网络爬虫全解析罗刚

 前　　言

 现代社会，有效信息对人来说就像氧气一样不可或缺。互联网让有效信息的收集工作变得更容易。当你在网上冲浪时，网络爬虫也在网络中穿梭，自动收集互联网上有用的信息。

自动收集和筛选信息的网络爬虫让有效信息的流动性增强，让我们更加高效地获取信息。随着越来越多的信息显现于网络，网络爬虫也越来越有用。

 各行业都离不开对信息的采集和加工处理。例如，农业需要抓取气象数据、农产品行情数据等实现精准农业。机械行业需要抓取零件、图纸信息作为设计参考。医药行业需要抓取一些疾病的治疗方法信息。金融行业需要抓取上市公司基本面和技术面等相关信息作为股市涨跌的参考，例如，太钢生产出圆珠笔头，导致它的股票“太钢不锈”上涨。此外，金融行业也需要抓取股民对市场的参与度，作为市场大势判断的依据。 

 每个人都可以用网络爬虫技术获得更好的生存策略，避免一些糟糕的情况出现，让自己生活得更加幸福和快乐。例如，网络爬虫可以收集到二甲双胍等可能抗衰老的药物，从而让人生活得更加健康。

 本书的很多内容来源于搜索引擎、自然语言处理、金融等领域的项目开发和教学实践。感谢开源软件的开发者们，他们无私的工作丰富了本书的内容。

本书从开发网络爬虫所需要的Java语法开始讲解，然后介绍基本的爬虫原理。通过介绍优先级队列、宽度优先搜索等内容，引领读者入门，之后根据当前风起云涌的云计算热潮，重点讲述了云计算的相关内容及其在爬虫中的应用，以及信息抽取、链接分析等内容。接下来介绍了有关爬虫的Web数据挖掘等内容。为了让读者更深入地了解爬虫的实际应用，最后一章是案例分析。本书相关的代码在读者QQ群（294737705）的共享文件中可以找到。

 本书适合需要具体实现网络爬虫的程序员使用，对于信息检索等相关领域的研究人员也有一定的参考价值，同时猎兔搜索技术团队已经开发出以本书为基础的专门培训课程和商业软件。目前的一些网络爬虫软件仍有很多功能有待完善，作者真诚地希望通过本书把读者带入网络爬虫开发的大门并认识更多的朋友。

 感谢早期合著者、合作伙伴、员工、学员、家人的支持，他们给我们提供了良好的工作基础，这是一个持久可用的工作基础。在将来，希望我们的网络爬虫代码和技术能够像植物一样快速生长。

 参与本书编写的还有崔智杰、石天盈、张继红、张进威、刘宇、何淑琴、任通通、高丹丹、徐友峰、孙宽，在此一并表示感谢。

 罗 刚 

 2017年2月

★罗刚，猎兔搜索创始人，带领猎兔搜索技术开发团队先后开发出猎兔中文分词系统、猎兔信息提取系统、猎兔智能垂直搜索系统以及网络信息监测系统等，实现互联网信息的采集、过滤、搜索和实时监测。曾编写出版《自己动手写搜索引擎》、《自己动手写网络爬虫》、《使用C#开发搜索引擎》，获得广泛好评。在北京和上海等地均有猎兔培训的学员。

第1章 技术基础 1
1．1 第一个程序 1
1．2 准备开发环境 2
1．2．1 JDK 2
1．2．2 Eclipse 3
1．3 类和对象 4
1．4 常量 5
1．5 命名规范 6
1．6 基本语法 6
1．7 条件判断 7
1．8 循环 8
1．9 数组 9
1．10 位运算 11
1．11 枚举类型 13
1．12 比较器 14
1．13 方法 14
1．14 集合类 15
1．14．1 动态数组 15
1．14．2 散列表 15
1．15 文件 19
1．15．1 文本文件 19
1．15．2 二进制文件 23
1．16 多线程 27
1．16．1 基本的多线程 28
1．16．2 线程池 30
1．17 折半查找 31
1．18 处理图片 34
1．19 本章小结 35

第2章 网络爬虫入门 36
2．1 获取信息 36
2．1．1 提取链接 37
2．1．2 采集新闻 37
2．2 各种网络爬虫 38
2．2．1 信息采集器 40
2．2．2 广度优先遍历 41
2．2．3 分布式爬虫 42
2．3 爬虫相关协议 43
2．3．1 网站地图 44
2．3．2 Robots协议 45
2．4 爬虫架构 48
2．4．1 基本架构 48
2．4．2 分布式爬虫架构 51
2．4．3 垂直爬虫架构 54
2．5 自己写网络爬虫 55
2．6 URL地址查新 57
2．6．1 嵌入式数据库 58
2．6．2 布隆过滤器 60
2．6．3 实现布隆过滤器 61
2．7 部署爬虫 63
2．7．1 部署到Windows 64
2．7．2 部署到Linux 64
2．8 本章小结 65

第3章 定向采集 69
3．1 下载网页的基本方法 69
3．1．1 网卡 70
3．1．2 下载网页 70
3．2 HTTP基础 75
3．2．1 协议 75
3．2．2 URI 77
3．2．3 DNS 84
3．3 使用HttpClient下载网页 84
3．3．1 HttpCore 94
3．3．2 状态码 98
3．3．3 创建 99
3．3．4 模拟浏览器 99
3．3．5 重试 100
3．3．6 抓取压缩的网页 102
3．3．7 HttpContext 104
3．3．8 下载中文网站 105
3．3．9 抓取需要登录的网页 106
3．3．10 代理 111
3．3．11 DNS缓存 112
3．3．12 并行下载 113
3．4 下载网络资源 115
3．4．1 重定向 115
3．4．2 解决套接字连接限制 118
3．4．3 下载图片 119
3．4．4 抓取视频 122
3．4．5 抓取FTP 122
3．4．6 网页更新 122
3．4．7 抓取限制应对方法 126
3．4．8 URL地址提取 131
3．4．9 解析URL地址 134
3．4．10 归一化 135
3．4．11 增量采集 135
3．4．12 iframe 136
3．4．13 抓取JavaScript动态页面 137
3．4．14 抓取即时信息 141
3．4．15 抓取暗网 141
3．5 PhantomJS 144
3．6 Selenium 145
3．7 信息过滤 146
3．7．1 匹配算法 147
3．7．2 分布式过滤 153
3．8 采集新闻 153
3．8．1 网页过滤器 154
3．8．2 列表页 159
3．8．3 用机器学习的方法抓取新闻 160
3．8．4 自动查找目录页 161
3．8．5 详细页 162
3．8．6 增量采集 164
3．8．7 处理图片 164
3．9 遍历信息 164
3．10 并行抓取 165
3．10．1 多线程爬虫 165
3．10．2 垂直搜索的多线程爬虫 168
3．10．3 异步IO 172
3．11 分布式爬虫 176
3．11．1 JGroups 176
3．11．2 监控 179
3．12 增量抓取 180
3．13 管理界面 180
3．14 本章小结 181

第4章 数据存储 182
4．1 存储提取内容 182
4．1．1 SQLite 183
4．1．2 Access数据库 185
4．1．3 MySQL 186
4．1．4 写入维基 187
4．2 HBase 187
4．3 Web图 189
4．4 本章小结 193

第5章 信息提取 194
5．1 从文本提取信息 194
5．2 从HTML文件中提取文本 195
5．2．1 字符集编码 195
5．2．2 识别网页的编码 198
5．2．3 网页编码转换为字符串编码 201
5．2．4 使用正则表达式提取数据 202
5．2．5 结构化信息提取 206
5．2．6 表格 209
5．2．7 网页的DOM结构 210
5．2．8 使用Jsoup提取信息 211
5．2．9 使用XPath提取信息 217
5．2．10 HTMLUnit提取数据 219
5．2．11 网页结构相似度计算 220
5．2．12 提取标题 222
5．2．13 提取日期 224
5．2．14 提取模板 225
5．2．15 提取RDF信息 227
5．2．16 网页解析器原理 227
5．3 RSS 229
5．3．1 Jsoup解析RSS 230
5．3．2 ROME 231
5．3．3 抓取流程 231
5．4 网页去噪 233
5．4．1 NekoHTML 234
5．4．2 Jsoup 238
5．4．3 提取正文 240
5．5 从非HTML文件中提取文本 241
5．5．1 PDF文件 242
5．5．2 Word文件 245
5．5．3 Rtf文件 247
5．5．4 Excel文件 253
5．5．5 PowerPoint文件 254
5．6 提取标题 254
5．6．1 提取标题的一般方法 255
5．6．2 从PDF文件中提取标题 259
5．6．3 从Word文件中提取标题 261
5．6．4 从Rtf文件中提取标题 261
5．6．5 从Excel文件中提取标题 267
5．6．6 从PowerPoint文件中提取标题 270
5．7 图像的OCR识别 270
5．7．1 读入图像 271
5．7．2 准备训练集 272
5．7．3 图像二值化 274
5．7．4 切分图像 279
5．7．5 SVM分类 283
5．7．6 识别汉字 287
5．7．7 训练OCR 289
5．7．8 检测行 290
5．7．9 识别验证码 291
5．7．10 JavaOCR 292
5．8 提取地域信息 292
5．8．1 IP地址 293
5．8．2 手机 315
5．9 提取新闻 316
5．10 流媒体内容提取 317
5．10．1 音频流内容提取 317
5．10．2 视频流内容提取 321
5．11 内容纠错 322
5．11．1 模糊匹配问题 325
5．11．2 英文拼写检查 331
5．11．3 中文拼写检查 333
5．12 术语 336
5．13 本章小结 336

第6章 Crawler4j 338
6．1 使用Crawler4j 338
6．1．1 大众点评 339
6．1．2 日志 342
6．2 crawler4j原理 342
6．2．1 代码分析 343
6．2．2 使用Berkeley DB 344
6．2．3 缩短URL地址 347
6．2．4 网页编码 349
6．2．5 并发 349
6．3 本章小结 352

第7章 网页排重 353
7．1 语义指纹 354
7．2 SimHash 357
7．3 分布式文档排重 367
7．4 本章小结 369

第8章 网页分类 370
8．1 关键词加权法 371
8．2 机器学习的分类方法 378
8．2．1 特征提取 380
8．2．2 朴素贝叶斯 384
8．2．3 支持向量机 393
8．2．4 多级分类 401
8．2．5 网页分类 403
8．3 本章小结 403

第9章 案例分析 404
9．1 金融爬虫 404
9．1．1 中国能源政策数据 404
9．1．2 世界原油现货交易和期货交易数据 405
9．1．3 股票数据 405
9．1．4 从PDF文件中提取表格 408
9．2 商品搜索 408
9．2．1 遍历商品 410
9．2．2 使用HttpClient 415
9．2．3 提取价格 416
9．2．4 水印 419
9．2．5 数据导入ECShop 420
9．2．6 采集淘宝 423
9．3 自动化行业采集 424
9．4 社会化信息采集 424
9．5 微博爬虫 424
9．6 微信爬虫 426
9．7 海关数据 426
9．8 医药数据 427
9．9 本章小结 429
后记 430