Internet Scraping con Java en 2023

Encontró un buen sitio net y ahora desea extraer datos de la página net para sobresalir. ¿Cómo lo harías tú? Copiar y pegar es muy antiguo, especialmente con interesantes herramientas de net scraping disponibles en línea.

El net scraping es el proceso de extracción automática de datos de sitios net. Java es uno de los lenguajes utilizados para crear API de net scraping. Puede usar Java para manejar tareas complejas de net scraping, manejar grandes cantidades de datos y crear aplicaciones personalizadas de net scraping.

En este tutorial de raspado net de Java, veremos cómo usar Java para raspar páginas net fácilmente usando la widespread biblioteca Jsoup y otras herramientas esenciales. Entonces, tome su editor de texto favorito, encienda su JVM y ¡comencemos!

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¿Por qué usar Java para net scraping?

Java es una buena opción para net scraping por las siguientes razones:

• Es versátil y tiene una gran cantidad de bibliotecas y marcos de net scraping, lo que lo hace fácil de usar.
• Java puede manejar tareas de net scraping personalizadas con mayor complejidad y ofrecer una mayor automatización en comparación con otros lenguajes.
• Java tiene un fuerte soporte para subprocesos múltiples. Esto le permite raspar varias páginas net simultáneamente.
• Java tiene un excelente soporte de procesamiento y análisis de datos, lo cual es essential para manejar grandes conjuntos de datos.

Algunas cosas a tener en cuenta al usar Java para net scraping:

• Use las bibliotecas de raspado net Jsoup o Selenium para simplificar el proceso de raspado.
• Utilice un potente servidor proxy o rote las direcciones IP para evitar ser bloqueado.
• Utilice una arquitectura escalable que pueda manejar grandes volúmenes de datos y que sea fácil de mantener a lo largo del tiempo.

¿Cómo raspar los datos del sitio net usando Java?

• Paso 1: configurar el entorno
• Paso 2: Inspeccione la página que desea raspar
• Paso 3: envíe una solicitud HTTP y elimine el HTML
• Paso 4: Extraer secciones específicas
• Paso 5: exporta los datos a CSV.

Paso 1: configurar el entorno

Para comenzar, cree un nuevo proyecto e importe las bibliotecas Java requeridas:

• Sopa: Una gran biblioteca para trabajar con HTML de análisis y extraer datos de sitios net.
• Idioma de Apache Commons: Proporciona un conjunto completo de utilidades para trabajar con cadenas, matrices y otros tipos de datos comunes.

Puede usar Maven o Gradle para administrar las dependencias. Así es como puede agregar dependencias usando Maven

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<model>1.14.3</model>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
<model>3.12.0</model>
</dependency>
</dependencies>

Paso 2: Inspeccione la página que desea raspar

Haga clic con el botón derecho en la página que desea raspar y seleccione inspeccionar elemento. Verifique todos los nombres de los elementos para rasparlos correctamente.

Paso 3: Enviar solicitud HTTP

Debe enviar una solicitud HTTP al servidor para extraer datos de la página net. Utilice la clase Java HttpURLConnection para enviar HTTP para conectar solicitudes.

Aquí está cómo hacerlo:

String url = "https://www.instance.com";
URL obj = new URL(url);
HttpURLConnection con = (HttpURLConnection) obj.openConnection();
// non-compulsory request header
con.setRequestProperty("Person-Agent", "Mozilla/5.0");
int responseCode = con.getResponseCode();
System.out.println("Response code: " + responseCode);
BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getInputStream()));
String inputLine;
StringBuilder response = new StringBuilder();
whereas ((inputLine = in.readLine()) != null) {
response.append(inputLine);
}
in.shut();
String html = response.toString();

¿Qué está pasando en el código?

En el código anterior, creamos un nuevo objeto URL. E intentamos abrir una conexión a su servidor usando HttpURLConnection. Hemos incluido nuestro identificador como Mozilla Firefox. Finalmente, leemos la respuesta recibida del servidor usando BufferedReader. Agregamos cada línea de entrada a StringBuilder para convertirla en una cadena legible.

Paso 4: analizar el documento HTML

En este paso, analizaremos el documento HTML usando JSoup. Podemos seleccionar los elementos de la página net que queremos extraer usando el nombre de la etiqueta, la clase o la ID, y recorriendo el árbol DOM.

Aquí está el código para usar Jsoup para analizar HTML.

Doc doc = Jsoup.parse(html);
Components hyperlinks = doc.choose("a(href)");
for (Ingredient hyperlink : hyperlinks) {
String href = hyperlink.attr("href");
System.out.println(href);
}

En este fragmento de código, primero creamos un nuevo objeto de documento Jsoup a partir de la cadena HTML. Luego usamos el método de selección para seleccionar todos los enlaces en la página por su atributo href. Iteramos sobre los enlaces y extraemos el valor del atributo href utilizando el método attr.

Paso 5: Guarda los datos en un CSV

Una vez que hemos extraído los datos que nos interesan, podemos guardarlos en un archivo o base de datos para su posterior análisis. En este ejemplo, guardaremos los enlaces a un archivo CSV utilizando la biblioteca Apache Commons CSV.

Author author = Information.newBufferedWriter(Paths.get("hyperlinks.csv"));
CSVPrinter csvPrinter = new CSVPrinter(author, CSVFormat.DEFAULT);

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¿Cuáles son las ventajas de usar Java para net scraping?

• Potentes bibliotecas: Java ofrece varias bibliotecas potentes, como JSoup y HtmlUnit, que simplifican el proceso de net scraping y lo hacen más eficiente. Estas bibliotecas proporcionan API fáciles de usar para analizar HTML, realizar solicitudes de purple y manejar JavaScript, cookies y AJAX.
• Compatibilidad multiplataforma: Java es un lenguaje independiente de la plataforma que se ejecuta en varios sistemas operativos y arquitecturas. Esta compatibilidad convierte a Java en una opción versátil para las tareas de net scraping, ya que su código se puede ejecutar e implementar fácilmente en diferentes plataformas.
• Excelente actuación: Java es conocido por su rendimiento, que es especialmente importante cuando se manejan tareas de net scraping a gran escala. La compilación justo a tiempo (JIT) de Java y la recolección de basura aseguran que su código de net scraping se ejecute de manera eficiente, incluso cuando se trata de grandes cantidades de datos o sitios net complejos.
• Escritura fuerte y verificación de errores: La tipificación fuerte y la verificación de errores en tiempo de compilación de Java pueden ayudar a prevenir errores y errores de tiempo de ejecución en su código de net scraping. Esta función facilita la detección de posibles problemas antes de implementar su raspador, lo que genera un código más estable y confiable.
• Gran comunidad y ecosistema: Java tiene una amplia comunidad de desarrolladores y un rico ecosistema de bibliotecas y marcos, lo que significa que puede encontrar soluciones, soporte y recursos para casi cualquier problema que pueda encontrar durante el net scraping.

¿Cuáles son los inconvenientes de usar Java para el net scraping?

• Curva de aprendizaje más pronunciada: Java puede ser más desafiante que otros lenguajes como Python, especialmente para principiantes. Su sintaxis y conceptos pueden ser más difíciles de comprender para aquellos que son nuevos en la programación o el net scraping.
• Verbosidad: Java es un lenguaje detallado, que puede hacer que el código de raspado net sea más largo y complejo que en otros lenguajes como Python. Esta verbosidad puede conducir a un aumento en el tiempo de desarrollo y dificultar la lectura y el mantenimiento del código.
• Código repetitivo: Java a menudo requiere una cantidad significativa de código repetitivo para configurar clases, objetos y métodos. Esto puede dar lugar a un código repetitivo y engorroso, lo que ralentiza el proceso de desarrollo.
• Menos enfoque en net scraping: Si bien Java tiene bibliotecas potentes, el lenguaje en sí no está diseñado específicamente para tareas de net scraping. Los lenguajes como Python, con bibliotecas de net scraping dedicadas como Stunning Soup y Scrapy, podrían centrarse más en las tareas de net scraping y proporcionar una experiencia más optimizada.
• Falta de características de lenguaje moderno: Java existe desde hace mucho tiempo y, si bien continúa evolucionando, algunas características del lenguaje moderno, como las que se encuentran en Python o JavaScript, no están presentes en Java. Estas características podrían hacer que las tareas de net scraping sean más eficientes y fáciles de implementar.

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Conclusión

Java ofrece varias ventajas para el net scraping, incluidas potentes bibliotecas, compatibilidad multiplataforma y excelente rendimiento. Sin embargo, también tiene inconvenientes, como una curva de aprendizaje más pronunciada, verbosidad y menos enfoque en el net scraping en comparación con otros lenguajes como Python.

Considere cuidadosamente los requisitos, la experiencia y las preferencias de su proyecto al decidir qué idioma usar para el net scraping. Siguiendo los pasos descritos en este artículo, junto con los ejemplos e ilustraciones proporcionados, puede configurar fácilmente un proyecto de net scraping usando Java y comenzar a extraer datos valiosos de los sitios net.

Otra alternativa es utilizar la automatización herramientas de raspado de sitios net lcomo las nanoredes. Puedes usar el herramienta gratuita de texto a sitio net. Pero, si necesita automatizar el net scraping para proyectos más grandes, puede comunicarse con Nanonets.

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