Scala学习之爬豆瓣电影

简单使用Scala和Jsoup对豆瓣电影进行爬虫，技术比較简单易学。

写文章不易，欢迎大家採我的文章，以及给出实用的评论，当然大家也能够关注一下我的github；多谢。

1、爬虫前期准备

1. 找好须要抓取的链接：https://movie.douban.com/tag/%E7%BB%8F%E5%85%B8?start=20&type=T
2. 观看该链接的源代码，找到须要进行解析的地方如本实例：图中标明了须要提取的字段。

   
   

3. 下载Jsoup的jar包文件：https://jsoup.org/download
4. 建立Scalaproject，并将Jsoup的jar包增加project

2、Jsoup简介：

      Jsoup学习请看这个网址：jsoup Cookbook(中文版)：http://www.open-open.com/jsoup/
      我这里仅仅介绍我用到了的四个函数：

1、第一个函数：Jsoup.connect(url)
val doc:Document=Jsoup.connect(url).get()//从一个站点获取和解析一个HTML文档,使用get方式。
说的直白点这里获得的就是网页的源代码；
//特殊使用：带有參数并使用Post方式
Document doc = Jsoup.connect("http://example.com")
  .data("query", "Java")
  .userAgent("Mozilla")
  .cookie("auth", "token")
  .timeout(3000)
  .post();

2、第二个函数：Element.select(String selector)
doc.select("a.nbg")//通过使用CSS（或Jquery）selector syntax 获得你想要操作元素，这里获得的是说有class=nbg的<a/>标签。


3、第三个函数：public String attr(String attributeKey)
Elements中的attr函数是通过属性获得Element中第一个匹配该属性的值。如elem.select("a.nbg").attr("title")：获得a标签中的title。

4、第四个函数：public String html()
获得element中包括的Html内容

3、解析Html：

      这里的Html内容比較简单。仅仅须要获得如图一中标记的四处。这里仅仅要用到第二章中的后面三个方法。

//解析Document，须要对比网页源代码进行解析
def parseDoc(doc: Document, movies: ConcurrentHashMap[String, String]) = {
  var count = 0
  for (elem <- doc.select("tr.item")) {//获得全部的电影条目
    movies.put(elem.select("a.nbg").attr("title"), elem.select("a.nbg").attr("title") + "\t" //标题
      + elem.select("a.nbg").attr("href") + "\t" //豆瓣链接
      // +elem.select("p.pl").html+"\t"//简介
      + elem.select("span.rating_nums").html + "\t" //评分
      + elem.select("span.pl").html //评论数
    )
    count += 1
  }
  count
}

4、建立连接获得相应Url的Html

      这里使用了Scala中的Try语法，我这里仅仅简单说明，当Jsoup.connect(url).get() 返回异常时模式匹配会匹配Failure(e)并将异常赋值给模板类中的e。当返回成功时将匹配Success(doc)，并将获得的Html的Document赋值给doc。

//用于记录总数。和失败次数
val sum, fail: AtomicInteger = new AtomicInteger(0)
/**
  *  当出现异常时10s后重试,异常反复100次
  * @param delay：延时时间
  * @param url：抓取的Url
  * @param movies：存取抓到的内容
  */
def requestGetUrl(times: Int = 100, delay: Long = 10000)(url: String, movies: ConcurrentHashMap[String, String]): Unit = {
  Try(Jsoup.connect(url).get()) match {//使用try来推断是否成功和失败对网页进行抓取
    case Failure(e) =>
      if (times != 0) {
        println(e.getMessage)
        fail.addAndGet(1)
        Thread.sleep(delay)
        requestGetUrl(times - 1, delay)(url, movies)
      } else throw e
    case Success(doc) =>
      val count = parseDoc(doc, movies);
      if (count == 0) {
        Thread.sleep(delay);
        requestGetUrl(times - 1, delay)(url, movies)
      }
      sum.addAndGet(count);
  }
}

5、使用并发集合

      为了加快住区速度使用了Scala中的并发集合：par。相似于java中的fork/join框架；

/**
  * 多线程抓取
  * @param url:原始的Url
  * @param tag：电影标签
  * @param maxPage：页数
  * @param threadNum：线程数
  * @param movies：并发集合存取抓到的内容
  */
def concurrentCrawler(url: String, tag: String, maxPage: Int, threadNum: Int, movies: ConcurrentHashMap[String, String]) = {
  val loopPar = (0 to maxPage).par
  loopPar.tasksupport = new ForkJoinTaskSupport(new ForkJoinPool(threadNum)) // 设置并发线程数
  loopPar.foreach(i => requestGetUrl()(url.format(URLEncoder.encode(tag, "UTF-8"), 20 * i), movies)) // 利用并发集合多线程同步抓取:遍历全部页
  saveFile1(tag, movies)//保存为文件
}

6、运行任务：

      想要进行爬虫仅仅须要这样调用concurrentCrawler(URL, tag, page, Thread_Num, new ConcurrentHashMapString, String)函数即可。

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val Thread_Num = 30 //指定并发运行线程数
    val t1 = System.currentTimeMillis
    for ((tag, page) <- tags)
      concurrentCrawler(URL, tag, page, Thread_Num, new ConcurrentHashMap[String, String]())//并发抓取
    val t2 = System.currentTimeMillis
    println(s"抓取数：$sum  重试数：$fail  耗时(秒)：" + (t2 - t1) / 1000)
  }
}

运行结果：
抓取数：793 重试数：0 耗时(秒)：4

本文来自伊豚wpeace(blog.wpeace.cn)

7、全部代码：

import java.io.{File, PrintWriter}
import java.net.URLEncoder
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger

import org.jsoup.Jsoup
import org.jsoup.nodes.Document

import scala.collection.JavaConversions._
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
import scala.collection.parallel.ForkJoinTaskSupport
import scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool
import scala.util.{Failure, Success, Try}

/**
  * Created by peace on 2017/3/5.
  */
object Douban {
  val URL = "https://movie.douban.com/tag/%s?
start=%d&type=T"
  //訪问的链接
  //须要抓取的标签和页数
  val tags = Map(
    "经典" -> 4, //tag，页数
    "爱情" -> 4,
    "动作" -> 4,
    "剧情" -> 4,
    "悬疑" -> 4,
    "文艺" -> 4,
    "搞笑" -> 4,
    "战争" -> 4
  )

  //解析Document，须要对比网页源代码进行解析
  def parseDoc(doc: Document, movies: ConcurrentHashMap[String, String]) = {
    var count = 0
    for (elem <- doc.select("tr.item")) {
      movies.put(elem.select("a.nbg").attr("title"), elem.select("a.nbg").attr("title") + "\t" //标题
        + elem.select("a.nbg").attr("href") + "\t" //豆瓣链接
        // +elem.select("p.pl").html+"\t"//简介
        + elem.select("span.rating_nums").html + "\t" //评分
        + elem.select("span.pl").html //评论数
      )
      count += 1
    }
    count
  }

  //用于记录总数。和失败次数
  val sum, fail: AtomicInteger = new AtomicInteger(0)
  /**
    *  当出现异常时10s后重试,异常反复100次
    * @param delay：延时时间
    * @param url：抓取的Url
    * @param movies：存取抓到的内容
    */
  def requestGetUrl(times: Int = 100, delay: Long = 10000)(url: String, movies: ConcurrentHashMap[String, String]): Unit = {
    Try(Jsoup.connect(url).get()) match {//使用try来推断是否成功和失败对网页进行抓取
      case Failure(e) =>
        if (times != 0) {
          println(e.getMessage)
          fail.addAndGet(1)
          Thread.sleep(delay)
          requestGetUrl(times - 1, delay)(url, movies)
        } else throw e
      case Success(doc) =>
        val count = parseDoc(doc, movies);
        if (count == 0) {
          Thread.sleep(delay);
          requestGetUrl(times - 1, delay)(url, movies)
        }
        sum.addAndGet(count);
    }
  }

  /**
    * 多线程抓取
    * @param url:原始的Url
    * @param tag：电影标签
    * @param maxPage：页数
    * @param threadNum：线程数
    * @param movies：并发集合存取抓到的内容
    */
  def concurrentCrawler(url: String, tag: String, maxPage: Int, threadNum: Int, movies: ConcurrentHashMap[String, String]) = {
    val loopPar = (0 to maxPage).par
    loopPar.tasksupport = new ForkJoinTaskSupport(new ForkJoinPool(threadNum)) // 设置并发线程数
    loopPar.foreach(i => requestGetUrl()(url.format(URLEncoder.encode(tag, "UTF-8"), 20 * i), movies)) // 利用并发集合多线程同步抓取:遍历全部页
    saveFile1(tag, movies)
  }

  //直接输出
  def saveFile(file: String, movies: ConcurrentHashMap[String, String]) = {
    val writer = new PrintWriter(new File(new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(new Date()) + "_" + file ++ ".txt"))
    for ((_, value) <- movies) writer.println(value)
    writer.close()
  }

  // 排序输出到文件
  def saveFile1(file: String, movies: ConcurrentHashMap[String, String]) = {
    val writer = new PrintWriter(new File(new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(new Date()) + "_" + file ++ ".txt"))
    val col = new ArrayBuffer[String]();
    for ((_, value) <- movies)
      col += value;
    val sort = col.sortWith(
      (o1, o2) => {
        val s1 = o1.split("\t")(2);
        val s2 = o2.split("\t")(2);
        if (s1 == null || s2 == null || s1.isEmpty || s2.isEmpty) {
          true
        } else {
          s1.toFloat > s2.toFloat
        }
      }
    )
    sort.foreach(writer.println(_))
    writer.close()
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val Thread_Num = 30 //指定并发运行线程数
    val t1 = System.currentTimeMillis
    for ((tag, page) <- tags)
      concurrentCrawler(URL, tag, page, Thread_Num, new ConcurrentHashMap[String, String]())//并发抓取
    val t2 = System.currentTimeMillis
    println(s"抓取数：$sum  重试数：$fail  耗时(秒)：" + (t2 - t1) / 1000)
  }
}