Learning summary of Java crawler framework WebMagic

本篇文章给大家带来了关于java的相关知识，其中主要介绍了关于WebMagic的相关内容，WebMagic是一个简单灵活的Java爬虫框架，分为核心和扩展两部分，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。

推荐学习：《java视频教程》

概述

WebMagic是一个简单灵活的Java爬虫框架。基于WebMagic，可以快速开发出一个高效、易维护的爬虫。

WebMagic分为核心和扩展两部分。核心部分(webmagic-core)是一个精简的、模块化的爬虫实现，而扩展部分则包括一些便利的、实用性的功能。

特性

简单的API，可快速上手

模块化的结构，可轻松扩展

提供多线程和分布式支持

架构

WebMagic的结构分为Downloader、PageProcessor、Scheduler、Pipeline四大组件，并由Spider将它们彼此组织起来。

四大组件对应爬虫生命周期中的下载、处理、管理和持久化等功能。WebMagic的设计参考了Scapy，实现方式更加Java化一些。

Spider则将这几个组件组织起来，让它们可以互相交互，流程化的执行，可以认为Spider是一个大的容器，它也是WebMagic逻辑的核心。

四大组件

Downloader

Downloader负责从互联网上下载页面，以便后续处理。WebMagic默认使用了Apache HttpClient作为下载工具。

PageProcessor

PageProcessor负责解析页面，抽取有用信息，以及发现新的链接。WebMagic使用Jsoup作为HTML解析工具，并基于其开发了解析XPath的工具Xsoup。

在这四个组件中，PageProcessor对于每个站点每个页面都不一样，是需要使用者定制的部分。

Scheduler

Scheduler负责管理待抓取的URL，以及一些去重的工作。WebMagic默认提供了JDK的内存队列来管理URL，并用集合来进行去重。也支持使用Redis进行分布式管理。

Pipeline

Pipeline负责抽取结果的处理，包括计算、持久化到文件、数据库等。WebMagic默认提供了“输出到控制台”和“保存到文件”两种结果处理方案。

Pipeline定义了结果保存的方式，如果你要保存到指定数据库，则需要编写对应的Pipeline。对于一类需求一般只需编写一个Pipeline。

数据流转对象

Request

Request是对URL地址的一层封装，一个Request对应一个URL地址。它是PageProcessor与Downloader交互的载体，也是PageProcessor控制Downloader唯一方式。

除了URL本身外，它还包含一个Key-Value结构的字段extra。你可以在extra中保存一些特殊的属性，然后在其他地方读取，以完成不同的功能。例如附加上一个页面的一些信息等。

Page

Page代表了从Downloader下载到的一个页面——可能是HTML，也可能是JSON或者其他文本格式的内容。

Page是WebMagic抽取过程的核心对象，它提供一些方法可供抽取、结果保存等。

ResultItems

ResultItems相当于一个Map，它保存PageProcessor处理的结果，供Pipeline使用。它的API与Map很类似，值得注意的是它有一个字段skip，若设置为true，则不应被Pipeline处理。

控制爬虫运转的引擎Spider

Spider是WebMagic内部流程的核心。Downloader、PageProcessor、Scheduler、Pipeline都是Spider的一个属性，这些属性是可以自由设置的，通过设置这个属性可以实现不同的功能。Spider也是WebMagic操作的入口，它封装了爬虫的创建、启动、停止、多线程等功能。

以下是一个设置各个组件，并且设置多线程和启动的例子。

public static void main(String[] args) { Spider.create(new GithubRepoPageProcessor()) //从https://github.com/code4craft开始抓 .addUrl("https://github.com/code4craft") //设置Scheduler，使用Redis来管理URL队列 .setScheduler(new RedisScheduler("localhost")) //设置Pipeline，将结果以json方式保存到文件 .addPipeline(new JsonFilePipeline("D:\\data\\webmagic")) //开启5个线程同时执行 .thread(5) //启动爬虫 .run(); }

WebMagic的基本使用

添加WebMagic的核心与扩展依赖

 us.codecraft webmagic-core 0.7.5   us.codecraft webmagic-extension 0.7.5 

爬虫实现

public class MyJobProcessor implements PageProcessor { public void process(Page page) { List all = page.getHtml().css("span.s_btn_wr").css("input").all(); page.putField("title", all.get(0)); } private Site site = Site.me() //设置编码 .setCharset("utf8") //设置超时时间，单位是ms毫秒 .setTimeOut(10000) //设置重试的间隔时间 .setRetrySleepTime(3000) //设置重试次数 .setSleepTime(3); public Site getSite() { return site; } public static void main(String[] args) { Spider.create(new MyJobProcessor()) //初始访问url地址 .addUrl("http://www.baidu.com") .run(); } }

get page: http://www.baidu.com title:

爬虫的编写过程

实现PageProcessor

PageProcessor的定制分为三个部分，分别是爬虫的配置、页面元素的抽取和链接的发现

爬虫配置

爬虫的配置，包括编码、抓取间隔、超时时间、重试次数等，也包括一些模拟的参数，例如User Agent、cookie，以及代理的设置。

private Site site = Site.me() //设置编码 .setCharset("utf8") //设置超时时间，单位是ms毫秒 .setTimeOut(10000) //设置重试的间隔时间 .setRetrySleepTime(3000) //设置重试次数 .setSleepTime(3);

抽取页面元素

页面元素的抽取是爬虫的核心部分：对于下载到的Html页面，如何从中抽取到想要的信息?

WebMagic主要使用三种抽取技术：XPath、正则表达式和CSS选择器。对于JSON格式的内容，可使用JsonPath进行解析

XPath

获取属性class=myClass的div标签，里面的h1标签的内容

page.getHtml().xpath("//div[@class=myClass]/h1/text()")

CSS选择器

CSS选择器是与XPath类似的语言。Jsoup的选择器比XPath写起来要简单一些，但是如果写复杂一点的抽取规则，就相对要麻烦一点。

获取属性class为myClass的div标签下的直接子元素h1标签

page.getHtml().css("div.mt>h1").toString()

可使用:nth-child(n)选择第几个元素，但是注意：需要使用直接子元素才可以选择第几个元素

如: 选择第一个元素

page.getHtml().css("div#myId > ul > li:nth-child(1) a").toString()

正则表达式

正则表达式则是一种通用的文本抽取语言。在这里一般用于获取url地址。

匹配所有https://github.com/code4craft/webmagic这样的链接。

page.addTargetRequests(page.getHtml().links().regex("(https://github\\.com/\\w+/\\w+)").all());

JsonPath

JsonPath是于XPath很类似的一个语言，它用于从Json中快速定位一条内容。

链接的发现

一个站点的页面是很多的，一开始不可能全部列举出来，于是如何发现后续的链接，是一个爬虫不可缺少的一部分。

page.addTargetRequests(page.getHtml().links().regex("(https://github\\.com/\\w+/\\w+)").all());

page.getHtml().links().regex("(https://github\\.com/\\w+/\\w+)").all()用于获取所有满足https:/ /github\.com/\w+/\w+这个正则表达式的链接

page.addTargetRequests()则将这些链接加入到待抓取的队列中去。

Selectable抽取元素

Selectable相关的抽取元素链式API是WebMagic的一个核心功能。使用Selectable接口，就可以直接完成页面元素的链式抽取，也无需去关心抽取的细节。

上述page.getHtml()返回的是一个Html对象，它实现了Selectable接口。这个接口包含一些重要的方法，将它分为两类：抽取部分和获取结果部分。

抽取部分API

抽取部分API返回的都是一个Selectable接口，是支持链式调用的。

获取结果的API

当链式调用结束时，一般都想要拿到一个字符串类型的结果。这时候就需要用到获取结果的API了。

一条抽取规则，无论是XPath、CSS选择器或者正则表达式，总有可能抽取到多条元素。WebMagic对这些进行了统一，可以通过不同的API获取到一个或者多个元素。

注意：当有多条数据的时候，使用get()和toString()都是获取第一个url地址。

使用Pipeline保存结果

如何将抓取的结果保存下来？WebMagic用于保存结果的组件叫做Pipeline。

例如通过“控制台输出结果”这件事也是通过一个内置的Pipeline完成的，它叫做ConsolePipeline。

想要把结果用Json的格式保存下来，只需要将Pipeline的实现换成"JsonFilePipeline"就可以了。

想要把结果用保存到文件中，只将Pipeline的实现换成"FilePipeline"就可以了。

public static void main(String[] args) { Spider.create(new GithubRepoPageProcessor()) // 初始访问url地址 .addUrl("https://github.com/code4craft") .addPipeline(new JsonFilePipeline("D:\\webmagic\\")) //.addPipeline(new FilePipeline("D:\\webmagic\\")) //开启5个线程抓取 .thread(5) //启动爬虫 .run(); }

爬虫的配置、启动和终止

Spider启动入口

Spider是爬虫启动的入口。在启动爬虫之前，需要使用一个PageProcessor创建一个Spider对象，然后使用run()进行启动。同时Spider的其他组件（Downloader、Scheduler、Pipeline）都可以通过set方法来进行设置。

Site爬虫配置

对站点本身的一些配置信息，例如编码、HTTP头、超时时间、重试策略等、代理等，都可以通过设置Site对象来进行配置。

rivate Site site = Site.me() .setCharset("UTF-8")//编码 .setSleepTime(1)//抓取间隔时间 .setTimeOut(1000*10)//超时时间 .setRetrySleepTime(3000)//重试时间 .setRetryTimes(3);//重试次数

配置代理

代理服务器

有些网站不允许爬虫进行数据爬取，因为会加大服务器的压力。其中一种最有效的方式是通过ip+时间进行鉴别，因为正常人不可能短时间开启太多的页面，发起太多的请求。

使用WebMagic可以设置爬取数据的时间，但是会大大降低爬取数据的效率。如果ip被禁了，就有必要使用代理服务器来爬取数据。

代理（Proxy），也称网络代理，是一种特殊的网络服务，允许一个网络终端（一般为客户端）通过这个服务与另一个网络终端（一般为服务器）进行非直接的连接。

提供代理服务的电脑系统或其它类型的网络终端称为代理服务器（Proxy Server）。一个完整的代理请求过程为：客户端首先与代理服务器创建连接，接着根据代理服务器所使用的代理协议，请求对目标服务器创建连接、或者获得目标服务器的指定资源。

使用代理服务器

WebMagic使用的代理对象是APIProxyProvider。代理由HttpClientDownloader设置。

ProxyProvider有一个默认实现：SimpleProxyProvider。它是一个基于简单Round-Robin的、没有失败检查的ProxyProvider。可以配置任意个候选代理，每次会按顺序挑选一个代理使用。它适合用在自己搭建的比较稳定的代理的场景。

如果需要根据实际使用情况对代理服务器进行管理（例如校验是否可用，定期清理、添加代理服务器等），只需要自己实现APIProxyProvider

在Spider启动入口处配置代理

public void Process() { // 创建下载器Downloader HttpClientDownloader httpClientDownloader = new HttpClientDownloader(); // 给下载器设置代理服务器信息 Proxy proxy = new Proxy("183.166.148.28", 64305); httpClientDownloader.setProxyProvider(SimpleProxyProvider.from(proxy)); Spider.create(new ProxyTest()) // 淘宝获取本机IP地址 .addUrl("https://www.taobao.com/help/getip.php") .setDownloader(httpClientDownloader) .run(); }

Scheduler组件

概述

Scheduler是WebMagic中进行URL管理的组件。

Scheduler包括两个作用：

对待抓取的URL队列进行管理。

对已抓取的URL进行去重。

WebMagic内置了几个常用的Scheduler。如果只是在本地执行规模比较小的爬虫，那么基本无需定制Scheduler

对Scheduler的内部实现进行了重构，去重部分被单独抽象成了一个接口：DuplicateRemover，从而可以为同一个Scheduler选择不同的去重方式，以适应不同的需要，目前提供了两种去重方式。

所有默认的Scheduler都使用HashSetDuplicateRemover来进行去重，除了RedisScheduler。

RedisScheduler是使用Redis的set进行去重，其他的Scheduler默认都使用HashSetDuplicateRemover来进行去重。

如果URL较多，使用HashSetDuplicateRemover会比较占用内存，可尝试BloomFilterDuplicateRemover

使用布隆过滤器

布隆过滤器 (Bloom Filter)是一种space efficient的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。在垃圾邮件过滤的黑白名单方法、爬虫(Crawler)的网址判重模块中等等经常被用到。

哈希表也能用于判断元素是否在集合中，但是布隆过滤器只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。

布隆过滤器可以插入元素，但不可以删除已有元素。其中的元素越多，误报率越大，但是漏报是不可能的。

原理：

布隆过滤器需要的是一个位数组(和位图类似)和K个映射函数(和Hash表类似)，在初始状态时，对于长度为m的位数组array，它的所有位被置0。

如果要使用BloomFilter，必须要加入以下依赖：

  com.google.guava guava 31.1-jre 

添加布隆过滤器

public static void main(String[] args) { Spider.create(new JobProcessor()) //初始访问url地址 .addUrl("https://github.com/code4craft") .addPipeline(new FilePipeline("D:/webmagic/")) .setScheduler(new QueueScheduler() .setDuplicateRemover(new BloomFilterDuplicateRemover(10000000))) //参数设置需要对多少条数据去重 .thread(1)//设置线程数 .run(); }

public boolean isDuplicate(Request request, Task task) { boolean isDuplicate = this.bloomFilter.mightContain(this.getUrl(request)); if (!isDuplicate) { this.bloomFilter.put(this.getUrl(request)); this.counter.incrementAndGet(); } return isDuplicate; }

打开布隆过滤器BloomFilterDuplicateRemover，在isDuplicate方法处可断点验证

对比

HashSet

使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。缺点：占用内存大，性能较低。

Redis去重

使用Redis的set进行去重。优点是速度快（Redis本身速度就很快），而且去重不会占用爬虫服务器的资源，可以处理更大数据量的数据爬取。缺点：需要准备Redis服务器，增加开发和使用成本。

布隆过滤器（BloomFilter）

使用布隆过滤器也可以实现去重。优点是占用的内存要比使用HashSet要小的多，也适合大量数据的去重操作。缺点：有误判的可能。没有重复可能会判定重复，但是重复数据一定会判定重复。

布隆过滤器的实现

public class BloomFilter { /** * BitSet初始分配2^24个bit */ private static final int DEFAULT_SIZE = 1 << 24; /** * 不同哈希函数的种子，一般应取质数 */ private static final int[] seeds = new int[]{5, 7, 11, 13, 31, 37}; private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE); /** * 哈希函数对象 */ private SimpleHash[] func = new SimpleHash[seeds.length]; public BloomFilter() { for (int i = 0; i < seeds.length; i++) { func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]); } } /** * 将url标记到bits中 * * @param str */ public void add(String str) { for (SimpleHash f : func) { bits.set(f.hash(str), true); } } /** * 判断是否已经被bits标记 * * @param str * @return */ public boolean contains(String str) { if (StringUtils.isBlank(str)) { return false; } boolean ret = true; for (SimpleHash f : func) { ret = ret && bits.get(f.hash(str)); } return ret; } /** * 哈希函数类 */ public static class SimpleHash { private int cap; private int seed; public SimpleHash(int cap, int seed) { this.cap = cap; this.seed = seed; } /** * hash函数，采用简单的加权和hash * * @param value * @return */ public int hash(String value) { int result = 0; int len = value.length(); for (int i = 0; i < len; i++) { result = seed * result + value.charAt(i); } return (cap - 1) & result; } } }

Pipeline组件

概述

Pileline是抽取结束后，进行处理的部分，它主要用于抽取结果的保存，也可以定制Pileline可以实现一些通用的功能。

Pipeline是将PageProcessor抽取的结果，继续进行处理，在Pipeline中完成的功能，基本上也可以直接在PageProcessor实现。

Pipeline的接口定义

public interface Pipeline { // ResultItems保存了抽取结果，它是一个Map结构 // 在page.putField(key,value)中保存的数据，可以通过ResultItems.get(key)获取 public void process(ResultItems resultItems, Task task); }

Pipeline存在原因

为了模块分离。“页面抽取”和“后处理、持久化”是爬虫的两个阶段，将其分离开来，一个是代码结构比较清晰，另一个是以后也可能将其处理过程分开，分开在独立的线程以至于不同的机器执行。

Pipeline的功能比较固定，更容易做成通用组件。每个页面的抽取方式千变万化，但是后续处理方式则比较固定，例如保存到文件、保存到数据库这种操作，这些对所有页面都是通用的。

常用Pipeline

WebMagic中就已经提供了控制台输出、保存到文件、保存为JSON格式的文件几种通用的Pipeline。

在WebMagic里，一个Spider可以有多个Pipeline，使用Spider.addPipeline()即可增加一个Pipeline。

public static void main(String[] args) { Spider.create(new GithubRepoPageProcessor()) // 初始访问url地址 .addUrl("https://github.com/code4craft") .addPipeline(new JsonFilePipeline("D:\\webmagic\\")) .addPipeline(new FilePipeline("D:\\webmagic\\")) //开启5个线程抓取 .thread(5) //启动爬虫 .run(); }

自定义Pipeline

基本Pipeline模式

在抽取的时候，将需要的数据保存为一个对象

public void process(Page page) { DemoData demoData=new DemoData(); demoData.setName("pipeline") page.putField("demoData", demoData); }

创建自定义Pipeline，在Pipeline中，只要使用即可

@Component public class MyDataPipeline implements Pipeline { @Autowired private DemoService demoService; @Override public void process(ResultItems resultItems, Task task) { // 获取封装好的数据 DemoData demoData= resultItems.get("demoData"); if (demoData!= null) { // 把数据保存到数据库中 this.demoService.save(demoData); } } }

注解模式

注解模式下，WebMagic内置了一个PageModelPipeline

public interface PageModelPipeline { // 传入的是处理好的对象 public void process(T t, Task task); }

注解模式的入口是OOSpider，它继承了Spider类，提供了特殊的创建方法。创建一个注解模式的爬虫需要一个或者多个Model类，以及一个或者多个PageModelPipeline——定义处理结果的方式。

public static void main(String[] args) { OOSpider.create(Site.me().setSleepTime(1000) , new MyPipeline(), DemoData.class) //.addPageModel(new MyPipeline2(),DemoData2.class) .addUrl("https://github.com/code4craft").thread(5).run(); }

自定义MyPipeline类实现PageModelPipeline

@Component public class MyPipeline implements PageModelPipeline { @Autowired private DemoService demoService; @Override public void process(DemoData demoData, Task task) { if (demoData!= null) { // 把数据保存到数据库中 this.demoService.save(demoData); } } }

推荐学习：《java视频教程》

The above is the detailed content of Learning summary of Java crawler framework WebMagic. For more information, please follow other related articles on the PHP Chinese website!