Java爬虫——微博热搜

简介: 前言自从写完关于Lifecycle的文章后就没有发现其他有兴趣的源码了,所以呢,我决定看看写写后台代码,尝试一波。经过大概一周的百度,SSM框架基本搭建完成。

前言

自从写完关于Lifecycle的文章后就没有发现其他有兴趣的源码了,所以呢,我决定看看写写后台代码,尝试一波。经过大概一周的百度,SSM框架基本搭建完成。突发奇想,打算收集一下各种热搜。首先想到的那肯定是微博热搜了,so,我们来爬下微博热搜吧!

工具

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。

之前使用过Jsoup来抓取公交车实时到站信息,并且自己做了个简单的公交车到站查询APP。关于Jsoup的使用后面会讲到。

分析网页结构

在抓取数据的时候,首先要做的就是分析这个网页的结构,哪里是我们需要抓取的,哪些数据是我们需要的。我们先看下微博热搜,可以通过浏览器的开发者模式显示Html代码:

img_90d5f5cf84a0d48f73215b80e04cf44b.png
热搜html

我们可以看到,右边那<tbody>里面正是我们需要抓取的数据,话不多说,上码吧!

代码实现

先吐槽一波,微博在加载热搜的时候并没有直接用html加载,而是通过了一段js加载,如下图:


img_0437d80223f7b01dfac9538100d21b43.png
抓包结果

通过fiddler抓包可以看到,这里通过加载js来加载的热搜,而且里面有一段json,这段json就是我们需要的热搜数据(截图不好截图,后面再看吧)。
先写代码:
先根据json创建实体类:

// 微博json对于的实体类
public class WeiboJsonEntity {
    private String pid;
    private List<String> js;
    private List<String> css;
    private String html;
    // get set
}

真正热搜实体类:

public class WeiboHotEntity {
    private Integer id = 0;
    private Integer sort = 0;
    private Integer num = 0;
    private String title;
    private String linkUrl;
    private String channel;
    private String date;
    // get set
}

正式抓取网页:

    public static List<WeiboHotEntity> parseWeiboHot() {

        try {
            long currentTime = System.currentTimeMillis();
            // 通过jsoup将对应url转为document
            Document doc = Jsoup.parse(new URL("http://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot"), 10000);
            // 获取script标签对应的Element list
            Elements script = doc.select("script");
            for (Element element : script) {
                String data = element.data();
                // 这里是获取json开始的位置(最好的方式是正则匹配)
                int i = data.indexOf("(");
                if (i >= 0) {
                    String substring = data.substring(i + 1, data.lastIndexOf(")"));
                    try {
                        // 通过Gson将json转成WeiboJsonEntity实体,出错肯定不是我们需要的
                        WeiboJsonEntity weiboJsonEneity = new Gson().fromJson(substring, WeiboJsonEntity.class);
                        System.out.println(substring);
                        // 热搜对应的部分
                        if (weiboJsonEneity.getPid().equals("pl_top_realtimehot")) {
                            // 开始解析数据
                            return parseSearchTop(weiboJsonEneity, currentTime);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                    }
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

获取到的热搜json:

{
    "pid": "pl_top_realtimehot",
    "js": ["apps\/search_v6\/js\/pl\/top\/unLogin.js?version=20180717111600", "apps\/search_v6\/js\/pl\/searchHead.js?version=20180717111600", "apps\/search_v6\/js\/pl\/top\/realtimehot.js?version=20180717111600"],
    "css": ["appstyle\/searchV45\/css_v6\/pl\/pl_Sranklist.css?version=20180717111600", "appstyle\/searchV45\/css_v6\/pl\/pl_Srankbank.css?version=20180717111600", "appstyle\/searchV45\/css_v6\/patch\/Srank_hot.css?version=20180717111600"],
    "html": "<div class=\"hot_ranklist\">\n  <table tab=\"realtimehot\" id=\"realtimehot\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" class=\"star_bank_table \">\n <thead>\n  <tr class=\"thead_tr\">\n  <th class=\"th_01\">序号<\/th>\n  <th class=\"th_02\">关键词<\/th>\n    <th class=\"th_03\">搜索热度<\/th>\n  <th class=\"th_04\"><\/th>\n    <th class=\"th_05\"><\/th>\n  <\/tr>\n <\/thead>\n   <tr action-type=\"tr_hover\">\n  <td class=\"td_01\"><span class=\"icon_pinned\"><\/span><\/td>\n  <td class=\"td_02\">\n    <div class=\"rank_content\">\n    <p class=\"star_name\">\n "
}

可以看到我们需要的就是html里面的内容,这里面内容非为两部分:

  1. 中国特色主义推荐位,第一条:


    img_aec26825c36d3f08a82b7f61e938c13d.png
    推荐
  2. 普通热搜
    剩下的那些
    private static List<WeiboHotEntity> parseSearchTop(WeiboJsonEntity weiboJsonEneity, long currentTime) {
        List<WeiboHotEntity> weiboHotEntities = new ArrayList<>();
        // 再次解析,将html代码转成document
        Document parse = Jsoup.parse(weiboJsonEneity.getHtml());
        // 中国特色推荐!!
        Elements tbody = parse.getElementsByAttributeValue("action-type", "tr_hover");
        for (Element element : tbody) {
            weiboHotEntities.add(parseDetail(element, currentTime));
        }
        // 热搜
        Elements hover = parse.getElementsByAttributeValue("action-type", "hover");
        for (Element element : hover) {
            weiboHotEntities.add(parseDetail(element, currentTime));
        }

        return weiboHotEntities;
    }

通过浏览器可以获取到其结构,我们需要提取action-type=tr_hover对应的元素

img_b97750336608b73d0b5db3363d88cf1f.png
结构

之后,我们只需要根据需求获取td_01、td_02等里面的数据即可:

    private static WeiboHotEntity parseDetail(Element element, long currentTime) {
        WeiboHotEntity weiboHotEntity = new WeiboHotEntity();

        Elements td01 = element.getElementsByClass("td_01");

        // 排序
        if (isListNotEmpty(td01)) {
            // 获取热度排名,如果没有的话,则是推荐设为0
            Elements em = td01.get(0).getElementsByTag("em");
            if (em != null && em.size() > 0) {
                // 
                Integer integer = Integer.valueOf(em.get(0).text());
                weiboHotEntity.setSort(integer);
            } else {
                weiboHotEntity.setSort(0);
            }
        }

        // 名称和链接
        Elements td02 = element.getElementsByClass("td_02");
        if (isListNotEmpty(td02)) {
            Elements a = td02.get(0).getElementsByTag("a");
            if (isListNotEmpty(a)) {
                Element el = a.get(0);
                String href = el.attributes().get("href");

                Elements i = td02.get(0).getElementsByTag("i");
                if (isListNotEmpty(i)) {
                    String text = i.get(0).text();
                    // 感觉就是个广告
                    if (text.equals("荐")) {
                        weiboHotEntity.setLinkUrl(DOMAIN_WEIBO + "/weibo/" + el.text() + "&Refer=top");
                    } else {
                        weiboHotEntity.setLinkUrl(DOMAIN_WEIBO + href);
                    }
                } else {
                    weiboHotEntity.setLinkUrl(DOMAIN_WEIBO + href);
                }
                weiboHotEntity.setTitle(el.text());
            }
        }

        // 热度值
        Elements td03 = element.getElementsByClass("td_03");
        if (isListNotEmpty(td03)) {
            Elements span = td03.get(0).getElementsByTag("span");
            if (isListNotEmpty(span)) {
                weiboHotEntity.setNum(Integer.valueOf(span.get(0).text()));
            }
        }
        weiboHotEntity.setChannel("微博");
        weiboHotEntity.setDate(getDateStr(currentTime));
        return weiboHotEntity;
    }

这里面都是比较简单的获取数据即可,比如获取排序,通过获取td_01里面的<em>标签的值即可。

img_571f5e9a19c0d83029f547c27b8eed19.png
排序

链接和名称以及热度值也是同理。这里说个比较有意思的,普通的热搜都是可以直接通过微博的域名+对应的链接跳转到相应的热搜,但是有一种标签,就是为 的标签需要配置特殊的跳转,这里已经处理了。
工具类:

    public static final String DOMAIN_WEIBO = "http://s.weibo.com";
    public static boolean isListNotEmpty(List list) {
        return list != null && list.size() > 0;
    }

    public static String getDateStr(long currentTime) {
        Date time = new Date(currentTime);
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        return sdf.format(time);
    }

后记

写这个东西呢前面也说了,想做个热搜的整合,不过刚写没多少就没有了热度。最初是想爬取数据+百度搜索+爬取第一条图片+推送这种思路push到手机上,然后就可以开开心心看热搜了!(流产了,遂记于此,并没有后续)

目录
相关文章
|
6月前
|
存储 安全 Java
基于Java爬取微博数据(四) 获取 图片 or 视频
【5月更文挑战第14天】基于Java爬取微博数据(四) 图片 or 视频 下载
|
1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
|
3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 数据挖掘 Python
微博热搜的爬虫实现
微博热搜的爬虫实现
78 2
|
2月前
|
数据采集 Python
微博爬虫程序的定时
微博爬虫程序的定时
28 1
|
2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
|
2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
|
3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
|
3月前
|
数据采集 Java API
java接口防爬虫
8月更文挑战第9天
|
3月前
|
数据采集 存储 自然语言处理
基于网络爬虫的微博热点分析,包括文本分析和主题分析
本文介绍了一个基于Python网络爬虫的微博热点分析系统,使用requests和pandas等库收集和处理数据,结合jieba分词、LDA主题分析和snownlp情感分析技术,对微博文本进行深入分析,并利用matplotlib进行数据可视化,以洞察微博用户的关注点和情感倾向。
179 0
基于网络爬虫的微博热点分析,包括文本分析和主题分析