xxxxxx/" # 替换成具体的文章链接 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url=url, headers=headers) html_content = response.text ``` #### 解析页面定位评论区域 接着运用`BeautifulSoup4`对返回的字符串形式的HTML文档做进一步分析处理,找到存储着用户留言部分对应的标签节点。通常情况下,这类社交互动性质的信息会被放置于特定class名下的div容器内[^2]。 ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') comments_section = soup.find_all(attrs={'class': 'comment-item'}) ``` #### 提取消息主体与其他元数据 对于每一个单独的评论项而言,除了正文外还可能存在诸如发表时间、点赞数之类的附加属性值得一提。此时可以借助`.get_text()`方法抽取纯文本内容,并通过查找关联元素的方式来收集这些额外信息[^3]。 ```python for comment in comments_section: author = comment.select_one('.username').get_text(strip=True) content = comment.select_one('.content').get_text(strip=True) timestamp = comment.select_one('.time').get_text(strip=True) print(f"{author}: {content} ({timestamp})") ``` #### 处理分页加载更多回复的情况 当遇到长篇讨论串时,往往不会一次性展示全部记录而是采用懒加载模式按需增量呈现新批次的结果。这时就要特别留意API接口的设计逻辑,观察是否有规律可循的变化量作为翻页依据,像offset偏移量就是一种常见做法[^4]。 ```python base_api = f"https://www.toutiao.com/api/comment/list/?group_id=xxxxxx&item_id=yyyyyy" params = {'offset': 0} while True: api_response = requests.post(base_api, json=params).json() new_comments = api_response['data']['comments'] if not new_comments: break params['offset'] += len(new_comments) for cmt in new_comments: process_comment(cmt) # 自定义函数处理每条评论 def process_comment(comment_dict): pass # 实现细节省略... ```
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