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00.这里整理了最全的爬虫框架(Java+Python)

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发表于 2024-9-2 19:41:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
目录1、前言2、什么是网络爬虫3、常见的爬虫框架3.1、java框架3.1.1、WebMagic3.1.2、Jsoup3.1.3、HttpClient3.1.4、Crawler4j3.1.5、HtmlUnit3.1.6、Selenium3.2、Python框架3.2.1、Scrapy3.2.2、BeautifulSoup+Requests3.2.3、Selenium3.2.4、PyQuery3.2.5、PySpider3.2.6、Portia3.2.7、Newspaper3.2.8、Crawley3.2.9、Grab3.2.10、Python-goose3.2.11、Cola4、爬虫策略1、前言网络爬虫技术在信息时代的大数据时代中变得越来越重要。它是一种从互联网上获取数据的技术,被广泛应用于搜索引擎、数据挖掘、商业情报等领域。2、什么是网络爬虫网络爬虫(英语:webcrawler),也叫网络蜘蛛(spider),是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。通常网络爬虫是一种自动化程序或脚本,专门用于在互联网上浏览和抓取网页信息。网络爬虫的主要目的是从网络上的不同网站、页面或资源中搜集数据。它是搜索引擎、数据挖掘、内容聚合和其他信息检索任务的关键组成部分。网络爬虫的工作方式类似于人类在互联网上浏览网页的过程,但是它能够以更快的速度、更大的规模和更一致的方式执行这些任务。网络爬虫的基本流程包括:发送请求:爬虫向目标网站发送HTTP请求,请求特定的网页或资源。获取网页内容:爬虫接收到服务器的响应,获取网页的HTML或其他相关内容。解析网页:爬虫使用解析器(如HTML解析器)分析网页的结构,提取需要的信息。存储数据:爬虫将提取的数据存储到本地数据库、文件或其他存储介质中。遍历链接:爬虫可能会继续遍历网页中的链接,递归抓取更多的页面。虽然网络爬虫在信息检索和数据分析中具有重要作用,但需要注意合法使用,遵循网站的爬取规则,以及尊重隐私和版权等法律和伦理规定。3、常见的爬虫框架爬虫框架是一种用于开发网络爬虫(WebCrawler)的工具或软件框架。网络爬虫是一类程序,用于自动地浏览互联网,并收集、提取感兴趣的信息。爬虫框架提供了一系列的工具和功能,简化了爬虫的开发过程,加速了数据采集的效率。这里汇总了一些常见的Java类爬虫框架和Python类爬虫框架。3.1、java框架3.1.1、WebMagicWebMagic是一款基于Java的开源爬虫框架,支持注解和设计模式,简化了爬取任务的实现。官网地址:Introduction·WebMagicDocumentsWebMagic的总体架构:以下是一个简单的WebMagic示例:importus.codecraft.webmagic.Page;importus.codecraft.webmagic.Site;importus.codecraft.webmagic.Spider;importus.codecraft.webmagic.processor.PageProcessor;publicclassMySpiderimplementsPageProcessor{privateSitesite=Site.me().setRetryTimes(3).setSleepTime(1000);@Overridepublicvoidprocess(Pagepage){//爬虫逻辑,提取页面内容等}@OverridepublicSitegetSite(){returnsite;}publicstaticvoidmain(String[]args){Spider.create(newMySpider()).addUrl("http://www.example.com").run();}}3.1.2、JsoupJsoup是一款用于解析HTML文档的Java库,提供了类似于jQuery的API。官网地址:jsoup:JavaHTMLparser,builtforHTMLediting,cleaning,scraping,andXSSsafety。简单示例代码:importorg.jsoup.Jsoup;importorg.jsoup.nodes.Document;importorg.jsoup.nodes.Element;importorg.jsoup.select.Elements;importjava.io.IOException;publicclassJsoupExample{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringurl="http://www.example.com";try{Documentdocument=Jsoup.connect(url).get();//爬虫逻辑,提取页面内容等}catch(IOExceptione){e.printStackTrace();}}}3.1.3、HttpClientApacheHttpClient是一个用于发送HTTP请求的Java库,可以用于编写简单的网络爬虫。以下是一个使用HttpClient实现的简单爬虫示例代码。官网地址:Overview(ApacheHttpClient5.2.3API)简单示例代码:importorg.apache.http.HttpEntity;importorg.apache.http.HttpResponse;importorg.apache.http.client.HttpClient;importorg.apache.http.client.methods.HttpGet;importorg.apache.http.impl.client.HttpClients;importorg.apache.http.util.EntityUtils;importjava.io.IOException;publicclassSimpleHttpClientCrawler{publicstaticvoidmain(String[]args){//创建HttpClient实例HttpClienthttpClient=HttpClients.createDefault();//指定要爬取的URLStringurl="http://www.example.com";//创建HTTPGET请求HttpGethttpGet=newHttpGet(url);try{//执行请求并获取响应HttpResponseresponse=httpClient.execute(httpGet);//获取响应实体HttpEntityentity=response.getEntity();if(entity!=null){//将响应实体转换为字符串Stringcontent=EntityUtils.toString(entity);System.out.println(content);}}catch(IOExceptione){e.printStackTrace();}finally{//关闭HttpClient连接try{httpClient.close();}catch(IOExceptione){e.printStackTrace();}}}}3.1.4、Crawler4jCrawler4j是一个开源的Java类库提供一个用于抓取Web页面的简单接口。可以利用它来构建一个多线程的Web爬虫。官网地址:GitHub-yasserg/crawler4j:OpenSourceWebCrawlerforJava以下是简单示例代码:publicclassController{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StringcrawlStorageFolder="/data/crawl/root";intnumberOfCrawlers=7;CrawlConfigconfig=newCrawlConfig();config.setCrawlStorageFolder(crawlStorageFolder);//Instantiatethecontrollerforthiscrawl.PageFetcherpageFetcher=newPageFetcher(config);RobotstxtConfigrobotstxtConfig=newRobotstxtConfig();RobotstxtServerrobotstxtServer=newRobotstxtServer(robotstxtConfig,pageFetcher);CrawlControllercontroller=newCrawlController(config,pageFetcher,robotstxtServer);//Foreachcrawl,youneedtoaddsomeseedurls.Thesearethefirst//URLsthatarefetchedandthenthecrawlerstartsfollowinglinks//whicharefoundinthesepagescontroller.addSeed("https://www.ics.uci.edu/~lopes/");controller.addSeed("https://www.ics.uci.edu/~welling/");controller.addSeed("https://www.ics.uci.edu/");//Thefactorywhichcreatesinstancesofcrawlers.CrawlController.WebCrawlerFactoryfactory=MyCrawler::new;//Startthecrawl.Thisisablockingoperation,meaningthatyourcode//willreachthelineafterthisonlywhencrawlingisfinished.controller.start(factory,numberOfCrawlers);}}3.1.5、HtmlUnitHtmlUnit是一个用于模拟浏览器行为的Java库,可用于爬取动态网页。它对HTML文档进行建模并提供一个API,允许您调用页面、填写表单、单击链接等......就像您在“普通”浏览器中所做的那样。它具有相当好的JavaScript支持(正在不断改进),甚至能够使用相当复杂的AJAX库,根据所使用的配置模拟Chrome、Firefox或InternetExplorer。官网地址:HtmlUnit–WelcometoHtmlUnit简单示例代码:importcom.gargoylesoftware.htmlunit.BrowserVersion;importcom.gargoylesoftware.htmlunit.WebClient;importcom.gargoylesoftware.htmlunit.html.HtmlPage;publicclassHtmlUnitExample{publicstaticvoidmain(String[]args){try(WebClientwebClient=newWebClient(BrowserVersion.CHROME)){//打开一个包含JavaScript渲染的页面HtmlPagepage=webClient.getPage("http://www.example.com");//获取页面Stringtitle=page.getTitleText();System.out.println("PageTitle:"+title);}catch(Exceptione){e.printStackTrace();}}}3.1.6、SeleniumSelenium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。支持的浏览器包括IE(7,8,9,10,11),MozillaFirefox,Safari,Google Chrome,Opera,Edge等。这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用户需求。支持自动录制动作和自动生成.Net、Java、Perl等不同语言的测试脚本。同样也可以用于爬取动态网页。官网地址:Selenium简单示例代码:importorg.openqa.selenium.WebDriver;importorg.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver;publicclassSeleniumExample{publicstaticvoidmain(String[]args){//设置ChromeDriver路径System.setProperty("webdriver.chrome.driver","/path/to/chromedriver");//创建ChromeDriver实例WebDriverdriver=newChromeDriver();try{//打开一个包含JavaScript渲染的页面driver.get("http://www.example.com");//获取页面Stringtitle=driver.getTitle();System.out.println("PageTitle:"+title);}finally{//关闭浏览器窗口driver.quit();}}}3.2、Python框架3.2.1、ScrapyScrapy是一个功能强大且灵活的开源爬虫框架,用于快速开发爬虫和数据提取工具。它提供了基于规则的爬取方式,支持分布式爬取,并且有着良好的文档和活跃的社区。官网地址:GitHub-scrapy/scrapy:Scrapy,afasthigh-levelwebcrawling&scrapingframeworkforPython.简单示例代码:importscrapyclassMySpider(scrapy.Spider):name='myspider'start_urls=['http://www.example.com']defparse(self,response):#爬虫逻辑,提取页面内容等pass3.2.2、BeautifulSoup+RequestsBeautifulSoup是一个HTML解析库,而Requests是一个用于发送HTTP请求的库。它们经常一起使用,可以轻松地进行网页解析和数据提取。官网地址:BeautifulSoup4.12.0文档—BeautifulSoup4.12.0documentation简单示例代码:importrequestsfrombs4importBeautifulSoupurl='http://www.example.com'response=requests.get(url)ifresponse.status_code==200:soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')#爬虫逻辑,提取页面内容等else:print(f"请求失败,状态码:{response.status_code}")3.2.3、Selenium同Java下的Selenium一样,Python也同样支持该库。是一个用于自动化浏览器的工具,可以用于爬取动态网页,支持JavaScript渲染。它模拟用户在浏览器中的操作,适用于一些需要模拟用户行为的场景。简单示例代码:fromseleniumimportwebdriverurl='http://www.example.com'driver=webdriver.Chrome()driver.get(url)#爬虫逻辑,提取页面内容等driver.quit()3.2.4、PyQueryPyQuery是一个类似于jQuery的库,用于解析HTML文档。它提供了简洁的API,使得在Python中进行HTML解析变得更加方便。官网地址:pyquery·PyPI简单示例代码:frompyqueryimportPyQueryaspqurl='http://www.example.com'doc=pq(url)#爬虫逻辑,提取页面内容等3.2.5、PySpiderPySpider是一个强大的分布式爬虫框架,使用Python语言开发,专注于提供简单、灵活、强大、快速的爬虫服务。PySpider支持分布式部署,具有良好的可扩展性和高度定制化的特点。官网地址:Introduction-pyspider简单示例代码:frompyspider.libs.base_handlerimport*classHandler(BaseHandler):crawl_config={'headers':{'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.124Safari/537.36'}}@every(minutes=24*60)defon_start(self):self.crawl('https://movie.douban.com/top250',callback=self.index_page)@config(age=10*24*60*60)defindex_page(self,response):foreachinresponse.doc('div.item'):self.crawl(each('div.hda').attr.href,callback=self.detail_page)next=response.doc('.nexta').attr.hrefself.crawl(next,callback=self.index_page)@config(priority=2)defdetail_page(self,response):return{"url":response.url,"title":response.doc('h1span').text(),"rating":response.doc('strong.ll.rating_num').text(),"cover":response.doc('img[rel="v:image"]').attr.src,}3.2.6、PortiaPortia是一个开源的可视化爬虫工具,用于从网站上提取结构化数据。它是Scrapinghub公司开发的一部分,旨在简化和加速网页数据抽取的过程,无需编写复杂的代码。官网地址:GettingStarted—Portia2.0.8documentationPython中安装Portia:pipinstallportia#安装后直接启动portia它将在本地启动一个Web服务,并提供一个web页面来进行数据抽取的可视化操作。3.2.7、NewspaperNewspaper是一个用于提取文章内容的Python库。它旨在帮助开发者从新闻网站和其他在线文章中提取有用的信息,例如、作者、正文内容等。Newspaper的设计目标是易于使用且高效,适用于各种新闻网站和文章结构。官网地址:GitHub-codelucas/newspaper:newspaper3kisanews,full-text,andarticlemetadataextractioninPython3.Advanceddocs:安装newspaper3kpipinstallnewspaper3k简单代码示例:fromnewspaperimportArticle#输入文章的URLarticle_url='https://www.example.com/article'#创建Article对象并下载文章内容article=Article(article_url)article.download()#解析文章内容article.parse()#输出文章信息print("Title:",article.title)print("Authors:",article.authors)print("PublishDate:",article.publish_date)print("\nArticleContent:\n",article.text)3.2.8、CrawleyCrawley可以高速爬取对应网站的内容,支持关系和非关系数据库,数据可以导出为JSON、XML等。Crawley提供了非常强大和灵活的内容提取功能。它支持使用CSS选择器和XPath表达式从网页中提取所需的信息,使用 yQuery 和lxml库进行解析。官网地址:Crawley’sDocumentation—crawleyv0.1.0documentation简单示例代码:fromcrawley.crawlersimportBaseCrawlerfromcrawley.scrapersimportBaseScraperfromcrawley.extractorsimportXPathExtractorfrommodelsimport*classpypiScraper(BaseScraper):#specifytheurlsthatcanbescrapedbythisclassmatching_urls=["%"]defscrape(self,response):#gettingthehtmltabletable=response.html.xpath("/html/body/div[5]/div/div/div[3]/table")[0]#forrows1ton-1fortrintable[1:-1]:#obtainingthesearchedhtmlinsidetherowstd_updated=tr[0]td_package=tr[1]package_link=td_package[0]td_description=tr[2]#storingdatainPackagestablePackage(updated=td_updated.text,package=package_link.text,description=td_description.text)classpypiCrawler(BaseCrawler):#addyourstartingurlsherestart_urls=["http://pypi.python.org/pypi"]#addyourscraperclassesherescrapers=[pypiScraper]#specifyyoumaximumcrawlingdepthlevelmax_depth=0#selectyourfavouriteHTMLparsingtoolextractor=XPathExtractor3.2.9、GrabGrab是一个用于编写网络爬虫的Python框架。它提供了一套强大而灵活的工具,使得爬取和处理网页变得更加容易。Grab的设计目标是简化常见的爬虫任务,同时保持足够的灵活性来处理各种不同的网站结构。官网地址:http://docs.grablib.org/en/latest/#grab-spider-user-manual简单示例代码:fromgrabimportGrab#创建Grab实例g=Grab()#设置要抓取的URLurl='https://www.example.com'g.go(url)#输出抓取的页面内容print("Contentof",url)print(g.response.body)3.2.10、Python-goosepython-goose是一个轻量级的文章提取库,旨在从网页中提取文章内容。它使用类似于自然语言处理的技术来分析页面,提取、作者、正文等信息。官网地址:GitHub-grangier/python-goose:HtmlContent/ArticleExtractor,webscrappinglibinPython简单示例代码:fromgoose3importGoose#创建Goose实例g=Goose()#设置要提取的文章URLurl='https://www.example.com/article'article=g.extract(url)#输出提取的信息print("Title:",article.title)print("Authors:",article.authors)print("PublishDate:",article.publish_date)print("\nArticleContent:\n",article.cleaned_text)3.2.11、Colacola是另一个用于提取文章内容的库,它使用机器学习技术,并具有可配置的规则引擎,可以适应不同的网站结构。cola的目标是实现高准确性和高可用性。官网地址:GitHub-qinxuye/cola:Ahigh-leveldistributedcrawlingframework.简单示例代码:fromcola.extractorsimportArticleExtractor#设置要提取的文章URLurl='https://www.example.com/article'#使用ArticleExtractor提取文章信息article=ArticleExtractor().get_article(url)#输出提取的信息print("Title:",article.title)print("Authors:",article.authors)print("PublishDate:",article.publish_date)print("\nArticleContent:\n",article.text)4、爬虫策略爬虫策略是指在进行网络爬虫操作时制定的一系列规则和策略,用于规范爬取行为、保护被爬取网站和服务器、确保合法合规的数据采集。以下是一些常见的爬虫策略:遵守robots.txt文件:robots.txt是网站根目录下的一个文本文件,用于指示爬虫哪些页面可以爬取,哪些不可以。爬虫应该尊重robots.txt文件中的规定。设置合理的爬取速率:控制爬虫的爬取速率,以避免对目标服务器造成过大的负担。爬虫速度过快可能导致服务器负载过高,影响其他用户访问该服务器。使用合法的User-Agent:设置合法的User-Agent,模拟正常用户的请求。一些网站可能会禁止爬取行为,特别是对于没有合法User-Agent的爬虫。处理重试和错误:确保爬虫能够正确处理页面请求失败、超时等情况,实现自动重试或记录错误信息。这可以提高爬虫的鲁棒性。爬取深度和范围控制:设置爬虫的爬取深度和范围,以限制爬取的页面数量。这有助于控制爬虫的规模,避免对目标站点的过度访问。使用代理IP池:使用代理服务器来隐藏真实IP地址,减少被封禁的风险。代理池可以轮流使用多个代理,避免单个IP被封锁。定时更新爬虫规则:定期检查目标网站的变化,更新爬虫规则,以适应网站结构的变化。这可以提高爬虫的稳定性和持久性。合法数据使用:爬取到的数据只能用于合法用途,不得用于侵犯隐私、侵权、非法竞争等违法活动。遵守法律法规,尊重网站的使用政策。尊重隐私和版权:避免爬取包含个人隐私信息的页面,不要违反版权法。在进行爬取时,要考虑到被爬取网站的合法权益。合理使用缓存:在适当的情况下使用缓存,避免频繁请求相同的页面,减轻服务器负担。
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