前言
闲来无事浏览GitHub的时候，看到一个仓库，里边列举了Java的优秀开源项目列表，包括说明、仓库地址等，还是很具有学习意义的。但是大家也知道，国内访问GitHub的时候，经常存在访问超时的问题，于是就有了这篇文章，每日自动把这些数据爬取下来，随时看到热点排行。
仓库地址：https://github.com/akullpp/awesome-java
仓库页面截图:
分析
根据以往爬虫经验，先确定好思路，再开始开发代码效率会更高。那么，第一步，找一下我们的数据来源。
具体步骤：先开启F12，刷新网页，根据关键词搜索，看数据来源是哪个接口（此处以列表里的Maven为例，其他也可以）
可以看到，项目列表都是来源于这个.md文档的1250行，可以看到，这是一个标准的JSON数据，我们把这行数据复制出来进行分析（由于数据太长，不做展示），继续搜索后发现，我们需要的项目列表和说明，都在其中richText字段里，如下：
而这个富文本数据都是Unicode编码，为了方便查看结构，我们将其转为中文，可以用如下的正则匹配，批量转换
richData = richData.replaceAll("/\\\\u([0-9a-f]{3,4})/i", "&#x\\1;");
转换完之后继续看这个富文本数据
我们需要的东西对应的是一个一个的<li>标签和<a>标签，找到数据源之后就可以正式开始开发了。
项目开发
1、准备工作
- 开发框架选择SpringBoot，持久层框架使用MyBatis。除必要的基础依赖以外，还需要引入以下依赖：
jsoup：对网页结构分析，解析数据
okhttp：HTTP客户端，访问页面使用。
fastjson：解析JSON数据 - 关系型数据库选择Mysql，非关系型数据库选择Redis
- 编辑配置文件
2、项目列表解析代码开发
根据前期分析的思路，首先使用okhttp客户端，访问https://github.com/akullpp/awesome-java/blob/master/README.md页面，获取到响应正文。
public String getPage(String url) {
try {
// 1.创建okhttp客户端对象
OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient();
// 2.创建request对象 (用Request的静态类创建)
Request request = new Request.Builder().url(url).build();
// 3.创建一个Call对象，负责进行一次网络访问操作
Call call = okHttpClient.newCall(request);
// 4.发送请求到服务器,获取到response对象
Response response = call.execute();
// 5.判断响应是否成功
if (!response.isSuccessful()) {
System.out.println("请求失败！");
return null;
}
return response.body().string();
}catch (Exception e){
log.error("请求页面出错：{}",e.getMessage());
return null;
}
}
获取到正文后如图所示：
接着我们使用Jsoup对网页结构进行解析，因为需要的数据处于<Script>标签，因此我们只提取这个标签数据即可，代码为：
Document document = Jsoup.parse(html);
// 2.使用 getElementsByTag，拿到所有的标签 elements相当于集合类。每个element对应一个标签
Elements elements = document.getElementsByTag("script");
提取之后效果如图：
需要的数据在列表最后一位，取到之后因其是HTML语法，我们需要将其处理转为标准JSON，然后根据第一步分析的结果，根据key提取richText所在的值，并将Unicode转为中文。
String li = elements.get(elements.size()-1).toString()
.replace("<script type=\"application/json\" data-target=\"react-app.embeddedData\">","")
.replace("</script>","");
JSONObject pageRes = JSONObject.parseObject(li);
String richData = pageRes.getJSONObject("payload").getJSONObject("blob").getString("richText");
richData = richData.replaceAll("/\\\\u([0-9a-f]{3,4})/i", "&#x\\1;");
处理结果为：
转换完的字符串还是标准的HTML语法，继续用Jsoup解析结构，获取到所有的<li>标签和<a>标签
将需要的数据提取出来，再根据提取出来的数据继续爬取项目详情页，格式为：https://github.com/作者名/仓库名(因代码基本一致，此处不再赘述)，获取项目对应的StartCount、forkCount、IssuesCount，转换为数据库实体对象并存储即可。
3、定时任务
编写定时任务代码，每天三点执行爬取任务，因为可能存在连接超时，因此增加五十次失败重试。执行结束后不管成功失败，微信推送执行结果
private static String PageUrl = "https://github.com/akullpp/awesome-java/blob/master/README.md";
//[秒] [分] [小时] [日] [月] [周]
@Scheduled(cron = "0 0 3 * * ?")
public void crawlerTaskFunction() throws InterruptedException {
// 1.获取入口页面
int count = 1;
String html = crawlerService.getPage(PageUrl);
if(html == null){
//如果失败，重试五十次，间隔五秒
for (int i = 0; i < 50; i++) {
Thread.sleep(5000L);
count++;
log.error("抓取页面失败，正在第 {} 次重新尝试",i+1);
html = crawlerService.getPage(PageUrl);
if(html != null){
break;
}
}
if(html == null){
log.error("抓取页面失败，正在发送失败消息!");
JSONObject re = new JSONObject();
re.put("本次重试次数:", 50);
re.put("时间:", MyUtils.nowTime());
//微信推送执行结果消息
System.out.println(MyUtils.sendMsgNoUrl(re,MsgToken,"今日任务执行失败，请手动调用接口重新爬取！"));
return;
}
}
// 2.解析入口页面，获取项目列表
List<ProjectDTO> projects = crawlerService.parseProjectList(html);
//发送成功消息
log.info("抓取页面完成，开始解析!");
JSONObject re = new JSONObject();
re.put("时间:", MyUtils.nowTime());
re.put("本次重试次数:", count);
re.put("本次项目总数:", projects.size());
//微信推送执行结果消息
System.out.println(MyUtils.sendMsgNoUrl(re,MsgToken,"任务执行成功，请去查看效果！"));
if (CollectionUtils.isEmpty(projects)) {
return;
}
// 3.遍历项目列表，利用线程池实现多线程
// executorService提交任务：1）submit 有返回结果 2）execute 无返回结果
// 此处使用submit是为了得知是否全部遍历结束，方便进行存到数据库操作
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); //固定大小10的线程池
List<Future<?>> taskResults = new ArrayList<>();
// for (int i = 0; i < 10; i++) {
for (int i = 0; i < projects.size(); i++) {
ProjectDTO project = projects.get(i);
Future<?> taskResult = executorService.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
System.out.println("crawling " + project.getName() + ".....");
String repoName = getRepoName(project.getUrl());
String jsonString = crawlerService.getRepo(repoName);
// 解析项目数据
parseRepoInfo(jsonString, project);
System.out.println("crawling " + project.getName() + "done !");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
taskResults.add(taskResult);
}
// 等待所有任务执行结束，再进行下一步
for (Future<?> taskResult : taskResults) {
try {
// 调用get会阻塞，直到该任务执行完毕，才会返回
if (taskResult != null) taskResult.get();
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//代码到这里，说明所有任务都执行结束,结束线程池
executorService.shutdown();
// 4.保存到数据库
crawlerService.batchSave(projects);
}
4、前端调用接口开发
对前端开放两个接口，一个为数据库数据的日期列表接口，一个根据日期查询当日数据接口，同时对参数进行非空验证
@GetMapping("/list")
public JSONObject verifySign(@RequestParam("time") String time) {
JSONObject resp = new JSONObject();
if(StringUtils.isEmpty(time) || time.equals("null")){
resp.put("code",400);
resp.put("data",null);
resp.put("msg","time 参数错误！");
return resp;
}
resp.put("code",200);
resp.put("msg","请求成功");
resp.put("data",crawlerService.getListByTime(time));
return resp;
}
@GetMapping("/timeList")
public JSONObject timeList() {
JSONObject resp = new JSONObject();
resp.put("code",200);
resp.put("msg","请求成功");
resp.put("data",crawlerService.timeList());
return resp;
}
在根据日期查询当日数据的接口中，因其每日的数据都是固定的，因此添加redis缓存，提高性能
String redisKey = "crawler_"+time;
boolean containsKey = redisUtils.containThisKey(redisKey);
if(containsKey){
String value = redisUtils.get(redisKey);
return JSONObject.parseArray(value,ProjectDTO.class);
}
List<ProjectDTO> list = crawlerMapper.getListByTime(time);
redisUtils.set(redisKey,JSONObject.toJSONString(list));
return list;
其中redisUtils为自己写的Redis工具类，具体代码如下：
package com.simon.utils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class RedisUtils {
@Autowired
public StringRedisTemplate redisTemplate;
public String get(String key){
if(StringUtils.isEmpty(key)){
return null;
}
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
public boolean set(String key,String value){
if(StringUtils.isEmpty(key) || StringUtils.isEmpty(value)){
return false;
}
redisTemplate.opsForValue().set(key,value);
return true;
}
public boolean setTimeOut(String key,String value,Long timeOut){
if(StringUtils.isEmpty(key) || StringUtils.isEmpty(value)){
return false;
}
redisTemplate.opsForValue().set(key,value,timeOut, TimeUnit.SECONDS);
return true;
}
public boolean delete(String key){
if(StringUtils.isEmpty(key) ){
return false;
}
Boolean isDelete = redisTemplate.delete(key);
return isDelete != null ? isDelete : false;
}
public boolean containThisKey(String key){
if(StringUtils.isEmpty(key) ){
return false;
}
Boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
return hasKey != null && hasKey;
}
}
因作者对前端不太熟练，只是实现了一些简单的数据处理逻辑，前端效果展示：
