分布式爬虫实验设计文档

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关于爬虫的毕业设计课题

关于爬虫的毕业设计课题

关于爬虫的毕业设计课题摘要:本课题旨在使用爬虫技术设计和开发一个用于爬取互联网数据的应用程序。

通过爬取各种网站和在线信息源,该应用程序可以提供包括新闻、论坛帖子、商品信息等多个领域的数据收集服务。

该应用程序的设计将以Python编程语言为基础,并利用多个开源库和框架,如BeautifulSoup、Scrapy等,来实现数据的采集、处理和存储。

关键词:爬虫技术,互联网数据,应用程序,Python,BeautifulSoup,Scrapy1. 研究背景随着互联网的飞速发展,网络上的信息数量呈现爆炸性增长。

如何高效地获取和处理这些信息成为了一个重要的问题。

而爬虫技术作为一种自动化数据采集方法,凭借其高效、灵活的特性,得到了广泛的应用。

2. 目标与意义本课题的目标是设计和开发一个可用于爬取互联网数据的应用程序。

通过该应用程序,用户可以方便地获取各种网站和在线信息源中的数据。

此外,通过该应用程序,还可以实现对数据的清洗、整合和存储,从而提供给用户更加方便和实用的数据服务。

3. 设计方案本课题的设计方案基于Python编程语言,利用其丰富的开源库和框架来实现爬虫功能。

具体来说,将采用BeautifulSoup库来解析HTML页面,获取数据的关键信息。

同时,使用Scrapy框架来组织和管理整个爬虫过程,并实现对多个网站的同时爬取。

4. 实施步骤(1)确定需要爬取的目标网站和在线信息源;(2)使用BeautifulSoup解析HTML页面,提取有用的数据;(3)使用Scrapy框架设计和实现爬虫程序;(4)通过爬虫程序获取并存储数据;(5)对爬取的数据进行清洗、整合和存储。

5. 预期成果本课题预期实现一个功能完善的爬虫应用程序,该程序具备以下特点:(1)能够方便地定义和配置爬取目标;(2)能够高效地爬取各种网站和在线信息源的数据;(3)能够自动处理爬取的数据,包括清洗、整合和存储。

6. 创新点本课题的创新点主要体现在以下几个方面:(1)结合使用BeautifulSoup和Scrapy,实现对HTML页面的解析和爬取目标的高度灵活性;(2)通过对爬取的数据进行清洗和整合,提供给用户更加方便和实用的数据服务。

爬虫实验报告

爬虫实验报告

爬虫实验报告一、实验背景随着互联网的迅速发展,大量有价值的信息隐藏在网页之中。

为了更高效地获取和处理这些信息,爬虫技术应运而生。

本实验旨在深入研究爬虫技术的原理和应用,探索其在数据采集方面的可行性和效果。

二、实验目的1、了解爬虫的基本工作原理和流程。

2、掌握使用 Python 编写爬虫程序的方法和技巧。

3、能够从指定的网站中准确、高效地抓取所需的数据。

4、分析爬虫过程中可能遇到的问题及解决方案。

三、实验环境1、操作系统:Windows 102、开发语言:Python 383、相关库:requests、BeautifulSoup4、lxml四、实验原理爬虫程序通过模拟浏览器向服务器发送请求,获取网页的 HTML 代码。

然后对 HTML 代码进行解析,提取出所需的数据。

常见的解析方法有正则表达式、XPath、BeautifulSoup 等。

五、实验步骤(一)确定目标网站和数据需求选择了一个公开的新闻网站作为目标,希望获取其首页上的新闻标题、发布时间和内容摘要。

(二)分析网页结构使用浏览器的开发者工具,查看目标网页的 HTML 结构,确定数据所在的标签和属性。

(三)编写爬虫代码```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef crawl_news():url ='response = requestsget(url)if responsestatus_code == 200:soup = BeautifulSoup(responsetext, 'lxml')news_list = soupfind_all('div', class_='newsitem')for news in news_list:title = newsfind('h2')texttime = newsfind('span', class_='time')textsummary = newsfind('p', class_='summary')textprint(f'标题:{title}')print(f'发布时间:{time}')print(f'摘要:{summary}')else:print(f'请求失败,状态码:{responsestatus_code}')if __name__ =='__main__':crawl_news()```(四)运行爬虫程序在命令行中运行代码,观察输出结果。

(精品)网络爬虫的设计与实现毕业论文

(精品)网络爬虫的设计与实现毕业论文

摘要网络爬虫是一种自动搜集互联网信息的程序。

通过网络爬虫不仅能够为搜索引擎采集网络信息,而且可以作为定向信息采集器,定向采集某些网站下的特定信息,如招聘信息,租房信息等。

本文通过JAVA实现了一个基于广度优先算法的多线程爬虫程序。

本论文阐述了网络爬虫实现中一些主要问题:为何使用广度优先的爬行策略,以及如何实现广度优先爬行;为何要使用多线程,以及如何实现多线程;系统实现过程中的数据存储;网页信息解析等。

通过实现这一爬虫程序,可以搜集某一站点的URLs,并将搜集到的URLs 存入数据库。

【关键字】网络爬虫;JAVA;广度优先;多线程。

ABSTRACTSPIDER is a program which can auto collect informations from internet. SPIDER can collect data for search engines, also can be a Directional information collector, collects specifically informations from some web sites, such as HR informations, this paper, use JAVA implements a breadth-first algorithm multi-thread SPDIER. This paper expatiates some major problems of SPIDER: why to use breadth-first crawling strategy, and collect URLs from one web site, and store URLs into database.【KEY WORD】SPIDER; JA V A; Breadth First Search; multi-threads.目录第一章引言 (1)第二章相关技术介绍 (2)2.1JAVA线程 (2)2.1.1 线程概述 (2)2.1.2 JAVA线程模型 (2)2.1.3 创建线程 (3)2.1.4 JAVA中的线程的生命周期 (4)2.1.5 JAVA线程的结束方式 (4)2.1.6 多线程同步 (5)2.2URL消重 (5)2.2.1 URL消重的意义 (5)2.2.2 网络爬虫URL去重储存库设计 (5)2.2.3 LRU算法实现URL消重 (7)2.3URL类访问网络 (8)2.4爬行策略浅析 (8)2.4.1宽度或深度优先搜索策略 (8)2.4.2 聚焦搜索策略 (9)2.4.3基于内容评价的搜索策略 (9)2.4.4 基于链接结构评价的搜索策略 (10)2.4.5 基于巩固学习的聚焦搜索 (11)2.4.6 基于语境图的聚焦搜索 (11)第三章系统需求分析及模块设计 (13)3.1系统需求分析 (13)3.2SPIDER体系结构 (13)3.3各主要功能模块(类)设计 (14)3.4SPIDER工作过程 (14)第四章系统分析与设计 (16)4.1SPIDER构造分析 (16)4.2爬行策略分析 (17)4.3URL抽取,解析和保存 (18)4.3.1 URL抽取 (18)4.3.2 URL解析 (19)4.3.3 URL保存 (19)第五章系统实现 (21)5.1实现工具 (21)5.2爬虫工作 (21)5.3URL解析 (22)5.4URL队列管理 (24)5.4.1 URL消重处理 (24)5.4.2 URL等待队列维护 (26)5.4.3 数据库设计 (27)第六章系统测试 (29)第七章结论 (32)参考文献 (33)致谢 (34)外文资料原文 (35)译文 (51)第一章引言随着互联网的飞速发展,网络上的信息呈爆炸式增长。

爬虫爬取课程设计

爬虫爬取课程设计

爬虫爬取课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解爬虫的基本概念、工作原理及应用场景。

2. 学生能掌握至少一种编程语言(如Python)的基本语法,并运用其编写简单的爬虫程序。

3. 学生能了解网络数据抓取的基本方法,如HTTP请求、HTML解析等。

4. 学生了解数据存储与处理的基本方法,如文件存储、数据库操作等。

技能目标:1. 学生能独立完成简单的网络数据抓取任务,具备实际操作能力。

2. 学生能运用所学知识解决实际问题,具备一定的编程思维和分析解决问题的能力。

3. 学生能在团队中协作完成复杂的数据抓取项目,具备良好的沟通与协作能力。

情感态度价值观目标:1. 学生对爬虫技术产生兴趣,提高对计算机编程和数据科学的热情。

2. 学生能认识到网络数据抓取在现实生活中的应用价值,培养学以致用的意识。

3. 学生在学习和实践过程中,培养良好的道德素养,遵循法律法规,尊重数据版权。

本课程针对高年级学生,结合爬虫技术在实际应用中的需求,以提高学生的实际操作能力和编程思维为核心。

课程性质为实践性、应用性较强的课程,要求学生在掌握基本理论知识的基础上,注重实践操作,培养解决实际问题的能力。

通过本课程的学习,学生将能够具备一定的网络数据抓取和处理能力,为后续相关课程打下坚实基础。

二、教学内容1. 爬虫基本概念与原理- 爬虫的定义与作用- 爬虫的工作流程- 常见爬虫类型及特点2. 编程语言基础- Python语言简介与安装- Python基本语法- Python常用库与函数3. 网络数据抓取- HTTP协议基础- 网络请求库的使用(如requests)- HTML解析库的使用(如BeautifulSoup)4. 数据存储与处理- 文件存储(如CSV、JSON)- 数据库操作(如SQLite)- 数据清洗与处理5. 实践项目与案例分析- 简单爬虫案例实现- 复杂爬虫项目分析与实现- 爬虫实战经验分享6. 爬虫伦理与法律法规- 爬虫与数据版权- 网络爬虫的合规性- 爬虫道德规范本教学内容按照教学大纲,循序渐进地安排,使学生能够系统地掌握爬虫技术。

爬虫项目案例

爬虫项目案例

爬虫项目案例随着互联网时代的到来,网络信息呈现出爆炸式增长的趋势,如何从中获取有效信息并加以利用成为人们关注的重点。

爬虫技术应运而生,成为信息获取领域的重要工具。

本文将以某爬虫项目为例,介绍爬虫的应用及其相关知识。

一、项目介绍本项目主要是针对某电商网站的数据抓取,包括商品信息、用户评论、评价分数等方面。

通过爬虫技术获取数据后,再进行数据分析和挖掘,为后续的商品推荐和用户画像等提供有力支持。

二、爬虫基础知识爬虫是一种自动化程序,模仿人类浏览网页的行为,访问指定网站,抓取网页内容并进行分析处理,最终输出需要的信息。

爬虫的基本流程包括以下几个步骤:1.明确目标网站确定需要抓取的网站,了解网站结构和相关规则。

2.编写爬虫程序选择合适的语言和工具,编写爬虫程序,模拟网页请求和解析网页内容。

3.数据清洗和存储对爬取到的数据进行清洗和去重处理,存储到数据库或文件中。

4.数据分析和挖掘根据需要,对数据进行分析和挖掘,得出有用的结论和方案。

三、项目实现在本项目中,我们采用Python语言和Scrapy框架实现了爬虫程序。

并在程序中加入了随机延时、随机浏览器标识等反爬机制,避免被网站禁止访问。

下面是爬虫程序的主要逻辑:1. 发起请求在Scrapy中,我们可以通过Request对象发起请求,并指定回调函数,处理响应结果。

2. 解析响应经过请求后,我们得到了网页的响应结果,需要对其进行解析。

在本项目中,我们采用了XPath方式进行解析,并将解析结果转换为Python对象,方便统一处理。

3. 数据清洗和存储在获取到数据后,我们需要进行清洗和去重处理,确保数据的准确性和完整性。

在本项目中,我们采用MySQL数据库进行存储。

4. 反爬机制在爬虫程序中加入了随机延时和随机浏览器标识等反爬机制,避免被网站禁止访问。

四、项目价值本项目的价值主要体现在以下几个方面:1. 数据获取通过爬虫技术获取电商网站的商品信息、用户评论、评价分数等数据,为后续的数据分析和挖掘提供有力依据。

基于Hadoop的分布式爬虫及其实现

基于Hadoop的分布式爬虫及其实现

基于Hadoop的分布式爬虫及其实现引言随着互联网的快速发展和信息的爆炸式增长,大数据时代已经来临。

海量的数据涌入网络,并形成了一个巨大的信息资源库。

如何有效地从这个海洋中提取有价值的信息,成为了当今互联网领域面临的重要挑战之一。

为了应对这一挑战,分布式爬虫技术应运而生。

本文将介绍基于Hadoop的分布式爬虫的实现过程及其优势。

一、分布式爬虫的背景与意义1.1 现有的爬虫技术传统的爬虫技术主要是基于单机环境下的串行爬虫,即一个爬虫程序在一个机器上运行,通过遍历链接、下载网页并解析的方式进行信息抓取。

然而,在处理大规模的数据量时,单机环境面临着许多挑战,如性能瓶颈、系统崩溃等。

1.2 分布式爬虫的优势与应用分布式爬虫依赖于分布式计算框架,如Hadoop,将爬取任务进行拆分,通过多个爬虫节点并行执行,大大提高了爬取效率。

同时,分布式爬虫还能够充分利用多个计算节点的存储资源,提高数据的采集速度和处理能力。

因此,分布式爬虫在大规模数据挖掘、搜索引擎优化等领域具有广泛的应用前景。

二、基于Hadoop的分布式爬虫的实现步骤2.1 爬虫任务的拆解与调度在分布式爬虫中,首先需要将爬取任务进行拆分,分配给多个爬虫节点。

如何进行任务的拆解与调度是整个分布式爬虫实现的重要环节。

Hadoop的MapReduce框架提供了良好的任务调度机制,可以将爬取任务拆解成独立的Map任务,再通过Reduce任务进行合并和处理。

2.2 爬虫节点的配置与管理在分布式爬虫中,每个爬虫节点都需要配置相应的设备和环境。

常见的配置包括网络代理、数据存储路径、爬取深度等。

此外,还需要对爬虫节点进行管理和监控,确保节点的正常工作和性能优化。

2.3 数据的采集与清洗数据的采集是分布式爬虫的核心步骤之一。

在分布式爬虫中,不同的爬虫节点负责采集不同的数据片段,并将采集结果通过消息队列等方式传递给中心节点。

中心节点进行数据的合并和清洗,去除重复数据和无效信息,得到最终的爬取结果。

爬虫课程设计大一

爬虫课程设计大一

爬虫课程设计大一一、教学目标本课程旨在让学生掌握爬虫的基本原理和技术,能够编写简单的爬虫程序,了解网络数据采集的基本方法,具备进一步学习高级爬虫技术和网络数据挖掘的基础。

1.理解网络爬虫的基本概念、工作原理和分类。

2.掌握常见的网络爬虫算法和实现方法。

3.熟悉常用的网络数据采集技术和工具。

4.了解网络数据挖掘的基本方法和应用。

5.能够使用Python等编程语言编写简单的爬虫程序。

6.能够使用常见的爬虫框架和工具进行网络数据采集。

7.能够对采集到的数据进行简单的处理和分析。

8.能够阅读和理解网络爬虫相关的英文文献。

情感态度价值观目标:1.培养学生对网络数据的敏感性和保护个人隐私的意识。

2.培养学生对网络爬虫技术的敬畏之心,避免滥用爬虫技术对他人造成伤害。

3.培养学生团队协作的精神,通过小组合作完成爬虫项目的开发。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.网络爬虫的基本概念和工作原理。

2.常见的网络爬虫算法和实现方法。

3.网络数据采集技术和工具的使用。

4.网络数据挖掘的基本方法和应用。

5.爬虫程序的设计和实现。

第1周:网络爬虫的基本概念和工作原理。

第2周:常见的网络爬虫算法和实现方法。

第3周:网络数据采集技术和工具的使用。

第4周:网络数据挖掘的基本方法和应用。

第5周:爬虫程序的设计和实现。

三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法、实验法等多种教学方法,以激发学生的学习兴趣和主动性。

1.讲授法:通过讲解网络爬虫的基本概念、原理和算法,使学生掌握相关知识。

2.案例分析法:通过分析典型的网络爬虫案例,使学生了解爬虫技术的应用和局限性。

3.实验法:通过编写和运行爬虫程序,使学生掌握网络数据采集和分析的方法。

四、教学资源1.教材:选用《网络爬虫技术》等国内外优秀教材作为主要教学资源。

2.参考书:推荐《Python网络爬虫开发实战》等书籍,供学生自主学习。

3.多媒体资料:制作课件、教学视频等,辅助学生理解和掌握知识。

爬虫课课程设计python

爬虫课课程设计python

爬虫课课程设计python一、教学目标本课程旨在通过Python编程语言的爬虫技术教学,让学生掌握网络数据爬取的基本方法,理解并实践信息抽取、数据解析等关键技能,培养学生独立进行网络数据挖掘与分析的能力。

具体目标如下:•理解网络爬虫的基本概念和工作原理。

•学习Python爬虫相关的库和工具,如requests, BeautifulSoup, Scrapy等。

•掌握使用Python进行简单数据爬取和解析的技巧。

•能够编写简单的爬虫程序,完成数据的基本采集工作。

•能够使用爬虫工具对复杂进行数据爬取。

•能够对爬取的数据进行清洗、格式化处理,并进行初步的数据分析。

情感态度价值观目标:•培养学生对编程和数据科学的兴趣,增强解决实际问题的意识。

•引导学生正确使用网络资源,遵守网络道德与法律法规,尊重数据版权。

二、教学内容本课程的教学内容围绕Python爬虫技术的原理和应用展开,具体包括:1.爬虫基础:介绍爬虫的定义、分类及爬虫在数据分析中的应用。

2.Python爬虫库学习:深入学习requests、BeautifulSoup等库的使用方法。

3.数据解析:学习如何解析HTML、XML等数据格式。

4.高级爬虫技术:掌握Scrapy框架的使用,学习动态页面爬取、反爬虫应对策略等。

5.实战演练:通过案例教学,让学生动手实践爬取并分析实际数据。

三、教学方法本课程将采取多种教学方法相结合的方式,以提高学生的学习效果:•讲授法:用于讲解爬虫的基本概念、原理和关键技术。

•案例分析法:通过分析实际案例,让学生理解爬虫技术的应用场景。

•实验法:安排实验室实践环节,使学生能够动手编写和测试爬虫代码。

•小组讨论法:鼓励学生分组讨论,共同解决问题,培养团队协作能力。

四、教学资源教学资源包括:•教材:《Python网络爬虫实战》等,用于为学生提供系统的学习材料。

•在线资源:利用网络资源,如GitHub上的爬虫项目,供学生参考学习。

•多媒体课件:制作详细的课件,辅助学生课堂学习。

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分布式网络爬虫实验五组赵成龙、黄莹一、需求分析 (2)二、实验架构及原理 (2)三、模块设计及代码实现 (3)爬取网页模块设计 (3)<DNS解析 (4)Socket连接 (4)发送HTTP请求头并获得相应 (6)网页解析模块设计 (7)正则表达式的设计 (8)测试用例的设计 (8)利用Regex库提取网页URL (8)利用Pcre库提取网页URL (10)》四、心得体会 (12)一、需求分析随着国际互联网的迅速发展,网上的信息越来越多,全球网页数量超过20亿,每天新增加730万网页。

要在如此浩瀚的信息海洋里寻找信息,就像“大海捞针”一样困难。

在实际生活中我们经常会使用像百度、Google这些搜索引擎检索各种信息,搜索引擎正是为了解决这个问题而出现的技术,而网络爬虫正是搜索引擎所需要的关键部分既然百度、Google这些搜索引擎巨头已经帮我们抓取了互联网的大部分信息,为什么还要自己写爬虫呢因为深入整合信息的需求是广泛存在的,在企业中,爬虫抓取下来的信息可以作为数据仓库多维展现的数据源,也可以作为数据挖掘的来源,甚至有人为了炒股,专门抓取股票信息。

这些实际问题的解决所需要的根本技术就是分布网络爬虫。

本次实验主要的内容就是利用IO复用抓取网页,并多线程的分析每个抓取到的网页所包含的URL信息,通过消息队列将抓取网页的部分和分析网页部分进行通信,最终记录下160000网页中所包含的所有URL,实现分布式网络爬虫。

》二、实验架构及原理本实验分为两个模块:爬取网页模块、网页分析模块。

实验架构如图所示图分布是网络爬虫框架爬取网页模块采用socket通信方式实现客户端与服务器的通信:首先将客户端与服务器进行三次握手后建立连接,客户端发送HTTP请求头,服务器端收到客户端请求后,进行HTTP响应,发送相应的网页信息,客户端收到服务器的响应后将所获得网页文件交给网页分析模块进行处理并提取URL。

流程图如图所示:图爬取网页模块流程图网页分析模块主要工作如下图流程图所示。

而本模块的网页分析处理主要在于对抓取到的HTML文件的内容进行URL的提取,我们主要运用正则表达式进行字符串的匹配操作。

通过采用Regex正则表达式库和Pcre正则表达式库进行了两种尝试,并根据网页的情况设计了测试用例,进行程序的检验。

!图网页分析模块流程图三、模块设计及代码实现爬取网页模块设计DNS解析考虑到网页爬取域名转换的问题,需要将URL进行DNS解析。

DNS解析是将一一对应的域名与IP地址进行转换的一种技术,域名解析需要由专门的域名解析服务器来完成,整个过程是自动进行的。

首先利用接口struct hostent *gethostbyname(const char *name)将需要解析的域名名称作为参数传入到函数中,然后函数执行后返回一个结构体hostent,其中包括了域名所对应的ip地址列表信息。

具体代码如下:char* dns_decode(char host[]){?struct hostent* ht=NULL;struct in_addr* tmp;char *dns[20];int i=0;if((ht=gethostbyname(host))==NULL){herror("gethostbyname wrong!\n");return NULL;~}else{printf("get the host:%s\n",host);while(tmp=(struct in_addr*)*ht->h_addr_list) {dns[i]=(char *)inet_ntoa(*tmp); printf("IP:%s\n",dns[i]);(i++;a/b/类型正则表达式为:<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"\\./(\\w*/)*\\.html\"\\s*>(2)../a/b/类型正则表达式为:<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"\\.\\./(\\w*/)*\\.html\"\\s*>(3)./../a/b/类型正则表达式为:<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"\\./\\.\\./(\\w*/)*\\.html\"\\s*>(4)a/b/类型)正则表达式为:<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"(\\w*/)*\\.html\"\\s*>然后将上述四种情况综合起来,通过“或”(即“|”)连接组成最终的提取URL的正则表达式如下:<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"\\./(\\w*/)*\\.html\"\\s*>|<a\\s*[^>]*href\\s*=\\ s*\"\\.\\./(\\w*/)*\\.html\"\\s*>|<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"\\./\\.\\./(\\w*/) *\\.html\"\\s*>|<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"(\\w*/)*\\.html\"\\s*>测试用例的设计由于两人分工,在没有得到抓取的html文件内容时,先根据上述不同四种情况设计了测试用例。

作为正则表达式的待检测字符串,用来检验程序的正确性,具体如下所示:"<a href=\"./abc/def/\"> adfaaf134 <a href =\"../a/\">affdsfasdf <a href=\"./../aff/\">afdsa <a class=\"ada\" href=\"\">";:利用Regex库提取网页URL首先利用了Regex正则表达式库进行URL的字符串匹配。

采用接口int regcomp(regex_t *preg, const char *pattern, int cflags) 将要进行匹配的正则表达式进行编译,做匹配前的准备工作。

编译后采用int regexec(const regex_t *preg, const char *string, size_t nmatch, regmatch_t pmatch[],int eflags)用来检测字符串是否匹配正则表达式,具体的相应代码如下:#include<>#include<>#include<sys/>int main()<{int i,j,k;char *result[30];char *s = "<a href=\"./abc/def/\"> adfaaf134 <a href =\"../a/\">affdsfasdf <a href=\"./../aff/\">afdsa <a class=\"ada\" href=\"\">";char *pattern = "<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"\\./(\\w*/)*\\.html\"\\s*>|<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s* \"\\.\\./(\\w*/)*\\.html\"\\s*>|<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"\\./\\.\\./(\\w*/)*\ \.html\"\\s*>|<a\\s*[^>]*href\\s*=\\s*\"(\\w*/)*\\.html\"\\s*>";m_so);m_eo);^m_so,k=0;i<pmatch[0].rm_eo&&k<200;i++,k++){result[j][k]=(s+offset)[i];m_eo;result[j][k]='\0';printf("%s\n",result[j]);}~}在linux环境下编译并执行上述C程序,并将结果打印如来,如下图所示。

图 Regex库匹配结果然而利用Regex库通过多次调试发现只能将整个标签<a>提取出来,但是无法将标签<a>中的href后两个双引号中具体的.hmtl文件获取出来。

其实通过正则表达式规范的零宽断言是可以做到的,但是Regex库并不支持零宽断言,即当满足某个条件式时,匹配出后面的字符串。

因此选择更符合要求的Pcre库进行匹配提取。

/利用Pcre库提取网页URLPcre是一个很强大的正则库,它是perl语言兼容正则表达式,是一种用C语言写的正则库。

利用Pcre库与Regex道理类型,即首先采用pcre *pcre_compile(const char*pattern, int options,const char **errptr, int *erroffset,const unsigned char *tableptr)来编译我们的正则表达式。

在进行编译正则表达式时设置了PCRE-DOTALL这个修饰符, 模式中的点号元字符匹配所有字符, 包含换行符。

如果没有这个修饰符, 点号是不匹配换行符。

这也是考虑到有时候这个标签<a>在html文件中会出现在换行的位置。

编译后采用int pcre_exec(const pcre *code, const pcre_extra *extra,const char*subject, int length, int startoffset,int options, int *ovector, int ovecsize)来执行正则匹配。

其中ovector为匹配成功后所匹配的子串在字符串中的位置,数组中第一位为第一个匹配结果的开始位置,第二个表示结束位置,第三个表示在有子串时第一个子串的开始位置,第四个表示第一个子串的结束位置,然后以此类推。

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