Java爬虫之爬取中国高校排名前100名并存入MongoDB中

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 介绍  在博客:Python爬虫——爬取中国高校排名前100名并写入MySQL中,我们利用Python来写爬虫,将http://gaokao.xdf.cn/201702/10612921.html 中的大学排名表格爬取出来,并存入到MySQL中。

介绍

  在博客:Python爬虫——爬取中国高校排名前100名并写入MySQL中,我们利用Python来写爬虫,将http://gaokao.xdf.cn/201702/10612921.html 中的大学排名表格爬取出来,并存入到MySQL中。
  本次分享将用Java的Jsoup API来实现相同的功能,并将爬取到的数据存入到MongoDB数据库中。

准备

  我们将在Eclipse中写程序,因此,需要下载以下jar包:

  • bson-3.6.3.jar
  • jsoup-1.10.3.jar
  • mongodb-driver-3.6.3.jar
  • mongodb-driver-core-3.6.3.jar

新建webScraper项目和jsoupScraper包,并将以上jar包加入到项目路径中,如下图:


webScraper项目

程序

  在jsoupScraper包下新建JsoupScaper.java文件,其完整代码如下:

package jsoupScraper;

/* 本爬虫利用Jsoup爬取中国大学排血排行榜前100名
 * 并将爬取后的结果存入到MongoDB数据库中
 */

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.select.Elements;
import java.net.*;
import java.io.*;

import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;

public class JsoupScraper {

    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://gaokao.xdf.cn/201702/10612921.html";
        insertIntoMongoDB(url);   
    }

    // insertIntoMongoDB()函数:将爬取的表格数据插入到MongoDB中
    public static void insertIntoMongoDB(String url) {
        try{   
            // 连接到本地的 mongodb 服务
            MongoClient mongoClient = new MongoClient("localhost", 27017);

            // 连接到university数据库,不过该数据库不存在,则创建university数据库
            MongoDatabase mongoDatabase = mongoClient.getDatabase("university"); 
            System.out.println("Connect to database successfully");

            // 创建集合,该集合事先不存在
            mongoDatabase.createCollection("rank");
            System.out.println("集合创建成功");

            // 将爬取的表格数据作为文档分条插入到新建的集合中
            MongoCollection<org.bson.Document> collection = mongoDatabase.getCollection("rank");
            System.out.println("集合 test 选择成功");

            List<String> content = getContent(url);

            for(int i=2; i<content.size(); i++) {
                String[] record = content.get(i).split(" ");

                org.bson.Document document = new org.bson.Document("rank", record[0]).
                                                 append("name", record[1]).
                                                 append("province", record[2]).
                                                 append("local_rank",record[3]).
                                                 append("score", record[4]).
                                                 append("type", record[5]).
                                                 append("stars", record[6]).
                                                 append("level", record[7]);
                List<org.bson.Document> documents = new ArrayList<org.bson.Document>();
                documents.add(document);
                collection.insertMany(documents);
                System.out.println("第"+i+"条文档插入成功");

            }

            // 关闭mongodb连接
            mongoClient.close();
            System.out.println("MongoDB连接已关闭");
         }
         catch(Exception e){
             e.printStackTrace();
         }
      }

    // getContent()函数,返回爬取的表格数据
    public static List<String> getContent(String url){
        List<String> content = new ArrayList<String>();

        // 利用URL解析网址
        URL urlObj = null;
        try{
            urlObj = new URL(url);

        }
        catch(MalformedURLException e){
            System.out.println("The url was malformed!");
            return content;
        }

        // URL连接
        URLConnection urlCon = null;
        try{
            // 打开URL连接
            urlCon = urlObj.openConnection(); 
            // 将HTML内容解析成UTF-8格式
            Document doc = Jsoup.parse(urlCon.getInputStream(), "utf-8", url);
            // 刷选需要的网页内容
            Elements elems = doc.getElementsByTag("tbody").first().children();
            // 提取每个字段的文字部分
            content = elems.eachText();

            return content;
        }
        catch(IOException e){
            System.out.println("There was an error connecting to the URL");
            return content;
        }

    }
}

运行

  运行上述程序,结果如下:


程序运行结果

  前往MongoDB数据库中查看,如下图:

MongoDB数据库

结束语

  该爬虫其实并不复杂,实现的原理也很简单,我们已经用能Java和Python来实现了。希望以后能写一些关于Java爬虫的文章,欢迎大家交流~~

相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
目录
相关文章
|
3月前
|
数据采集 缓存 Java
Python vs Java:爬虫任务中的效率比较
Python vs Java:爬虫任务中的效率比较
|
5月前
|
数据采集 存储 Java
Java爬虫图像处理:从获取到解析
Java爬虫图像处理:从获取到解析
|
2月前
|
数据采集 存储 Web App开发
Java爬虫:深入解析商品详情的利器
在数字化时代,信息处理能力成为企业竞争的关键。本文探讨如何利用Java编写高效、准确的商品详情爬虫,涵盖爬虫技术概述、Java爬虫优势、开发步骤、法律法规遵守及数据处理分析等内容,助力电商领域市场趋势把握与决策支持。
|
2月前
|
数据采集 存储 监控
Java爬虫:数据采集的强大工具
在数据驱动的时代,Java爬虫技术凭借其强大的功能和灵活性,成为企业获取市场信息、用户行为及竞争情报的关键工具。本文详细介绍了Java爬虫的工作原理、应用场景、构建方法及其重要性,强调了在合法合规的前提下,如何有效利用Java爬虫技术为企业决策提供支持。
|
4月前
|
数据采集 Java 数据挖掘
Java IO异常处理:在Web爬虫开发中的实践
Java IO异常处理:在Web爬虫开发中的实践
|
4月前
|
数据采集 存储 前端开发
Java爬虫开发:Jsoup库在图片URL提取中的实战应用
Java爬虫开发:Jsoup库在图片URL提取中的实战应用
|
5月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 前端开发
Java爬虫中的数据清洗:去除无效信息的技巧
Java爬虫中的数据清洗:去除无效信息的技巧
|
5月前
|
数据采集 Java API
java接口防爬虫
8月更文挑战第9天
|
6月前
|
数据采集 Java API
java接口防爬虫
7月更文挑战第4天
151 13
|
5月前
|
数据采集 SQL 前端开发
Java SpringBoot自动化网页爬虫项目
这是一个基于Java Spring Boot的自动化网页爬虫平台,采用图形化界面定义爬虫流程,无需编写代码。该平台高度灵活且可配置,支持Xpath、JsonPath、CSS选择器及正则表达式等多种提取方式,兼容JSON、XML和二进制格式,并支持通过代理服务器访问。它还具备自动管理Cookie、保存数据至数据库或文件、自定义函数和SQL脚本等功能,同时集成了任务监控和日志记录系统。此外,平台支持HTTP接口调用和动态网页抓取,可通过Selenium模拟真实浏览器行为。用户可通过直观的操作界面轻松完成复杂的数据抓取任务。