使用WebMagic提升你网站流量的方法

随着互联网技术的不断发展，现在的网站越来越注重流量，而流量的获取方法也多种多样，其中之一就是通过WebMagic爬虫框架来抓取数据，然后引流到网站中。本文将从多个方面对使用WebMagic提升你网站流量的方法，附代码示例做详细的阐述。

一、选择合适的目标网站

在使用WebMagic进行数据抓取之前，首先需要选择合适的目标网站。一般来说，选择流量较高且与自己网站内容相关的网站为宜。通过WebMagic抓取这些网站的数据并引导到自己的网站中，不仅可以提高自己网站的流量，还可以让用户更方便地浏览相关信息。

以下是一个使用WebMagic抓取CSDN博客文章的示例代码：

public class CSDNBlogProcessor implements PageProcessor {

    private Site site = Site.me().setRetryTimes(3).setSleepTime(100);

    @Override
    public void process(Page page) {
        List links = page.getHtml().links().regex("https://blog.csdn.net/\\w+/article/details/\\w+").all();
        page.addTargetRequests(links);
        page.putField("title", page.getHtml().xpath("//title/text()").toString());
        page.putField("content", page.getHtml().xpath("//div[@id='article_content']").toString());
    }

    @Override
    public Site getSite() {
        return site;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Spider.create(new CSDNBlogProcessor()).addUrl("https://blog.csdn.net/nav/java").thread(5).run();
    }
}

  

该示例代码中，首先定义了一个CSDNBlogProcessor类，实现了PageProcessor接口，并设置了一些参数。在process方法中，通过正则表达式获取到符合要求的链接，并将其添加到待爬取的链接列表中。然后使用xpath提取页面中的文章标题和内容，并将其放入对应字段中。最后在main方法中使用Spider类启动爬虫线程。

二、加入反爬虫策略

由于一些网站可能对爬虫进行限制或封锁，使得爬虫无法正常抓取数据，因此在使用WebMagic进行数据抓取时，需要加入反爬虫策略，以避免被封锁。以下是一些常见的反爬虫方法：

1. 设置User-Agent，模拟用户访问。

2. 使用代理IP，避免被封锁。

3. 增加随机延时，避免被识别为爬虫。

以下是一个使用WebMagic抓取知乎问题回答的示例代码：

public class ZhihuProcessor implements PageProcessor {

    private Site site = Site.me()
            .setUserAgent("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3")
            .setSleepTime(3000)
            .setRetryTimes(3);

    @Override
    public void process(Page page) {
        List links = page.getHtml().links().regex("https://www.zhihu.com/question/\\d+/answer/\\d+").all();
        page.addTargetRequests(links);
        page.putField("content", page.getHtml().xpath("//div[@class='RichContent-inner']").toString());
    }

    @Override
    public Site getSite() {
        return site;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ProxyProvider proxyProvider = SimpleProxyProvider.from(new Proxy("127.0.0.1", 1080));
        Spider.create(new ZhihuProcessor())
                .addUrl("https://www.zhihu.com/question/26655842")
                .setDownloader(new HttpClientDownloader().setProxyProvider(proxyProvider))
                .thread(5)
                .run();
    }
}

  

在这段代码中，首先设置了User-Agent、随机延时和重试次数等反爬虫参数。然后通过正则表达式获取符合要求的链接，使用addTargetRequests方法添加到待爬取的链接列表中，最后使用xpath提取页面中的回答内容并存入page中。

三、处理抓取到的数据

对于爬虫抓取到的数据，还需要进行一些处理才能方便地引流到自己的网站中。以下是一些常用的数据处理方法：

1. 数据清洗，去除不必要的字符或标签。

2. 数据过滤，根据关键词或分类进行过滤。

3. 格式转换，将抓取到的数据转换为可提交的格式，如JSON格式。

以下是一个使用WebMagic抓取豆瓣电影信息并导入到ElasticSearch的示例代码：

public class DoubanMovieProcessor implements PageProcessor {

    private Site site = Site.me().setRetryTimes(3).setSleepTime(100);

    private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    @Override
    public void process(Page page) {
        List links = page.getHtml().links().regex("https://movie.douban.com/subject/\\d+/").all();
        page.addTargetRequests(links);
        page.putField("title", page.getHtml().xpath("//h1/span[@property='v:itemreviewed']/text()").toString());
        page.putField("score", page.getHtml().xpath("//strong[@property='v:average']/text()"));
        page.putField("director", page.getHtml().xpath("//a[@rel='v:directedBy']/text()"));
        page.putField("casts", page.getHtml().xpath("//span[@class='actor']/span[@class='attrs']/a/text()"));
        page.putField("genre", page.getHtml().xpath("//span[@property='v:genre']/text()"));
    }

    @Override
    public Site getSite() {
        return site;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Spider.create(new DoubanMovieProcessor())
                .addUrl("https://movie.douban.com/subject/1292052/")
                .addPipeline(new ElasticsearchPipeline("localhost", 9200, "douban-movies"))
                .thread(5)
                .run();
    }

    private class ElasticsearchPipeline implements Pipeline {

        private RestClient restClient;

        private String indexName;

        private ElasticsearchPipeline(String host, int port, String indexName) {
            this.restClient = RestClient.builder(new HttpHost(host, port)).build();
            this.indexName = indexName;
        }

        @Override
        public void process(ResultItems resultItems, Task task) {
            try {
                IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName, "_doc", UUID.randomUUID().toString());
                indexRequest.source(objectMapper.writeValueAsString(resultItems.getAll()), XContentType.JSON);
                restClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

  

在这段代码中，首先定义了一个DoubanMovieProcessor类，并使用xpath提取页面中的电影信息。然后定义了一个ElasticsearchPipeline类，实现了Pipeline接口，将抓取到的数据存储到Elasticsearch中。其中使用Jackson库将数据转换为JSON格式，并通过RestClient将数据写入到Elasticsearch中。