WebMagic详解

1. WebMagic介绍

昨天完成了爬虫的入门的学习，是一个最基木的爬虫案例，今天我们要学习一款爬虫框架的使用就是WebMagic。其底层用到了我们上一天课程所使用的HttpClient和 Jsoup，让我们能够更方便的开发爬虫。
WebMagic项目代码分为核心和扩展两部分。核心部分(webmagic-core)是一个精简的、模块化的爬虫实现，而扩展部分则包括一些便利的、实用性的功能。
WebMagic的设计目标是尽量的模块化，并体现爬虫的功能特点。这部分提供非常简单、灵活的API，在基木不改变开发模式的情况下，编写一个爬虫。
扩展部分(webmagic-extension)提供一些便捷的功能，例如注解模式编写爬虫等。同时内置了一些常用的组件，便于爬虫开发。

1.1 架构介绍

WebMagic的结构分为Downloader、PageProcessor、Scheduler、Pipeline四大组件，并由Spider将它们彼此组织起来。这四大组件对应爬虫生命周期中的下载、处理、管理和持久化等功能。WebMagic的设计参考了Scapy，但是实现方式更Java化一些。
而Spider则将这几个组件组织起来，让它们可以互相交互，流程化的执行，可以认为Spider是一个大的容器，它也是WebMagic逻辑的核心。
WebMagic总体架构图如下：

WebMagic的四个组件

1. Downloader
   • Downloader负责从互联网上下载页面，以便后续处理。WebMagic默认使用了Apache HttpClient作为下载工具。
2. PageProcessor
   • PageProcessor负责解析页面，抽取有用信息，以及发现新的链接。WebMagic使用Jsoup作为HTML解析工具，并基于其开发了解析XPath的工具Xsoup。
   • 在这四个组件中，PageProcessor对于每个站点每个页面都不一样，是需要使用者定制的部分。
3. Scheduler
   • Scheduler负责管理待抓取的URL，以及一些去重的工作。WebMagic默认提供了JDK的内存队列来管理URL，并用集合来进行去重。也支持使用Redis进行分布式管理。

4. Pipeline

   • Pipeline负责抽取结果的处理，包括计算、持久化到文件、数据库等。WebMagic默认提供了“输出到控制台”和“保存到文件”两种结果处理方案。
   • Pipeline定义了结果保存的方式，如果你要保存到指定数据库，则需要编写对应的Pipeline。对于一类需求一般只需编写一个Pipeline。

     
     用于数据流传的对象

5. Request

   • Request是对URL地址的一层封装，一个Request对应一个URL地址。
   • 它是PageProcessor与Downloader交互的载体，也是PageProcessor控制Downloader唯一方式。
   • 除了URL本身外，它还包含一个Key-Value结构的字段extra。你可以在extra中保存一些特殊的属性，然后在其他地方读取，以完成不同的功能。例如附加上一个页面的一些信息等。
6. Page
   • Page代表了从Downloader下载到的一个页面——可能是HTML，也可能是JSON或者其他文本格式的内容。
   • Page是WebMagic抽取过程的核心对象，它提供一些方法可供抽取、结果保存等。

7. ResultItems

   • ResultItems相当于一个Map，它保存PageProcessor处理的结果，供Pipeline使用。它的API与Map很类似，值得注意的是它一个字段skip，若设置为true，则不应被Pipeline处理。

     1.2 入门案例

     创建maven工程itbuild-crawler-webmagic

     添加依赖

     <dependencies>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/us.codecraft/webmagic-core -->
        <!--WebMagic核心包-->
        <dependency>
            <groupId>us.codecraft</groupId>
            <artifactId>webmagic-core</artifactId>
            <version>0.7.4</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/us.codecraft/webmagic-extension -->
        <!--WebMagic扩展包-->
        <dependency>
            <groupId>us.codecraft</groupId>
            <artifactId>webmagic-extension</artifactId>
            <version>0.7.4</version>
        </dependency>
        <!--解决日志报错-->
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-nop</artifactId>
            <version>1.7.6</version>
        </dependency>
     </dependencies>

     
     加入配置文件

     WebMagic内置使用 slf4j-log4j12 作为 slf4j 的实现。
     在resources目录添加 log4j.properties 配置文件 ```java log4j.rootLogger=INFO,A1

log4j.appender.A1=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.A1.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.A1.layout.ConversionPattern=%-d{yyyy-MM-dd HH🇲🇲ss,SSS} [%t] [%c]-[%p] %m%n

**例实现**
```java
package cn.itbuild.webmagic.test;
import us.codecraft.webmagic.Page;
import us.codecraft.webmagic.Site;
import us.codecraft.webmagic.Spider;
import us.codecraft.webmagic.processor.PageProcessor;
/**
 * @Date 2020/12/22 21:42
 * @Version 10.21
 * @Author DuanChaojie
 */
public class JobProcessor implements PageProcessor {
    /**
     * 解析页面
     * @param page
     */
    public void process(Page page) {
        // 解析返回的数据page, 并且把解析的结果放到ResultItems中
        // css表达式
        page.putField("title", page.getHtml().css("title"));
        // XPath
        page.putField("div", page.getHtml().xpath("//div[@id=shortcut-2014]/div/ul/li/div/a/text()"));
        // 正则表达式
        page.putField("a", page.getHtml().css("div#shortcut-2014 a").regex(".*京东.*").all());
    }
    private Site site = Site.me();
    public Site getSite() {
        return site;
    }
    /**
     * 主函数, 执行爬虫
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        Spider.create(new JobProcessor())
                //初始访问url地址
                .addUrl("https://kuaibao.jd.com/")
                .run(); // 执行爬虫
    }
}

2. WebMagic 功能

2.1 实现PageProcessor

抽取元素 Selectable

WebMagic里主要使用了三种抽取技术：XPath、正则表达式和 CSS选择器。另外，对于JSON格式的内容，可使用JsonPath进行解析。

1. XPath，使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点或节点集。
2. CSS选择器 (同JQuery选择器用法)
   • 可是使用:nth-child(n)选择第几个元素。
3. 正则表达式，是一种通用的文本抽取语言一般用于获取url地址。

   抽取元素API

   Selectable相关的抽取元素链式API是 WebMagic的一个核心功能。使用Selectable接口，可以直接完成页而元素的链式抽取，也无需去关心抽取的细节。
   在刚才的例子中可以看到，page.getHtml()返回的是一个 Html对象，它实现Selectable接口。这个接口包含的方法分为两类：抽取部分和获取结果部分。

这部分抽取API返回的都是一个selectable接口，意思是说，是支持链式调用的。

获取结果API

当链式调用结束时，我们一般都想要拿到一个字符串类型的结果。这时候就需要用到获取结果的API了。
我们知道，一条抽取规则，无论是xPath、CSS选择器或者正则表达式，总有可能抽取到多条元素。WebMagic对这些进行了统一，可以通过不同的API获取到一个或者多个元素。

获取链接

有了处理页面的逻辑，我们的爬虫就接近完工了，但是现在还有一个问题：一个站点的页面是很多的，一开始我们不可能全部列举出来，于是如何发现后续的链接，是一个爬虫不可缺少的一部分。

package cn.itbuild.webmagic.test;

import us.codecraft.webmagic.Page;
import us.codecraft.webmagic.Site;
import us.codecraft.webmagic.Spider;
import us.codecraft.webmagic.processor.PageProcessor;

import java.util.List;

/**
 * @Date 2020/12/22 21:42
 * @Version 10.21
 * @Author DuanChaojie
 */
public class JobProcessor implements PageProcessor {
    /**
     * 解析页面
     */
    public void process(Page page) {
        List<String> list = page.getHtml().css("div#bd ul li").links().all();
        page.addTargetRequests(list);
        page.putField("url",page.getHtml().css("title").all());
    }

    private Site site = Site.me();

    public Site getSite() {
        return site;
    }

    /**
     * 主函数, 执行爬虫
     */
    public static void main(String[] args) {
        Spider.create(new JobProcessor())
                //初始访问url地址
                .addUrl("https://news.hao123.com/wangzhi")
                .run(); // 执行爬虫
    }
}

2.2 使用Pipeline保存结果

WebMagic用于保存结果的组件叫做Pipeline。我们现在通过“控制台输出结果”这件事也是通过一个内置的Pipeline完成的，它叫做ConsolePipeline。
那么，我现在想要把结果用保存到文件中，怎么做呢？只将Pipeline的实现换成”FilePipeline”就可以了

    /**
     * 主函数, 执行爬虫
     */
    public static void main(String[] args) {
        Spider.create(new JobProcessor())
                //初始访问url地址
                .addUrl("https://news.hao123.com/wangzhi")
                .addPipeline(new FilePipeline("E:\\file\\gitee\\crawler\\output"))
                .thread(5)//设置由五个线程处理
                .run(); // 执行爬虫
    }

2.3 爬虫的配置、启动和终止

Spider

Spider是爬虫启动的入口。在启动爬虫之前,我们需要使用一个PageProcessor创建一个 Spider对象，然后使用run()进行启动。
同时Spider的其他组件（Downloader、Scheduler、Pipeline）都可以通过set方法来进行设置。

Site

Site.me()可以对爬虫进行一些配置配置，包括编码、抓取间隔、超时时间、重试次数等。在这里我们可以先简单设置一下：重试次数为3次，抓取间隔为一秒。

package cn.itbuild.webmagic.test;

import us.codecraft.webmagic.Page;
import us.codecraft.webmagic.Site;
import us.codecraft.webmagic.Spider;
import us.codecraft.webmagic.pipeline.FilePipeline;
import us.codecraft.webmagic.processor.PageProcessor;

import java.util.List;

/**
 * @Date 2020/12/22 21:42
 * @Version 10.21
 * @Author DuanChaojie
 */
public class JobProcessor implements PageProcessor {
    /**
     * 解析页面
     */
    public void process(Page page) {
        List<String> list = page.getHtml().css("div#bd ul li").links().all();
        page.addTargetRequests(list);
        page.putField("url",page.getHtml().css("title").all());
    }

    private Site site = Site.me()
            .setCharset("utf8") // 设置编码
            .setTimeOut(1000) // 设置超时时间, 单位是ms毫秒
            .setRetrySleepTime(3000) // 设置重试的间隔时间
            .setSleepTime(3); // 设置重试次数

    public Site getSite() {
        return site;
    }

    /**
     * 主函数, 执行爬虫
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        Spider.create(new JobProcessor())
                //初始访问url地址
                .addUrl("https://news.hao123.com/wangzhi")
                .addPipeline(new FilePipeline("E:\\file\\gitee\\crawler\\output"))
                .thread(5)//设置由五个线程处理
                .run(); // 执行爬虫

        System.out.println("爬虫执行完成！");
    }
}

站点本身的一些配置信息，例如编码、HTTP头、超时时间、重试策略等、代理等，都可以通过设置Site对象来进行配置。

3. 爬虫分类

网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫。 实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的。

3.1 通用网络爬虫

通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，主要为门户站点搜索引擎和大型 Web 服务提供商采集数据。
这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时间才能刷新一次页面。
简单的说就是互联网上抓取所有数据。

3.2 聚焦网络爬虫

聚焦网络爬虫（Focused Crawler），又称主题网络爬虫（Topical Crawler），是指选择性地爬行那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫。
和通用网络爬虫相比，聚焦爬虫只需要爬行与主题相关的页面，极大地节省了硬件和网络资源，保存的页面也由于数量少而更新快，还可以很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求 。
简单的说就是互联网上只抓取某一种数据。

3.3 增量式网络爬虫

增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）是 指 对 已 下 载 网 页 采 取 增量式更新和只爬行新产生的或者已经发生变化网页的爬虫，它能够在一定程度上保证所爬行的页面是尽可能新的页面。
和周期性爬行和刷新页面的网络爬虫相比，增量式爬虫只会在需要的时候爬行新产生或发生更新的页面 ，并不重新下载没有发生变化的页面，可有效减少数据下载量，及时更新已爬行的网页，减小时间和空间上的耗费，但是增加了爬行算法的复杂度和实现难度。
简单的说就是互联网上只抓取刚刚更新的数据。

3.4 Deep Web 爬虫☆

Web 页面按存在方式可以分为表层网页（Surface Web）和深层网页（Deep Web，也称 Invisible Web Pages 或 Hidden Web）。
表层网页是指传统搜索引擎可以索引的页面，以超链接可以到达的静态网页为主构成的 Web 页面。
Deep Web 是那些大部分内容不能通过静态链接获取的、隐藏在搜索表单后的，只有用户提交一些关键词或者登陆后才能获得的 Web 页面。