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2.如何用JAVA写一个知乎爬虫
3.Java网络爬虫实践：解析微信公众号页面的技巧
4.分享一段代码-用Java抓取冯小刚的微博
5.干货 | 33款开源爬虫软件工具（收藏）
6.java爬虫&html解析-Jsoup(绿盟极光报告)

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       本文将聚焦于 Java 程序员进阶学习过程中如何运用 wait 和 notify 方法，以开源爬虫框架 crawler4j 为例，源码深入探讨这些核心概念的代码实际应用。本文旨在为读者提供清晰直观的爬虫爬虫理解，通过代码分析和实际示例，源码揭示 wait 和 notify 的代码java推特爬虫源码功能与交互原理。

       crawler4j 作为一个流行且功能丰富的爬虫爬虫 Java 爬虫框架，其源码中蕴含了丰富的源码编程技巧与设计模式。本文将重点解析其中涉及 wait 和 notify 的代码关键代码段，以帮助读者更好地掌握这些机制在多线程环境中的爬虫爬虫应用。

       在 crawler4j 中，源码CrawlController 和 WebCrawler 两个核心类构成了爬虫系统的代码主干。CrawlController 主要负责配置与启动爬虫任务，爬虫爬虫而 WebCrawler 则是源码实际执行爬取逻辑的实体。本文将着重分析 CrawlController 类中的代码 start 方法，特别是其内部如何巧妙地利用 wait 和 notify 实现线程间的协作与同步。

       本文详细介绍了 CrawlController 类中两个关键变量的定义及其作用，特别是在开启爬虫时通过 isBlocking 参数控制线程阻塞行为。核心逻辑集中在 start 方法及其辅助方法 waitUntilFinish 的使用上。通过源码分析，我们可以看到 wait 和 notify 的实际应用，即在特定条件满足时，通过释放锁与唤醒线程来实现多线程间的协调与任务调度。

       为了帮助读者深入理解 wait 和 notify 的使用场景，本文提供了一个简化版实现，仅包含 wait/notify 机制的核心部分。通过运行此简易版程序，可以直观地观察到主线程如何阻塞在特定方法调用上，直到等待条件被满足后，线程才继续执行下去。这一过程充分展示了 wait 和 notify 在多线程环境中的功能与作用。

       综上所述，本文通过 crawler4j 框架的实际代码解析，深入探讨了 wait 和 notify 的迷你过检测源码应用，不仅提供了理论讲解，还通过实践案例加深了读者对这些概念的理解。通过本文的学习，Java 程序员可以更深入地掌握线程同步与通信技巧，为构建高效、稳定的多线程系统奠定坚实基础。同时，文中也提示了进一步研究 wait、notify 及其他线程通信机制的可能，鼓励读者深入探索这一领域。

如何用JAVA写一个知乎爬虫

       ä¸‹é¢è¯´æ˜ŽçŸ¥ä¹Žçˆ¬è™«çš„源码和涉及主要技术点：

       ï¼ˆ1）程序package组织

       ï¼ˆ2）模拟登录（爬虫主要技术点1）

        要爬去需要登录的网站数据，模拟登录是必要可少的一步，而且往往是难点。知乎爬虫的模拟登录可以做一个很好的案例。要实现一个网站的模拟登录，需要两大步骤是：（1）对登录的请求过程进行分析，找到登录的关键请求和步骤，分析工具可以有IE自带(快捷键F)、Fiddler、HttpWatcher；（2）编写代码模拟登录的过程。

       ï¼ˆ3）网页下载（爬虫主要技术点2）

        模拟登录后，便可下载目标网页html了。知乎爬虫基于HttpClient写了一个网络连接线程池，并且封装了常用的get和post两种网页下载的方法。

       ï¼ˆ4）自动获取网页编码（爬虫主要技术点3）

        自动获取网页编码是确保下载网页html不出现乱码的前提。知乎爬虫中提供方法可以解决绝大部分乱码下载网页乱码问题。

       ï¼ˆ5）网页解析和提取（爬虫主要技术点4）

        使用Java写爬虫，常见的网页解析和提取方法有两种：利用开源Jar包Jsoup和正则。一般来说，Jsoup就可以解决问题，极少出现Jsoup不能解析和提取的情况。Jsoup强大功能，使得解析和提取异常简单。知乎爬虫采用的就是Jsoup。

       ï¼ˆ6）正则匹配与提取（爬虫主要技术点5）

        虽然知乎爬虫采用Jsoup来进行网页解析，但是仍然封装了正则匹配与提取数据的方法，因为正则还可以做其他的事情，如在知乎爬虫中使用正则来进行url地址的过滤和判断。

       ï¼ˆ7）数据去重（爬虫主要技术点6）

        对于爬虫，根据场景不同，可以有不同的去重方案。（1）少量数据，比如几万或者十几万条的情况，使用Map或Set便可；（2）中量数据，比如几百万或者上千万，使用BloomFilter（著名的布隆过滤器）可以解决；（3）大量数据，上亿或者几十亿，Redis可以解决。知乎爬虫给出了BloomFilter的实现，但是采用的Redis进行去重。

       ï¼ˆ8）设计模式等Java高级编程实践

        除了以上爬虫主要的技术点之外，知乎爬虫的实现还涉及多种设计模式，主要有链模式、单例模式、组合模式等，同时还使用了Java反射。除了学习爬虫技术，这对学习设计模式和Java反射机制也是一个不错的案例。

       4. 一些抓取结果展示

Java网络爬虫实践：解析微信公众号页面的技巧

       在数字化时代，网络爬虫成为高效信息获取的重要工具，尤其在Java领域，多种实现方式灵活多样。本文将聚焦解析微信公众号页面技巧，帮助读者快速掌握关键步骤。

       首先，理解目标页面结构是关键。微信公众号页面通常由HTML、CSS和JavaScript组成，其中包含文章标题、正文等重要信息。通过分析，可以发现文章标题常被HTML标签包裹，正文则位于特定标签之下。

       其次，寻找目标数据标识至关重要。在页面解析中，HTML标签、类名、ID等标识有助于定位所需信息。在微信公众号页面解析中，标题识别多为特定标签，edge更改网页源码正文定位常与特定标签相关。

       接着，引入Jsoup库进行高效解析。Jsoup是一个功能强大且易于使用的HTML解析库，能快速提取页面信息。示例代码展示了如何使用Jsoup解析微信公众号页面，提取文章标题与正文。

       数据清洗与处理不可或缺，确保信息的清洁与规范化。这一步骤包括去除HTML标签、空白字符与特殊符号，确保数据质量。

       最后，优化与扩展功能。除了基本内容提取，还可以进一步获取发布时间、作者信息、阅读量等。同时，考虑多线程处理以提高效率，加入异常处理机制增强程序稳定性。

分享一段代码-用Java抓取冯小刚的微博

       在这篇文章中，我将分享一段使用Java编写的爬虫代码，用于抓取微博内容。许多人可能认为Python是唯一适用于编写爬虫的语言，但实际上，Java、PHP、Lua、Ruby，甚至是C++都能编写爬虫。今天，我将介绍一个名为WebCollector的BTnature没有溯源码Java爬虫框架，并展示如何用它构建一个微博爬虫。

       WebCollector是一个易于使用的Java爬虫框架，它提供了简洁的API，仅需少量代码即可实现功能强大的爬虫。WebCollector-Hadoop版本支持分布式爬取和断点续爬。

       接下来，我将演示如何使用这段代码抓取微博内容，并将结果保存为JSON文件。同时，我还会提供一个视频教程，详细解释环境部署和代码运行过程。所有的代码、视频以及相关资源，都可从公众号后台获取，公众号名为“逆袭的二胖”，请在公众号中回复“冯小刚”获取。

       WebCollector的使用流程与Python的爬虫框架Scrapy类似，非常适合初学者入门。通过这段代码和视频教程，你将能够理解爬虫的基本工作原理，并学会如何使用WebCollector进行实际操作。

       在演示代码运行之前，我将先解释爬虫的工作原理，并通过视频讲解这段代码是如何运行的。完成演示后，你可以尝试自己抓取其他内容，如马蓉的微博或其他任何你想抓取的网页内容。

       我初学爬虫时就是使用Java入门的，虽然Python在这方面可能更为简便，但Java的性能通常优于Python。然而，对于个人用户来说，限制抓取速度的星际重启刀源码主要因素是网络延迟等待时间，而不是CPU核心数。因此，Java和Python在个人抓取应用中表现相似。

       如果你对爬虫或WebCollector有任何疑问，或者想了解更多关于Java和Python在多线程模型上的区别，可以关注公众号“逆袭的二胖”。未来，我将分享更多关于Java爬虫和多线程相关的内容。

       请记得在公众号“逆袭的二胖”中回复“冯小刚”获取代码、视频以及更多资源。祝你学习顺利！

干货 | 款开源爬虫软件工具（收藏）

       本文对较为知名及常见的开源爬虫软件进行梳理，按开发语言进行汇总。以下是部分Java爬虫：

       1. Arachnid：一个基于Java的web spider框架，包含一个小型HTML解析器。通过实现Arachnid的子类开发简单的Web spiders，并在解析网页后增加自定义逻辑。下载包中包含两个spider应用程序例子。特点：微型爬虫框架，含有一个小型HTML解析器；许可证：GPL。

       2. crawlzilla：一个轻松建立搜索引擎的自由软件，拥有中文分词能力，让你的搜索更精准。由nutch专案为核心，并整合更多相关套件，提供安装与管理UI，让使用者更方便上手。特点：安装简易，拥有中文分词功能；授权协议： Apache License 2；开发语言： Java。

       3. Ex-Crawler：一个网页爬虫，采用Java开发，项目分成两部分，一个守护进程和一个灵活可配置的Web爬虫，使用数据库存储网页信息。特点：由守护进程执行，使用数据库存储网页信息；授权协议： GPLv3；开发语言： Java。

       4. Heritrix：一个由Java开发的开源网络爬虫，能够从网上抓取想要的资源，具有良好的可扩展性。特点：严格遵照robots文件的排除指示和META robots标签；代码托管： github.com/internetarch...；授权协议： Apache。

       以下是部分JavaScript SHELL爬虫：

       5. heyDr：一款基于java的轻量级开源多线程垂直检索爬虫框架，遵循GNU GPL V3协议，用于构建垂直搜索引擎前期的数据准备。

       以下是部分Python爬虫：

       6. QuickRecon：一个简单的信息收集工具，帮助查找子域名名称、执行zone transfer、收集电子邮件地址和使用microformats寻找人际关系。特点：具有查找子域名名称、收集电子邮件地址并寻找人际关系等功能；授权协议： GPLv3。

       7. PyRailgun：一个简单易用的抓取工具，支持抓取javascript渲染的页面，具有高效、简洁、轻量的网页抓取框架。特点：简洁、轻量、高效的网页抓取框架；授权协议： MIT。

       以下是部分C++爬虫：

       8. hispider：一个快速且高性能的爬虫系统框架，支持多机分布式下载和网站定向下载，仅提供URL提取、去重、异步DNS解析等基础功能。

       9. larbin：一个高性能的爬虫软件，负责抓取网页，不负责解析。特点：高性能的爬虫软件，只负责抓取不负责解析；授权协议： GPL。

       以下是部分C#爬虫：

       . NWebCrawler：一款开源、C#开发的网络爬虫程序，具有可配置的线程数、等待时间、连接超时、允许MIME类型和优先级等功能。特点：统计信息、执行过程可视化；授权协议： GPLv2。

       以下是部分PHP爬虫：

       . OpenWebSpider：一个开源多线程Web Spider，包含许多有趣功能的搜索引擎。特点：开源多线程网络爬虫，有许多有趣的功能。

       以下是部分Ruby爬虫：

       . Spidr：一个Ruby的网页爬虫库，可以将整个网站、多个网站或某个链接完全抓取到本地。

java爬虫&html解析-Jsoup(绿盟极光报告)

       java爬虫&html解析-Jsoup(绿盟极光报告)

       本文详细介绍了使用Jsoup进行Java爬虫和html解析的方法。在解析HTML文档时，Jsoup与htmlparser相比具有优势，因为它提供丰富的处理DOM树的API，尤其是其强大的CSS选择器支持。

       为了引入Jsoup库，可以通过maven在pom.xml文件中添加依赖：

        org.jsoup

        jsoup

        1..2

       也可以直接下载jar包添加到项目中。

       Jsoup支持多种方式解析HTML文档：

       解析字符串

       解析body片段

       从URL解析

       从文件解析

       例如解析字符串：

       String html = "First parse" + "

       Parsed HTML into a doc.";

       Document doc = Jsoup.parse(html);

``

       通过这些方法，可以方便地处理HTML内容。

       Jsoup提供了丰富的API用于遍历DOM树，例如根据id、标签、class、属性查找元素，以及兄弟和层级遍历等。

       强大的CSS选择器支持使得定位HTML元素更为方便，与XPath语法相比，它更易于理解和使用。

       为了在项目中实际使用Jsoup，可以编写代码进行数据提取，例如从文件读取内容，然后解析并提取所需信息。

       在进行数据整理和汇总时，可以使用Jsoup修改DOM树结构，实现数据操作。

       在处理绿盟扫描器结果HTML数据时，可以编写代码根据特定结构解析漏洞概况和详情，最后将数据汇总并导出至Excel。

       总结来看，Java的Jsoup在HTML解析和数据抓取方面提供了强大的支持，尤其是在处理DOM树和使用CSS选择器方面。虽然在某些方面可能较Python爬虫稍显冗余，但其模块化设计和代码复用能力使其在特定场景下成为更合适的选择。

cockroach 爬虫：又一个 java 爬虫实现

       介绍了一个小巧、灵活且健壮的Java爬虫框架。虽然最初起名时有些麻烦，但其实是一个简单的爬虫实现框架，几乎只用几行代码就可以创建爬虫。

       环境要求：确保更新到最新的框架版本，以获得更好的功能和稳定性。以下是使用方式概述。

       框架特点：小巧轻便，易于操作，灵活性强。用户可自定义HTTP客户端、结果处理类、错误处理类等，使其更适应特定需求。

       动态代理：使用动态代理解决IP封锁问题，通过随机选取代理池中的IP作为代理地址，减少被封锁的风险。

       User-Agent配置：提供了多个预设的User-Agent供选择，并可考虑在后期将其纳入用户自定义配置，增加个性化选项。

       异常处理：对异常进行控制，并设计了一系列自定义异常来管理处理过程。尽管对异常处理不甚擅长，但力求保持可控性。

       深度爬取：支持从页面中抓取链接并自动加入任务队列，进行深层次的网页数据爬取。

       注解支持：增加了注解支持以简化代码编写，实现更简洁的爬虫实例。

       动态Header和Cookie处理：为解决动态变化的需求提供了动态Header和Cookie生成器，支持适应不同地址的Cookie和Header配置。

       分布式爬虫：对于分布式爬虫的概念，作者认为这在许多项目中可能过于复杂，作者目前并不关注此功能的开发，除非未来情绪和需求允许。

       网络安全：在大规模运行爬虫时，需考虑网络风险，如DOS攻击。使用云服务可以提供更安全稳定的执行环境。

       最终提醒用户关注项目和贡献。

教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果！可爬w+条！

       教你写爬虫用Java爬取百度搜索结果的实战指南

       在本文中，我们将学习如何利用Java编写爬虫，实现对百度搜索结果的抓取，最高可达万条数据。首先，目标是获取搜索结果中的五个关键信息：标题、原文链接、链接来源、简介和发布时间。

       实现这一目标的关键技术栈包括Puppeteer（网页自动化工具）、Jsoup（浏览器元素解析器）以及Mybatis-Plus（数据存储库）。在爬取过程中，我们首先分析百度搜索结果的网页结构，通过控制台查看，发现包含所需信息的元素位于class为"result c-container xpath-log new-pmd"的div标签中。

       爬虫的核心步骤包括：1）初始化浏览器并打开百度搜索页面；2）模拟用户输入搜索关键词并点击搜索；3）使用代码解析页面，获取每个搜索结果的详细信息；4）重复此过程，处理多个关键词和额外的逻辑，如随机等待、数据保存等。通过这样的通用方法，我们实现了高效的数据抓取。

       总结来说，爬虫的核心就是模仿人类操作，获取网络上的数据。Puppeteer通过模拟人工点击获取信息，而我们的目标是更有效地获取并处理数据。如果你对完整源码感兴趣，可以在公众号获取包含爬虫代码、数据库脚本和网页结构分析的案例资料。