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網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)關(guān)鍵詞抓?。ňW(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)關(guān)鍵詞抓取詞云圖）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 10:40:21 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1105 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)關(guān)鍵詞抓取的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、python爬蟲(chóng)一般都爬什么信息
2、如何使用webcollector爬取搜索引擎
3、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)主要能干啥？
4、如何用最簡(jiǎn)單的Python爬蟲(chóng)采集整個(gè)網(wǎng)站

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)關(guān)鍵詞抓取（網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)關(guān)鍵詞抓取詞云圖）

一、python爬蟲(chóng)一般都爬什么信息

python爬蟲(chóng)一般都爬什么信息？

一般說(shuō)爬蟲(chóng)的時(shí)候，大部分程序員潛意識(shí)里都會(huì)聯(lián)想為Python爬蟲(chóng)，為什么會(huì)這樣，我覺(jué)得有兩個(gè)原因：

1.Python生態(tài)極其豐富，諸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方庫(kù)實(shí)在強(qiáng)大

2.Python語(yǔ)法簡(jiǎn)潔易上手，分分鐘就能寫(xiě)出一個(gè)爬蟲(chóng)（有人吐槽Python慢，但是爬蟲(chóng)的瓶頸和語(yǔ)言關(guān)系不大）

爬蟲(chóng)是一個(gè)程序，這個(gè)程序的目的就是為了抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息資源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎，搜索結(jié)果就全都依賴(lài)爬蟲(chóng)來(lái)定時(shí)獲取

看上述搜索結(jié)果，除了wiki相關(guān)介紹外，爬蟲(chóng)有關(guān)的搜索結(jié)果全都帶上了Python，前人說(shuō)Python爬蟲(chóng)，現(xiàn)在看來(lái)果然誠(chéng)不欺我～

爬蟲(chóng)的目標(biāo)對(duì)象也很豐富，不論是文字、圖片、視頻，任何結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)都可以爬取，爬蟲(chóng)經(jīng)過(guò)發(fā)展，也衍生出了各種爬蟲(chóng)類(lèi)型：

● 通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：爬取對(duì)象從一些種子 URL 擴(kuò)充到整個(gè) Web，搜索引擎干的就是這些事

● 垂直網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：針對(duì)特定領(lǐng)域主題進(jìn)行爬取，比如專(zhuān)門(mén)爬取小說(shuō)目錄以及章節(jié)的垂直爬蟲(chóng)

● 增量網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：對(duì)已經(jīng)抓取的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新

● 深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：爬取一些需要用戶(hù)提交關(guān)鍵詞才能獲得的 Web 頁(yè)面

不想說(shuō)這些大方向的概念，讓我們以一個(gè)獲取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容為例，從爬蟲(chóng)技術(shù)本身出發(fā)，來(lái)說(shuō)說(shuō)網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)，步驟如下：

模擬請(qǐng)求網(wǎng)頁(yè)資源

從HTML提取目標(biāo)元素

數(shù)據(jù)持久化

相關(guān)推薦：《Python教程》以上就是小編分享的關(guān)于python爬蟲(chóng)一般都爬什么信息的詳細(xì)內(nèi)容希望對(duì)大家有所幫助，更多有關(guān)python教程請(qǐng)關(guān)注環(huán)球青藤其它相關(guān)文章！

二、如何使用webcollector爬取搜索引擎

使用webcollector爬取搜索引擎，按照關(guān)鍵字搜索的結(jié)果頁(yè)面，解析規(guī)則可能會(huì)隨百度搜索的改版而失效。

代碼如下：

[java] view plain copy

package com.wjd.baidukey.crawler;

import java.io.ByteArrayInputStream;

import java.io.FileOutputStream;

import java.io.IOException;

import java.net.URLEncoder;

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

import java.text.SimpleDateFormat;

import java.util.Date;

import java.util.HashMap;

import java.util.TimeZone;

import org.apache.poi.poifs.filesystem.DirectoryEntry;

import org.apache.poi.poifs.filesystem.POIFSFileSystem;

import org.jsoup.nodes.Element;

import org.jsoup.select.Elements;

import cn.edu.hfut.dmic.contentextractor.ContentExtractor;

import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.CrawlDatum;

import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.CrawlDatums;

import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.Page;

import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.plugin.ram.RamCrawler;

public class BdiduKeywordCrawler extends RamCrawler{

private Connection connection;

private PreparedStatement pstatement;

// 連接MySql數(shù)據(jù)庫(kù)，用戶(hù)名root，密碼mahao

String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/wjd";

String username = "root";

String password = "mahao";

//保存抽取到的數(shù)據(jù)

StringBuilder result = new StringBuilder();

public BdiduKeywordCrawler(String keyword, int maxPageNum) throws Exception {

for (int pageNum = 1; pageNum <= maxPageNum; pageNum++) {

String url = createUrl(keyword, pageNum);

CrawlDatum datum = new CrawlDatum(url)

.putMetaData("keyword", keyword)

.putMetaData("pageNum", pageNum + "")

.putMetaData("pageType", "searchEngine")

.putMetaData("depth", "1");

addSeed(datum);

}

@Override

public void visit(Page page, CrawlDatums next) {

String keyword = page.getMetaData("keyword");

String pageType = page.getMetaData("pageType");

int depth = Integer.valueOf(page.getMetaData("depth"));

if (pageType.equals("searchEngine")) {

int pageNum = Integer.valueOf(page.getMetaData("pageNum"));

System.out.println("成功抓取關(guān)鍵詞" + keyword + "的第" + pageNum + "頁(yè)搜索結(jié)果");

// || div[class=result-op c-container xpath-log ]>h4>a

Elements results = page.select("div[class=result c-container ]>h4>a");

// Elements results1 = page.select("div[class=result-op c-container xpath-log]>h4>a");//,div[id=result-op c-container xpath-log]>h4>a

//System.out.println(results1.get(0));

//results.add(results1.get(0));

for (int rank = 0; rank < results.size(); rank++) {

Element result = results.get(rank);

* 我們希望繼續(xù)爬取每條搜索結(jié)果指向的網(wǎng)頁(yè)，這里統(tǒng)稱(chēng)為外鏈。

* 我們希望在訪(fǎng)問(wèn)外鏈時(shí)仍然能夠知道外鏈處于搜索引擎的第幾頁(yè)、第幾條，

* 所以將頁(yè)號(hào)和排序信息放入后續(xù)的CrawlDatum中，為了能夠區(qū)分外鏈和

* 搜索引擎結(jié)果頁(yè)面，我們將其pageType設(shè)置為outlink，這里的值完全由用戶(hù)定義，可以設(shè)置一個(gè)任意的值

* 在經(jīng)典爬蟲(chóng)中，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)都有一個(gè)refer信息，表示當(dāng)前網(wǎng)頁(yè)的鏈接來(lái)源。

* 例如我們首先訪(fǎng)問(wèn)新浪首頁(yè)，然后從新浪首頁(yè)中解析出了新的新聞鏈接，

* 則這些網(wǎng)頁(yè)的refer值都是新浪首頁(yè)。WebCollector不直接保存refer值，

* 但我們可以通過(guò)下面的方式，將refer信息保存在metaData中，達(dá)到同樣的效果。

* 經(jīng)典爬蟲(chóng)中錨文本的存儲(chǔ)也可以通過(guò)下面方式實(shí)現(xiàn)。

* 在一些需求中，希望得到當(dāng)前頁(yè)面在遍歷樹(shù)中的深度，利用metaData很容易實(shí)現(xiàn)

* 這個(gè)功能，在將CrawlDatum添加到next中時(shí)，將其depth設(shè)置為當(dāng)前訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面的depth+1即可。

CrawlDatum datum = new CrawlDatum(result.attr("abs:href"))

.putMetaData("keyword", keyword)

.putMetaData("pageNum", pageNum + "")

.putMetaData("rank", rank + "")

.putMetaData("pageType", "outlink")

.putMetaData("depth", (depth + 1) + "")

.putMetaData("refer", page.getUrl());

next.add(datum);

}

} else if (pageType.equals("outlink")) {

/*int pageNum = Integer.valueOf(page.getMetaData("pageNum"));

int rank = Integer.valueOf(page.getMetaData("rank"));

String refer = page.getMetaData("refer");*/

try {

String content = ContentExtractor.getContentByUrl(page.getUrl());

/*String line = String.format(

"第%s頁(yè)第%s個(gè)結(jié)果:標(biāo)題:%s(%s字節(jié))\tdepth=%s\trefer=%s", pageNum,

rank + 1, page.getDoc().title(), content,

depth, refer);*/

String line = String.format("標(biāo)題：%s\n來(lái)源：%s\n正文：%s", page.getDoc().title(),page.getUrl(),content);

HashMap<String, String> data = new HashMap<String,String>();

Date currentDate = new java.util.Date();

SimpleDateFormat myFmt = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss");

TimeZone timeZoneChina = TimeZone.getTimeZone("Asia/Shanghai");// 獲取中國(guó)的時(shí)區(qū)

myFmt.setTimeZone(timeZoneChina);// 設(shè)置系統(tǒng)時(shí)區(qū)

String grabTime = myFmt.format(currentDate);// new Date()為獲取當(dāng)前系統(tǒng)時(shí)間

data.put("title", page.getDoc().title());

data.put("from", page.getUrl());

data.put("content", content);

data.put("grabTime", grabTime);

//String line = String.format("標(biāo)題：%s\n", page.getDoc().title());

//持久化到word文檔中

//是否為線(xiàn)程安全？？？

//synchronized(this) {

String destFile = "D:\\"+"Result"+keyword+".doc";

result.append(line);

//將result寫(xiě)到doc文件中

write2File(destFile,result.toString());

//添加到數(shù)據(jù)庫(kù)中

addResultData(data);

//}

System.out.println(line);

} catch (Exception e) {

//e.printStackTrace();

System.out.println("鏈接"+page.getUrl()+"失效");

}

//將數(shù)據(jù)保存到mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中

private void addResultData(HashMap<String, String> data) {

String title = data.get("title");

String source_url = data.get("from");

String content = data.get("content").replaceAll("\\?{2,}", "");//去掉字符串中出現(xiàn)的多個(gè)連續(xù)問(wèn)號(hào)。

//抓取時(shí)間

String grabTime = data.get("grabTime");

/*SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss");

Date date = null;

try {

date = format.parse(grabTime);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}*/

//System.out.println("抓取時(shí)間"+grabTime);

try {

connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);

String sql = "INSERT INTO wjd_keyword_search_table(TITLE,GRAP_TIME,CONTENT,SOURCE_URL) VALUES(?,?,?,?)";

String checkSql = "select 1 from wjd_keyword_search_table where TITLE='" + title + "'";

Statement statement = connection.prepareStatement(checkSql);

ResultSet result = statement.executeQuery(checkSql);

if (!result.next()) {

// 如果數(shù)據(jù)庫(kù)中不存在該記錄，則添加到數(shù)據(jù)庫(kù)中

pstatement = connection.prepareStatement(sql);

pstatement.setString(1, title);

//pstatement.setString(2, date);

pstatement.setString(2,grabTime);

pstatement.setString(3, content);

pstatement.setString(4, source_url);

pstatement.executeUpdate();

}

} catch (SQLException e) {

e.printStackTrace();

}

/**

* 將數(shù)據(jù)持久化到本地doc文件中

* @param destFile

* @param line

private void write2File(String destFile, String line) {

try {

//doc content

ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(line.getBytes());

POIFSFileSystem fs = new POIFSFileSystem();

DirectoryEntry directory = fs.getRoot();

directory.createDocument("WordDocument", bais);

FileOutputStream ostream = new FileOutputStream(destFile);

fs.writeFilesystem(ostream);

bais.close();

ostream.close();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

String[] keywordsList = {"網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)","搜索引擎"};

int pageToal =5;

for (String keyword : keywordsList) {

BdiduKeywordCrawler crawler = new BdiduKeywordCrawler(keyword, pageToal);

crawler.start();

}

/**

* 根據(jù)關(guān)鍵詞和頁(yè)號(hào)拼接百度搜索對(duì)應(yīng)的URL

public static String createUrl(String keyword, int pageNum)

throws Exception {

int first = (pageNum-1) * 10;

keyword = URLEncoder.encode(keyword, "utf-8");

return String.format("https://www.baidu.com/s?wd=%s&pn=%s",

keyword, first);

}

三、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)主要能干啥？

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，是一種自動(dòng)獲取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的程序，是搜索引擎的重要組成部分。一般人能訪(fǎng)問(wèn)到的網(wǎng)頁(yè)，爬蟲(chóng)也都能抓取。所謂的爬蟲(chóng)抓取，也是類(lèi)似于我們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)。但與普通人上網(wǎng)方式不同，爬蟲(chóng)是可以按照一定的規(guī)則，自動(dòng)的采集信息。

舉個(gè)例子，比如說(shuō)你從事的是文字編輯工作，需求稿件量大，可是效率很低，最大的一個(gè)原因便是很多的時(shí)間花費(fèi)在了采集資料上，假如繼續(xù)按照之前手動(dòng)瀏覽的方式，要么就是你通宵達(dá)旦熬夜加班，要么便是讓其他人幫你，但顯然兩者都不方便。這種情況下，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)就顯得很重要。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)在互聯(lián)網(wǎng)中的地位將越來(lái)越重要。互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)是海量的，如何自動(dòng)高效地獲取互聯(lián)網(wǎng)中我們感興趣的信息并為我們所用是一個(gè)重要的問(wèn)題，而爬蟲(chóng)技術(shù)就是為了解決這些問(wèn)題而生的。

我們感興趣的信息分為不同的類(lèi)型：如果只是做搜索引擎，那么感興趣的信息就是互聯(lián)網(wǎng)中盡可能多的高質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)；如果要獲取某一垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)或者有明確的檢索需求，那么感興趣的信息就是根據(jù)我們的檢索和需求所定位的這些信息，此時(shí)，需要過(guò)濾掉一些無(wú)用信息。前者我們稱(chēng)為通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，后者我們稱(chēng)為聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。

四、如何用最簡(jiǎn)單的Python爬蟲(chóng)采集整個(gè)網(wǎng)站

采集網(wǎng)站數(shù)據(jù)并不難，但是需要爬蟲(chóng)有足夠的深度。我們創(chuàng)建一個(gè)爬蟲(chóng)，遞歸地遍歷每個(gè)網(wǎng)站，只收集那些網(wǎng)站頁(yè)面上的數(shù)據(jù)。一般的比較費(fèi)時(shí)間的網(wǎng)站采集方法從頂級(jí)頁(yè)面開(kāi)始（一般是網(wǎng)站主頁(yè)），然后搜索頁(yè)面上的所有鏈接，形成列表，再去采集到的這些鏈接頁(yè)面，繼續(xù)采集每個(gè)頁(yè)面的鏈接形成新的列表，重復(fù)執(zhí)行。

以上就是關(guān)于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)關(guān)鍵詞抓取相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。