如何编写一个简易 *** 爬虫

运行下这段代码看看效果 这是最简单的爬虫了

import urllib.request

url = 'http://www.mafengwo.cn/group/s.php'

fp = urllib.request.urlopen(url)

mybytes = fp.read()

mystr = mybytes.decode("utf8")      # 说明接收的数据是UTF-8格式(这样子可以解析和显示中文)

fp.close()

print(mystr)

Python爬虫程序要用到哪些知识和技术

1.对网页结构需要有一个基本的了解和认知。

我们平时上网浏览网页，信息展现在浏览器里面的页面中，但我们用爬虫要抓取的信息是放在网页源代码里面的。(图1为我们看到的页面,图2

为页面对应的网页源代码)

在浏览器中使用快捷键F12来调出该界面，这个界面称为开发者模式

2.知道如何去找到我们需要的信息在网页源代码的那个位置。

一般来说信息可能直接存在于网页的html页面中，但是有一些动态加载的信息可能存在于js页面中。有一些网站，它的数据价值比较高，总会有竞争对手去抓取它的数据，所以它就会有比较厉害的反抓取措施，一般新手很难应付这种反抓取措施。一般的静态网页要求你对浏览器的开发者模式很熟悉，能够利用这个工具去定位自己需要的信息在网页源代码中的那个位置，网上有相关教程，搜一下就能找到，更复杂的动态网页，就需要你对动态加载的网页有点研究才行。这些知识点和技能，都是需要自己动手去尝试才能学会的。

3.知道用什么python程序库去完成网页源代码的下载，解析，数据提取，存储。

python是一门很简单的编程语言，一方面是因为python的语法简洁，另一方面是因为在python社区，已经有很多很多的人为我们贡献了很多很多开源的程序库，我们在编写程序的时候，直接调用这些程序库，就能够省下很多很多工作量。

如何利用python写爬虫程序

看下这个，用requests写的，比urllib代码简单点。其次就是正则表达式，匹配到自己想要抓取的内容

http://blog.csdn.net/tangdou5682/article/details/52596863

如何用php 编写 *** 爬虫

php不太适合用来写 *** 爬虫,因为几乎没有现成的框架,或者成熟的下载机制,也不太适合做并发处理.

下载页面的话除了一个curl,就是file_get_contents,或者curl_multi来做并发请求.curl可以 *** 端口,虚假ip,带cookie,带header请求目标页面,下载完成之后解析页面可以用queryList来解析html.写法类似jQuery.

提供给你我之前写的类:curl.php  希望可以帮到你.

QueryList.php和phpQuery.php由于文件太大了,没办法贴上来

?php

class Http {

    public function curlRequest($url, $postData = '', $timeOut = 10, $httpHeader = array()) {

        $handle = curl_init ();

        curl_setopt ( $handle, CURLOPT_URL, $url );

        if ($httpHeader) {

            curl_setopt($handle, CURLOPT_HTTPHEADER, $httpHeader);

        curl_setopt ( $handle, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true );

        curl_setopt ( $handle, CURLOPT_HEADER, 0 );                                                                curl_setopt ( $handle, CURLOPT_TIMEOUT, $timeOut );

        curl_setopt ( $handle, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1 );

        curl_setopt ( $handle, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false );

        curl_setopt ( $handle, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, false );

        curl_setopt ( $handle, CURLOPT_USERAGENT, 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.1453.93 Safari/537.36');        curl_setopt ( $handle, CURLOPT_ENCODING, 'gzip,deflate,sdch');

        if (! empty ( $postData )) {

            curl_setopt ( $handle, CURLOPT_POST, 1 );

            curl_setopt ( $handle, CURLOPT_POSTFIELDS, $postData);

        $result['response'] = curl_exec ( $handle );

        $result['httpStatus'] = curl_getinfo ( $handle, CURLINFO_HTTP_CODE );

        $result['fullInfo'] = curl_getinfo ( $handle );

        $result['errorMsg'] = '';

        $result['errorNo'] = 0;

        if (curl_errno($handle)) {

            $result['errorMsg'] = curl_error($handle);

            $result['errorNo'] = curl_errno($handle);

        curl_close ( $handle );

        return $result;

Python爬虫如何写？

先检查是否有API

API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。

数据结构分析和数据存储

爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。

对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。

数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库MySQL等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。

数据流分析

对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。

值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果 *** 在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。

明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用 *** ON数据。

同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。

数据采集

之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。

下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载 *** ON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。

解析工具

源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种 *** ，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。

BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。

正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。

对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。

数据整理

一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。

字符串自带的 *** 可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。

如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理 *** 不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。

Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。

写入数据库

如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。

写入数据库有两种 *** ，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql *** ，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。

如何用python写出爬虫？

先检查是否有API

API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。

数据结构分析和数据存储

爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。

对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。

数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库MySQL等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。

数据流分析

对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。

值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果 *** 在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。

明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用 *** ON数据。

同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。

数据采集

之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。

下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载 *** ON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。

解析工具

源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种 *** ，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。

BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。

正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。

对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。

数据整理

一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。

字符串自带的 *** 可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。

如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理 *** 不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。

Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。

写入数据库

如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。

写入数据库有两种 *** ，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql *** ，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。

如何优雅地使用c语言编写爬虫

前言

大家在平时或多或少地都会有编写 *** 爬虫的需求。一般来说，编写爬虫的首选自然非python莫属，除此之外，java等语言也是不错的选择。选择上述语言的原因不仅仅在于它们均有非常不错的 *** 请求库和字符串处理库，还在于基于上述语言的爬虫框架非常之多和完善。良好的爬虫框架可以确保爬虫程序的稳定性，以及编写程序的便捷性。所以，这个cspider爬虫库的使命在于，我们能够使用c语言，依然能够优雅地编写爬虫程序。

爬虫的特性

配置方便。使用一句设置函数，即可定义user agent，cookie，timeout，proxy以及抓取线程和解析线程的更大数量。

程序逻辑独立。用户可以分别定义爬虫的解析函数，和数据持久化函数。并且对于解析到的新url，用户可以使用cspider提供的addUrl函数，将其加入到任务队列中。

便捷的字符串处理。cspider中提供了基于pcre的简单的正则表达式函数，基于libxml2的xpath解析函数，以及用于解析json的c *** ON库。

高效的抓取。cspider基于libuv调度抓取线程和解析线程，使用curl作为其 *** 请求库。

使用cspider的步骤

获取cspider_t。

自定义user agent，cookie，timeout，proxy以及抓取线程和解析线程的更大数量。

添加初始要抓取的url到任务队列。

编写解析函数和数据持久化函数。

启动爬虫。

例子

先来看下简单的爬虫例子，会在后面详细讲解例子。

#includecspider/spider.h

自定义的解析函数，d为获取到的html页面字符串

void p(cspider_t *cspider, char *d, void *user_data) {

char *get[100];

//xpath解析html

int size = xpath(d, "//body/div[@class='e617-9b1e-d4f0-187c wrap']/div[@class='9b1e-d4f0-187c-7032 sort-column area']/div[@class='fc9d-2e60-2bff-1329 column-bd cfix']/ul[@class='2e60-2bff-1329-b75b st-list cfix']/li/strong/a", get， 100);

int i;

for (i = 0; i size; i++) {

//将获取到的电影名称，持久化

saveString(cspider, get[i]);

数据持久化函数，对上面解析函数中调用的saveString()函数传入的数据，进行进一步的保存

void s(void *str, void *user_data) {

char *get = (char *)str;

FILE *file = (FILE*)user_data;

fprintf(file, "%s\n", get);

return;

int main() {

//初始化spider

cspider_t *spider = init_cspider();

char *agent = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.10; rv:42.0) Gecko/20100101 Firefox/42.0";

//char *cookie = "bid=s3/yuH5Jd/I; ll=108288; viewed=1130500_24708145_6433169_4843567_1767120_5318823_1899158_1271597; __utma=30149280.927537245.1446813674.1446983217.1449139583.4; __utmz=30149280.1449139583.4.4.utmcsr=accounts.douban.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/login; ps=y; ue=965166527@qq.com; dbcl2=58742090:QgZ2PSLiDLQ; ck=T9Wn; push_noty_num=0; push_doumail_num=7; ap=1; __utmb=30149280.0.10.1449139583; __utmc=30149280";

//设置要抓取页面的url

cs_setopt_url(spider, "so.tv.sohu.com/list_p1100_p20_p3_u5185_u5730_p40_p5_p6_p77_p80_p9_2d1_p101_p11.html");

//设置user agent

cs_setopt_useragent(spider, agent);

//cs_setopt_cookie(spider, cookie);

//传入解析函数和数据持久化函数的指针

cs_setopt_process(spider, p, NULL);

//s函数的user_data指针指向stdout

cs_setopt_save(spider, s, stdout);

//设置线程数量

cs_setopt_threadnum(spider, DOWNLOAD, 2);

cs_setopt_threadnum(spider, SAVE, 2);

//FILE *fp = fopen("log", "wb+");

//cs_setopt_logfile(spider, fp);

//开始爬虫

return cs_run(spider);

例子讲解

cspider_t *spider = init_cspider();获取初始的cspider。cs_setopt_xxx这类函数可以用来进行初始化设置。其中要注意的是: cs_setopt_process(spider,p,NULL);与cs_setopt_save(spider,s,stdout);，它们分别设置了解析函数p和数据持久化函数s，这两个函数需要用户自己实现，还有用户自定义的指向上下文信息user_data的指针。

在解析函数中，用户要定义解析的规则，并对解析得到的字符串可以调用saveString进行持久化，或者是调用addUrl将url加入到任务队列中。在saveString中传入的字符串会在用户自定义的数据持久函数中得到处理。此时，用户可以选择输出到文件或数据库等。

最后调用cs_run(spider)即可启动爬虫。

具体的API参数可在这里查看

总结

赶快使用cspider爬虫框架来编写爬虫吧！如果在使用过程中发现bug，欢迎反馈。

望采纳，谢谢

如何用Java写一个爬虫

下面说明知乎爬虫的源码和涉及主要技术点：

（1）程序package组织

（2）模拟登录（爬虫主要技术点1）

要爬去需要登录的网站数据，模拟登录是必要可少的一步，而且往往是难点。知乎爬虫的模拟登录可以做一个很好的案例。要实现一个网站的模拟登录，需要两大步骤是：（1）对登录的请求过程进行分析，找到登录的关键请求和步骤，分析工具可以有IE自带(快捷键F12)、Fiddler、HttpWatcher；（2）编写代码模拟登录的过程。

（3）网页下载（爬虫主要技术点2）

模拟登录后，便可下载目标网页html了。知乎爬虫基于HttpClient写了一个 *** 连接线程池，并且封装了常用的get和post两种网页下载的 *** 。

（4）自动获取网页编码（爬虫主要技术点3）

自动获取网页编码是确保下载网页html不出现乱码的前提。知乎爬虫中提供 *** 可以解决绝大部分乱码下载网页乱码问题。

（5）网页解析和提取（爬虫主要技术点4）

使用Java写爬虫，常见的网页解析和提取 *** 有两种：利用开源Jar包Jsoup和正则。一般来说，Jsoup就可以解决问题，极少出现Jsoup不能解析和提取的情况。Jsoup强大功能，使得解析和提取异常简单。知乎爬虫采用的就是Jsoup。

（6）正则匹配与提取（爬虫主要技术点5）

虽然知乎爬虫采用Jsoup来进行网页解析，但是仍然封装了正则匹配与提取数据的 *** ，因为正则还可以做其他的事情，如在知乎爬虫中使用正则来进行url地址的过滤和判断。

（7）数据去重（爬虫主要技术点6）

对于爬虫，根据场景不同，可以有不同的去重方案。（1）少量数据，比如几万或者十几万条的情况，使用Map或Set便可；（2）中量数据，比如几百万或者上千万，使用BloomFilter（著名的布隆过滤器）可以解决；（3）大量数据，上亿或者几十亿，Redis可以解决。知乎爬虫给出了BloomFilter的实现，但是采用的Redis进行去重。

（8）设计模式等Java高级编程实践

除了以上爬虫主要的技术点之外，知乎爬虫的实现还涉及多种设计模式，主要有链模式、单例模式、组合模式等，同时还使用了Java反射。除了学习爬虫技术，这对学习设计模式和Java反射机制也是一个不错的案例。

4. 一些抓取结果展示