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　　记得在刚找工作时，隔壁的一位同学在面试时豪言壮语曾实现过网络爬虫，当时的景仰之情犹如滔滔江水连绵不绝。后来，在做图片搜索时，需要大量的测试 图片，因此萌生了从Amazon中爬取图书封面图片的想法，从网上也吸取了一些前人的经验，实现了一个简单但足够用的爬虫系统。

　　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，其基本架构如下图所示：

　　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。

　　本文爬虫程序的核心代码如下：

Java代码

1. public void crawl() throws Throwable {
2. while (continueCrawling()) {
3. CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL
4. if (url != null) {
5. printCrawlInfo();
6. String content = getContent(url); //获取URL的文本信息
7.
8. //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
9. if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) {
10. saveContent(url, content); //保存网页至本地
11.
12. //获取网页内容中的链接，并放入待爬取队列中
13. Collection urlStrings = extractUrls(content, url);
14. addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings);
15. } else {
16. System.out.println(url + " is not relevant ignoring ...");
17. }
18.
19. //延时防止被对方屏蔽
20. Thread.sleep(this.delayBetweenUrls);
21. }
22. }
23. closeOutputStream();
24. }

　　整个函数由getNextUrl、getContent、isContentRelevant、extractUrls、addUrlsToUrlQueue等几个核心方法组成，下面将一一介绍。先看getNextUrl：

Java代码

1. private CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable {
2. CrawlerUrl nextUrl = null;
3. while ((nextUrl == null) && (!urlQueue.isEmpty())) {
4. CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove();
5.
6. //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
7. //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
8. //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
9. if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl)
10. && (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl))
11. && isDepthAcceptable(crawlerUrl)) {
12. nextUrl = crawlerUrl;
13. // System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl);
14. }
15. }
16. return nextUrl;
17. }

　　getContent内部使用apache的httpclient 4.1获取网页内容，具体代码如下：

Java代码

1. private String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable {
2. //HttpClient4.1的调用与之前的方式不同
3. HttpClient client = new DefaultHttpClient();
4. HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString());
5. StringBuffer strBuf = new StringBuffer();
6. HttpResponse response = client.execute(httpGet);
7. if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) {
8. HttpEntity entity = response.getEntity();
9. if (entity != null) {
10. BufferedReader reader = new BufferedReader(
11. new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8"));
12. String line = null;
13. if (entity.getContentLength() > 0) {
14. strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength());
15. while ((line = reader.readLine()) != null) {
16. strBuf.append(line);
17. }
18. }
19. }
20. if (entity != null) {
21. entity.consumeContent();
22. }
23. }
24. //将url标记为已访问
25. markUrlAsVisited(url);
26. return strBuf.toString();
27. }

　　对于垂直型应用来说，数据的准确性往往更为重要。聚焦型爬虫的主要特点是，只收集和主题相关的数据，这就是isContentRelevant方法的作用。这里或许要使用分类预测技术，为简单起见，采用正则匹配来代替。其主要代码如下：

Java代码

1. public static boolean isContentRelevant(String content,
2. Pattern regexpPattern) {
3. boolean retValue = false;
4. if (content != null) {
5. //是否符合正则表达式的条件
6. Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase());
7. retValue = m.find();
8. }
9. return retValue;
10. }

　　extractUrls的主要作用，是从网页中获取更多的URL，包括内部链接和外部链接，代码如下：

Java代码

1. public List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) {
2. Map urlMap = new HashMap();
3. extractHttpUrls(urlMap, text);
4. extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl);
5. return new ArrayList(urlMap.keySet());
6. }
7.
8. //处理外部链接
9. private void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) {
10. Matcher m = httpRegexp.matcher(text);
11. while (m.find()) {
12. String url = m.group();
13. String[] terms = url.split("a href=\"");
14. for (String term : terms) {
15. // System.out.println("Term = " + term);
16. if (term.startsWith("http")) {
17. int index = term.indexOf("\"");
18. if (index > 0) {
19. term = term.substring(0, index);
20. }
21. urlMap.put(term, term);
22. System.out.println("Hyperlink: " + term);
23. }
24. }
25. }
26. }
27.
28. //处理内部链接
29. private void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text,
30. CrawlerUrl crawlerUrl) {
31. Matcher m = relativeRegexp.matcher(text);
32. URL textURL = crawlerUrl.getURL();
33. String host = textURL.getHost();
34. while (m.find()) {
35. String url = m.group();
36. String[] terms = url.split("a href=\"");
37. for (String term : terms) {
38. if (term.startsWith("/")) {
39. int index = term.indexOf("\"");
40. if (index > 0) {
41. term = term.substring(0, index);
42. }
43. String s = "//" + host + term;
44. urlMap.put(s, s);
45. System.out.println("Relative url: " + s);
46. }
47. }
48. }
49.
50. }

　　如此，便构建了一个简单的网络爬虫程序，可以使用以下程序来测试它：

Java代码

1. public static void main(String[] args) {
2. try {
3. String url = "//www.amazon.com";
4. Queue urlQueue = new LinkedList();
5. String regexp = "java";
6. urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0));
7. NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L,
8. regexp);
9. // boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url);
10. // System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " +
11. // allowCrawl);
12. crawler.crawl();
13. } catch (Throwable t) {
14. System.out.println(t.toString());
15. t.printStackTrace();
16. }
17. }

　　当然，你可以为它赋予更为高级的功能，比如多线程、更智能的聚焦、结合Lucene建立索引等等。更为复杂的情况，可以考虑使用一些开源的蜘蛛程序，比如Nutch或是Heritrix等等，就不在本文的讨论范围了。