基于JSoup的网络爬虫爬取小说内容

网上的一些小说是可以直接看的，不需要登陆与购买，现在我们需要做的就是把这些小说的内容下载到本地。

首先，准备工作：
下载JSoup的jar包，并且创建一个新的工程。

接下来在浏览器上找到需要下载的小说：

这是有正文的界面，然后复制链接，作为爬取的初始链接
代码如下：

/**     * 获取链接的document对象     * @param url     * @return document     */    public static Document getDoc(String url)    {        boolean flag = false;        Document document = null;        do{            try {                document = Jsoup                        .connect(url)                        .userAgent("Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.31 (KHTML, like Gecko) Chrome/26.0.1410.64 Safari/537.31")                        .timeout(5000)                        .get();                flag = false;            } catch (IOException e) {                // TODO 自动生成的 catch 块                e.printStackTrace();                flag = true;            }        }while(flag);        return document;    }

在主函数中进行调用：

        String url = "http://www.biquge5200.com/31_31746/12331189.html";        Document document = getDoc(url);

然后进行获取此链接的document对象，并使用toString方法输出：

在上面的图片中可以看到，title就是本章的题目。
然后找到本章的正文：

在id等于content的div中是正文，所以在获取到正文后，进行提取：

        String title = document.title();        String text = document.select("#content").text();        System.out.println(title);        System.out.println(text);        //System.out.println(document.toString());

效果如下：

发现格式有问题，这个不用管，在最后存储到文件中会进行正确的转化，而且手机或者一些文本阅读软件有自动排版功能，所以格式不用考虑。

接下来，我们需要找到下一章的链接：

发现是class为bottem2的div块：
首先我们得到这个div块：
主函数添加：

        Elements nextdiv = document.select(".bottem2");        System.out.println(nextdiv.toString());

效果如下：

接下来我们需要获取下一章的地址：
发现下一章和右箭头之间的就是链接，不能先获取所有的a标签然后去第4个，容易出错。
首先，使用String的split方法截取下一章之前的内容：
主函数：

        String nextdivstr = nextdiv.toString();        String[] nexturl = nextdivstr.split("下一章");

调试发现：

整个字符串在下一章被分为两段，我们只需要之前的那一段，所以只取第一个元素：
然后右箭头的unicode编码为2192：

        nextdivstr = nexturl[0];        nexturl = nextdivstr.split("\u2192");

调试后发现：

在第二个元素是我们需要的：

        next = nexturl[1];        System.out.println(next);

然后发现红框中的内容不需要，所以我们需要去掉：

        next = next.substring(12,next.length() - 2);

效果如下：

接下来就是使用循环进行爬取了：
我们查看目录发现这个小说共有1739章：

所以我们把数量限定在1739章上：

    public static void main(String[] args) {        String url = "http://www.biquge5200.com/31_31746/12331189.html";        int i = 0;        while (i < 1739) {            Document document = getDoc(url);            String title = document.title();            String text = document.select("#content").text();            Elements nextdiv = document.select(".bottem2");            String next = nextdiv.toString();            String[] nexturl = next.split("下一章");            next = nexturl[0];            nexturl = next.split("\u2192");            next = nexturl[1];            next = next.substring(12, next.length() - 2);            i++;        }    }

这样就获取到了所有的章节，然后就是保存在本地了：
首先在某个路径下创建一个txt文件：

File file = new File("E:\\寒门状元.txt");

然后创建一个文件写入对象：

        FileWriter fileWriter = null;        try {            fileWriter = new FileWriter(file);        } catch (IOException e) {            // TODO 自动生成的 catch 块            e.printStackTrace();        }

然后每获取到一章，就写入一章：

            try {                fileWriter.write(title);                fileWriter.write(text);            } catch (IOException e) {                // TODO 自动生成的 catch 块                e.printStackTrace();            }

最后，每一次写入后刷新缓冲：

            try {                fileWriter.flush();            } catch (IOException e) {                // TODO 自动生成的 catch 块                e.printStackTrace();            }

当所有的章节全部获取完成后，关闭文件写入对象：

        try {            fileWriter.close();        } catch (IOException e) {            // TODO 自动生成的 catch 块            e.printStackTrace();        }

这样就算完成了，但是我们不知道进度，所以，添加输出提示：

System.out.println("第"+(i+1)+"完成，共1739章");

所有的到这里就完了：
测试一下：

发现因为爬取太快，所以出现503错误（我自己猜测），但是不影响程序的运行:

还能继续爬取，如果觉得错误信息烦人，就把获取链接的错误提示注释，就没有了。

总结一下，网络爬虫的难点主要有两个：
1.获得链接的内容。
在这里容易出错的地方是获取链接容易出现403，404，502，503等一些错误。
这种错误出现了，网上随便一搜，解决方法还是挺多的。
2.就是如何获得下一个链接。
这是让自己的爬虫动起来的关键所在，有些页面可以利用JQuery的选择器表达式直接获取，比如attr方法获取到a标签的href这个属性，等等，但是容易出错。
所以这个方法看起来很笨，但是是一个通用的方法。理解上比较容易，对于没有前端知识的人比较适用。把前端知识转化为从字符串中提取字符串的问题。