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。
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:
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。
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:
类别处理Pipeline,对应原来的AllSortPipeline
@PipelineName("allSortJsonPipeline")
public class AllSortJsonPipeline extends JsonPipeline {
public static List<HttpRequest> sortRequests = new ArrayList<HttpRequest>();
@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<ProductList> {
@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();
if(currUrl.indexOf("page=") != -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。
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。
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。
//初始化爬虫引擎,此时由于没有初始请求,爬虫引擎会阻塞初始队列,直到获取到初始请求
GeccoEngine ge = GeccoEngine.create("com.geccocrawler.gecco.demo.dynamic")
.interval(5000)
.loop(true)
.engineStart();
爬虫规则的定义和之前讲的基本一致,唯一不同的是register()改成loadClass()。loadClass()用于先启动爬虫引擎后定义规则的场景
//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();
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);
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"));
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();
}
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。