java爬虫初体验

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网络爬虫技术,早在万维网诞生的时候,就已经出现了,今天我们就一起来揭开它神秘的面纱!

下面我们以爬取国家省市区信息为例,使用 java 技术来实现,过程主要分三部:

第一步:目标网页分析 第二步:编写爬虫程序,对关键数据进行抓取 第三步:将抓取的数据写入数据库 废话不多说,直接开撸!

二、网页分析

网络爬虫,其实不是一个很难的技术,只是需要掌握的技术内容比较多,只会 java 技术是远远不够,还需要熟悉 html 页面属性!

以爬取国家省市区信息为例,我们可以直接在百度上搜索国家省市区,点击进入全国行政区划信息查询平台。

在民政数据菜单栏下,找到最新的行政区域代码公示栏。 点击进去,展示结果如下!

image.png

可以很清楚的看到,这就是我们要获取省市区代码的网页信息。

可能有的同学会问,这么直接干合不合法?

国家既然已经公示了,我们直接拿来用就可以,完全合法!而且国家省市区代码是一个公共字典,在很多业务场景下必不可少!

当我们找到了目标网页之后,我们首先要做的就是对网页进行分析,打开浏览器调试器,可以很清晰的看到它是一个table表格组成的数据。

熟悉 html 标签的同学,想必已经知道了它的组成原理。

其实table是一个非常简单的 html 标签,主要有tr和td组成,其中tr代表行,td代表列,例如用table标签画一个学生表格,代码如下:

`

编号 姓名
100 张三
101 李四
`

了解了table标签之后,我们再对网页进行详细分析。

首先对整个内容进行观察,很容易的看到,市级以上(包括市级),都是黑体字加粗的,区或者县级地区,都是常规!

image.png

出现这个现象,其实是由样式标签CSS来控制的,点击北京市,找到对应的代码位置,从图中我们可以很清晰的看到,市级对应的样式class为xl7030796,区或者县级地区对应的样式class为xl7130796

image.png

可以很清晰的看到,市级相比省级信息,多了一个span占位符标签。

于是,我们可以得出如下结论:

省级信息,样式标签为xl7030796

市级信息,样式标签为xl7030796,同时包含span占位符标签

区或者县级信息,样式标签为xl7130796

等会会通过这些规律信息来从网页信息中抓取省、市、区信息。

三、编写爬虫程序

3.1、创建项目

新建一个基于 maven 工程 java 项目,在pom.xml工程中引入如下 jar 包!

org.jsoup jsoup 1.11.2

3.2、编写爬取程序

先创建一个实体数据类,用于存放抓取的数据

public class ChinaRegionsInfo {

/** 
 * 行政区域编码 
 */ 
private String code; 

/** 
 * 行政区域名称 
 */ 
private String name; 

/** 
 * 行政区域类型,1:省份,2:城市,3:区或者县城 
 */ 
private Integer type; 

/** 
 * 上一级行政区域编码 
 */ 
private String parentCode; 

//省略get、set 

} 然后,我们来编写爬取代码,将抓取的数据封装到实体类中,当然大家可以练练科技新闻,试试掌握程度。

//需要抓取的网页地址 
private static final String URL = "http://www.mca.gov.cn//article/sj/xzqh/2020/202006/202008310601.shtml"; 
 
public static void main(String[] args) throws IOException { 
    List<ChinaRegionsInfo> regionsInfoList = new ArrayList<>(); 
 //抓取网页信息 
    Document document = Jsoup.connect(URL).get(); 
 //获取真实的数据体 
    Element element = document.getElementsByTag("tbody").get(0); 
    String provinceCode = "";//省级编码 
    String cityCode = "";//市级编码 
    if(Objects.nonNull(element)){ 
        Elements trs = element.getElementsByTag("tr"); 
        for (int i = 3; i < trs.size(); i++) { 
            Elements tds = trs.get(i).getElementsByTag("td"); 
            if(tds.size() < 3){ 
                continue; 
            } 
            Element td1 = tds.get(1);//行政区域编码 
            Element td2 = tds.get(2);//行政区域名称 
            if(StringUtils.isNotEmpty(td1.text())){ 
                if(td1.classNames().contains("xl7030796")){ 
                    if(td2.toString().contains("span")){ 
                        //市级 
                        ChinaRegionsInfo chinaRegions = new ChinaRegionsInfo(); 
                        chinaRegions.setCode(td1.text()); 
                        chinaRegions.setName(td2.text()); 
                        chinaRegions.setType(2); 
                        chinaRegions.setParentCode(provinceCode); 
                        regionsInfoList.add(chinaRegions); 
                        cityCode = td1.text(); 
                    } else { 
                        //省级 
                        ChinaRegionsInfo chinaRegions = new ChinaRegionsInfo(); 
                        chinaRegions.setCode(td1.text()); 
                        chinaRegions.setName(td2.text()); 
                        chinaRegions.setType(1); 
                        chinaRegions.setParentCode(""); 
                        regionsInfoList.add(chinaRegions); 
                        provinceCode = td1.text(); 
                    } 
 
                } else { 
                    //区或者县级 
                    ChinaRegionsInfo chinaRegions = new ChinaRegionsInfo(); 
                    chinaRegions.setCode(td1.text()); 
                    chinaRegions.setName(td2.text()); 
                    chinaRegions.setType(3); 
                    chinaRegions.setParentCode(StringUtils.isNotEmpty(cityCode) ? cityCode : provinceCode); 
                    regionsInfoList.add(chinaRegions); 
                } 
            } 
        } 
    } 
    //打印结果 
    System.out.println(JSONArray.toJSONString(regionsInfoList)); 
} 

运行程序,输出结果如下:

json解析结果如下:

至此,网页有效数据已经全部抓取完毕!

四、写入数据库

在实际的业务场景中,我们需要做的不仅仅只是抓取出有价值的数据,最重要的是将这些数据记录数据库,以备后续的业务可以用的上!

例如,当我们在开发一个给员工发放薪资系统的时候,其中的社保、公积金,可能每个城市都不一样,这个时候就会到国家省市区编码。

因此,我们可以将抓取的国家省市区编码写入数据库!

在上面,我们已经将具体的省市区数据结构封装成数组对象,写入过程也很简单。

首先,创建一张国家行政地域信息表china_regions

CREATE TABLE `china_regions` ( 
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '主键ID', 
  `code` varchar(32) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '行政地域编码', 
  `name` varchar(50) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '行政地域名称', 
  `type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '行政地域类型,1:省份,2:城市,3:区域', 
  `parent_code` varchar(32) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '上一级行政编码', 
  `is_delete` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否删除 1:已删除;0:未删除', 
  `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', 
  `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', 
  PRIMARY KEY (`id`), 
  KEY `idx_code` (`code`) USING BTREE, 
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE, 
  KEY `idx_type` (`type`) USING BTREE, 
  KEY `idx_parent_code` (`parent_code`) USING BTREE 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='国家行政地域信息表'; 

搭建一个springboot工程,通过mybatis-plus组件,一键生成代码

最后,配置好数据源,重新封装数组对象,调用批量插入方法,即可插入操作

chinaRegionsService.saveBatch(regionsInfoList); 插入执行完之后,数据库结果如下

至此,大部分工作基本已经完成!

但是,细心的你,可能会发现还有数据问题,因为我们国家在省级区域上,还有一个直辖市的概念,以北京市为例,在数据库中type类型为1,表示省级类型,但是它的子级是一个区,中间还掉了一层市级类型。

因此,我们还需要对这些直辖市类型的数据进行修复,查询出所有的直辖市类型的城市。

对这些编号的城市,单独处理,中间加一层市级类型!

至此,国家省市区编码数据字典,全部处理完毕!

五、总结

本篇主要以爬取国家省市区编号为例,以 java 技术为背景进行讲解,在整个爬取过程中,最重要的一部分就是网页分析,找出规律,然后通过jsoup工具包解析网页,获取其中的有效数据。