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java爬蟲教學

發布時間: 2023-03-19 15:45:13

A. java 網路爬蟲怎麼實現

1、在打開的ie瀏覽器窗口右上方點擊齒輪圖標,選擇「Internet選項襪型」,如下圖所示:

2、在打開的Internet選項窗口中,切換到安全欄,在安全選卡中點擊「自定義級別」,如下圖所示:

3、在「安全設置-Internet區域」界面找到「Java小程序腳本」、「活動腳本」,並將這兩個選項磨頃都選擇為「禁用」瞎好陸,然後點擊確定,如下圖所示:

B. 如何用java爬蟲爬取招聘信息

1、思路:
明確需要爬取的信息
分析網頁結構
分析爬取流程
優化
2、明確需要爬取的信息
職位名稱
工資
職位描述
公司名稱
公司主頁
詳情網頁
分析網頁結構
3、目標網站-拉勾網
網站使用json作為交互數據,分析json數據,需要的json關鍵數據
查看需要的信息所在的位置,使用Jsoup來解析網頁
4、分析爬取流程
1.獲取所有的positionId生成詳情頁,存放在一個存放網址列表中List<String> joburls
2.獲取每個詳情頁並解析為Job類,得到一個存放Job類的列表List<Job> jobList
3.把List<Job> jobList存進Excel表格中
Java操作Excel需要用到jxl
5、關鍵代碼實現
public List<String> getJobUrls(String gj,String city,String kd){

String pre_url="https://www.lagou.com/jobs/";
String end_url=".html";
String url;
if (gj.equals("")){

url="http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city="+city+"&needAddtionalResult=false&first=false&pn="+pn+"&kd="+kd;

}else {

url="https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?gj="+gj+"&px=default&city="+city+"&needAddtionalResult=false&first=false&pn="+pn+"&kd="+kd;

}

String rs=getJson(url);
System.out.println(rs);
int total= JsonPath.read(rs,"$.content.positionResult.totalCount");//獲取總數
int pagesize=total/15;
if (pagesize>=30){
pagesize=30;
}

System.out.println(total);
// System.out.println(rs);

List<Integer> posid=JsonPath.read(rs,"$.content.positionResult.result[*].positionId");//獲取網頁id

for (int j=1;j<=pagesize;j++){ //獲取所有的網頁id
pn++; //更新頁數
url="https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?gj="+gj+"&px=default&city="+city+"&needAddtionalResult=false&first=false&pn="+pn+"&kd="+kd;
String rs2=getJson(url);
List<Integer> posid2=JsonPath.read(rs2,"$.content.positionResult.result[*].positionId");
posid.addAll(posid2); //添加解析的id到第一個list
}
List<String> joburls=new ArrayList<>();
//生成網頁列表
for (int id:posid){
String url3=pre_url+id+end_url;
joburls.add(url3);
}
return joburls;
}
public Job getJob(String url){ //獲取工作信息
Job job=new Job();
Document document= null;
document = Jsoup.parse(getJson(url));
job.setJobname(document.select(".name").text());
job.setSalary(document.select(".salary").text());
String joball=HtmlTool.tag(document.select(".job_bt").select("div").html());//清除html標簽
job.setJobdesc(joball);//職位描述包含要求
job.setCompany(document.select(".b2").attr("alt"));
Elements elements=document.select(".c_feature");
//System.out.println(document.select(".name").text());
job.setCompanysite(elements.select("a").attr("href")); //獲取公司主頁
job.setJobdsite(url);
return job;
}
void insertExcel(List<Job> jobList) throws IOException, BiffException, WriteException {
int row=1;
Workbook wb = Workbook.getWorkbook(new File(JobCondition.filename));
WritableWorkbook book = Workbook.createWorkbook(new File(JobCondition.filename), wb);
WritableSheet sheet=book.getSheet(0);
for (int i=0;i<jobList.size();i++){ //遍歷工作列表,一行行插入到表格中
sheet.addCell(new Label(0,row,jobList.get(i).getJobname()));
sheet.addCell(new Label(1,row,jobList.get(i).getSalary()));
sheet.addCell(new Label(2,row,jobList.get(i).getJobdesc()));
sheet.addCell(new Label(3,row,jobList.get(i).getCompany()));
sheet.addCell(new Label(4,row,jobList.get(i).getCompanysite()));
sheet.addCell(new Label(5,row,jobList.get(i).getJobdsite()));
row++;
}
book.write();
book.close();
}

C. 北大青鳥設計培訓:Java多線程爬蟲實現

一、需求1.定時抓取固定網站新聞標題埋橡滲、內容、發表時間和來源。
2.程序需要支持分布式、多線程二、設計1.網站是固定,但是未來也可能添加新的網站去抓取,每個網站內容節點設計都不一樣,這樣就需要支持動態可配置來新增網站以方便未來的擴展,這樣就需要每次都需要開發介入。
2.網站html節點的結構可能發生變化,所以也要支持提取節點可配置。
3.怎樣支持分布式?暫時最簡單的想法就是:多機器部署程序,還有新搞一台或者部署程序其中一台製作一個定時任務,定時開啟每台機器應該抓取哪個網站,暫時不能支持同一個網站同時可以支持被多台機器同時抓取,這樣會比較麻煩,要用到分布式隊列。
所以暫時一個網站同時只會被單台機器抓取。
4.多線程,怎樣多線程?多線程抓取我這邊有兩個實現:(1)一個線程抓取一個網站,維護一個自己的url隊列做廣度抓取,同時抓取多個網站。
如圖如搏:(2)多個線程同時抓取不同的網站。
如圖:以上兩張辦法其實各有優點,也給有缺點,看我們怎麼取捨了。
方法1:每個線程創建一個自己的隊列,圖中的queue可以不用concurrentQueue,優點:不涉及到控制並發,每個網站一個線程抓取一個網站,抓取完畢即自動回收銷毀線程。
控制方便。
缺點:線程數不可以擴展,例如當只有3個網站,你最多隻能開3個線程來抓取,不能開更多,有一定的局限性。
方法2:N個線程同時抓取N個網站,線程數和網站數目不掛鉤,優點:線程數可以調整並且和和抓取網站數量無關。
3個網站我們可以開4個5個或者10個這個可以根據您的硬體資源進行調整。
缺點:需要控制並發,並且要控制什麼時候銷毀線程(thread1空閑,並且queue為空不代表任務可以結束,可能thread2結果還沒返回),當被抓取的網站響應較慢時,會拖慢整個爬蟲進度。
三、實現抓取方式最終還是選擇了方法二,因為線程數可配置!使用技術:jfinal用了之後才發現這東西不適合,但是由於項目進度問題,還是使用了。
maven項目管理jettyservermysqleclipse開發項目需要重點攻破的難點:(1)合理的控制N個線程正常的抓取網站,並且當所有線程工作都完成了並且需要抓取的隊列為空時,N個線程同時退出銷毀。
(2)不同網站設計節點不一樣,需要通過配置解決各個網站需要抓取的URL和抓取節點內容在html節點的位置。
(3)個性化內容處理,由於html結彎脊構設計問題,北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/認為抓取的內容可能有些多餘的html標簽,或者多餘的內容該怎麼處理。

D. 如何一步一步學習到網路爬蟲技術

作為零基礎的你,我想你可能是想解決工作中的一個實際問題,或者僅僅是很想學習一下爬蟲的技術,多一技之長。其實我准備開始學 Python 爬蟲的時候也是一樣,老闆派了任務,暫時沒有人會爬蟲,我只有自學頂硬上。因此,我可以用思維圖給你理清楚,你應該干什麼。
我零基礎但我想學網路爬蟲:
路徑1:我不想寫代碼,Excel/八爪魚,用這些工具的好處是你可以很快上手,但是只能爬一些簡單的網站,一旦網站出現限制,這些方法就是個玩具。因此,想弄點數據玩玩,玩這些玩具就好。
路徑2:我可以學寫代碼,但是會不會很難啊?我以我的經驗告訴你,找一個好的老師比自我胡思亂想,自我設限好得多。寫代碼這個事不難學,這也是為什麼市面上有那麼多代碼速成的教學。這也是為什麼我有些同學1年轉專業進 Google 的事情發生。
這里給你描畫一下你的學習之路:
學會 Python 的基本代碼: 假如你沒有任何編程基礎,時間可能花1-2周,每天3小時。假設你有編程基礎(VBA 也算吧),1小時。
理解爬蟲原理:5分鍾。為什麼這么重要?我自認為學一個東西就像建大樓,先弄清楚大框架,然後再從地基學起。很多時候我們的學習是,還沒弄懂大框架,就直接看網上的碎片化的教學,或者是跟著網上教學一章一章學,很容易學了芝麻丟了西瓜。我的自學就在這上面走了很多彎路。
應用爬蟲原理做一個簡單爬蟲:30分鍾。
先吃透獲取網頁:就是給一個網址發個請求,那麼該網址會返回整個網頁的數據。類似:你在瀏覽器鍵入網址,回車,然後你就看到了網站的整個頁面。
再吃透解析網頁:就是從整個網頁的數據中提取你想要的數據。類似:你在瀏覽器中看到網站的整個頁面,但是你想找到產品的價格,價格就是你想要的數據。
再學會儲存數據:存儲很簡單,就是把數據存下來。
學會這些之後,你可以出去和別人說,我會 Python 爬蟲,我想也沒有人質疑你了。那麼學完這一套下來,你的時間成本是多少呢?如果你有編程基礎的話,1周吧。
所以,你是想當爬蟲做個玩具玩玩,還是掌握一門實戰利器。我覺得你可以自己衡量一下。

E. java爬蟲代理如何實現

爬蟲離不開的就是代理伺服器了,如果我們不用http來爬蟲,ip不更改的情況下,是很難進行的。當我們在使用爬蟲爬取網站資料,速度快,可以不知疲倦地連續工作。但是由於爬蟲軟體在訪問網站時,行為過於頻繁,遠超人力操作速度,就很容易被網站察覺,而封掉用戶的IP。
所以,使用爬蟲軟體時,為了防止IP被封,或者IP已經被封,還想用自己的IP訪問封了自己IP的網站時,就要用到代理IP了。http能夠對我們的ip地址進行更改,這一操作能夠有效減少了網站的ip限制的影響,對爬蟲是很有幫助的。Ipidea含有240+國家地區的ip,真實住宅網路高度匿名強力保護本地信息。

F. 用java編寫 網路爬蟲求代碼和流程 急

import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
import java.io.*;
import java.net.*;
import java.util.*;
import java.util.regex.*;
import javax.swing.*;
import javax.swing.table.*;//一個Web的爬行者(註:爬行在這里的意思與抓取,捕獲相同)
public class SearchCrawler extends JFrame{
//最大URL保存值
private static final String[] MAX_URLS={"50","100","500","1000"};

//緩存robot禁止爬行列表
private HashMap disallowListCache=new HashMap();

//搜索GUI控制項
private JTextField startTextField;
private JComboBox maxComboBox;
private JCheckBox limitCheckBox;
private JTextField logTextField;
private JTextField searchTextField;
private JCheckBox caseCheckBox;
private JButton searchButton;

//搜索狀態GUI控制項
private JLabel crawlingLabel2;
private JLabel crawledLabel2;
private JLabel toCrawlLabel2;
private JProgressBar progressBar;
private JLabel matchesLabel2;

//搜索匹配項表格列表
private JTable table;

//標記爬行機器是否正在爬行
private boolean crawling;

//寫日誌匹配文件的引用
private PrintWriter logFileWriter;

//網路爬行者的構造函數
public SearchCrawler(){
//設置應用程序標題欄
setTitle("搜索爬行者");
//設置窗體大小
setSize(600,600);

//處理窗體關閉事件
addWindowListener(new WindowAdapter(){
public void windowClosing(WindowEvent e){
actionExit();
}
});

//設置文件菜單
JMenuBar menuBar=new JMenuBar();
JMenu fileMenu=new JMenu("文件");
fileMenu.setMnemonic(KeyEvent.VK_F);
JMenuItem fileExitMenuItem=new JMenuItem("退出",KeyEvent.VK_X);
fileExitMenuItem.addActionListener(new ActionListener(){
public void actionPerformed(ActionEvent e){
actionExit();
}
});
fileMenu.add(fileExitMenuItem);
menuBar.add(fileMenu);
setJMenuBar(menuBar);

G. java爬蟲抓取指定數據

根據java網路編程相關的內容,使用jdk提供的相關類可以得到url對應網頁的html頁面代碼。

針對得到的html代碼,通過使用正則表達式即可得到我們想要的內容。

比如,我們如果想得到一個網頁上所有包括「java」關鍵字的文本內容,就可以逐行對網頁代碼進行正則表達式的匹配。最後達到去除html標簽和不相關的內容,只得到包括「java」這個關鍵字的內容的效果。

從網頁上爬取圖片的流程和爬取內容的流程基本相同,但是爬取圖片的步驟會多一步。

需要先用img標簽的正則表達式匹配獲取到img標簽,再用src屬性的正則表達式獲取這個img標簽中的src屬性的圖片url,然後再通過緩沖輸入流對象讀取到這個圖片url的圖片信息,配合文件輸出流將讀到的圖片信息寫入到本地即可。

H. 如何用Java寫一個爬蟲

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import java.io.File;
import java.net.URL;
import java.net.URLConnection;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Scanner;
import java.util.UUID;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class DownMM {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//out為輸出的路徑,注意要以\\結尾
String out = "D:\\JSP\\pic\\java\\";
try{
File f = new File(out);
if(! f.exists()) {
f.mkdirs();
}
}catch(Exception e){
System.out.println("no");
}

String url = "http://www.mzitu.com/share/comment-page-";
Pattern reg = Pattern.compile("<img src=\"(.*?)\"");
for(int j=0, i=1; i<=10; i++){
URL uu = new URL(url+i);
URLConnection conn = uu.openConnection();
conn.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko");
Scanner sc = new Scanner(conn.getInputStream());
Matcher m = reg.matcher(sc.useDelimiter("\\A").next());
while(m.find()){
Files.(new URL(m.group(1)).openStream(), Paths.get(out + UUID.randomUUID() + ".jpg"));
System.out.println("已下載:"+j++);
}
}
}

I. Java網路爬蟲怎麼實現

網路爬蟲是一個自動提取網頁的程序,它為搜索引擎從萬維網上下載網頁,是搜索引擎的重要組成。x0dx0a傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始,獲得初始網頁上的URL,在抓取網頁的過程中,不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。對於垂直搜索來說,聚焦爬蟲,即有針對性地爬取特定主題網頁的爬蟲,更為適合。x0dx0ax0dx0a以下是一個使用java實現的簡單爬蟲核心代碼:x0dx0apublic void crawl() throws Throwable { x0dx0a while (continueCrawling()) { x0dx0a CrawlerUrl url = getNextUrl(); //獲取待爬取隊列中的下一個URL x0dx0a if (url != null) { x0dx0a printCrawlInfo(); x0dx0a String content = getContent(url); //獲取URL的文本信息 x0dx0a x0dx0a //聚焦爬蟲只爬取與主題內容相關的網頁,這里採用正則匹配簡單處理 x0dx0a if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) { x0dx0a saveContent(url, content); //保存網頁至本地 x0dx0a x0dx0a //獲取網頁內容中的鏈接,並放入待爬取隊列中 x0dx0a Collection urlStrings = extractUrls(content, url); x0dx0a addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); x0dx0a } else { x0dx0a System.out.println(url + " is not relevant ignoring ..."); x0dx0a } x0dx0a x0dx0a //延時防止被對方屏蔽 x0dx0a Thread.sleep(this.delayBetweenUrls); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a closeOutputStream(); x0dx0a}x0dx0aprivate CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable { x0dx0a CrawlerUrl nextUrl = null; x0dx0a while ((nextUrl == null) && (!urlQueue.isEmpty())) { x0dx0a CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove(); x0dx0a //doWeHavePermissionToVisit:是否有許可權訪問該URL,友好的爬蟲會根據網站提供的"Robot.txt"中配置的規則進行爬取 x0dx0a //isUrlAlreadyVisited:URL是否訪問過,大型的搜索引擎往往採用BloomFilter進行排重,這里簡單使用HashMap x0dx0a //isDepthAcceptable:是否達到指定的深度上限。爬蟲一般採取廣度優先的方式。一些網站會構建爬蟲陷阱(自動生成一些無效鏈接使爬蟲陷入死循環),採用深度限制加以避免 x0dx0a if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl) x0dx0a && (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl)) x0dx0a && isDepthAcceptable(crawlerUrl)) { x0dx0a nextUrl = crawlerUrl; x0dx0a // System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a return nextUrl; x0dx0a}x0dx0aprivate String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable { x0dx0a //HttpClient4.1的調用與之前的方式不同 x0dx0a HttpClient client = new DefaultHttpClient(); x0dx0a HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString()); x0dx0a StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); x0dx0a HttpResponse response = client.execute(httpGet); x0dx0a if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) { x0dx0a HttpEntity entity = response.getEntity(); x0dx0a if (entity != null) { x0dx0a BufferedReader reader = new BufferedReader( x0dx0a new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8")); x0dx0a String line = null; x0dx0a if (entity.getContentLength() > 0) { x0dx0a strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength()); x0dx0a while ((line = reader.readLine()) != null) { x0dx0a strBuf.append(line); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a if (entity != null) { x0dx0a nsumeContent(); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a //將url標記為已訪問 x0dx0a markUrlAsVisited(url); x0dx0a return strBuf.toString(); x0dx0a}x0dx0apublic static boolean isContentRelevant(String content, x0dx0aPattern regexpPattern) { x0dx0a boolean retValue = false; x0dx0a if (content != null) { x0dx0a //是否符合正則表達式的條件 x0dx0a Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase()); x0dx0a retValue = m.find(); x0dx0a } x0dx0a return retValue; x0dx0a}x0dx0apublic List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) { x0dx0a Map urlMap = new HashMap(); x0dx0a extractHttpUrls(urlMap, text); x0dx0a extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl); x0dx0a return new ArrayList(urlMap.keySet()); x0dx0a} x0dx0aprivate void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) { x0dx0a Matcher m = (text); x0dx0a while (m.find()) { x0dx0a String url = m.group(); x0dx0a String[] terms = url.split("a href=\""); x0dx0a for (String term : terms) { x0dx0a // System.out.println("Term = " + term); x0dx0a if (term.startsWith("http")) { x0dx0a int index = term.indexOf("\""); x0dx0a if (index > 0) { x0dx0a term = term.substring(0, index); x0dx0a } x0dx0a urlMap.put(term, term); x0dx0a System.out.println("Hyperlink: " + term); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a} x0dx0aprivate void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text, x0dx0a CrawlerUrl crawlerUrl) { x0dx0a Matcher m = relativeRegexp.matcher(text); x0dx0a URL textURL = crawlerUrl.getURL(); x0dx0a String host = textURL.getHost(); x0dx0a while (m.find()) { x0dx0a String url = m.group(); x0dx0a String[] terms = url.split("a href=\""); x0dx0a for (String term : terms) { x0dx0a if (term.startsWith("/")) { x0dx0a int index = term.indexOf("\""); x0dx0a if (index > 0) { x0dx0a term = term.substring(0, index); x0dx0a } x0dx0a String s = //" + host + term; x0dx0a urlMap.put(s, s); x0dx0a System.out.println("Relative url: " + s); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a x0dx0a}x0dx0apublic static void main(String[] args) { x0dx0a try { x0dx0a String url = ""; x0dx0a Queue urlQueue = new LinkedList(); x0dx0a String regexp = "java"; x0dx0a urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0)); x0dx0a NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L, x0dx0a regexp); x0dx0a // boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url); x0dx0a // System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " + x0dx0a // allowCrawl); x0dx0a crawler.crawl(); x0dx0a } catch (Throwable t) { x0dx0a System.out.println(t.toString()); x0dx0a t.printStackTrace(); x0dx0a } x0dx0a}

J. JAVA怎麼弄爬蟲

以下是一個使用java實現的簡單爬蟲核纖凱心代碼:
public void crawl() throws Throwable {
while (continueCrawling()) {
CrawlerUrl url = getNextUrl(); //獲取待爬取隊列中的下一個URL
if (url != null) {
printCrawlInfo();
String content = getContent(url); //獲取URL的文本信息

//聚焦爬蟲只爬取與主題內容相關的網頁,這里採用正則匹配簡單處理
if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) {
saveContent(url, content); //保存網頁至本地

//獲取網頁內容中的鏈接,並放入待爬取隊列中
Collection urlStrings = extractUrls(content, url);
addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings);
} else {
System.out.println(url + " is not relevant ignoring ...");
}

//延時防止被對方屏蔽
Thread.sleep(this.delayBetweenUrls);
}
}
closeOutputStream();
}
private CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable {
CrawlerUrl nextUrl = null;
while ((nextUrl == null) && (!urlQueue.isEmpty())) {
CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove();
//doWeHavePermissionToVisit:是否有許可權訪問該URL,友好的爬蟲會根據網站提供的"Robot.txt"中配置的規則進行爬取
//isUrlAlreadyVisited:URL是否訪問過,大型的搜索引擎往往採用BloomFilter進行排重仿困,這里簡單使用HashMap
//isDepthAcceptable:是否達到指定的深度上限。爬蟲一般採取廣度優先的方式。一些網站毀大喚會構建爬蟲陷阱(自動生成一些無效鏈接使爬蟲陷入死循環),採用深度限制加以避免
if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl)
&& (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl))
&& isDepthAcceptable(crawlerUrl)) {
nextUrl = crawlerUrl;
// System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl);
}
}
return nextUrl;
}
private String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable {
//HttpClient4.1的調用與之前的方式不同
HttpClient client = new DefaultHttpClient();
HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString());
StringBuffer strBuf = new StringBuffer();
HttpResponse response = client.execute(httpGet);
if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) {
HttpEntity entity = response.getEntity();
if (entity != null) {
BufferedReader reader = new BufferedReader(
new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8"));
String line = null;
if (entity.getContentLength() > 0) {
strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength());
while ((line = reader.readLine()) != null) {
strBuf.append(line);
}
}
}
if (entity != null) {
nsumeContent();
}
}
//將url標記為已訪問
markUrlAsVisited(url);
return strBuf.toString();
}
public static boolean isContentRelevant(String content,
Pattern regexpPattern) {
boolean retValue = false;
if (content != null) {
//是否符合正則表達式的條件
Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase());
retValue = m.find();
}
return retValue;
}
public List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) {
Map urlMap = new HashMap();
extractHttpUrls(urlMap, text);
extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl);
return new ArrayList(urlMap.keySet());
}
private void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) {
Matcher m = (text);
while (m.find()) {
String url = m.group();
String[] terms = url.split("a href=\"");
for (String term : terms) {
// System.out.println("Term = " + term);
if (term.startsWith("http")) {
int index = term.indexOf("\"");
if (index > 0) {
term = term.substring(0, index);
}
urlMap.put(term, term);
System.out.println("Hyperlink: " + term);
}
}
}
}
private void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text,
CrawlerUrl crawlerUrl) {
Matcher m = relativeRegexp.matcher(text);
URL textURL = crawlerUrl.getURL();
String host = textURL.getHost();
while (m.find()) {
String url = m.group();
String[] terms = url.split("a href=\"");
for (String term : terms) {
if (term.startsWith("/")) {
int index = term.indexOf("\"");
if (index > 0) {
term = term.substring(0, index);
}
String s = //" + host + term;
urlMap.put(s, s);
System.out.println("Relative url: " + s);
}
}
}

}
public static void main(String[] args) {
try {
String url = "";
Queue urlQueue = new LinkedList();
String regexp = "java";
urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0));
NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L,
regexp);
// boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url);
// System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " +
// allowCrawl);
crawler.crawl();
} catch (Throwable t) {
System.out.println(t.toString());
t.printStackTrace();
}
}

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