通过httpclient来爬取网站内容，分析当前内容页中的图片‘规则’
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抓取一般都是模拟浏览器访问目标网页，通过返回的页面html代码进行分析自己需要的数据
查找规则，例如你爬取的网页 ，看到当前页面显示的图片格式如下img src=""
通过解析爬取的网页源代码（html）进行字符串的操作即可，现在有相应的第三方jar包可以帮你更快的完成这部分工作，例如htmlpaser，获取到对应的地址，然后进行保存或下载。
你可以搜索，java爬虫(httpclient)和htmlpaser做更多的了解。
你也没说是要把图片下载下来还是什么的
这里我实现的是将图片下载到电脑
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.MalformedURLException;
import java.net.URL;
public class DownLoad {
public static void main(String[] args) {
File dstFile = new File("E:/test/test/test.jpg");
try {
URL url = new URL("");
HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
InputStream is = conn.getInputStream();
saveFile(is, dstFile);
} catch (MalformedURLException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void saveFile(InputStream is,File dstFile){
FileOutputStream fos = null;
File parentFile = dstFile.getParentFile();
if(!parentFile.exists()){
parentFile.mkdirs();
}
try {
fos = new FileOutputStream(dstFile);
byte[] buff = new byte[1024 * 4];
int len;
while((len = is.read(buff)) != -1){
fos.write(buff, 0, len);
}
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
try{
if(is != null){
is.close();
}
if(fos != null){
fos.close();
}
}catch(IOException e){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
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。\x0d\x0a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。\x0d\x0a\x0d\x0a以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码：\x0d\x0apublic void crawl() throws Throwable { \x0d\x0a while (continueCrawling()) { \x0d\x0a CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL \x0d\x0a if (url != null) { \x0d\x0a printCrawlInfo(); \x0d\x0a String content = getContent(url); //获取URL的文本信息 \x0d\x0a \x0d\x0a //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 \x0d\x0a if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) { \x0d\x0a saveContent(url, content); //保存网页至本地 \x0d\x0a \x0d\x0a //获取网页内容中的链接，并放入待爬取队列中 \x0d\x0a Collection urlStrings = extractUrls(content, url); \x0d\x0a addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); \x0d\x0a } else { \x0d\x0a System.out.println(url + " is not relevant ignoring ..."); \x0d\x0a } \x0d\x0a \x0d\x0a //延时防止被对方屏蔽 \x0d\x0a Thread.sleep(this.delayBetweenUrls); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a closeOutputStream(); \x0d\x0a}\x0d\x0aprivate CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable { \x0d\x0a CrawlerUrl nextUrl = null; \x0d\x0a while ((nextUrl == null) (!urlQueue.isEmpty())) { \x0d\x0a CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove(); \x0d\x0a //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 \x0d\x0a //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 \x0d\x0a //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 \x0d\x0a if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl) \x0d\x0a (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl)) \x0d\x0a isDepthAcceptable(crawlerUrl)) { \x0d\x0a nextUrl = crawlerUrl; \x0d\x0a // System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a return nextUrl; \x0d\x0a}\x0d\x0aprivate String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable { \x0d\x0a //HttpClient4.1的调用与之前的方式不同 \x0d\x0a HttpClient client = new DefaultHttpClient(); \x0d\x0a HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString()); \x0d\x0a StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); \x0d\x0a HttpResponse response = client.execute(httpGet); \x0d\x0a if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) { \x0d\x0a HttpEntity entity = response.getEntity(); \x0d\x0a if (entity != null) { \x0d\x0a BufferedReader reader = new BufferedReader( \x0d\x0a new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8")); \x0d\x0a String line = null; \x0d\x0a if (entity.getContentLength() 0) { \x0d\x0a strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength()); \x0d\x0a while ((line = reader.readLine()) != null) { \x0d\x0a strBuf.append(line); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a if (entity != null) { \x0d\x0a nsumeContent(); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a //将url标记为已访问 \x0d\x0a markUrlAsVisited(url); \x0d\x0a return strBuf.toString(); \x0d\x0a}\x0d\x0apublic static boolean isContentRelevant(String content, \x0d\x0aPattern regexpPattern) { \x0d\x0a boolean retValue = false; \x0d\x0a if (content != null) { \x0d\x0a //是否符合正则表达式的条件 \x0d\x0a Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase()); \x0d\x0a retValue = m.find(); \x0d\x0a } \x0d\x0a return retValue; \x0d\x0a}\x0d\x0apublic List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\x0a Map urlMap = new HashMap(); \x0d\x0a extractHttpUrls(urlMap, text); \x0d\x0a extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl); \x0d\x0a return new ArrayList(urlMap.keySet()); \x0d\x0a} \x0d\x0aprivate void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) { \x0d\x0a Matcher m = (text); \x0d\x0a while (m.find()) { \x0d\x0a String url = m.group(); \x0d\x0a String[] terms = url.split("a href=\""); \x0d\x0a for (String term : terms) { \x0d\x0a // System.out.println("Term = " + term); \x0d\x0a if (term.startsWith("http")) { \x0d\x0a int index = term.indexOf("\""); \x0d\x0a if (index 0) { \x0d\x0a term = term.substring(0, index); \x0d\x0a } \x0d\x0a urlMap.put(term, term); \x0d\x0a System.out.println("Hyperlink: " + term); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a} \x0d\x0aprivate void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text, \x0d\x0a CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\x0a Matcher m = relativeRegexp.matcher(text); \x0d\x0a URL textURL = crawlerUrl.getURL(); \x0d\x0a String host = textURL.getHost(); \x0d\x0a while (m.find()) { \x0d\x0a String url = m.group(); \x0d\x0a String[] terms = url.split("a href=\""); \x0d\x0a for (String term : terms) { \x0d\x0a if (term.startsWith("/")) { \x0d\x0a int index = term.indexOf("\""); \x0d\x0a if (index 0) { \x0d\x0a term = term.substring(0, index); \x0d\x0a } \x0d\x0a String s = //" + host + term; \x0d\x0a urlMap.put(s, s); \x0d\x0a System.out.println("Relative url: " + s); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a \x0d\x0a}\x0d\x0apublic static void main(String[] args) { \x0d\x0a try { \x0d\x0a String url = ""; \x0d\x0a Queue urlQueue = new LinkedList(); \x0d\x0a String regexp = "java"; \x0d\x0a urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0)); \x0d\x0a NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L, \x0d\x0a regexp); \x0d\x0a // boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url); \x0d\x0a // System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " + \x0d\x0a // allowCrawl); \x0d\x0a crawler.crawl(); \x0d\x0a } catch (Throwable t) { \x0d\x0a System.out.println(t.toString()); \x0d\x0a t.printStackTrace(); \x0d\x0a } \x0d\x0a}
使用jsoup解析到这个url就行，dom结构如下:
look-inside-cover类只有一个，所以直接找到这个img元素，获取src属性，就可以获取到图片路径。
代码实现如下：
Document doc = Jsoup.connect("").get();
Elements imgs = doc.select(".look-inside-cover");
String imgUrl = imgs.get(0).attr("src");
jsoup的jar包分享给你：