import java.awt.*;
闽清网站制作公司哪家好，找成都创新互联！从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、成都响应式网站建设等网站项目制作，到程序开发，运营维护。成都创新互联于2013年创立到现在10年的时间，我们拥有了丰富的建站经验和运维经验，来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选成都创新互联。
import java.awt.event.*;
import java.io.*;
import java.net.*;
import java.util.*;
import java.util.regex.*;
import javax.swing.*;
import javax.swing.table.*;//一个Web的爬行者(注：爬行在这里的意思与抓取，捕获相同)
public class SearchCrawler extends JFrame{
//最大URL保存值
private static final String[] MAX_URLS={"50","100","500","1000"};
//缓存robot禁止爬行列表
private HashMap disallowListCache=new HashMap();
//搜索GUI控件
private JTextField startTextField;
private JComboBox maxComboBox;
private JCheckBox limitCheckBox;
private JTextField logTextField;
private JTextField searchTextField;
private JCheckBox caseCheckBox;
private JButton searchButton;
//搜索状态GUI控件
private JLabel crawlingLabel2;
private JLabel crawledLabel2;
private JLabel toCrawlLabel2;
private JProgressBar progressBar;
private JLabel matchesLabel2;
//搜索匹配项表格列表
private JTable table;
//标记爬行机器是否正在爬行
private boolean crawling;
//写日志匹配文件的引用
private PrintWriter logFileWriter;
//网络爬行者的构造函数
public SearchCrawler(){
//设置应用程序标题栏
setTitle("搜索爬行者");
//设置窗体大小
setSize(600,600);
//处理窗体关闭事件
addWindowListener(new WindowAdapter(){
public void windowClosing(WindowEvent e){
actionExit();
}
});
//设置文件菜单
JMenuBar menuBar=new JMenuBar();
JMenu fileMenu=new JMenu("文件");
fileMenu.setMnemonic(KeyEvent.VK_F);
JMenuItem fileExitMenuItem=new JMenuItem("退出",KeyEvent.VK_X);
fileExitMenuItem.addActionListener(new ActionListener(){
public void actionPerformed(ActionEvent e){
actionExit();
}
});
fileMenu.add(fileExitMenuItem);
menuBar.add(fileMenu);
setJMenuBar(menuBar);
我给你代码
public class DEmo {
public static void match(String s1) {
Pattern p = Pattern.compile("a(.*).*/a");
Matcher m = p.matcher(s1);
while (m.find()) {
System.out.println(m.group(1));
}
}
public static void main(String args[]) {
URL url;
int responsecode;
HttpURLConnection urlConnection;
BufferedReader reader;
String line;
try {
// 生成一个URL对象，要获取源代码的网页地址为：
url = new URL("");
// 打开URL
urlConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
// 获取服务器响应代码
responsecode = urlConnection.getResponseCode();
String temp = "";
if (responsecode == 200) {
// 得到输入流，即获得了网页的内容
reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
urlConnection.getInputStream(), "GBK"));
while ((line = reader.readLine()) != null) {
temp = temp + line;
}
System.out.println(temp);
match(temp);
} else {
System.out.println("获取不到网页的源码，服务器响应代码为：" + responsecode);
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("获取不到网页的源码,出现异常：" + e);
}
}
}
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();
}
}
方法很多，我说一种方法吧。
你可以用HttpClient来获取网页的源码，然后在源码中分别查找每一个链接。
下面这一段代码就可以获取网页的的源码 strURL为网页链接
HttpClient client = new HttpClient();
client.getHttpConnectionManager().getParams().setConnectionTimeout(500);
client.getHttpConnectionManager().getParams().setSoTimeout(500);
method = new PostMethod(strURL);
client.executeMethod(method);
webStatus += method.getStatusLine().getStatusCode()+",";
if(! "200".equals(method.getStatusLine().getStatusCode()+"")){
if(! "".equals(method.getStatusLine().getStatusCode()+""))
return "";
}
InputStream is = method.getResponseBodyAsStream();
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is, currEncoding));
StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
String str = "";
while ((str = br.readLine()) != null) {
stringBuffer.append(str);
}
content = stringBuffer.toString();
我不知道你还有什么具体的问题，有的继续追问。
你说说你都要什么功能啊，要是功能简单我就给你做，复杂你得给点钱
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。