关于gecco爬虫框架
如果对gecco还没有了解可以参看一下gecco的github首页。gecco爬虫十分的简单易用。之前有一篇文章《教您使用java爬虫gecco抓取JD商品信息》,使用的是传统的注解方式,建议看这篇文章前先了解之前的文章。这里介绍一下DynamicGecco方式,比之前更简单,抓取全部京东商品只要3个类就能搞定了。
什么是DynamicGecco
DynamicGecco的目的是在不定义SpiderBean的情况下实现爬取规则的运行时配置。其实现原理是采用字节码编程,动态生成SpiderBean,而且通过自定义的GeccoClassLoader实现了抓取规则的热部署。通常我们可以利用DynamicGecco实现下面这些特性:
- 已经定义了ORM(如:hiberante)的bean,将注解动态的加载到ORM的bean中,可以很方便的将页面格式化后入库
- 很多类似的网站的抓取,SpiderBean都一样,只是提取元素的cssPath不一样,为了不构建很多重复的SpiderBean,可以考虑动态生成SpiderBean
- 通过配置的方式抓取页面,通过后台管理系统、配置文件等配置抓取规则,动态的将配置规则转换成SpiderBean
- 利用动态SpiderBean可以构建可视化爬虫,利用可视化工具构建抓取规则,将规则动态转换为SpiderBean
规则定义
爬虫的抓取规则,如matchUrl、csspath、ajax等不需要再使用注解方式注入SpiderBean中,利用DynamicGecco直接定义。下面是抓取全部JD商品的规则定义:
public static void main(String[] args) {
//对应原来的Category和HrefBean类
Class> category = DynamicGecco.html
.stringField("parentName").csspath("dt a").text.build
.listField("categorys",
DynamicGecco.html
.stringField("url").csspath("a").href.build
.stringField("title").csspath("a").text.build
.register).csspath("dd a").build
.register;
//对应原来的AllSort类
DynamicGecco.html
.gecco("http://www.jd.com/allSort.aspx", "consolePipeline", "allSortJsonPipeline")
.requestField("request").request.build
.listField("mobile", category)
.csspath(".category-items > div:nth-child(1) > div:nth-child(2) > div.mc > div.items > dl").build
.register;
//对应ProductBrief类
Class> productBrief = DynamicGecco.html
.stringField("code").csspath(".j-sku-item").attr("data-sku").build
.stringField("title").csspath(".p-name> a > em").text.build
.stringField("preview").csspath(".p-img > a > img").image("", "data-lazy-img", "src").build
.stringField("detailUrl").csspath(".p-name > a").href(true).build
.register;
//对应ProductList类
DynamicGecco.html
.gecco("http://list.jd.com/list.html?cat={cat}&delivery={delivery}&page={page}&JL={JL}&go=0", "consolePipeline", "productListJsonPipeline")
.requestField("request").request.build
.intField("currPage").csspath("#J_topPage > span > b").text.build
.intField("totalPage").csspath("#J_topPage > span > i").text.build
.listField("details", productBrief).csspath("#plist .gl-item").build
.register;
//对应ProductDetail类
DynamicGecco.html
.gecco("http://item.jd.com/{code}.html", "consolePipeline")
.stringField("code").requestParameter.build
.stringField("title").csspath("#name > h1").text.build
.stringField("detail").csspath("#product-detail-2").build
.stringField("image").csspath("#spec-n1 img").image("d:/gecco/jd/img").build
.field("price", FieldType.type(JDPrice.class)).ajax("http://p.3.cn/prices/get?type=1&pdtk=&pdbp=0&skuid=J_{code}").build
.field("jdAd", FieldType.type(JDad.class)).ajax("http://cd.jd.com/promotion/v2?skuId={code}&area=1_2805_2855_0&cat=737%2C794%2C798").build
.register;
HttpGetRequest start = new HttpGetRequest("http://www.jd.com/allSort.aspx");
start.setCharset("GBK");
GeccoEngine.create
.classpath("com.geccocrawler.gecco.demo.jd")
.start(start)
.interval(2000)
.run;
}
规则定义后,启动GeccoEngine即可,和之前没有两样,可以看出来,之前的例子定义了7个Bean,但是这里只需要一个类就都搞定了。
语法讲解
- html:定义一个html页面爬虫,对应原来HtmlBean接口。对已经存在的类可以指定参数html(className),如果不定义系统会自动生成类名。
- json:定义一个json数据的爬虫,对应原来JsonBean接口。对已经存在的类可以指定参数json(className),如果不定义系统会自动生成类名。
- gecco(matchUrl, pipelines...):定义url匹配模式和pipeline处理器。对应原来@Gecco注解
- existField(fileName):定义一个存在的属性,用来承载抽取出来的内容,如果属性不存在,不会创建新的属性
- stringField(fileName):定义一个属性,用来承载抽取出来的内容,如果属性已经存在则复用,如果不存在会生成一个新的属性。目前支持的原始类型属性包括:intField, floatField, longField, doubleField,shortField
- requestField(fileName):对应HttpRequest类型的属性
- listField(fileName,memberClass):对应一个list类型属性,memberClass表示List里元素的数据类型
- field(fileName,memberClass):定义memberClass类型的属性,这是一个比较灵活的定义属性的方式,可以任意指定属性类型
- csspath(csspath):jsoup的抽取元素规则,对应原来@HtmlField注解
- text:对应原来@Text注解
- href:对应原来@Href注解
- image:对应原来@Image注解
- attr:对应原来@Attr注解
- ajax:对应原来@Ajax注解
- jsonpath:对应原来@JSONPath注解
- build:构建属性抽取规则
- loadClass:构建整个Bean,使用GeccoClassLoader加载进JVM
- register:完成loadClass并且注册到GeccoEngine(GeccoEngine必须后启动才有效)
JsonPipeline
Pipeline的写法也和之前有所区别,由于是运行时生成的Bean,不能像以前那样直接使用定义的Bean,Gecco会将所有Bean都转换为JSONObject,通过json操作来获取抓取来的信息。下面是DynamicJD定义的两个Pipeline:
@PipelineName("allSortJsonPipeline")
public class AllSortJsonPipeline extends JsonPipeline {
public static List sortRequests = new ArrayList;
@Override
public void process(JSONObject allSort) {
HttpRequest currRequest = HttpGetRequest.fromJson(allSort.getJSONObject("request"));
JSONArray categorys = allSort.getJSONArray("mobile");
process(currRequest, categorys);
}
private void process(HttpRequest currRequest, JSONArray categorys) {
if(categorys == null) {
return;
}
for(int i = 0; i < categorys.size; i++) {
JSONObject category = categorys.getJSONObject(i);
JSONArray hrefs = category.getJSONArray("categorys");
for(int j = 0; j < hrefs.size; j++) {
String url = hrefs.getJSONObject(j).getString("url")+"&delivery=1&page=1&JL=4_10_0&go=0";
SchedulerContext.into(currRequest.subRequest(url));
}
}
}
}
产品列表处理Pipeline,对应原来的ProductListPipeline
@PipelineName("productListPipeline")
public class ProductListPipeline implements Pipeline {
@Override
public void process(ProductList productList) {
HttpRequest currRequest = productList.getRequest;
//下一页继续抓取
int currPage = productList.getCurrPage;
int nextPage = currPage + 1;
int totalPage = productList.getTotalPage;
if(nextPage <= totalpage string nexturl string currurl='currRequest.getUrl;' ifcurrurl.indexofpage=') != -1) { nextUrl = StringUtils.replaceOnce(currUrl,' page='+ currPage,' page='+ nextPage); } else { nextUrl = currUrl +' page='+ nextPage; } SchedulerContext.into(currRequest.subRequest(nextUrl)); } } }
以上三个类就完成了JD全部商品的抓取,是不是足够简单了。那注解方式还有必要用吗?当然还是有必要的,你会发现,DynamicGecco虽然足够简单,但是他的可理解性、可读性还是没有注解方式好,对于Gecco框架的新手我还是建议先从注解方式开始。
动态增加修改规则
DynamicGecco通过自定义的GeccoClassLoader实现了规则的热部署,这个是个很有用的功能,你可以想象,假如你有一个管理后台,通过配置就能实现爬虫规则的定义,写爬虫不需要再开发程序,直接配置一下就可以了,如果管理系统做的足够强大,你甚至可以做成可视化的方式,csspath都不需要自己写了。这里还是以最简单的MyGithub为例讲解动态增加修改规则。
启动爬虫引擎
动态增加修改规则,意味着你可以在没有规则的情况下先启动爬虫引擎。规则可以在你定义好后再加入爬虫引擎。
//定义爬取规则
Class> rule1 = DynamicGecco
.html
.gecco("https://github.com/xtuhcy/gecco", "consolePipeline")
.stringField("title").csspath(".repository-meta-content").text(false).build
.intField("star").csspath(".pagehead-actions li:nth-child(2) .social-count").text(false).build
.intField("fork").csspath(".pagehead-actions li:nth-child(3) .social-count").text.build
.loadClass;
注册新的规则
犹豫规则定好后并没有注册,通过下面的方法注册规则:
//注册规则
ge.register(rule1);
初始请求
加入初始请求队列后,爬虫就开始工作了
//加入初始请求,爬虫引擎开始工作
ge.getScheduler.into(new HttpGetRequest("https://github.com/xtuhcy/gecco"));
更新规则
如果这时我们希望更新一下抓取规则,比如不想抓star了,我们可以这样更新:
try {
//开始更新规则
ge.beginUpdateRule;
//修改规则
Class> newRule = DynamicGecco
.html(rule1.getName)
.gecco("https://github.com/xtuhcy/gecco", "consolePipeline")
.intField("fork").csspath(".pagehead-actions li:nth-child(3) .social-count").text.build
.removeField("star")
.loadClass;
//注册新规则
ge.register(newRule);
} catch(Exception ex) {
ex.printStackTrace;
} finally {
//规则更新完毕
ge.endUpdateRule;
}
下线已有规则
已经定义好的规则,我们可以将其下线,方法如下:
try {
//开始更新规则
ge.beginUpdateRule;
//下线之前的规则
ge.unregister(rule);
} catch(Exception ex) {
ex.printStackTrace;
} finally {
//规则更新完毕
ge.endUpdateRule;
}
到此,爬虫规则的增加/修改/删除都已经实现。可以愉快的配置爬虫规则了!
完整的的Demo代码可以参考github上的源代码,位于
com.geccocrawler.gecco.demo.dynamic包下。
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