实战爬虫:通过联行号轻松获取银行支行信息

简介: 经过一段时间的加班,终于是把项目熬上线了。本以为可以轻松一点,但往往事与愿违,出现了各种各样的问题。由于做的是POS前置交易系统,涉及到和商户进件以及交易相关的业务,需要向上游支付机构上送“联行号”,但是由于系统内的数据不全,经常出现找不到银行或者联行号有误等情况,导致无法进件。

前言

  经过一段时间的加班,终于是把项目熬上线了。本以为可以轻松一点,但往往事与愿违,出现了各种各样的问题。由于做的是POS前置交易系统,涉及到和商户进件以及交易相关的业务,需要向上游支付机构上送“联行号”,但是由于系统内的数据不全,经常出现找不到银行或者联行号有误等情况,导致无法进件。

  为了解决这个问题,我找上游机构要了一份支行信息。好家伙,足足有14w条记录。在导入系统时,发现有一些异常的数据。有些是江西的银行,地区码竟然是北京的。经过一段时间排查,发现这样的数据还挺多的。这可愁死我了,本来偷个懒,等客服反馈的时候,出现一条修一条。

  经过2分钟的思考,想到以后每天都要修数据,那不得烦死。于是长痛不如短痛,还不如一次性修了。然后我反手就打开了百度,经过一段时间的遨游。发现下面3个网站的支行信息比较全,准备用来跟系统内数据作对比,然后进行修正。

分析网站

  输入联行号,然后选择查询方式,点击开始查询就可以。但是呢,结果页面一闪而过,然后被广告页面给覆盖了,这个时候就非常你的手速了。对于这样的,自然是难不倒我。从前端的角度分析,很明显展示结果的table标签被隐藏了,用来显示广告。于是反手就是打开控制台,查看源代码。

经过一顿搜寻,终于是找到了详情页的地址。

  通过上面的操作,我们要想爬到数据,需要做两步操作。先输入联行号进行查询,然后进去详情页,才能取到想要的数据。所以第一步需要先获取查询的接口,于是我又打开了熟悉的控制台。

  从上图可以发现这些请求都是在获取广告,并没有发现我们想要的接口,这个是啥情况,难道凭空变出来的嘛。并不是,主要是因为这个网站不是前后端分离的,所以这个时候我们需要从它的源码下手。

<html>
 <body>
  <form id="form1" class="form-horizontal" action="/banknum/" method="post"> 
   <div class="form-group"> 
    <label class="col-sm-2 control-label"> 关键词:</label> 
    <div class="col-sm-10"> 
     <input class="form-control" type="text" id="keyword" name="keyword" value="102453000160"  placeholder="请输入查询关键词,例如:中关村支行" maxlength="50" /> 
    </div> 
   </div> 
   <div class="form-group"> 
    <label class="col-sm-2 control-label"> 搜索类型:</label> 
    <div class="col-sm-10"> 
     <select class="form-control" id="txtflag" name="txtflag"> 
             <option value="0">支行关键词</option>
          <option value="1" selected="">银行联行号</option>
          <option value="2">支行网点地址</option> 
      </select> 
    </div> 
   </div> 
   <div class="form-group"> 
    <label class="col-sm-2 control-label"> </label> 
    <div class="col-sm-10"> 
     <button type="submit" class="btn btn-success"> 开始查询</button> 
     <a href="/banknum/" class="btn btn-danger">清空输入框</a> 
    </div> 
   </div> 
  </form>
 </body>
</html>
AI 代码解读

通过分析代码可以得出:

我们可以用PostMan来验证一下接口是否有效,验证结果如下图所示:

  剩下的两个网站相对比较简单,只需要更改相应的联行号,进行请求就可以获取到相应的数据,所以这里不过多赘述。

爬虫编写

  经过上面的分析了,已经取到了我们想要的接口,可谓是万事俱备,只欠代码了。爬取原理很简单,就是解析HTML元素,然后获取到相应的属性值保存下来就好了。由于使用Java进行开发,所以选用Jsoup来完成这个工作。

<!-- HTML解析器 -->
<dependency>
  <groupId>org.jsoup</groupId>
  <artifactId>jsoup</artifactId>
  <version>1.13.1</version>
</dependency>
AI 代码解读

  由于单个网站的数据可能不全,所以我们需要逐个进行抓取。先抓取第一个,如果抓取不到,则抓取下一个网站,这样依次进行下去。这样的业务场景,我们可以使用变种的责任链设计模式来进行代码的编写。

BankBranchVO支行信息

@Data
@Builder
public class BankBranchVO {
   
   

    /**
     * 支行名称
     */
    private String bankName;

    /**
     * 联行号
     */
    private String bankCode;

    /**
     * 省份
     */
    private String provName;

    /**
     * 市
     */
    private String cityName;

}
AI 代码解读

BankBranchSpider抽象类

public abstract class BankBranchSpider {
   
   

    /**
     * 下一个爬虫
     */
    private BankBranchSpider nextSpider;

    /**
     * 解析支行信息
     *
     * @param bankBranchCode 支行联行号
     * @return 支行信息
     */
    protected abstract BankBranchVO parse(String bankBranchCode);

    /**
     * 设置下一个爬虫
     *
     * @param nextSpider 下一个爬虫
     */
    public void setNextSpider(BankBranchSpider nextSpider) {
   
   
        this.nextSpider = nextSpider;
    }

    /**
     * 使用下一个爬虫
     * 根据爬取的结果进行判定是否使用下一个网站进行爬取
     *
     * @param vo 支行信息
     * @return true 或者 false
     */
    protected abstract boolean useNextSpider(BankBranchVO vo);

    /**
     * 查询支行信息
     *
     * @param bankBranchCode 支行联行号
     * @return 支行信息
     */
    public BankBranchVO search(String bankBranchCode) {
   
   
        BankBranchVO vo = parse(bankBranchCode);
        while (useNextSpider(vo) && this.nextSpider != null) {
   
   
            vo = nextSpider.search(bankBranchCode);
        }
        if (vo == null) {
   
   
            throw new SpiderException("无法获取支行信息:" + bankBranchCode);
        }
        return vo;
    }

}
AI 代码解读

  针对不同的网站解析方式不太一样,简言之就是获取HTML标签的属性值,对于这步可以有很多种方式实现,下面贴出我的实现方式,仅供参考。

JsonCnSpider

@Slf4j
public class JsonCnSpider extends BankBranchSpider {
   
   

    /**
     * 爬取URL
     */
    private static final String URL = "http://www.jsons.cn/banknum/";


    @Override
    protected BankBranchVO parse(String bankBranchCode) {
   
   

        try {
   
   
            log.info("json.cn-支行信息查询:{}", bankBranchCode);

            // 设置请求参数
            Map<String, String> map = new HashMap<>(2);
            map.put("keyword", bankBranchCode);
            map.put("txtflag", "1");

            // 查询支行信息
            Document doc = Jsoup.connect(URL).data(map).post();


            Elements td = doc.selectFirst("tbody")
                    .selectFirst("tr")
                    .select("td");

            if (td.size() < 3) {
   
   
                return null;
            }

            // 获取详情url
            String detailUrl = td.get(3)
                    .selectFirst("a")
                    .attr("href");

            if (StringUtil.isBlank(detailUrl)) {
   
   
                return null;
            }

            log.info("json.cn-支行详情-联行号:{}, 详情页:{}", bankBranchCode, detailUrl);

            // 获取详细信息
            Elements footers = Jsoup.connect(detailUrl).get().select("blockquote").select("footer");

            String bankName = footers.get(1).childNode(2).toString();
            String bankCode = footers.get(2).childNode(2).toString();
            String provName = footers.get(3).childNode(2).toString();
            String cityName = footers.get(4).childNode(2).toString();

            return BankBranchVO.builder()
                    .bankName(bankName)
                    .bankCode(bankCode)
                    .provName(provName)
                    .cityName(cityName)
                    .build();

        } catch (IOException e) {
   
   
            log.error("json.cn-支行信息查询失败:{}, 失败原因:{}", bankBranchCode, e.getLocalizedMessage());
            return null;
        }
    }

    @Override
    protected boolean useNextSpider(BankBranchVO vo) {
   
   
        return vo == null;
    }

}
AI 代码解读

FiveCmSpider

@Slf4j
public class FiveCmSpider extends BankBranchSpider {
   
   

    /**
     * 爬取URL
     */
    private static final String URL = "http://www.5cm.cn/bank/%s/";

    @Override
    protected BankBranchVO parse(String bankBranchCode) {
   
   
        log.info("5cm.cn-查询支行信息:{}", bankBranchCode);

        try {
   
   
            Document doc = Jsoup.connect(String.format(URL, bankBranchCode)).get();
            Elements tr = doc.select("tr");

            Elements td = tr.get(0).select("td");
            if ("".equals(td.get(1).text())) {
   
   
                return null;
            }

            String bankName = doc.select("h1").get(0).text();
            String provName = td.get(1).text();
            String cityName = td.get(3).text();

            return BankBranchVO.builder()
                    .bankName(bankName)
                    .bankCode(bankBranchCode)
                    .provName(provName)
                    .cityName(cityName)
                    .build();

        } catch (IOException e) {
   
   
            log.error("5cm.cn-支行信息查询失败:{}, 失败原因:{}", bankBranchCode, e.getLocalizedMessage());
            return null;
        }
    }

    @Override
    protected boolean useNextSpider(BankBranchVO vo) {
   
   
        return vo == null;
    }

}
AI 代码解读

AppGateSpider

@Slf4j
public class AppGateSpider extends BankBranchSpider {
   
   

    /**
     * 爬取URL
     */
    private static final String URL = "https://www.appgate.cn/branch/bankBranchDetail/";

    @Override
    protected BankBranchVO parse(String bankBranchCode) {
   
   
        try {
   
   
            log.info("appgate.cn-查询支行信息:{}", bankBranchCode);

            Document doc = Jsoup.connect(URL + bankBranchCode).get();
            Elements tr = doc.select("tr");

            String bankName = tr.get(1).select("td").get(1).text();

            if(Boolean.FALSE.equals(StringUtils.hasText(bankName))){
   
   
                return null;
            }

            String provName = tr.get(2).select("td").get(1).text();
            String cityName = tr.get(3).select("td").get(1).text();

            return BankBranchVO.builder()
                    .bankName(bankName)
                    .bankCode(bankBranchCode)
                    .provName(provName)
                    .cityName(cityName)
                    .build();

        } catch (IOException e) {
   
   
            log.error("appgate.cn-支行信息查询失败:{}, 失败原因:{}", bankBranchCode, e.getLocalizedMessage());
            return null;
        }
    }

    @Override
    protected boolean useNextSpider(BankBranchVO vo) {
   
   


        return vo == null;
    }
}
AI 代码解读

初始化爬虫

@Component
public class BankBranchSpiderBean {
   
   

    @Bean
    public BankBranchSpider bankBranchSpider() {
   
   
        JsonCnSpider jsonCnSpider = new JsonCnSpider();
        FiveCmSpider fiveCmSpider = new FiveCmSpider();
        AppGateSpider appGateSpider = new AppGateSpider();
        jsonCnSpider.setNextSpider(fiveCmSpider);
        fiveCmSpider.setNextSpider(appGateSpider);
        return jsonCnSpider;
    }
}
AI 代码解读

爬取接口

@RestController
@AllArgsConstructor
@RequestMapping("/bank/branch")
public class BankBranchController {
   
   

    private final BankBranchSpider bankBranchSpider;

    /**
     * 查询支行信息
     *
     * @param bankBranchCode 支行联行号
     * @return 支行信息
     */
    @GetMapping("/search/{bankBranchCode}")
    public BankBranchVO search(@PathVariable("bankBranchCode") String bankBranchCode) {
   
   
        return bankBranchSpider.search(bankBranchCode);
    }

}
AI 代码解读

演示

爬取成功

爬取失败的情况

代码地址

总结

   这个爬虫的难点主要是在于Jsons.cn。因为数据接口被隐藏在代码里面,所以想取到需要花费一些时间。并且请求地址和页面地址一致,只是请求方式不一样,容易被误导。比较下来其他的两个就比较简单,直接替换联行号就可以了,还有就是这个三个网站也没啥反扒的机制,所以很轻松的就拿到了数据。

结尾

  如果觉得对你有帮助,可以多多评论,多多点赞哦,也可以到我的主页看看,说不定有你喜欢的文章,也可以随手点个关注哦,谢谢。

  我是不一样的科技宅,每天进步一点点,体验不一样的生活。我们下期见!

目录
打赏
0
0
0
0
5
分享
相关文章
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统,采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略,实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析,助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储,提供完整的技术路线图与代码示例。
267 0
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
Kubernetes上的爬虫排队术——任务调度与弹性扩缩容实战
本教程介绍如何在 Kubernetes 上构建可扩展的爬虫系统,解决传统单机爬虫瓶颈。核心内容包括:使用 Docker 打包爬虫任务、RabbitMQ 实现任务队列、爬虫代理防限制、随机 User-Agent 模拟请求,以及通过 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 实现根据任务压力自动扩缩容。适合需要处理大规模网页采集的开发者学习与实践。
Kubernetes上的爬虫排队术——任务调度与弹性扩缩容实战
爬虫IP代理效率优化:策略解析与实战案例
本文深入探讨了分布式爬虫中代理池效率优化的关键问题。首先分析了代理效率瓶颈的根源,包括不同类型代理的特点、连接耗时及IP失效问题。接着提出了六大核心优化策略:智能IP轮换矩阵、连接复用优化、动态指纹伪装、智能重试机制等,并结合电商价格监控、社交媒体舆情分析和金融数据抓取三个实战案例,展示了优化效果。同时建立了三维效率评估体系,从质量、成本和稳定性全面衡量性能。最后展望了AI驱动调度、边缘计算融合等未来演进方向,帮助爬虫系统实现从“暴力采集”到“智能获取”的进化,大幅提升效率并降低成本。
21 0
Python爬虫与代理IP:高效抓取数据的实战指南
在数据驱动的时代,网络爬虫是获取信息的重要工具。本文详解如何用Python结合代理IP抓取数据:从基础概念(爬虫原理与代理作用)到环境搭建(核心库与代理选择),再到实战步骤(单线程、多线程及Scrapy框架应用)。同时探讨反爬策略、数据处理与存储,并强调伦理与法律边界。最后分享性能优化技巧,助您高效抓取公开数据,实现技术与伦理的平衡。
103 4
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
320 6
Python爬虫实战:一键采集电商数据,掌握市场动态!
这个爬虫还挺实用,不光能爬电商数据,改改解析规则,啥数据都能爬。写爬虫最重要的是要有耐心,遇到问题别着急,慢慢调试就成。代码写好了,运行起来那叫一个爽,分分钟几千条数据到手。
Python爬虫实战:利用短效代理IP爬取京东母婴纸尿裤数据,多线程池并行处理方案详解
本文分享了一套结合青果网络短效代理IP和多线程池技术的电商数据爬取方案,针对京东母婴纸尿裤类目商品信息进行高效采集。通过动态代理IP规避访问限制,利用多线程提升抓取效率,同时确保数据采集的安全性和合法性。方案详细介绍了爬虫开发步骤、网页结构分析及代码实现,适用于大规模电商数据采集场景。
Python爬虫实战:股票分时数据抓取与存储
Python爬虫实战:股票分时数据抓取与存储
Haskell爬虫:为电商运营抓取京东优惠券的实战经验
Haskell爬虫:为电商运营抓取京东优惠券的实战经验
网页爬虫技术全解析:从基础到实战
在信息爆炸的时代,网页爬虫作为数据采集的重要工具,已成为数据科学家、研究人员和开发者不可或缺的技术。本文全面解析网页爬虫的基础概念、工作原理、技术栈与工具,以及实战案例,探讨其合法性与道德问题,分享爬虫设计与实现的详细步骤,介绍优化与维护的方法,应对反爬虫机制、动态内容加载等挑战,旨在帮助读者深入理解并合理运用网页爬虫技术。
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等