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java爬虫教学

发布时间: 2023-03-19 15:45:13

A. java 网络爬虫怎么实现

1、在打开的ie浏览器窗口右上方点击齿轮图标,选择“Internet选项袜型”,如下图所示:

2、在打开的Internet选项窗口中,切换到安全栏,在安全选卡中点击“自定义级别”,如下图所示:

3、在“安全设置-Internet区域”界面找到“Java小程序脚本”、“活动脚本”,并将这两个选项磨顷都选择为“禁用”瞎好陆,然后点击确定,如下图所示:

B. 如何用java爬虫爬取招聘信息

1、思路:
明确需要爬取的信息
分析网页结构
分析爬取流程
优化
2、明确需要爬取的信息
职位名称
工资
职位描述
公司名称
公司主页
详情网页
分析网页结构
3、目标网站-拉勾网
网站使用json作为交互数据,分析json数据,需要的json关键数据
查看需要的信息所在的位置,使用Jsoup来解析网页
4、分析爬取流程
1.获取所有的positionId生成详情页,存放在一个存放网址列表中List<String> joburls
2.获取每个详情页并解析为Job类,得到一个存放Job类的列表List<Job> jobList
3.把List<Job> jobList存进Excel表格中
Java操作Excel需要用到jxl
5、关键代码实现
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");//获取总数
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");//获取网页id

for (int j=1;j<=pagesize;j++){ //获取所有的网页id
pn++; //更新页数
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到第一个list
}
List<String> joburls=new ArrayList<>();
//生成网页列表
for (int id:posid){
String url3=pre_url+id+end_url;
joburls.add(url3);
}
return joburls;
}
public Job getJob(String url){ //获取工作信息
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标签
job.setJobdesc(joball);//职位描述包含要求
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")); //获取公司主页
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++){ //遍历工作列表,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. 北大青鸟设计培训:Java多线程爬虫实现

一、需求1.定时抓取固定网站新闻标题埋橡渗、内容、发表时间和来源。
2.程序需要支持分布式、多线程二、设计1.网站是固定,但是未来也可能添加新的网站去抓取,每个网站内容节点设计都不一样,这样就需要支持动态可配置来新增网站以方便未来的扩展,这样就需要每次都需要开发介入。
2.网站html节点的结构可能发生变化,所以也要支持提取节点可配置。
3.怎样支持分布式?暂时最简单的想法就是:多机器部署程序,还有新搞一台或者部署程序其中一台制作一个定时任务,定时开启每台机器应该抓取哪个网站,暂时不能支持同一个网站同时可以支持被多台机器同时抓取,这样会比较麻烦,要用到分布式队列。
所以暂时一个网站同时只会被单台机器抓取。
4.多线程,怎样多线程?多线程抓取我这边有两个实现:(1)一个线程抓取一个网站,维护一个自己的url队列做广度抓取,同时抓取多个网站。
如图如搏:(2)多个线程同时抓取不同的网站。
如图:以上两张办法其实各有优点,也给有缺点,看我们怎么取舍了。
方法1:每个线程创建一个自己的队列,图中的queue可以不用concurrentQueue,优点:不涉及到控制并发,每个网站一个线程抓取一个网站,抓取完毕即自动回收销毁线程。
控制方便。
缺点:线程数不可以扩展,例如当只有3个网站,你最多只能开3个线程来抓取,不能开更多,有一定的局限性。
方法2:N个线程同时抓取N个网站,线程数和网站数目不挂钩,优点:线程数可以调整并且和和抓取网站数量无关。
3个网站我们可以开4个5个或者10个这个可以根据您的硬件资源进行调整。
缺点:需要控制并发,并且要控制什么时候销毁线程(thread1空闲,并且queue为空不代表任务可以结束,可能thread2结果还没返回),当被抓取的网站响应较慢时,会拖慢整个爬虫进度。
三、实现抓取方式最终还是选择了方法二,因为线程数可配置!使用技术:jfinal用了之后才发现这东西不适合,但是由于项目进度问题,还是使用了。
maven项目管理jettyservermysqleclipse开发项目需要重点攻破的难点:(1)合理的控制N个线程正常的抓取网站,并且当所有线程工作都完成了并且需要抓取的队列为空时,N个线程同时退出销毁。
(2)不同网站设计节点不一样,需要通过配置解决各个网站需要抓取的URL和抓取节点内容在html节点的位置。
(3)个性化内容处理,由于html结弯脊构设计问题,北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/认为抓取的内容可能有些多余的html标签,或者多余的内容该怎么处理。

D. 如何一步一步学习到网络爬虫技术

作为零基础的你,我想你可能是想解决工作中的一个实际问题,或者仅仅是很想学习一下爬虫的技术,多一技之长。其实我准备开始学 Python 爬虫的时候也是一样,老板派了任务,暂时没有人会爬虫,我只有自学顶硬上。因此,我可以用思维图给你理清楚,你应该干什么。
我零基础但我想学网络爬虫:
路径1:我不想写代码,Excel/八爪鱼,用这些工具的好处是你可以很快上手,但是只能爬一些简单的网站,一旦网站出现限制,这些方法就是个玩具。因此,想弄点数据玩玩,玩这些玩具就好。
路径2:我可以学写代码,但是会不会很难啊?我以我的经验告诉你,找一个好的老师比自我胡思乱想,自我设限好得多。写代码这个事不难学,这也是为什么市面上有那么多代码速成的教学。这也是为什么我有些同学1年转专业进 Google 的事情发生。
这里给你描画一下你的学习之路:
学会 Python 的基本代码: 假如你没有任何编程基础,时间可能花1-2周,每天3小时。假设你有编程基础(VBA 也算吧),1小时。
理解爬虫原理:5分钟。为什么这么重要?我自认为学一个东西就像建大楼,先弄清楚大框架,然后再从地基学起。很多时候我们的学习是,还没弄懂大框架,就直接看网上的碎片化的教学,或者是跟着网上教学一章一章学,很容易学了芝麻丢了西瓜。我的自学就在这上面走了很多弯路。
应用爬虫原理做一个简单爬虫:30分钟。
先吃透获取网页:就是给一个网址发个请求,那么该网址会返回整个网页的数据。类似:你在浏览器键入网址,回车,然后你就看到了网站的整个页面。
再吃透解析网页:就是从整个网页的数据中提取你想要的数据。类似:你在浏览器中看到网站的整个页面,但是你想找到产品的价格,价格就是你想要的数据。
再学会储存数据:存储很简单,就是把数据存下来。
学会这些之后,你可以出去和别人说,我会 Python 爬虫,我想也没有人质疑你了。那么学完这一套下来,你的时间成本是多少呢?如果你有编程基础的话,1周吧。
所以,你是想当爬虫做个玩具玩玩,还是掌握一门实战利器。我觉得你可以自己衡量一下。

E. java爬虫代理如何实现

爬虫离不开的就是代理服务器了,如果我们不用http来爬虫,ip不更改的情况下,是很难进行的。当我们在使用爬虫爬取网站资料,速度快,可以不知疲倦地连续工作。但是由于爬虫软件在访问网站时,行为过于频繁,远超人力操作速度,就很容易被网站察觉,而封掉用户的IP。
所以,使用爬虫软件时,为了防止IP被封,或者IP已经被封,还想用自己的IP访问封了自己IP的网站时,就要用到代理IP了。http能够对我们的ip地址进行更改,这一操作能够有效减少了网站的ip限制的影响,对爬虫是很有帮助的。Ipidea含有240+国家地区的ip,真实住宅网络高度匿名强力保护本地信息。

F. 用java编写 网络爬虫求代码和流程 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.*;//一个Web的爬行者(注:爬行在这里的意思与抓取,捕获相同)
public class SearchCrawler extends JFrame{
//最大URL保存值
private static final String[] MAX_URLS={"50","100","500","1000"};

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

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

//搜索状态GUI控件
private JLabel crawlingLabel2;
private JLabel crawledLabel2;
private JLabel toCrawlLabel2;
private JProgressBar progressBar;
private JLabel matchesLabel2;

//搜索匹配项表格列表
private JTable table;

//标记爬行机器是否正在爬行
private boolean crawling;

//写日志匹配文件的引用
private PrintWriter logFileWriter;

//网络爬行者的构造函数
public SearchCrawler(){
//设置应用程序标题栏
setTitle("搜索爬行者");
//设置窗体大小
setSize(600,600);

//处理窗体关闭事件
addWindowListener(new WindowAdapter(){
public void windowClosing(WindowEvent e){
actionExit();
}
});

//设置文件菜单
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爬虫抓取指定数据

根据java网络编程相关的内容,使用jdk提供的相关类可以得到url对应网页的html页面代码。

针对得到的html代码,通过使用正则表达式即可得到我们想要的内容。

比如,我们如果想得到一个网页上所有包括“java”关键字的文本内容,就可以逐行对网页代码进行正则表达式的匹配。最后达到去除html标签和不相关的内容,只得到包括“java”这个关键字的内容的效果。

从网页上爬取图片的流程和爬取内容的流程基本相同,但是爬取图片的步骤会多一步。

需要先用img标签的正则表达式匹配获取到img标签,再用src属性的正则表达式获取这个img标签中的src属性的图片url,然后再通过缓冲输入流对象读取到这个图片url的图片信息,配合文件输出流将读到的图片信息写入到本地即可。

H. 如何用Java写一个爬虫

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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为输出的路径,注意要以\\结尾
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("已下载:"+j++);
}
}
}

I. Java网络爬虫怎么实现

网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。x0dx0a传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。对于垂直搜索来说,聚焦爬虫,即有针对性地爬取特定主题网页的爬虫,更为适合。x0dx0ax0dx0a以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码:x0dx0apublic void crawl() throws Throwable { x0dx0a while (continueCrawling()) { x0dx0a CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL x0dx0a if (url != null) { x0dx0a printCrawlInfo(); x0dx0a String content = getContent(url); //获取URL的文本信息 x0dx0a x0dx0a //聚焦爬虫只爬取与主题内容相关的网页,这里采用正则匹配简单处理 x0dx0a if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) { x0dx0a saveContent(url, content); //保存网页至本地 x0dx0a x0dx0a //获取网页内容中的链接,并放入待爬取队列中 x0dx0a Collection urlStrings = extractUrls(content, url); x0dx0a addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); x0dx0a } else { x0dx0a System.out.println(url + " is not relevant ignoring ..."); x0dx0a } x0dx0a x0dx0a //延时防止被对方屏蔽 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:是否有权限访问该URL,友好的爬虫会根据网站提供的"Robot.txt"中配置的规则进行爬取 x0dx0a //isUrlAlreadyVisited:URL是否访问过,大型的搜索引擎往往采用BloomFilter进行排重,这里简单使用HashMap x0dx0a //isDepthAcceptable:是否达到指定的深度上限。爬虫一般采取广度优先的方式。一些网站会构建爬虫陷阱(自动生成一些无效链接使爬虫陷入死循环),采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的调用与之前的方式不同 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 //将url标记为已访问 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 //是否符合正则表达式的条件 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怎么弄爬虫

以下是一个使用java实现的简单爬虫核纤凯心代码:
public void crawl() throws Throwable {
while (continueCrawling()) {
CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL
if (url != null) {
printCrawlInfo();
String content = getContent(url); //获取URL的文本信息

//聚焦爬虫只爬取与主题内容相关的网页,这里采用正则匹配简单处理
if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) {
saveContent(url, content); //保存网页至本地

//获取网页内容中的链接,并放入待爬取队列中
Collection urlStrings = extractUrls(content, url);
addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings);
} else {
System.out.println(url + " is not relevant ignoring ...");
}

//延时防止被对方屏蔽
Thread.sleep(this.delayBetweenUrls);
}
}
closeOutputStream();
}
private CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable {
CrawlerUrl nextUrl = null;
while ((nextUrl == null) && (!urlQueue.isEmpty())) {
CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove();
//doWeHavePermissionToVisit:是否有权限访问该URL,友好的爬虫会根据网站提供的"Robot.txt"中配置的规则进行爬取
//isUrlAlreadyVisited:URL是否访问过,大型的搜索引擎往往采用BloomFilter进行排重仿困,这里简单使用HashMap
//isDepthAcceptable:是否达到指定的深度上限。爬虫一般采取广度优先的方式。一些网站毁大唤会构建爬虫陷阱(自动生成一些无效链接使爬虫陷入死循环),采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的调用与之前的方式不同
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();
}
}
//将url标记为已访问
markUrlAsVisited(url);
return strBuf.toString();
}
public static boolean isContentRelevant(String content,
Pattern regexpPattern) {
boolean retValue = false;
if (content != null) {
//是否符合正则表达式的条件
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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