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java淘宝爬虫代码 java 爬虫
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怎么用java调用淘宝开发平台获得淘宝的所有的类目，要详细的接口
淘宝的API有些是开放的，我查了一下所有类目的API是收费的，需要申请APIKey，然后调用对应查询接口，就能返回XML或JSON数据进行自己的处理了。
如果真是开发需要，就可以买淘宝的服务啊。
调用很简单，比如taobao.itemcats.get 接口（获取后台供卖家发布商品的标准商品类目），如下Java代码就返回结果了（前提是提供APIKey，需要申请审核）
TaobaoClient client=new DefaultTaobaoClient(url, appkey, secret);
ItemcatsGetRequest req=new ItemcatsGetRequest();
req.setFields("cid,parent_cid,name,is_parent");
req.setParentCid(50011999L);
req.setCids("18957,19562,");
ItemcatsGetResponse response = client.execute(req);
另外，变通的方法是自己开发爬虫，在淘宝页面上抓取，但问题是得不到淘宝技术支持，比如淘宝改版后也得跟着改动爬虫代码。
JAVA怎么弄爬虫
以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码：
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，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();
}
}
使用java语言爬取自己的淘宝订单看看买了哪些东西？
Java爬虫框架WebMagic简介及使用
一、介绍
webmagicjava淘宝爬虫代码的是一个无须配置、便于二次开发java淘宝爬虫代码的爬虫框架，它提供简单灵活的API，只需少量代码即可实现一个爬虫。webmagic采用完全模块化的设计，功能覆盖整个爬虫的生命周期(链接提取、页面下载、内容抽取、持久化)，支持多线程抓取，分布式抓取，并支持自动重试、自定义UA/cookie等功能。
二、概览
WebMagic项目代码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（例如注解模式编写爬虫等）。
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。这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。而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。
2.1 WebMagic的四个组件
Downloader
Downloader负责从互联网上下载页面，以便后续处理。WebMagic默认使用java淘宝爬虫代码了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。除非项目有一些特殊的分布式需求，否则无需自己定制Scheduler。
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。
2.2 用于数据流转的对象
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。
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。
ReusltItems
ReusltItems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。
2.3 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。
对于编写一个爬虫，PageProcessor是需要编写的部分，而Spider则是创建和控制爬虫的入口。
2.4 WebMagic项目组成
WebMagic项目代码包括几个部分，在根目录下以不同目录名分开。它们都是独立的Maven项目。
WebMagic主要包括两个包，这两个包经过广泛实用，已经比较成熟java淘宝爬虫代码：
webmagic-core
webmagic-core是WebMagic核心部分，只包含爬虫基本模块和基本抽取器。
webmagic-extension
webmagic-extension是WebMagic的主要扩展模块，提供一些更方便的编写爬虫的工具。包括注解格式定义爬虫、JSON、分布式等支持。
三、 基本的爬虫
3.1 爬虫的流程 (可以参考上边的框架架构图)
Downloader-页面下载
页面下载是一切爬虫的开始。
大部分爬虫都是通过模拟http请求，接收并分析响应来完成。这方面，JDK自带的HttpURLConnection可以满足最简单的需要，而Apache HttpClient(4.0后整合到HttpCompenent项目中)则是开发复杂爬虫的不二之选。它支持自定义HTTP头(对于爬虫比较有用的就是User-agent、cookie等)、自动redirect、连接复用、cookie保留、设置代理等诸多强大的功能。
webmagic使用了HttpClient 4.2，并封装到了HttpClientDownloader。学习HttpClient的使用对于构建高性能爬虫是非常有帮助的，官方的Tutorial就是很好的学习资料。目前webmagic对HttpClient的使用仍在初步阶段，不过对于一般抓取任务，已经够用了
PageProcessor-页面分析及链接抽取
Selector是webmagic为了简化页面抽取开发的独立模块，是整个项目中我最得意的部分。这里整合了CSS Selector、XPath和正则表达式，并可以进行链式的抽取，很容易就实现强大的功能。即使你使用自己开发的爬虫工具，webmagic的Selector仍然值得一试
Jsoup
HtmlParser
Apache tika
HtmlCleaner与Xpath
这里说的页面分析主要指HTML页面的分析。页面分析可以说是垂直爬虫最复杂的一部分，在webmagic里，PageProcessor是定制爬虫的核心。通过编写一个实现PageProcessor接口的类，就可以定制一个自己的爬虫
HTML分析是一个比较复杂的工作，Java世界主要有几款比较方便的分析工具：
webmagic的Selector
Scheduler-URL管理
URL管理的问题可大可小。对于小规模的抓取，URL管理是很简单的。我们只需要将待抓取URL和已抓取URL分开保存，并进行去重即可。使用JDK内置的集合类型Set、List或者Queue都可以满足需要。如果我们要进行多线程抓取，则可以选择线程安全的容器，例如LinkedBlockingQueue以及ConcurrentHashMap。因为小规模的URL管理非常简单，很多框架都并不将其抽象为一个模块，而是直接融入到代码中。但是实际上，抽象出Scheduler模块，会使得框架的解耦程度上升一个档次，并非常容易进行横向扩展，这也是我从scrapy中学到的。
Pipeline-离线处理和持久化
Pipeline其实也是容易被忽略的一部分。大家都知道持久化的重要性，但是很多框架都选择直接在页面抽取的时候将持久化一起完成，例如crawer4j。但是Pipeline真正的好处是，将页面的在线分析和离线处理拆分开来，可以在一些线程里进行下载，另一些线程里进行处理和持久化。
3.2 使用WebMagic爬取一个壁纸网站
首先引入WebMagic的依赖，webmagic-core-{version}.jar和webmagic-extension-{version}.jar。在项目中添加这两个包的依赖，即可使用WebMagic。
maven中引入依赖jar包
dependency
groupIdus.codecraft/groupId
artifactIdwebmagic-core/artifactId
version0.5.3/version
/dependency
dependency
groupIdus.codecraft/groupId
artifactIdwebmagic-extension/artifactId
version0.5.3/version
/dependency1234567891012345678910
不使用maven的用户，可以去中下载最新的jar包。
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