本文目录一览：
- 1、java爬虫一段话里的部分字符乱码解决
- 2、java 实现网络爬虫用哪个爬虫框架比较好
- 3、爬虫为什么不用java要用 Python
- 4、Java源码 实现网络爬虫?
- 5、Java爬虫方向怎么样？
- 6、Java网络爬虫怎么实现？
java爬虫一段话里的部分字符乱码解决
1. 网络爬虫乱码的原因。
源网页的编码与抓取后的编码转换不一致。如果源网页是gbk编码的字节流，程序在我们抓取后直接用utf-8编码输出到存储文件，这必然会造成乱码，即当源网页编码与程序抓取后直接处理编码一致时，就不会出现乱码，然后统一字符编码后也就不会出现乱码。注意区分源网络代码A，程序B直接使用的代码，统一转换字符的代码C。
2. 是网页的服务器端代码。
B.捕获的数据原本是字节数组，由A编码，只有B=A才能保证不会出现乱码；否则，当字符集不兼容时，就会出现乱码字符。这一步常用于测试。
c、统一转码是指在获得网页的原始编码A后进行统一编码，主要是将每个网页的数据统一成一种编码，往往首选字符集较大的utf-8。
每个网页都有自己的代码，比如gbk，utf-8，iso8859-1，日本jp系统代码，西欧，俄语等等。爬行时，所有类型的代码都将被扩展。有的爬虫只是简单的识别网页，然后统一编码，有的则直接按照utf-8统一处理，不需要判断源网页，显然会造成乱码。
3. 乱码的解决方案。
根据原因找到解决办法很简单。
1) 确定源网页的代码a。
代码a通常位于网页的三个位置，即httpheader的内容、网页的元字符集和网页标题中的文档定义。获取源网页代码时，依次判断这三部分数据，从头到尾优先级相同。
理论上这是对的，但是国内有些网站不符合标准。比如写出来的gbk其实是utf-8，有的写出来是utf-8，其实是gbk。当然这是几个网站，但是确实存在。因此，在确定网页编码时，应该对这种特殊情况给予特殊处理，如中文检查、默认编码等策略。
在另一种情况下，如果以上三种都没有编码信息，一般使用第三方的网页编码智能识别工具，如cpdetector。原理是通过统计字节数组的特性来计算实际编码，有一定的准确率，但是我发现在实践中准确率还是很有限的。
但是综合以上三种编码确认方法后，中文乱码的问题几乎可以完全解决。在我的基于nutch1.6的网络爬虫系统中，经过统计，编码准确率可以达到99.99%，这也证明了上述方法和策略的可行性。
2) 程序通过代码b还原源网页数据。
显然，这里的B应该等于a，在java中，如果源网页的字节数组是source_byte_array，就会转换成stringstr=newstring(source_byte_array，B)。即这些字节数组对应的字符被正确编码显示在内存中，此时打印结果正常。此步骤通常用于调试或控制台输出测试。
3) 统一转码。
网络爬虫系统中有很多数据源。如果无法使用数据，它将被转换为其原始数据，如果这样做是浪费的。所以一般爬虫系统要对抓取的结果进行统一编码，做到一致，使用方便。此时，在(2)的基础上，可以进行统一的编码转换，在java中的实现如下。
源网页的字节数组是source_byte_array。
转换为普通字符串:stringnormal_source_str=newstring(source_byte_array，c)。这时候可以直接用javaapi存储，但是字符串往往不直接写。因为一般爬虫存储是将多个源网页存储在一个文件中，所以要记录字节偏移量，所以下一步。 再将得到的str转换为统一的编码C格式的字节数组,则byte[] new_byte_array=normal_source_str.getBytes(C)即可，此时即可用java io api将数组写入文件，并记录相应的字节数组偏移量等，待真正使用时，直接io读取即可。
爬虫过程不仅会存在乱码问题，还会存在网站爬取涉及法律、IP受限，爬取行为受限等等问题，这个时候就需要不断去解决这些问题。
java 实现网络爬虫用哪个爬虫框架比较好
有些人问，开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？这里按照我的经验随便扯淡一下：
上面说的爬虫，基本可以分3类：
1.分布式爬虫：Nutch
2.JAVA单机爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
3. 非JAVA单机爬虫：scrapy
第一类:分布式爬虫
爬虫使用分布式，主要是解决两个问题：
1)海量URL管理
2)网速
现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下：
1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。
2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。
3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。
4)用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
5)很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。
6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x，这个Nutch2.x上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上，这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。
所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气（Nutch作者是Doug Cutting），当然最后的结果往往是项目延期完成。
如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
爬虫为什么不用java要用 Python
这个问题蛮有意思的。
简单的发表一些个人 浅见哈。
1、Java实现网络爬虫的代码要比Python多很多，而且实现相对复杂一些。
2、Java对于爬虫的相关库也有，但是没有Python那么多。
不过就爬虫的效果来看，Java和Python都能做到，只不过工程量不同，实现的方式也有所差异。
更多的优劣期待大佬们不吝赐教。
推荐教程： 《Python教程》以上就是小编分享的关于爬虫为什么不用java要用 Python的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
Java源码 实现网络爬虫?
//Java爬虫demo
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 = "-";
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.copy(new URL(m.group(1)).openStream(), Paths.get(out + UUID.randomUUID() + ".jpg"));
System.out.println("已下载:"+j++);
}
}
}
}
Java爬虫方向怎么样？
截止到 2007 年底，Internet 上网页数量超出 160 亿个，研究表明接近 30%的页面是重复的；动态页面的存在：客户端、服务器端脚本语言的应用使得指向相同 Web 信息的 URL 数量呈指数级增长。 上述特征使得网络爬虫面临一定的困难，主要体现在 Web 信息的巨大容量使得爬虫在给定时间内只能下载少量网页。 Lawrence 和 Giles 的研究表明没有哪个搜索引擎能够索引超出 16%的Internet 上 Web 页面，即使能够提取全部页面，也没有足够的空间来存储 [1] 。
为提高爬行效率，爬虫需要在单位时间内尽可能多的获取高质量页面，是它面临的难题之一。 当前有五种表示页面质量高低的方式[1]：Similarity（页面与爬行主题之间的相似度）、Backlink（页面在 Web 图中的入度大小）、PageRank（指向它的所有页面平均权值之和）、Forwardlink（页面在 Web 图中的出度大小）、Location（页面的信息位置）；Parallel（并行性问题）[3]。 为了提高爬行速度，网络通常会采取并行爬行的工作方式，随之引入了新的问题：重复性（并行运行的爬虫或爬行线程同时运行时增加了重复页面）、质量问题（并行运行时，每个爬虫或爬行线程只能获取部分页面，导致页面质量下降）、通信带宽代价（并行运行时，各个爬虫或爬行线程之间不可避免要进行一些通信）。 并行运行时，网络爬虫通常采用三种方式：独立方式（各个爬虫独立爬行页面，互不通信）、动态分配方式（由一个中央协调器动态协调分配 URL 给各个爬虫）、静态分配方式（URL 事先划分给各个爬虫） [1] 。
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。
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。
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();
}
}
