網(wǎng)絡(luò)爬蟲全解析：技術(shù)、原理與實(shí)踐

第1章 技術(shù)基礎(chǔ)\t1
1．1 第一個(gè)程序\t1
1．2 準(zhǔn)備開發(fā)環(huán)境\t2
1．2．1 JDK\t2
1．2．2 Eclipse\t3
1．3 類和對(duì)象\t4
1．4 常量\t5
1．5 命名規(guī)范\t6
1．6 基本語(yǔ)法\t6
1．7 條件判斷\t7
1．8 循環(huán)\t8
1．9 數(shù)組\t9
1．10 位運(yùn)算\t11
1．11 枚舉類型\t13
1．12 比較器\t14
1．13 方法\t14
1．14 集合類\t15
1．14．1 動(dòng)態(tài)數(shù)組\t15
1．14．2 散列表\t15
1．15 文件\t19
1．15．1 文本文件\t19
1．15．2 二進(jìn)制文件\t23
1．16 多線程\t27
1．16．1 基本的多線程\t28
1．16．2 線程池\t30
1．17 折半查找\t31
1．18 處理圖片\t34
1．19 本章小結(jié)\t35
第2章 網(wǎng)絡(luò)爬蟲入門\t36
2．1 獲取信息\t36
2．1．1 提取鏈接\t37
2．1．2 采集新聞\t37
2．2 各種網(wǎng)絡(luò)爬蟲\t38
2．2．1 信息采集器\t40
2．2．2 廣度優(yōu)先遍歷\t41
2．2．3 分布式爬蟲\t42
2．3 爬蟲相關(guān)協(xié)議\t43
2．3．1 網(wǎng)站地圖\t44
2．3．2 Robots協(xié)議\t45
2．4 爬蟲架構(gòu)\t48
2．4．1 基本架構(gòu)\t48
2．4．2 分布式爬蟲架構(gòu)\t51
2．4．3 垂直爬蟲架構(gòu)\t54
2．5 自己寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲\t55
2．6 URL地址查新\t57
2．6．1 嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)\t58
2．6．2 布隆過(guò)濾器\t60
2．6．3 實(shí)現(xiàn)布隆過(guò)濾器\t61
2．7 部署爬蟲\t63
2．7．1 部署到Windows\t64
2．7．2 部署到Linux\t64
2．8 本章小結(jié)\t65
第3章 定向采集\t69
3．1 下載網(wǎng)頁(yè)的基本方法\t69
3．1．1 網(wǎng)卡\t70
3．1．2 下載網(wǎng)頁(yè)\t70
3．2 HTTP基礎(chǔ)\t75
3．2．1 協(xié)議\t75
3．2．2 URI\t77
3．2．3 DNS\t84
3．3 使用HttpClient下載網(wǎng)頁(yè)\t84
3．3．1 HttpCore\t94
3．3．2 狀態(tài)碼\t98
3．3．3 創(chuàng)建\t99
3．3．4 模擬瀏覽器\t99
3．3．5 重試\t100
3．3．6 抓取壓縮的網(wǎng)頁(yè)\t102
3．3．7 HttpContext\t104
3．3．8 下載中文網(wǎng)站\t105
3．3．9 抓取需要登錄的網(wǎng)頁(yè)\t106
3．3．10 代理\t111
3．3．11 DNS緩存\t112
3．3．12 并行下載\t113
3．4 下載網(wǎng)絡(luò)資源\t115
3．4．1 重定向\t115
3．4．2 解決套接字連接限制\t118
3．4．3 下載圖片\t119
3．4．4 抓取視頻\t122
3．4．5 抓取FTP\t122
3．4．6 網(wǎng)頁(yè)更新\t122
3．4．7 抓取限制應(yīng)對(duì)方法\t126
3．4．8 URL地址提取\t131
3．4．9 解析URL地址\t134
3．4．10 歸一化\t135
3．4．11 增量采集\t135
3．4．12 iframe\t136
3．4．13 抓取JavaScript動(dòng)態(tài)頁(yè)面\t137
3．4．14 抓取即時(shí)信息\t141
3．4．15 抓取暗網(wǎng)\t141
3．5 PhantomJS\t144
3．6 Selenium\t145
3．7 信息過(guò)濾\t146
3．7．1 匹配算法\t147
3．7．2 分布式過(guò)濾\t153
3．8 采集新聞\t153
3．8．1 網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾器\t154
3．8．2 列表頁(yè)\t159
3．8．3 用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法抓取新聞\t160
3．8．4 自動(dòng)查找目錄頁(yè)\t161
3．8．5 詳細(xì)頁(yè)\t162
3．8．6 增量采集\t164
3．8．7 處理圖片\t164
3．9 遍歷信息\t164
3．10 并行抓取\t165
3．10．1 多線程爬蟲\t165
3．10．2 垂直搜索的多線程爬蟲\t168
3．10．3 異步IO\t172
3．11 分布式爬蟲\t176
3．11．1 JGroups\t176
3．11．2 監(jiān)控\t179
3．12 增量抓取\t180
3．13 管理界面\t180
3．14 本章小結(jié)\t181
第4章 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)\t182
4．1 存儲(chǔ)提取內(nèi)容\t182
4．1．1 SQLite\t183
4．1．2 Access數(shù)據(jù)庫(kù)\t185
4．1．3 MySQL\t186
4．1．4 寫入維基\t187
4．2 HBase\t187
4．3 Web圖\t189
4．4 本章小結(jié)\t193
第5章 信息提取\t194
5．1 從文本提取信息\t194
5．2 從HTML文件中提取文本\t195
5．2．1 字符集編碼\t195
5．2．2 識(shí)別網(wǎng)頁(yè)的編碼\t198
5．2．3 網(wǎng)頁(yè)編碼轉(zhuǎn)換為字符串編碼\t201
5．2．4 使用正則表達(dá)式提取數(shù)據(jù)\t202
5．2．5 結(jié)構(gòu)化信息提取\t206
5．2．6 表格\t209
5．2．7 網(wǎng)頁(yè)的DOM結(jié)構(gòu)\t210
5．2．8 使用Jsoup提取信息\t211
5．2．9 使用XPath提取信息\t217
5．2．10 HTMLUnit提取數(shù)據(jù)\t219
5．2．11 網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算\t220
5．2．12 提取標(biāo)題\t222
5．2．13 提取日期\t224
5．2．14 提取模板\t225
5．2．15 提取RDF信息\t227
5．2．16 網(wǎng)頁(yè)解析器原理\t227
5．3 RSS\t229
5．3．1 Jsoup解析RSS\t230
5．3．2 ROME\t231
5．3．3 抓取流程\t231
5．4 網(wǎng)頁(yè)去噪\t233
5．4．1 NekoHTML\t234
5．4．2 Jsoup\t238
5．4．3 提取正文\t240
5．5 從非HTML文件中提取文本\t241
5．5．1 PDF文件\t242
5．5．2 Word文件\t245
5．5．3 Rtf文件\t247
5．5．4 Excel文件\t253
5．5．5 PowerPoint文件\t254
5．6 提取標(biāo)題\t254
5．6．1 提取標(biāo)題的一般方法\t255
5．6．2 從PDF文件中提取標(biāo)題\t259
5．6．3 從Word文件中提取標(biāo)題\t261
5．6．4 從Rtf文件中提取標(biāo)題\t261
5．6．5 從Excel文件中提取標(biāo)題\t267
5．6．6 從PowerPoint文件中提取標(biāo)題\t270
5．7 圖像的OCR識(shí)別\t270
5．7．1 讀入圖像\t271
5．7．2 準(zhǔn)備訓(xùn)練集\t272
5．7．3 圖像二值化\t274
5．7．4 切分圖像\t279
5．7．5 SVM分類\t283
5．7．6 識(shí)別漢字\t287
5．7．7 訓(xùn)練OCR\t289
5．7．8 檢測(cè)行\(zhòng)t290
5．7．9 識(shí)別驗(yàn)證碼\t291
5．7．10 JavaOCR\t292
5．8 提取地域信息\t292
5．8．1 IP地址\t293
5．8．2 手機(jī)\t315
5．9 提取新聞\t316
5．10 流媒體內(nèi)容提取\t317
5．10．1 音頻流內(nèi)容提取\t317
5．10．2 視頻流內(nèi)容提取\t321
5．11 內(nèi)容糾錯(cuò)\t322
5．11．1 模糊匹配問題\t325
5．11．2 英文拼寫檢查\t331
5．11．3 中文拼寫檢查\t333
5．12 術(shù)語(yǔ)\t336
5．13 本章小結(jié)\t336
第6章 Crawler4j\t338
6．1 使用Crawler4j\t338
6．1．1 大眾點(diǎn)評(píng)\t339
6．1．2 日志\t342
6．2 crawler4j原理\t342
6．2．1 代碼分析\t343
6．2．2 使用Berkeley DB\t344
6．2．3 縮短URL地址\t347
6．2．4 網(wǎng)頁(yè)編碼\t349
6．2．5 并發(fā)\t349
6．3 本章小結(jié)\t352
第7章 網(wǎng)頁(yè)排重\t353
7．1 語(yǔ)義指紋\t354
7．2 SimHash\t357
7．3 分布式文檔排重\t367
7．4 本章小結(jié)\t369
第8章 網(wǎng)頁(yè)分類\t370
8．1 關(guān)鍵詞加權(quán)法\t371
8．2 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法\t378
8．2．1 特征提取\t380
8．2．2 樸素貝葉斯\t384
8．2．3 支持向量機(jī)\t393
8．2．4 多級(jí)分類\t401
8．2．5 網(wǎng)頁(yè)分類\t403
8．3 本章小結(jié)\t403
第9章 案例分析\t404
9．1 金融爬蟲\t404
9．1．1 中國(guó)能源政策數(shù)據(jù)\t404
9．1．2 世界原油現(xiàn)貨交易和期貨交易數(shù)據(jù)\t405
9．1．3 股票數(shù)據(jù)\t405
9．1．4 從PDF文件中提取表格\t408
9．2 商品搜索\t408
9．2．1 遍歷商品\t410
9．2．2 使用HttpClient\t415
9．2．3 提取價(jià)格\t416
9．2．4 水印\t419
9．2．5 數(shù)據(jù)導(dǎo)入ECShop\t420
9．2．6 采集淘寶\t423
9．3 自動(dòng)化行業(yè)采集\t424
9．4 社會(huì)化信息采集\t424
9．5 微博爬蟲\t424
9．6 微信爬蟲\t426
9．7 海關(guān)數(shù)據(jù)\t426
9．8 醫(yī)藥數(shù)據(jù)\t427
9．9 本章小結(jié)\t429
后記\t430