android爬虫框架jsoup,Android笔记之JSoup爬虫入门

article/2025/9/28 13:52:29

前言

闲扯一些没用的,写这篇文章之前是有点私心的,因为之前评论某简书大v的文章是鸡汤,瞬间被拉黑,连个解释和说明的机会都没有,文章语言干涩,内容平平,于是就好奇到底是些什么样的人喜欢和吹捧这样的鸡汤作者。

所谓技术可以解惑答疑,所以我就爬来了该作者的所有的文章,每篇文章的阅读数,赞数,评论数,赞赏数,赞赏者,评论者,入选的专题。

通过阅读数,赞数,评论数,赞赏数可以看出该作者的热度曲线,以及未来趋势。

通过阅读数,赞数,评论数,赞赏数的一定权值得出查看人民群众最喜爱的文章排序。

通过赞赏,评论者的次数和一定权值(赞赏权值更高),得出最忠实的粉丝。

将题目和专题可以得出高频词汇。

这些数据不多,但是因为作者文章够多,所以足够用来为该作者和其分析进行简单的建模和画像。我看了其排名前十的文章,忠实粉丝,又看了看高频词汇,心口的那些疑问也就豁然开朗了。

但是转念一想,你看看简书首页推荐,也就差不多明白是什么当道,再者说了,作者写什么样的文章,什么水平的粉丝关注也本与我无关,腥的和素的谈不上好坏,更枉论高低。

所以尽管初衷与技术无关,最终的还是回归技术本身。

JSoup使用

简介

jsoup 是一款Java 的HTML解析器,可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API,可通过DOM,CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。

jsoup的主要功能如下:

从一个URL,文件或字符串中解析HTML;

使用DOM或CSS选择器来查找、取出数据;

可操作HTML元素、属性、文本;

依赖

compile 'org.jsoup:jsoup:1.9.2'

API

因为这里是JSoup的简单使用,并不能展现JSoup的强大功能,这里只用到了简单的JSoup的API和Html基础知识。

获取Document

String baseURL = "http://www.jianshu.com/u/" + uid;

Document personalInfo= Jsoup.connect(baseURL).get();

获取Elements

Elements noteList = document.select("ul.note-list");

Elements li = noteList.select("li");

获得标签文本

String content = li.text().trim();

文档

文章信息爬取

网页分析

这里需要简单的Html基础,简单的分析一下简书的作者文章信息页面的布局,找到相应的Elements,对于这个简单的入门的爬虫来说,这恐怕是最复杂的一个步骤了。

cbc8d97302b7

2017-04-13_145642.png

一目了然,所有关于这篇文章的所有内容都可以获取到。

下面我们简单的分析一下他的结构:

cbc8d97302b7

cbc8d97302b7

2017-04-13_151051.png

代码实现

代码很简单,将获取信息的代码放在子线程里面执行即可,当然这个爬虫并没有爬起来。

new Thread() {

@Override

public void run() {

int page = 1;

try {

String uid = "1441f4ae075d";

String baseURL = "http://www.jianshu.com/u/" + uid;

Document personalInfo= Jsoup.connect(baseURL).get();

author.setName(personalInfo.select("a.name").text());

author.setArticleNum(Integer.parseInt(personalInfo.select("div.meta-block").select("p").get(2).text().trim()));

while (true){

Document doc = Jsoup.connect(baseURL +"?page=" + page).get();

Elements noteList = doc.select("ul.note-list");

Elements li = noteList.select("li");

if (li == null || articleList.size() == author.getArticleNum()){

break;

}

else{

for (Element element : li) {

Article article = new Article();

article.setTitle(element.select("a.title").text());

article.setAbstractStr(element.select("p.abstract").toString());

article.setReadNum(Integer.parseInt(element.select("div.meta").get(0).select("a").get(0).text().trim()));

article.setCommentNum(Integer.parseInt(element.select("div.meta").get(0).select("a").get(1).text().trim()));

article.setLikeNum(Integer.parseInt(element.select("div.meta").get(0).select("span").get(0).text().trim()));

if (element.select("div.meta").get(0).select("span").size() == 2) {

article.setMoneyNum(Integer.parseInt(element.select("div.meta").get(0).select("span").get(1).text().trim()));

}

if(!articleList.contains(article)){

articleList.add(article);

System.out.println(article.getTitle());

System.out.println(article.getReadNum());

System.out.println(article.getCommentNum());

System.out.println(article.getLikeNum());

System.out.println(article.getMoneyNum());

}

}

page++;

}

}

System.out.println("总共获得文章篇数 :" + articleList.size());

}

catch(Exception e){

e.printStackTrace();

System.out.println("Exception");

}

}

}.start();


http://chatgpt.dhexx.cn/article/PsVlq9nQ.shtml

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