以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码：
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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();
}
}
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);
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。
下面说明知乎爬虫的源码和涉及主要技术点：
（1）程序package组织
（2）模拟登录（爬虫主要技术点1）
要爬去需要登录的网站数据，模拟登录是必要可少的一步，而且往往是难点。知乎爬虫的模拟登录可以做一个很好的案例。要实现一个网站的模拟登录，需要两大步骤是：（1）对登录的请求过程进行分析，找到登录的关键请求和步骤，分析工具可以有IE自带(快捷键F12)、Fiddler、HttpWatcher；（2）编写代码模拟登录的过程。
（3）网页下载（爬虫主要技术点2）
模拟登录后，便可下载目标网页html了。知乎爬虫基于HttpClient写了一个网络连接线程池，并且封装了常用的get和post两种网页下载的方法。
（4）自动获取网页编码（爬虫主要技术点3）
自动获取网页编码是确保下载网页html不出现乱码的前提。知乎爬虫中提供方法可以解决绝大部分乱码下载网页乱码问题。
（5）网页解析和提取（爬虫主要技术点4）
使用Java写爬虫，常见的网页解析和提取方法有两种：利用开源Jar包Jsoup和正则。一般来说，Jsoup就可以解决问题，极少出现Jsoup不能解析和提取的情况。Jsoup强大功能，使得解析和提取异常简单。知乎爬虫采用的就是Jsoup。
（6）正则匹配与提取（爬虫主要技术点5）
虽然知乎爬虫采用Jsoup来进行网页解析，但是仍然封装了正则匹配与提取数据的方法，因为正则还可以做其他的事情，如在知乎爬虫中使用正则来进行url地址的过滤和判断。
（7）数据去重（爬虫主要技术点6）
对于爬虫，根据场景不同，可以有不同的去重方案。（1）少量数据，比如几万或者十几万条的情况，使用Map或Set便可；（2）中量数据，比如几百万或者上千万，使用BloomFilter（著名的布隆过滤器）可以解决；（3）大量数据，上亿或者几十亿，Redis可以解决。知乎爬虫给出了BloomFilter的实现，但是采用的Redis进行去重。
（8）设计模式等Java高级编程实践
除了以上爬虫主要的技术点之外，知乎爬虫的实现还涉及多种设计模式，主要有链模式、单例模式、组合模式等，同时还使用了Java反射。除了学习爬虫技术，这对学习设计模式和Java反射机制也是一个不错的案例。
4. 一些抓取结果展示
