Python之webmagic爬虫优点与使用
一、webmagic的优点
它更偏向于java的语法,对于熟悉java的工程师来说学习成本较低。
提供多种选择器,如css选择器、xpath、正则等。
有一个模块pipeline:可通过简单地配置,可以将爬虫抽取到的信息,持久化到文件、数据库等。
4.模块化的结构,可轻松扩展。
5.提供多线程和分布式支持。
(缺点:不支持JS页面抓取)
二、webmagic的构成
Downloader:负责请求url获取访问的数据(html页面、json等)。
PageProcessor:解析Downloader获取的数据。
Pipeline:PageProcessor解析出的数据由Pipeline来进行保存或者说叫持久化。
Scheduler:调度器通常负责url去重,或者保存url队列,PageProcessor解析出的url可以加入Scheduler队列,用于下一次的爬取。
三、webmagic的核心方法
addUrl:
public Spider addurl(String... urls) {for (String url : urls) {addRequest(new Request(url));}signalNewUr1();return this;}
scheduler.push(request, this):把需要爬取的url加入到Scheduler队列。
private void addRequest(Request request) {if (site.getDomain() == null && request != null && request.getUrl() != null) {site.setDomain(UrlUtils.getDomain(request.getUrl()));}Jscheduler.push(request, this); }
initComponent:初始化downloader、pipelines、threadPool线程池,webmagic默认down是HttpClientDownloader、默认pipeline是ConsolePipeline
protected void initComponent() {if(downloader == null){this.downloader = new HttpClientDownloader();}if (pipelines.isEmpty()) {pipelines.add(new ConsolePipeline());}downloader.setThread(threadNum);if(threadPool==null || threadPool.isShutdown()){if (executorService != null && !executorService.isShutdown()){threadPool = new CountableThreadPool(threadNum, executorService);} else {threadPool = new CountableThreadPool(threadNum);}}if (startRequests != null){for(Request request:startRequests){addRequest(request);}startRequests.clear();}startTime=new Date();}
四、webmagic的使用
导入依赖:
<dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>slf4j-log4j12</artifactId><version>1.7.25</version>
<!-- <scope>test</scope>--></dependency><!--webmagic--><dependency><groupId>us.codecraft</groupId><artifactId>webmagic-core</artifactId><version>0.7.4</version></dependency><dependency><groupId>us.codecraft</groupId><artifactId>webmagic-extension</artifactId><version>0.7.4</version></dependency>
实现PageProcessor
抽取元素Selectable
WebMagic里主要使用了三种抽取技术:XPath、正则表达式和CSS选择器。另外,对于JSON格式的内容,可使用JsonPath进行解析。.
1. XPath:语法教程
// Xpath解析
page.putField("div2",page.getHtml().xpath("//div[@id=shortcut-2014]/div/ul/li/a"));
2.使用CSS选择器(主要使用方式):
// 解析返回的数据page,并且把解析的结果放到ResultItems中
page.putField("div",page.getHtml().css("ul.fr li a.link-login").all());
3.使用正则表达式(难度较大):
// 使用正则表达式
page.putField("div3",page.getHtml().css("div#shortcut-2014 a").regex(".*我的.*").all());
抽取部分API:
获得结果API:
测试:
// 处理结果的apipage.putField("div3",page.getHtml().css("div#shortcut-2014 a").regex(".*我的.*").all());page.putField("div4",page.getHtml().css("div#shortcut-2014 a").regex(".*我的.*").get());page.putField("div5",page.getHtml().css("div#shortcut-2014 a").regex(".*我的.*").toString());page.putField("div6",page.getHtml().css("div#shortcut-2014 a").regex(".*我的.*").match());
使用Pipeline
1输出到控制台或文件
public static void main(String[] args) {Spider.create(new GithubRepoPageProcessor())//从"https://github.com/code4craft"开始抓.addUrl("https://github.com/code4craft")//输出到文件.addPipeline(new FilePipeline("D:\\webmagic\\"))//开启5个线程抓取.thread(5)//启动爬虫.run();
}
2.输出到数据库
2.1定义一个类,实现Pipeline接口
@Component
public class MybatisPipeline implements Pipeline {@Autowiredprivate JobInfoService jobInfoService;@Overridepublic void process(ResultItems resultItems, Task task) {// 获取封装好的招聘详情对象JobInfo jobInfo = resultItems.get("jobInfo");// 判断数据是否不为空if (jobInfo != null){// 如果不为空,则将其保存到数据库当中jobInfoService.save(jobInfo);}}
}
2.2在PageProcessor中 引入定制的 Pipeline,并且在Spider添加进去
//将自定义的 PipeLine注入到Process中@Autowiredprivate MybatisPipeline mybatisPipeline;// 开启定时任务(initialDelay: 初始化的任务开启时间(项目启动多久后开启这个任务),fixedDelay:间隔多久再次开启)@Scheduled(initialDelay = 1000, fixedDelay = 100 * 1000) // 单位毫秒 1000毫秒 = 1秒public void process() {Spider.create(new JobProcessor()).addUrl(url)// 设置Scheduler和布隆过滤器.setScheduler(new QueueScheduler().setDuplicateRemover(new BloomFilterDuplicateRemover(100000))).thread(10) //10个线程进行爬取// 添加Pipeline.addPipeline(mybatisPipeline).run();}
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