2.我们使用HttpClient发送Get请求，并接受响应，将特定的页面下载。
错误的写法 {
//先创建HttpClient对象
CloseableHttpClient httpClient = new HttpClients.createDefault()1212
这里用这个写法创建HttpClient对象会返回403forbidden,UA字段存在问题，所有我们要对UA字段进行设置，用下面的写法。
}
创建HttpClient对象
HttpClientBuilder builder = HttpClients.custom()
//设置UA字段，UA标识浏览器身份
builder.setUserAgent("Mozilla/5.0(WindowsUWindows NT 5.1en-USrv:0.9.4)")
CloseableHttpClient httpclient = builder.build()1234512345
//再创建HttpGet对象(url为需要下载网页的地址)
HttpGet httpGet = new HttpGet(url)`
//执行get请求
CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(httpGet)`
//获得响应实体
HttpEntity entity = response.getEntity()
String rawHtml = EntityUtils.toString(entity)`
//将抓取到的网页打印
System.out.println(rawHtml)`123456789123456789
解析抓取到的网页
1.解析网页需要HtmlCleaner包，我们仍旧在pom.xml文件中配置，
点击找到此包的信息复制到<dependencies></dependencies>标签下
2.实例
//先获取要解析的网页
//将抓取的网页传给rawHtml
String rawHtml = page.getRawHtml()
//创建cleaner对象
HtmlCleaner hc = new HtmlCleaner()
//创建树的根标记实例
TagNode rootTagNode = hc.clean(rawHtml)
//定义要解析的元素或属性
String xpath = "//*[@id='h1title']"
//执行，获得数组
final Object[] objArr = rootTagNode.evaluateXPath(xpath)
//输出解析结果
if (objArr!=null) {
for (Object obj : objArr) {
if(obj instanceof TagNode) {
TagNode node = (TagNode)obj
System.out.println(node.getText().toString())
}
}
}12345678910111213141516171819201234567891011121314151617181920
XPath是一门在XML文档中查找信息的语言，在XML文档中对元素和属性遍历，xpath的书写格式可以自己找一下教程。
用前嗅的ForeSpider数据采集系统。ForeSpider数据采集系统具备全面的采集范围、精准的数据精度、绝佳的抓取性能、简易的可视化操作、智能的自动化采集，使企业能够以很少的人工成本，快速获取互联网中结构化或非结构化的数据。软件几乎可以采集互联网上所有公开的数据，通过可视化的操作流程，从建表、过滤、采集到入库一步到位。软件首创了面向对象的爬虫脚本语言系统，如果有通过可视化采集不到的内容，都可以通过简单几行代码，实现强大的脚本采集。软件同时支持正则表达式操作，可以通过可视化、正则、脚本任意方式，实现对数据的清洗、规范。台式机单机采集能力可达4000-8000万，日采集能力超过500万。服务器单机集群环境的采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与百度等搜索引擎系统媲美。一．强大：可以抓取互联网上100 %的公开数据1.内置强大数据挖掘功能。2.支持用户登录。3.支持Cookie技术。4.支持验证码识别。5.支持HTTPS安全协议。6.支持OAuth认证。7.支持POST请求。8.支持搜索栏的关键词搜索采集。9.支持JS动态生成页面采集。10.支持IP代理采集。11.支持图片采集。12.支持本地目录采集。13.内置面向对象的脚本语言系统，配置脚本可以采集几乎100%的互联网公开数据。二．可视化+爬虫脚本语言+正则表达式ForeSpider是可视化的通用性采集软件，同时内置了强大的爬虫脚本语言。如果有通过可视化采集不到的内容，都可以通过简单几行代码，实现强大的脚本采集。软件同时支持正则表达式操作，可以通过可视化、正则、脚本任意方式，实现对数据的清洗、规范。三．集成数据挖掘功能软件内部集成了数据挖掘功能，可以通过一个采集模板，精准挖掘全网的内容。在数据采集入库的同时，可以完成分类、统计、自然语言处理等诸多功能。软件与公司的ForeAna数据分析系统对接，可以实现强大的数据分析功能，对数据进行深度的大数据分析。四．精准：精准采集所需数据1.独立知识产权JS引擎，精准采集。2.内部集成数据库，数据直接采集入库。3.内部创建数据表结构，抓取数据后直接存入数据库相应字段。4.根据dom结构自动过滤无关信息。5.通过模板配置链接抽取和数据抽取，目标网站的所有可见内容均可采集，智能过滤无关信息。6.采集前数据可预览采集，随时调整模板配置，提升数据精度和质量。7.字段的数据支持多种处理方式。8.支持正则表达式，精准处理数据。9.支持脚本配置，精确处理字段的数据。五．高性能：千万级的采集速度1.C++编写的爬虫，具备绝佳采集性能。2.支持多线程采集。3.台式机单机采集能力可达4000-8000万，日采集能力超过500万。4.服务器单机采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。5.并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与百度等搜索引擎系统媲美。6.软件性能稳健，稳定性好。六．简易高效：节约70%的配置时间1.完全可视化的配置界面，操作流程顺畅简易。2.基本不需要计算机基础，代码薄弱人员也可快速上手，降低操作门槛，节省企业爬虫工程师成本。3.过滤采集入库一步到位，集成表结构配置、链接过滤、字段取值、采集预览、数据入库。4.数据智能排重。5.内置浏览器，字段取值直接在浏览器上可视化定位。五．数据管理：数据智能入库1．数据存储在用户本地计算机，不会上传至前嗅服务器，保证数据独有，更加安全。2．内置数据库，数据采集完毕直接存储入库。3．在软件内部创建数据表和数据字段，直接关联数据库。4．采集数据时配置数据模板，网页数据直接存入对应数据表的相应字段。5．正式采集之前预览采集结果，有问题及时修正配置。6．数据表可导出为csv格式，在Excel工作表中浏览。7．数据可智能排除，二次清洗过滤。六．智能：智能模拟用户和浏览器行为1.智能模拟浏览器和用户行为，突破反爬虫限制。2.自动抓取网页的各类参数和下载过程的各类参数。3.支持动态IP代理加速，智能过滤无效IP代理，提升代理的利用效率和采集质量。4.支持动态调整数据抓取策略，多种策略让您的数据无需重采，不再担心漏采，数据采集更智能。5.自动定时采集。6.设置采集任务条数，自动停止采集。7.设置文件大小阈值，自动过滤超大文件。8.自由设置浏览器是否加速，自动过滤页面的flash等无关内容。9.智能定位字段取值区域。10.可以根据字符串特征自动定位取值区域。11.智能识别表格的多值，表格数据可以完美存入相应字段。七．增值服务1.VIP客服持续在线服务，解决各类技术难题，可以远程帮助完成配置。2.提供大量免费的采集模板，用户可以下载导入。3.软件被防爬后，免费提供解决方案和软件的针对性升级。4.免费升级后续不断开发的更多功能。5.软件绑定账号不固定计算机，可以任意更换使用的计算机。6.为用户提供各类高端定制化服务，全方位来满足用户的数据需求。Python用做数据处理还是相当不错的，如果你想要做爬虫，Python是很好的选择，它有很多已经写好的类包，只要调用，即可完成很多复杂的功能，此文中所有的功能都是基于BeautifulSoup这个包。1 Pyhton获取网页的内容(也就是源代码)
page = urllib2.urlopen(url)
contents = page.read()
#获得了整个网页的内容也就是源代码 print(contents)
url代表网址，contents代表网址所对应的源代码，urllib2是需要用到的包，以上三句代码就能获得网页的整个源代码
2 获取网页中想要的内容(先要获得网页源代码，再分析网页源代码，找所对应的标签，然后提取出标签中的内容)
