抓取51Job的招聘信息
一， Scheduler组件
在解析页面的时候，很可能会解析出相同的url地址(例如商品标题和商品图片超链接，而且url一样)，如果不进行处理，同样的url会解析处理多次，浪费资源。所以我们需要有一个url去重的功能
WebMagic提供了Scheduler可以帮助我们解决以上问题。
Scheduler是WebMagic中进行URL管理的组件。一般来说，Scheduler包括两个作用：
*对待抓取的URL队列进行管理。
*对已抓取的URL进行去重。
WebMagic内置了几个常用的Scheduler。如果你只是在本地执行规模比较小的爬虫，那么基本无需定制Scheduler，但是了解一下已经提供的几个Scheduler还是有意义的
去重部分被单独抽象成了一个接口：DuplicateRemover，从而可以为同一个Scheduler选择不同的去重方式，以适应不同的需要，目前提供了两种去重方式
RedisScheduler是使用Redis的set进行去重，其他的Scheduler(包括未指定的)默认都使用HashSetDuplicateRemover来进行去重
如果要使用BloomFilter，必须要加入以下依赖：
<!--WebMagic对布隆过滤器的支持-->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>16.0</version>
</dependency>
添加布隆过滤器：
public static void main(String[] args) {
Spider.create(new JobProcessor())
.addUrl("https://kuaibao.jd.com/")//添加需要爬取的网页url
//不添加addPipeline则会将结果输出在控制台
// .addPipeline(new FilePipeline("C:\\Users\\admin\\Desktop\\result\\"))//将结果保存在文件中
.thread(5)//设置多线程
//创建Schedule抽取url，将url保存在内存队列中，并使用布隆过滤器去重，最大去重100000条；如果不设置Schedule，默认采用HashSet去重
.setScheduler(new QueueScheduler().setDuplicateRemover(new BloomFilterDuplicateRemover(100000)))
.run();//执行
//不需要执行打印，不设置输入流的位置，WebMagic默认输出在控制台
}三种去重方式
去重就有三种实现方式，那有什么不同呢？
HashSet
使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。
缺点：占用内存大，性能较低。
Redis去重
使用Redis的set进行去重。优点是速度快（Redis本身速度就很快），而且去重不会占用爬虫服务器的资源，可以处理更大数据量的数据爬取。
缺点：需要准备Redis服务器，增加开发和使用成本。
布隆过滤器 (BloomFilter) (使用较多)
使用布隆过滤器也可以实现去重。优点是占用的内存要比使用HashSet要小的多，也适合大量数据的去重操作。
缺点：有误判的可能。没有重复可能会判定重复，但是重复数据一定会判定重复。
布隆过滤器 (Bloom Filter)是由Burton Howard Bloom于1970年提出，它是一种space efficient的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。在垃圾邮件过滤的黑白名单方法、爬虫(Crawler)的网址判重模块中等等经常被用到。
哈希表也能用于判断元素是否在集合中，但是布隆过滤器只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。布隆过滤器可以插入元素，但不可以删除已有元素。其中的元素越多，误报率越大，但是漏报是不可能的。
3. Pipeline
在WebMagic中，Pileline是抽取结束后，进行处理的部分，它主要用于抽取结果的保存，也可以定制Pileline可以实现一些通用的功能。在这里我们会定制Pipeline实现数据导入到数据库中
Pipeline的接口定义如下：
public interface Pipeline {
// ResultItems保存了抽取结果，它是一个Map结构，
// 在page.putField(key,value)中保存的数据，
//可以通过ResultItems.get(key)获取
public void process(ResultItems resultItems, Task task);
}
可以看到，Pipeline其实就是将PageProcessor抽取的结果，继续进行了处理的，其实在Pipeline中完成的功能，你基本上也可以直接在PageProcessor实现，那么为什么会有Pipeline？有几个原因：
1.为了模块分离
“页面抽取”和“后处理、持久化”是爬虫的两个阶段，将其分离开来，一个是代码结构比较清晰，另一个是以后也可能将其处理过程分开，分开在独立的线程以至于不同的机器执行。
Pipeline的功能比较固定，更容易做成通用组件
每个页面的抽取方式千变万化，但是后续处理方式则比较固定，例如保存到文件、保存到数据库这种操作，这些对所有页面都是通用的。
在WebMagic里，一个Spider可以有多个Pipeline，使用Spider.addPipeline()即可增加一个Pipeline。这些Pipeline都会得到处理，例如可以使用实现输出结果到控制台，并且保存到文件的目标。
spider.addPipeline(new ConsolePipeline()).addPipeline(new FilePipeline())
2. 环境搭建
建数据表
CREATE Table job_info(
id BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
company_name VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT '公司名称',
company_addr VARCHAR(200) DEFAULT NULL COMMENT '公司地址',
company_info TEXT COMMENT '公司信息',
job_name VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT '职位名称',
job_addr VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT '工作地点',
job_info TEXT COMMENT "职位信息",
salary_min int(10) DEFAULT NULL COMMENT '最低薪资',
salary_max INT(10) DEFAULT NULL COMMENT '最高薪资',
url VARCHAR(150) DEFAULT NULL COMMENT '招聘信息详情页',
time VARCHAR(20) DEFAULT NULL COMMENT '职位最新发布时间',
PRIMARY KEY (id)
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;在pom.xml中添加依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.0.2.RELEASE</version>
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.ayulong</groupId>
<artifactId>ayulong-crawler-job</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<!--SpringMVC-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--SpringData Jpa-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<!--MySQL连接包-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.11</version>
</dependency>
<!--WebMagic核心包-->
<dependency>
<groupId>us.codecraft</groupId>
<artifactId>webmagic-core</artifactId>
<version>0.7.3</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!--WebMagic扩展-->
<dependency>
<groupId>us.codecraft</groupId>
<artifactId>webmagic-extension</artifactId>
<version>0.7.3</version>
</dependency>
<!--WebMagic对布隆过滤器的支持-->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>16.0</version>
</dependency>
<!--工具包 stringUtils -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
</project>
加入配置文件
在resources目录下添加application.yml文件
链接数据库
spring:
# 数据库配置
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/crawlerDB?characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
username:
password:
# jpa配置
jpa:
database: MySQL
show-sql: false
在resources目录下添加log4j.properties文件
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
编写pojo
@Entity
@Data
@ToString
public class JobInfo {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
private String companyName;
private String companyAddr;
private String companyInfo;
private String jobName;
private String jobAddr;
private String jobInfo;
private Integer salaryMin;
private Integer salaryMax;
private String url;
private String time;
}编写Dao
package cn.ayulong.job.dao;
import cn.ayulong.job.pojo.JobInfo;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
public interface JobInfoDao extends JpaRepository<JobInfo, Long> {
}
编写Service
编写service接口
此处知识 jpa 的查询方式
public interface JobInfoService {
/**
* 保存工作信息
* @param jobInfo
*/
public void save(JobInfo jobInfo);
/**
* 根据条件查询工作信息
* @param jobInfo
* @return
*/
public List<JobInfo> findJobInfo(JobInfo jobInfo);
}
编写service实现类
@Service
public class JobInfoServiceImpl implements JobInfoService {
@Autowired
private JobInfoDao jobInfoDao;
@Override
@Transactional
public void save(JobInfo jobInfo) {
// 根据每条工作信息的url和发布时间查询数据
JobInfo param = new JobInfo();
param.setUrl(jobInfo.getUrl());
param.setTime(jobInfo.getTime());
// 执行查询
List<JobInfo> list = this.findJobInfo(param);
// 判断查询结果是否为空
if (list.size() == 0) {
// 如果查询结果为空, 表示招聘信息数据不存在, 或者已经更新了, 需要增或者更新数据库
this.jobInfoDao.saveAndFlush(jobInfo);
}
}
@Override
public List<JobInfo> findJobInfo(JobInfo jobInfo) {
// 设置查询条件
Example example = Example.of(jobInfo);
// 执行查询
List list = this.jobInfoDao.findAll(example);
return list;
}
}
创建引导类
@SpringBootApplication
@EnableScheduling // 开启定时任务
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
环境搭建完毕
3. 代码实现
添加工具类MathSalary(计算薪资的工具类,可忽略)
package cn.ayulong.job.task;
// 转换薪资
public class MathSalary {
/**
* 获取薪水范围
*
* @param salaryStr
* @return
*/
public static Integer[] getSalary(String salaryStr) {
//声明存放薪水范围的数组
Integer[] salary = new Integer[2];
//"500/天"
//0.8-1.2万/月
//5-8千/月
//5-6万/年
String date = salaryStr.substring(salaryStr.length() - 1, salaryStr.length());
//如果是按天，则直接乘以240进行计算
if (!"月".equals(date) && !"年".equals(date)) {
salaryStr = salaryStr.substring(0, salaryStr.length() - 2);
salary[0] = salary[1] = str2Num(salaryStr, 240);
return salary;
}
String unit = salaryStr.substring(salaryStr.length() - 3, salaryStr.length() - 2);
String[] salarys = salaryStr.substring(0, salaryStr.length() - 3).split("-");
salary[0] = mathSalary(date, unit, salarys[0]);
salary[1] = mathSalary(date, unit, salarys[1]);
return salary;
}
//根据条件计算薪水
private static Integer mathSalary(String date, String unit, String salaryStr) {
Integer salary = 0;
//判断单位是否是万
if ("万".equals(unit)) {
//如果是万，薪水乘以10000
salary = str2Num(salaryStr, 10000);
} else {
//否则乘以1000
salary = str2Num(salaryStr, 1000);
}
//判断时间是否是月
if ("月".equals(date)) {
//如果是月，薪水乘以12
salary = str2Num(salary.toString(), 12);
}
return salary;
}
private static int str2Num(String salaryStr, int num) {
try {
// 把字符串转为小数，必须用Number接受，否则会有精度丢失的问题
Number result = Float.parseFloat(salaryStr) * num;
return result.intValue();
} catch (Exception e) {
}
return 0;
}
}
自定义Pipeline存储数据到数据库中
在WebMagic中，Pileline是抽取结束后，进行处理的部分，它主要用于抽取结果的保存，也可以定制Pileline可以实现一些通用的功能。在这里我们会定制Pipeline实现数据导入到数据库中
@Component
public class SpringDatePipeline implements Pipeline {
@Autowired
private JobInfoDao jobInfoDao;
@Override
public void process(ResultItems resultItems, Task task) {
//获取封装好的对象
JobInfo jobInfo = resultItems.get("jobInfo");
//判断数据的hi否不为空
if (jobInfo != null){
//不为空，保存到数据库
this.jobInfoDao.saveAndFlush(jobInfo);
}
}
}编写主要的爬虫类(核心)
稍微自己修改了一下, 因为 51job 现在的网页和之前相比改了一些, 数据不能直接在网页的元素上拿到, 所以解析数据的方式也得有所变化, 只能想办法解析网页中的js代码, 测试基本没有什么问题
@Component
public class JobProcessor implements PageProcessor {
// 因为拿不到下一页的链接只好设置一个变量
private int count = 1;
private String url = "https://search.51job.com/list/030200,000000,0000,00,9,99,java,2,1.html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&ord_field=0&dibiaoid=0&line=&welfare=";
private SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-");
private String today = formatter.format(new Date());
/**
*解析页面的方法
**/
@Override
public void process(Page page) {
// 因为在51招聘的页面中不能直接拿到页面元素, 经分析数据在页面的js中
// 于是想办法将js对象(json数据)解析出来, 获取到详情页面的链接放到任务队列中
// 解析页面, 获取script中招聘详情信息
String dataJs = page.getHtml().css("script").regex(".*SEARCH_RESULT.*").get();
// 判断获取到的页面是否为空
if (!StringUtils.isEmpty(dataJs)) {
System.out.println("开始抓取第" + count++ + "页");
// 如果不为空, 表示这是列表页
// 解析拿到json字符串
dataJs = dataJs.substring(dataJs.indexOf("{"), dataJs.lastIndexOf("}") + 1);
// 创建json对象
JSONObject jsonObject = (JSONObject) JSONObject.parse(dataJs);
// 根据分析拿到放置信息的数组
JSONArray resArr = jsonObject.getJSONArray("engine_search_result");
// 判断数组中是否存在数据
if (resArr.size() > 0) {
for (int i = 0; i < resArr.size(); i++) {
// 获取数组中的每一个对象
JSONObject resObj = (JSONObject) resArr.get(i);
//把获取到的url地址放到任务队列中
page.addTargetRequest(String.valueOf(resObj.get("job_href")));
}
// 获取下一页的url
String bkUrl = "https://search.51job.com/list/030200,000000,0000,00,9,99,java,2," + (count + 1) + ".html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&ord_field=0&dibiaoid=0&line=&welfare=";
// 把url放到任务队列中
page.addTargetRequest(bkUrl);
} else {
// 设置变量为初始值
count = 0;
// 如果没有数据那么爬虫结束
return;
}
} else {
// 如果为空, 表示这是招聘详情页, 解析页面, 获取招聘详情信息, 保存数据
this.saveJobInfo(page);
}
}
// 解析页面, 获取招聘详情信息, 保存数据
private void saveJobInfo(Page page) {
// 创建招聘详情对象
JobInfo jobInfo = new JobInfo();
// 解析页面
Html html = page.getHtml();
// 获取数据, 封装到对象中
// 拿到有地址和发布时间的那条文字
String desc = Jsoup.parse(html.css("p.msg.ltype").toString()).text();
if (desc == null) {
// 有极少数非51内部网站无法找到
return;
}
// 为了能够找到发布时间截取了字符串
desc = desc.substring(0, desc.lastIndexOf("发布"));
// 设置公司名称
jobInfo.setCompanyName(html.css("div.cn p.cname a", "text").toString().trim());
// 设置公司地址
jobInfo.setCompanyAddr(desc.substring(0, desc.indexOf("|")).trim());
// 设置公司信息
jobInfo.setCompanyInfo(Jsoup.parse(html.css("div.tmsg").toString()).text());
// 设置职位名称
jobInfo.setJobName(html.css("div.cn h1", "text").toString());
// 设置工作地址
jobInfo.setJobAddr(html.css("div.bmsg>p.fp", "text").toString());
// 设置工作信息(要求)
jobInfo.setJobInfo(Jsoup.parse(html.css("div.job_msg").toString()).text());
// 设置当前链接
jobInfo.setUrl(page.getUrl().toString());
// 获取薪资
// 有的没有写薪资, 先获取薪资的字符串
String salaryText = html.css("div.cn strong", "text").toString();
// 看看是否没有薪资这个字段
if (!StringUtils.isEmpty(salaryText)) {
// 使用工具类转换薪资字符串
Integer[] salary = MathSalary.getSalary(salaryText);
jobInfo.setSalaryMax(salary[0]);
jobInfo.setSalaryMin(salary[1]);
} else {
// 没有则设为零
jobInfo.setSalaryMax(0);
jobInfo.setSalaryMin(0);
}
// 获取发布时间
// 获取发布时间
String time = desc.substring(desc.lastIndexOf("|") + 3);
jobInfo.setTime(today + time.trim());
// 把结果保存起来
page.putField("jobInfo", jobInfo);
}
private Site site = Site.me()
.setCharset("gbk") // 设置编码 如果乱码还utf-8
.setTimeOut(10*1000) // 设置超时时间
.setRetrySleepTime(3000) // 设置重试的间隔时间
.setRetryTimes(3); // 设置重试的次数
@Override
public Site getSite() {
return site;
}
//注入自定义的存储方式
@Autowired
private SpringDataPipeline springDataPipeline;
// initialDelay当任务启动后, 等多久执行方法
// fixedDelay每隔多久执行方法
@Scheduled(initialDelay = 1000, fixedDelay = 1000 * 1000)
public void process() {
Spider.create(new JobProcessor())
.addUrl(url)
// 设置Secheduler
.setScheduler(new QueueScheduler()
// 设置Bloom去重
// //QueueScheduler队列保存抓取url。BloomFilterDuplicateRemover布隆过滤器 值根据实际进行设置，最好比预估(数据)值大（越大越占内存）
.setDuplicateRemover(new BloomFilterDuplicateRemover(100000)))
.thread(10)
// 设置自定义的Pipeline储存数据方式
.addPipeline(this.springDataPipeline)
.run();
}
}
51Job使用爬虫抓取数据，已经开始需要验证是否是认为操作，小趴菜太菜，只学习了这么一点内容，不知道如何反反爬虫
下面是小趴菜的自己写的PageProcessor核心代码
@Component
public class JobProcessor implements PageProcessor {
//访问的起始url地址
private int count = 1;
private String url = "https://search.51job.com/list/030200,000000,0000,00,9,99,java,2,1.html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&ord_field=0&dibiaoid=0&line=&welfare=";
// private String url = "https://www.liepin.com/zhaopin/?inputFrom=www_index&workYearCode=0&key=java&scene=input&ckId=gr3kkf194u30rv9s38bculwtahg54c6a&dq=";
private SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-");
private String today = formatter.format(new Date());
//核心解析页面
@Override
public void process(Page page) {
//解析页面，获取招聘信息的url地址
List<Selectable> lists = page.getHtml().css("div.j_joblist div.e sensors_exposure").nodes();//div.j_joblist div.e_icons ick a.el
// // 判断获取到的页面是否为空
if (lists.size() == 0){
//岗位详情页
this.saveJobInfo(page);
}else {
//招聘信息列表页，解析列表的详情页url，放到任务中
for (Selectable selectable : lists) {
String jobInfoUrl = selectable.links().toString();
//将获取到的url，提交到任务队列中
page.addTargetRequest(jobInfoUrl);
}
//获取下一页的url
String bkUrl = page.getHtml().css("div.p_in li.bk").nodes().get(1).links().toString();
//添加到任务队列中
page.addTargetRequest(bkUrl);
}
}
//解析页面，获取招聘的详情信息
private void saveJobInfo(Page page) {
//创建 招聘详情对象
JobInfo jobInfo = new JobInfo();
Html html = page.getHtml();
jobInfo.setCompanyName(html.css("div.cn p.cname a","text").toString());
jobInfo.setCompanyAddr(Jsoup.parse(html.css("div.bmsg").nodes().get(1).toString()).text());
jobInfo.setCompanyInfo(Jsoup.parse(html.css("div.tmsg").toString()).text());//获取标签内部的文本内容
jobInfo.setJobInfo(Jsoup.parse(html.css("div.job_msg").toString()).text());
jobInfo.setJobName(html.css("div.cn h1","text").toString());
jobInfo.setJobAddr(html.css("div.cn span.lname","text").toString());
// jobInfo.setSalaryMin();
// jobInfo.setSalaryMax();
jobInfo.setUrl(page.getUrl().toString());
// jobInfo.setTime();
//把结果保存在Pipeline中
page.putField("jobInfo",jobInfo);
}
private Site site = Site.me()
.setCharset("utf8")//设置编码
.setTimeOut(10 * 1000)//设置超时时间
.setRetryTimes(3)//设置重试次数
.setRetrySleepTime(3 * 1000);//设置重试时间间隔
@Override
public Site getSite() {
return site;
}
@Autowired
private SpringDatePipeline springDatePipeline;
//@Scheduled:开启定时任务
//initialDelay:当任务启动后，等待多久启动方法
//fixedDelay:每隔多久执行方法
@Scheduled(initialDelay = 1000,fixedDelay = 100 * 1000)
public void process(){
Spider.create(new JobProcessor())//创建一个Spider对象
.addUrl(url)//添加开始地址
//设置url去重
.setScheduler(new QueueScheduler().setDuplicateRemover(new BloomFilterDuplicateRemover(100000)))
.thread(10)//线程数量设置
.addPipeline(springDatePipeline)//持久化到数据库
.run();//运行
}
}
