webmagic的设计机制及原理-如何开发一个Java爬虫

之前就有网友在博客里留言，觉得webmagic的实现比较有意思，想要借此研究一下爬虫。最近终于集中精力，花了三天时间，终于写完了这篇文章。之前垂直爬虫写了一年多，webmagic框架写了一个多月，这方面倒是有一些心得，希望对读者有帮助。

webmagic的目标

一般来说，一个爬虫包括几个部分：

• 页面下载

  页面下载是一个爬虫的基础。下载页面之后才能进行其他后续操作。

• 链接提取

  一般爬虫都会有一些初始的种子URL，但是这些URL对于爬虫是远远不够的。爬虫在爬页面的时候，需要不断发现新的链接。

• URL管理

  最基础的URL管理，就是对已经爬过的URL和没有爬的URL做区分，防止重复爬取。

• 内容分析和持久化

  一般来说，我们最终需要的都不是原始的HTML页面。我们需要对爬到的页面进行分析，转化成结构化的数据，并存储下来。

不同的爬虫，对这几部分的要求是不一样的。

对于通用型的爬虫，例如搜索引擎蜘蛛，需要指对互联网大部分网页无差别进行抓取。这时候难点就在于页面下载和链接管理上–如果要高效的抓取更多页面，就必须进行更快的下载；同时随着链接数量的增多，需要考虑如果对大规模的链接进行去重和调度，就成了一个很大的问题。一般这些问题都会在大公司有专门的团队去解决，比如这里有一篇来自淘宝的快速构建实时抓取集群。对Java来说，如果你要研究通用爬虫，那么可以看一下heritrix或者nutch。

而垂直类型的爬虫要解决的问题则不一样，比如想要爬取一些网站的新闻、博客信息，一般抓取数量要求不是很大，难点则在于如何高效的定制一个爬虫，可以精确的抽取出网页的内容，并保存成结构化的数据。这方面需求很多，webmagic就是为了解决这个目的而开发的。

使用Java语言开发爬虫是比较复杂的。虽然Java有很强大的页面下载、HTML分析工具，但是每个都有不小的学习成本，而且这些工具本身都不是专门为爬虫而生，使用起来也没有那么顺手。我曾经有一年的时间都在开发爬虫，重复的开发让人头痛。Java还有一个比较成熟的框架crawler4j，但是它是为通用爬虫而设计的，扩展性差一些，满足不了我的业务需要。我也有过自己开发框架的念头，但是终归觉得抽象的不是很好。直到发现python的爬虫框架scrapy，它将爬虫的生命周期拆分的非常清晰，我参照它进行了模块划分，并用Java的方式去实现了它，于是就有了webmagic。

代码已经托管到github，地址是https://github.com/code4craft/webmagic，Javadoc：http://code4craft.github.io/webmagic/docs/

webmagic的实现还参考了另一个Java爬虫SpiderMan。SpiderMan是一个全栈式的Java爬虫，它的设计思想跟webmagic稍有不同，它希望将Java语言的实现隔离，仅仅让用户通过配置就完成一个垂直爬虫。理论上，SpiderMan功能更强大，很多功能已经内置，而webmagic则比较灵活，适合熟悉Java语法的开发者，可以比较非常方便的进行扩展和二次开发。

webmagic的模块划分

webmagic目前的核心代码都在webmagic-core中，webmagic-samples里有一些定制爬虫的例子，可以作为参考。而webmagic-plugin目前还不完善，后期准备加入一些常用的功能。下面主要介绍webmagic-core的内容。

前面说到，webmagic参考了scrapy的模块划分，分为Spider(整个爬虫的调度框架)、Downloader(页面下载)、PageProcessor(链接提取和页面分析)、Scheduler(URL管理)、Pipeline(离线分析和持久化)几部分。只不过scrapy通过middleware实现扩展，而webmagic则通过定义这几个接口，并将其不同的实现注入主框架类Spider来实现扩展。

Spider类-核心调度

Spider是爬虫的入口类，Spider的接口调用采用了链式的API设计，其他功能全部通过接口注入Spider实现，下面是启动一个比较复杂的Spider的例子。

Spider.create(sinaBlogProcessor) .scheduler(new FileCacheQueueScheduler("/data/temp/webmagic/cache/")) .pipeline(new FilePipeline()) .thread(10).run(); 

Spider的核心处理流程非常简单，代码如下：

private void processRequest(Request request) { Page page = downloader.download(request, this); if (page == null) { sleep(site.getSleepTime()); return; } pageProcessor.process(page); addRequest(page); for (Pipeline pipeline : pipelines) { pipeline.process(page, this); } sleep(site.getSleepTime()); } 

Downloader-页面下载

页面下载是一切爬虫的开始。

大部分爬虫都是通过模拟http请求，接收并分析响应来完成。这方面，JDK自带的HttpURLConnection可以满足最简单的需要，而Apache HttpClient(4.0后整合到HttpCompenent项目中)则是开发复杂爬虫的不二之选。它支持自定义HTTP头(对于爬虫比较有用的就是User-agent、cookie等)、自动redirect、连接复用、cookie保留、设置代理等诸多强大的功能。

webmagic使用了HttpClient 4.2，并封装到了HttpClientDownloader。学习HttpClient的使用对于构建高性能爬虫是非常有帮助的，官方的Tutorial就是很好的学习资料。目前webmagic对HttpClient的使用仍在初步阶段，不过对于一般抓取任务，已经够用了。

下面是一个使用HttpClient最简单的例子：

HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient(); HttpGet httpGet = new HttpGet("http://youhost/xxx"); HttpResponse httpResponse = httpClient.execute(httpGet); System.out.println(EntityUtils.toString(httpResponse.getEntity().getContent())); 

对于一些Javascript动态加载的网页，仅仅使用http模拟下载工具，并不能取到页面的内容。这方面的思路有两种：一种是抽丝剥茧，分析js的逻辑，再用爬虫去重现它(比如在网页中提取关键数据，再用这些数据去构造Ajax请求，最后直接从响应体获取想要的数据)； 
另一种就是：内置一个浏览器，直接获取最后加载完的页面。这方面，js可以使用PhantomJS，它内部集成了webkit。而Java可以使用Selenium，这是一个非常强大的浏览器模拟工具。考虑以后将它整理成一个独立的Downloader，集成到webmagic中去。

一般没有必要去扩展Downloader。

PageProcessor-页面分析及链接抽取

这里说的页面分析主要指HTML页面的分析。页面分析可以说是垂直爬虫最复杂的一部分，在webmagic里，PageProcessor是定制爬虫的核心。通过编写一个实现PageProcessor接口的类，就可以定制一个自己的爬虫。

页面抽取最基本的方式是使用正则表达式。正则表达式好处是非常通用，解析文本的功能也很强大。但是正则表达式最大的问题是，不能真正对HTML进行语法级别的解析，没有办法处理关系到HTML结构的情况(例如处理标签嵌套)。例如，我想要抽取一个

里的内容，可以这样写：“

(.*?)

“。但是如果这个div内部还包含几个子div，这个时候使用正则表达式就会将子div的”

“作为终止符截取。为了解决这个问题，我们就需要进行HTML的分析。

 

HTML分析是一个比较复杂的工作，Java世界主要有几款比较方便的分析工具：

Jsoup

Jsoup是一个集强大和便利于一体的HTML解析工具。它方便的地方是，可以用于支持用jquery中css selector的方式选取元素，这对于熟悉js的开发者来说基本没有学习成本。

String content = "blabla"; Document doc = JSoup.parse(content); Elements links = doc.select("a[href]"); 

Jsoup还支持白名单过滤机制，对于网站防止XSS攻击也是很好的。

HtmlParser

HtmlParser的功能比较完备，也挺灵活，但谈不上方便。这个项目很久没有维护了，最新版本是2.1。HtmlParser的核心元素是Node，对应一个HTML标签，支持getChildren()等树状遍历方式。HtmlParser另外一个核心元素是NodeFilter，通过实现NodeFilter接口，可以对页面元素进行筛选。这里有一篇HtmlParser的使用文章：使用 HttpClient 和 HtmlParser 实现简易爬虫。

Apache tika

tika是专为抽取而生的工具，还支持PDF、Zip甚至是Java Class。使用tika分析HTML，需要自己定义一个抽取内容的Handler并继承org.xml.sax.helpers.DefaultHandler，解析方式就是xml标准的方式。crawler4j中就使用了tika作为解析工具。SAX这种流式的解析方式对于分析大文件很有用，我个人倒是认为对于解析html意义不是很大。

InputStream inputStream = null; HtmlParser htmlParser = new HtmlParser(); htmlParser.parse(new ByteArrayInputStream(page.getContentData()), contentHandler, metadata, new ParseContext()); 

HtmlCleaner与XPath

HtmlCleaner最大的优点是：支持XPath的方式选取元素。XPath是一门在XML中查找信息的语言，也可以用于抽取HTML元素。XPath与CSS Selector大部分功能都是重合的，但是CSS Selector专门针对HTML，写法更简洁，而XPath则是通用的标准，可以精确到属性值。XPath有一定的学习成本，但是对经常需要编写爬虫的人来说，这点投入绝对是值得的。

学习XPath可以参考w3school的XPath 教程。下面是使用HtmlCleaner和xpath进行抽取的一段代码：

HtmlCleaner htmlCleaner = new HtmlCleaner(); TagNode tagNode = htmlCleaner.clean(text); Object[] objects = tagNode.evaluateXPath("xpathStr"); 

几个工具的对比

在这里评价这些工具的主要标准是“方便”。就拿抽取页面所有链接这一基本任务来说，几种代码分别如下：

XPath:

tagNode.evaluateXPath("//a/@href") 

CSS Selector:

//使用类似js的实现 $("a[href]").attr("href") 

HtmlParser：

Parser p = new Parser(value); NodeFilter aFilter = new TagNameFilter("a"); NodeList nodes = p.extractAllNodesThatMatch(aFilter); for (int i = 0; i < nodes.size(); i++) { Node eachNode = nodes.elementAt(i); if (eachNode instanceof LinkTag) { LinkTag linkTag = (LinkTag) eachNode; System.out.println(linkTag.extractLink()); } } 

XPath是最简单的，可以精确选取到href属性值；而CSS Selector则次之，可以选取到HTML标签，属性值需要调用函数去获取；而HtmlParser和SAX则需要手动写程序去处理标签了，比较麻烦。

webmagic的Selector

Selector是webmagic为了简化页面抽取开发的独立模块，是整个项目中我最得意的部分。这里整合了CSS Selector、XPath和正则表达式，并可以进行链式的抽取，很容易就实现强大的功能。即使你使用自己开发的爬虫工具，webmagic的Selector仍然值得一试。

例如，我已经下载了一个页面，现在要抽取某个区域的所有包含"blog"的链接，我可以这样写：

//content是用别的爬虫工具抽取到的正文 String content = "blabla"; List<String> links = Html.create(content) .$("div.title") //css 选择，Java里虽然很少有$符号出现，不过貌似$作为方法名是合法的 .xpath("//@href") //提取链接 .regex(".*blog.*") //正则匹配过滤 .all(); //转换为string列表 

另外，webmagic的抓取链接需要显示的调用Page.addTargetRequests()去添加，这也是为了灵活性考虑的(很多时候，下一步的URL不是单纯的页面href链接，可能会根据页面模块进行抽取，甚至可能是自己拼凑出来的)。

补充一个有意思的话题，就是对于页面正文的自动抽取。相信用过Evernote Clearly都会对其自动抽取正文的技术印象深刻。这个技术又叫Readability，webmagic对readability有一个粗略的实现SmartContentSelector，用的是P标签密度计算的方法，在测试oschina博客时有不错的效果。

Scheduler-URL管理

URL管理的问题可大可小。对于小规模的抓取，URL管理是很简单的。我们只需要将待抓取URL和已抓取URL分开保存，并进行去重即可。使用JDK内置的集合类型Set、List或者Queue都可以满足需要。如果我们要进行多线程抓取，则可以选择线程安全的容器，例如LinkedBlockingQueue以及ConcurrentHashMap。

因为小规模的URL管理非常简单，很多框架都并不将其抽象为一个模块，而是直接融入到代码中。但是实际上，抽象出Scheduler模块，会使得框架的解耦程度上升一个档次，并非常容易进行横向扩展，这也是我从scrapy中学到的。

在webmagic的设计中，除了Scheduler模块，其他的处理-从下载、解析到持久化，每个任务都是互相独立的，因此可以通过多个Spider共用一个Scheduler来进行扩展。排除去重的因素，URL管理天生就是一个队列，我们可以很方便的用分布式的队列工具去扩展它，也可以基于mysql、redis或者mongodb这样的存储工具来构造一个队列，这样构建一个多线程乃至分布式的爬虫就轻而易举了。

URL去重也是一个比较复杂的问题。如果数据量较少，则使用hash的方式就能很好解决。数据量较大的情况下，可以使用Bloom Filter或者更复杂的方式。

webmagic目前有两个Scheduler的实现，QueueScheduler是一个简单的内存队列，速度较快，并且是线程安全的，FileCacheQueueScheduler则是一个文件队列，它可以用于耗时较长的下载任务，在任务中途停止后，下次执行仍然从中止的URL开始继续爬取。

Pipeline-离线处理和持久化

Pipeline其实也是容易被忽略的一部分。大家都知道持久化的重要性，但是很多框架都选择直接在页面抽取的时候将持久化一起完成，例如crawer4j。但是Pipeline真正的好处是，将页面的在线分析和离线处理拆分开来，可以在一些线程里进行下载，另一些线程里进行处理和持久化。

你可以扩展Pipeline来实现抽取结果的持久化，将其保存到你想要保存的地方-本地文件、数据库、mongodb等等。Pipeline的处理目前还是在线的，但是修改为离线的也并不困难。

webmagic目前只支持控制台输出和文件持久化，但是持久化到数据库也是很容易的。

结语

webmagic确实是一个山寨的框架，本身也没有太多创新的东西，但是确实对Java爬虫的实现有了一些简化。在强大便利的功能和较高的灵活性中间，webmagic选择了后者，目标就是要打造一个熟练的Java开发者也用的比较顺手的工具，并且可以集成到自己的业务系统中，这一点我自己开发了不少这样的业务，对其灵活性还是比较有信心的。webmagic目前的代码实现还比较简单(不到2000行)，如果有兴趣的阅读代码可能也会有一些收获，也非常欢迎建议和指正。

最后再次附上代码地址：https://github.com/code4craft/webmagic