海量网页爬虫系统设计报告
【设计】毕业设计网络爬虫

【关键字】设计毕业设计网络爬虫篇一:网络爬虫的设计与实现毕业设计(论文)说明书学院软件学院专业软件工程年级姓名张凤龙指导教师陈锦言XX年3月 6 日毕业设计(论文)任务书题目:网络爬虫设计与实现学生姓名张凤龙学院名称软件学院专业软件工程学号指导教师陈锦言职称讲师一、原始依据(包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。
)互联网是一个庞大的非结构化的数据库,将数据有效的检索并组织呈现出来有着巨大的应用前景。
搜索引擎作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。
但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。
不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。
所以需要一个能基于主题搜索的满足特定需求的网络爬虫。
为了解决上述问题,参照成功的网络爬虫模式,对网络爬虫进行研究,从而能够为网络爬虫实现更深入的主题相关性,提供满足特定搜索需求的网络爬虫。
二、参考文献[1]Winter.中文搜索引擎技术解密:网络蜘蛛[M].北京:人民邮电出版社,XX年.[2]Sergey等.The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine [M].北京:清华大学出版社,1998年.[3]Wisenut.WiseNut Search Engine white paper [M].北京:中国电力出版社,XX年.[4]Gary R.Wright W.Richard Stevens.TCP-IP协议详解卷3:TCP事务协议,HTTP,NNTP 和UNIX域协议[M].北京:机械工业出版社,XX 年1月. [5]罗刚王振东.自己动手写网络爬虫[M].北京:清华大学出版社,XX年10月.[6]李晓明,闫宏飞,王继民.搜索引擎:原理、技术与系统——华夏英才基金学术文库[M].北京:科学出版社,XX年04月.三、设计(研究)内容和要求(包括设计或研究内容、主要指标与技术参数,并根据课题性质对学生提出具体要求。
python爬虫的实验报告

python爬虫的实验报告Python 爬虫的实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握 Python 爬虫的基本原理和技术,通过实际操作,能够从互联网上获取所需的数据,并对获取的数据进行初步的处理和分析。
二、实验环境1、操作系统:Windows 102、开发工具:PyCharm3、 Python 版本:38三、实验原理Python 爬虫的基本原理是通过模拟浏览器的行为,向目标网站发送请求,获取网页的 HTML 代码,然后通过解析 HTML 代码,提取出我们需要的数据。
在这个过程中,我们需要使用一些库,如`requests` 用于发送请求,`BeautifulSoup` 或`lxml` 用于解析 HTML 代码。
四、实验步骤1、需求分析确定要爬取的目标网站和数据类型,例如,我们选择爬取某电商网站的商品信息,包括商品名称、价格、销量等。
2、发送请求使用`requests` 库发送`GET` 请求获取网页的 HTML 代码。
```pythonimport requestsurl =""response = requestsget(url)html_content = responsetext```3、解析 HTML使用`BeautifulSoup` 库对获取的 HTML 代码进行解析。
```pythonfrom bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html_content, 'htmlparser')```4、提取数据通过分析网页的结构,使用合适的方法提取所需的数据。
```pythonproduct_names = ptext for p in soupfind_all('div', class_='productname')prices = ptext for p in soupfind_all('div', class_='productprice')sales = ptext for p in soupfind_all('div', class_='productsales')```5、数据存储将提取到的数据存储到本地文件或数据库中,以便后续分析和使用。
python爬虫课程设计报告

python爬虫课程设计报告Python爬虫课程设计报告一、前言在互联网时代,信息已经成为了一种非常宝贵的资源。
而爬虫技术可以让我们快速地获取到所需要的信息,为我们的学习和工作提供了很大的帮助。
Python作为一种简单易学的语言,其爬虫库的丰富程度也是非常高的。
因此,本文将对Python爬虫课程设计进行详细的介绍。
二、课程目标本课程的目标是让学生掌握Python爬虫的基本原理和操作方法,能够熟练地使用Python进行数据爬取和处理,并能够在实际项目中运用所学知识。
三、课程内容1. Python基础知识在学习爬虫之前,必须掌握Python的基本语法和数据类型,包括变量、列表、字典、循环、条件语句等等。
2. HTTP协议HTTP协议是爬虫工作的基础,因此必须了解HTTP协议的基本原理和请求方法。
3. Requests库Requests库是Python中最常用的HTTP请求库,课程中将详细介绍其使用方法。
4. Beautiful Soup和正则表达式Beautiful Soup是一种HTML/XML的解析库,能够将HTML代码转换为Python对象,方便数据的提取。
而正则表达式则是一种更加灵活的文本匹配工具,也是数据提取的重要手段。
5. 数据存储在爬取数据后,需要对其进行存储。
本课程将介绍如何使用Python 进行数据存储,包括文件存储、MySQL数据库存储等。
四、课程实践在课程实践环节,学生将会通过完成一些实际的项目来深入理解Python爬虫的应用。
例如:1. 爬取某个网站的新闻标题和链接,并将其存储到本地文件中。
2. 爬取某个网站的商品信息,包括商品名称、价格、评论等,并将其存储到MySQL数据库中。
3. 爬取某个网站的图片,并将其下载到本地文件夹中。
五、课程评估课程评估主要通过实践项目的完成情况和考试成绩来确定。
在完成实践项目后,学生需要提交所编写的Python代码和实践报告。
考试内容包括Python基础知识、HTTP协议、Requests库、Beautiful Soup和正则表达式等。
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。
网络爬虫实验报告

网络爬虫实验报告网络爬虫实验报告一、引言随着互联网的迅猛发展,人们对于信息的获取需求也越来越迫切。
而网络爬虫作为一种自动化的数据采集工具,被广泛应用于各个领域。
本报告旨在介绍网络爬虫的原理、应用以及实际实验过程,并总结实验结果。
二、网络爬虫的原理网络爬虫是一种自动化程序,通过模拟人的浏览行为,自动访问网页并提取所需的信息。
其原理主要包括以下几个步骤:1. 发送请求:爬虫首先向目标网站发送HTTP请求,获取网页的源代码。
2. 解析网页:通过解析HTML源代码,爬虫可以提取出所需的信息,如标题、链接、图片等。
3. 存储数据:爬虫将提取到的数据存储到本地文件或数据库中,以便后续的分析和应用。
三、网络爬虫的应用网络爬虫在各个领域都有广泛的应用,以下是一些常见的应用场景:1. 搜索引擎:搜索引擎利用爬虫技术来抓取互联网上的网页,并建立索引,为用户提供快速准确的搜索结果。
2. 数据分析:爬虫可以用于采集大量的数据,如股票行情、天气数据等,以便进行数据分析和预测。
3. 舆情监测:通过爬虫技术,可以实时监测社交媒体、新闻网站等平台上的舆情信息,帮助企业进行舆情分析和危机公关。
四、实验过程本次实验我们选择了一个电商网站作为实验对象,目的是抓取该网站上的商品信息,并进行数据分析。
1. 确定目标网站:我们选择了一个知名的电商网站作为实验对象,该网站拥有大量的商品信息。
2. 编写爬虫程序:我们使用Python语言编写了一个简单的爬虫程序,通过发送HTTP请求获取网页源代码,并使用正则表达式提取商品信息。
3. 数据存储:我们将提取到的商品信息存储到本地的CSV文件中,方便后续的数据分析。
五、实验结果经过实验,我们成功地抓取了目标网站上的大量商品信息,并将其存储到本地文件中。
通过对这些数据的分析,我们得出了以下几个结论:1. 商品价格:通过统计分析,我们发现该电商网站的商品价格呈现一定的分布规律,可以根据这些数据制定合理的价格策略。
网络爬虫基础实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 了解网络爬虫的基本概念、原理和应用领域;2. 掌握网络爬虫的常用技术,如HTTP请求、HTML解析、数据存储等;3. 能够运用Python编写简单的网络爬虫程序,实现数据采集和分析。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.73. 开发工具:PyCharm4. 库:requests、BeautifulSoup、pandas、json三、实验材料1. 实验指导书2. Python编程基础3. 网络爬虫相关资料四、实验设计1. 实验一:HTTP请求与响应(1)了解HTTP协议的基本概念和请求方法;(2)使用requests库发送GET请求,获取网页内容;(3)分析响应内容,提取所需数据。
2. 实验二:HTML解析与数据提取(1)了解HTML文档结构,掌握常用标签和属性;(2)使用BeautifulSoup库解析HTML文档,提取所需数据;(3)练习使用正则表达式提取数据。
3. 实验三:数据存储与处理(1)了解常见的数据存储格式,如CSV、JSON等;(2)使用pandas库处理数据,进行数据清洗和转换;(3)使用json库解析和生成JSON数据。
4. 实验四:网络爬虫实战(1)选择一个目标网站,分析其结构和数据特点;(2)编写网络爬虫程序,实现数据采集;(3)对采集到的数据进行处理和分析。
五、实验结果和性能分析1. 实验一:成功发送HTTP请求,获取网页内容,并分析响应内容。
2. 实验二:使用BeautifulSoup库解析HTML文档,提取所需数据,并使用正则表达式提取数据。
3. 实验三:使用pandas库处理数据,进行数据清洗和转换,并使用json库解析和生成JSON数据。
4. 实验四:成功编写网络爬虫程序,实现数据采集,并对采集到的数据进行处理和分析。
六、有待解决的问题1. 如何处理反爬虫机制,提高爬虫程序的稳定性;2. 如何提高数据采集效率,优化爬虫程序性能;3. 如何对采集到的数据进行更深入的分析和挖掘。
网络爬虫系统的设计与实现的开题报告

网络爬虫系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着大数据时代的到来,互联网上的信息呈现爆炸式增长,人们实现对大数据的分析和利用越来越需要网络爬虫系统的支持。
虽然现在已经有了很多开源的网络爬虫框架,比如Scrapy、Crawler4j等,但是它们的定制化能力并不强,很难满足实际需求。
因此,开发一个高度可定制的网络爬虫系统,能够满足不同用户的需求,成为了当前的一个热门研究领域。
二、研究意义网络爬虫系统是实现大数据抓取、信息采集和数据挖掘的重要工具。
在信息化的社会环境下,网络爬虫系统具有广泛的应用前景,其主要作用有:1.为大数据分析提供可靠数据源2.实现信息的自动采集与爬取3.促进互联网信息的共享与利用三、研究内容本课题主要研究高度可定制的网络爬虫系统的设计与实现,包括以下内容:1.分析现有网络爬虫系统的不足之处2.设计高度可定制的网络爬虫系统架构3.利用Python实现网络爬虫系统4.设计并实现用户自定义的抓取策略5.针对抓取效率和抓取质量进行优化改进四、研究方法本研究采用自下而上的设计方法,从系统的组成部分和运行过程入手,实现系统的高度可定制性和抓取效率。
具体研究方法包括:1.分析现有网络爬虫系统的不足之处,从用户需求和系统架构两个方面出发:2.设计高度可定制的网络爬虫系统架构,包括数据抓取、处理和存储三个部分:3.利用Python实现网络爬虫系统,为用户提供友好的使用界面:4.设计并实现用户自定义的抓取策略,增强系统的可定制性:5.针对抓取效率和抓取质量进行优化改进,提高系统的性能:五、预期成果本研究的预期成果是设计并实现一个高度可定制的网络爬虫系统,主要包括以下几个方面:1.系统具有可扩展性和高效性,满足不同应用场景下的需求2.用户可以自定义抓取策略,灵活选择需要抓取的数据源3.系统对于不同类型的网页能够提供优化的抓取效率和抓取质量4.系统具有良好的用户使用体验,对用户友好六、研究进度安排1.完成研究背景分析、选题意义和参考文献综述:3周2.研究现有网络爬虫系统的不足之处,设计高度可定制的网络爬虫系统架构:2周3.利用Python实现网络爬虫系统,并提供友好的使用界面:3周4.设计并实现用户自定义的抓取策略:2周5.针对抓取效率和抓取质量进行优化改进:2周7、结论本研究的目标是设计并实现一个高度可定制的网络爬虫系统,系统具有高度的可扩展性和高效性,满足不同应用场景下的需求。
网络爬虫的设计与实现毕业设计

网络爬虫的设计与实现毕业设计一、引言网络爬虫是一种自动化的网页抓取程序,能够从互联网上抓取和收集数据。
毕业设计项目将设计和实现一个网络爬虫,用于从特定的网站或网页收集数据。
本文将介绍该毕业设计项目的背景、目的、意义、相关技术和方法,以及预期成果。
二、项目背景和目的随着互联网的快速发展,人们对于从网上获取信息的需求越来越大。
网络爬虫作为一种自动化网页抓取程序,能够快速、有效地从互联网上收集数据。
毕业设计项目旨在设计和实现一个高效、稳定、可扩展的网络爬虫,以帮助用户从特定的网站或网页收集所需的数据。
三、项目意义网络爬虫的设计与实现毕业设计项目具有以下意义:1、满足用户对于快速、有效地从互联网上获取数据的需求;2、提高自动化网页抓取程序的设计和实现能力;3、加深对于相关技术和方法的理解和应用;4、为进一步研究和发展网络爬虫技术打下基础。
四、相关技术和方法网络爬虫的设计与实现涉及多种相关技术和方法,包括:1、网络编程技术:用于实现网络爬虫的通信和数据传输;2、网页抓取技术:用于解析和提取网页中的数据;3、数据存储技术:用于存储和检索收集到的数据;4、算法优化技术:用于提高爬虫的性能和效率;5、软件测试技术:用于检测和验证爬虫的正确性和稳定性。
五、预期成果网络爬虫的设计与实现毕业设计项目的预期成果包括:1、设计和实现一个高效、稳定、可扩展的网络爬虫;2、提高相关技术和方法的应用能力;3、加深对于网络爬虫技术的理解和掌握;4、为进一步研究和发展网络爬虫技术打下基础。
基于Python的网络爬虫设计与实现随着互联网的快速发展,网络爬虫作为一种获取网络资源的重要工具,越来越受到人们的。
Python作为一种易学易用的编程语言,成为了网络爬虫开发的首选。
本文将介绍基于Python的网络爬虫设计与实现。
一、网络爬虫概述网络爬虫是一种自动浏览万维网并提取网页信息的程序。
它们从一个或多个起始网页开始,通过跟踪链接访问其他网页,并收集相关信息。
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华 中 师 范 大 学 研 究 生 课 程 论 文论文题目 海量网页爬虫系统设计报告完成时间课程名称 自然语言处理专 业年 级注:研究生须在规定期限内完成课程论文,并用A4页面打印,加此封面装订成册后,送交评审教师。
教师应及时评定成绩,并至迟在下学期开学后两周内将此课程论文及成绩报告单一并交本单位研究生秘书存档。
成 绩 评卷人姓 名学 号自然语言处理课程爬虫系统技术报告引文:本学期上完自然语言处理课程受益良多,总体上了解了自然语言处理各个方向和领域。
要做自然语言处理方面的研究。
首先海量的文本数据是必须的。
因此网页爬虫系统显得十分重要,另外网络爬虫也是搜索引擎抓取系统的重要组成部分。
爬虫总体系统介绍:爬虫系统主要分两大类,一种是自定义爬虫系统,还有一种是利用开源爬虫软件。
其中开源爬虫软件有很多例如:Grub Next Generation PhpDig Snoopy Nutch JSpider NWebCrawler。
因为是初学爬虫,所以先暂时不想套用别人的开源代码,虽然自己一步步编的系统可能系能上不如,但是这样是自己对其中一些原理有更深的领会。
因此,笔者通过网上博客和一点点查资料写了这个系统。
虽然还有待完善,但也是倾心之作。
最后还和其他爬虫系统做出了一些对比。
关于本技术报告描述的爬虫系统的详细介绍:本系统采用java代码编写,myeclipse8.5的IDE工具win7操作系统。
原理:不管是自定义系统还是开源软件。
爬虫的基本原理都是一样的,且并不复杂。
爬虫就是从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。
网络爬虫的基本工作流程如下: 1.首先选取一部分精心挑选的种子URL2.将这些URL放入待抓取URL队列;3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL,解析DNS,并且得到主机的ip,并将URL对应的网页下载下来,存储进已下载网页库中。
此外,将这些URL放进已抓取URL队列。
4.分析已抓取URL 队列中的URL,分析其中的其他URL,并且将URL放入待抓取URL队列,从而进入下一个循环。
在爬虫系统中,待抓取URL队列是很重要的一部分。
待抓取URL队列中的URL 以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题,因为这涉及到先抓取那个页面,后抓取哪个页面。
而决定这些URL排列顺序的方法,叫做抓取策略。
主要是有两种抓取策略:1.深度优先遍历策略:深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始,一个链接一个链接跟踪下去,处理完这条线路之后再转入下一个起始页,继续跟踪链接。
2.宽度优先遍历策略宽度优先遍历策略的基本思路是,将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。
也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页,然后再选择其中的一个链接网页,继续抓取在此网页中链接的所有网页。
系统总体工程说明:系统project说明:系统源代码总共分五个部分。
分别是:1、数据处理类,javabean部分,封装了要提取的数据集结构;2、核心类:也就是对获取的URL利用jsoup对其进行类容获取。
并将数据集以LinktypeData arraylist数组形式存储,这也是爬虫系统中最核心的部分;3、规则类,本类是为了代码的复用而编写的,其实这个部分可以直接放在核心类中,为了该系统的复用性编写本类,就是对URL的规则,参数,调用方法(get post)jsoup查询定位方式作出了定义;4、Util处理类是最简单的一个部分,就是对URL的一个预处理,判空;5、最后一个部分是测试类,定义了一个将核心类爬取的数据输出的函数。
最后要补充的就是junit环境和jsoup的jar包的导入。
具体工程的分布如下面截图:爬虫实现细节详细分析:接下来简要说一下系统核心的一些代码。
首先是利用浏览器自带的开发者工具对所要爬取的网站进行一定的分析。
现在以武汉市政府官网为例来进行说明。
在浏览器中打开网站。
网址为:/。
如下图:By the way:随便吐槽一下做得真丑,特别是首页的图片,大小像素完全都没弄好。
右上角有个搜索框,红色标记。
这是网站的站内搜索工具。
输入关键字可以了解武汉市关于这方面的新闻。
先输入“互联网”,然后搜索出结果如图:首先当然是对网站进行分析:如上图所示,在对服务器发出查询请求后,主要返回的documents就是一个search开头的文件包,并采用get方式来进行传递。
这个查询返回文件里面包含我们所需要的数据,点开该文件可以看出:返回的URL网址和需要的参数信息为chanelid和searchword,现在searchword 取值为互联网。
jsoup处理HTML网页以下列出几段核心代码:String url = rule.getUrl();String[] params = rule.getParams();String[] values = rule.getValues();String resultTagName = rule.getResultTagName();int type = rule.getType();int requestType = rule.getRequestMoethod();Connection conn = Jsoup.connect(url);// 设置查询参数这里的URL就是我们所定义的rule类。
该类包含我们要处理的地址URL,以及一系列参数。
该类实例作为参数传到这个网页数据处理函数public static List<LinkTypeData> extract(Rule rule)。
这个函数负责处理给定的URL及一系列参数。
参数包括从1、客户端传到服务器的请求参数数组params,例如上面的chanelid和searchword参数,该字符串数组包含所有要传值的变量名。
2、参数数组的参数值values,与上一个数组一一对应,存放参数值。
3、第一次过滤标签resulttagname和过滤方式type,在获取到服务器传回来的网页后,并不是所有信息对我们来说都是需要的,因此需要过滤垃圾信息,保留我们需要的信息。
这两个参数组合使用用来获取有效信息。
4、网页请求类型,get or post。
需要赋值的参数及其参数值和请求类型可以通过浏览器的开发者工具来进行查看(如上图)。
首先利用jsoup的函数connect来获得URL的链接。
接下来利用这段函数来给请求参数进行赋值。
if (params != null){for (int i = 0; i < params.length; i++){conn.data(params[i], values[i]);}}赋值成功后就可以调用conn中的get()函数来获取document对象。
在此过程中设置请求方式和超时时间。
接下来就是对获取的document对象进行出来以获得我们需要爬取的数据。
Document doc = null;switch (requestType){case Rule.GET:doc = conn.timeout(100000).get();break;case Rule.POST:doc = conn.timeout(100000).post();break;}为了代码的复用,我们这里定义了三种过滤方式,采用switch选择语句来进行判断。
三种方式分别为doc.getElementsByClass(resultTagName)根据元素class名来进行过滤;doc.getElementById(resultTagName)根据元素ID号来进行过滤;doc.select(resultTagName)类似于CSS或jQuery的语法来查找和操作元素。
例如:Elements resultLinks = doc.select("h3.r > a"); //在h3元素之后的a元素。
如果传递来的参数三种方式都没有选择,那默认为取出body标签里面的内容。
//处理返回数据Elements results = new Elements();switch (type){case Rule.CLASS:results = doc.getElementsByClass(resultTagName);break;case Rule.ID:Element result = doc.getElementById(resultTagName);results.add(result);break;case Rule.SELECTION:results = doc.select(resultTagName);break;default://当resultTagName为空时默认去body标签if (TextUtil.isEmpty(resultTagName)){results = doc.getElementsByTag("body");}}本系统采用的是jsoup技术来解析HTML文档。
jsoup 是一款Java 的HTML解析器,可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。
它提供了一套非常省力的API,可通过DOM,CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。
关于jsoup如何解析HTML文档并进行数据抽取。
可以参照该技术文档:jsoup 的指导性文档---黄佳伟。
看完文档后接下来对HTML文档处理这部分代码应该so easy了。
当然设置过滤规则的时候要具体网页具体分析。
我们可以看一下我们要举得这个例子的网页这是返回网页我们需要获取的部分:新闻标题和链接都在这个table里面。
因此可以设置style为line-height:160%;width:100%;这样一个规则来锁定该table。
Results里面放着所有符合条件的table。
锁定该table后可以将所有标题和其链接提取出来,调用如下函数:for (Element result : results){Elements links = result.getElementsByTag("a");for (Element link : links){//必要的筛选String linkHref = link.attr("href");String linkText = link.text();data = new LinkTypeData();data.setLinkHref(linkHref);data.setLinkText(linkText);datas.add(data);}}该datas对象为泛型为类LinkTypeData的实例arraylist对象。