【Java】实战|省市区三级联动数据爬取
前言
最近收到客服反应,系统的省市区数据好像不准,并且缺了一些地区。经过询问同事得知,数据库内的数据是从老项目拷贝过来的,有些年头了。难怪会缺一些数据。正好最近在对接网商银行,发现网商提供了省市区的数据的接口。这就很舒服了哇,抄起键盘就是干,很快的就把同步程序写好了。
然后在同步的过程中,发现网商提供的数据和数据库有些对不上。于是默默的打开淘宝
和京东
添加收货地址,看看到底是谁错了。对比到后面发现都有些差异。这就很蛋疼了。看来这个时候谁都不能相信了,只能信国家了。于是我打开了中华人民共和国民政部网站来比对异常的数据。
对比的过程中,石锤网商数据不准。值得的是表扬淘宝
和京东
已经同步了最新的数据了。但是呢,我并没有找到它们的数据接口。为了修正系统的数据,只能自己爬取了。
锁定爬取目标
爬取地址如下:
爬取原理很简单,就是解析HTML元素,然后获取到相应的属性值保存下来就好了。由于使用Java进行开发,所以选用Jsoup来完成这个工作。
<!-- HTML解析器 --><dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.13.1</version>
</dependency>
网页数据分析
由于需要解析HTML才能取到数据,所以需要知道数据存储在什么元素上。我们可以打开chrom的控制台,然后选中对应的数据,即可查看存储数据的元素。
通过分析,发现每一行数据都是存储在一个<tr>
标签下。我们需要的 区域码
和区域名称
存储在第一和第二个<td>
内 。与此同时还要很多空白<td>
标签,在编写代码是需要将其过滤掉。
定义基础代码
先定义好我们的爬取目标,以及Area
实体类。
public class AreaSpider{// 爬取目标
private static final String TARGET = "http://preview.www.mca.gov.cn/article/sj/xzqh/2020/2020/202101041104.html";
@Data
@AllArgsConstructor
private static class Area {
// 区域码
private String code;
// 区域名称
private String name;
// 父级
private String parent;
}
}
爬虫代码编写
public static void main(String[] args) throws IOException{// 请求网页
Jsoup.connect(TARGET).timeout(10000).get()
// 筛选出 tr 标签
.select("tr")
// 筛选出 tr 下的 td 标签
.forEach(tr -> tr.select("td")
// 过滤 值为空的 td 标签
.stream().filter(td -> StringUtils.isNotBlank(td.text()))
// 输出结果
.forEach(td -> System.out.println(td.text())));
}
解析结果
代码优化
通过上面的代码,我们已经爬取到了页面上的数据。但是并没有达到我们的预期,所以进一步处理将其转换为Area
实体。
public static void main(String[] args) throws IOException{// 请求网页
List<Area> areaList = Jsoup.connect(TARGET).timeout(10000).get()
// 筛选出 tr 标签
.select("tr")
// 筛选出 tr 下的 td 标签
.stream().map(tr -> tr.select("td")
// 过滤 值为空的 td 标签,并转换为 td 列表
.stream().filter(td -> StringUtils.isNotBlank(td.text())).collect(Collectors.toList()))
// 前面提到,区域码和区域名称分别存储在 第一和第二个td,所以过滤掉不符合规范的数据行。
.filter(e -> e.size() == 2)
// 转换为 area 对象
.map(e -> new Area(e.get(0).text(), e.get(1).text(), "0")).collect(Collectors.toList());
// 遍历数据
areaList.forEach(area -> System.out.println(JSONUtil.toJsonStr(area)));
}
解析结果
至此,离我们想要的数据还差了父级区域码 ,我们可以通过区域码计算出来。以河北省为例:河北省:130000
、石家庄市:130100
、长安区:130102
可以发现规律:0000 结尾是省份,00是市。所以就有了如下代码:
private static String calcParent(String areaCode){// 省 - 针对第一行特殊处理
if(areaCode.contains("0000") || areaCode.equals("行政区划代码")){
return "0";
// 市
}else if (areaCode.contains("00")) {
return String.valueOf(Integer.parseInt(areaCode) / 10000 * 10000);
// 区
}else {
return String.valueOf(Integer.parseInt(areaCode) / 100 * 100);
}
}
最终代码
public class AreaSpider{// 爬取目标
private static final String TARGET = "http://preview.www.mca.gov.cn/article/sj/xzqh/2020/2020/202101041104.html";
@Data
@AllArgsConstructor
private static class Area{
// 区域码
private String code;
// 区域名称
private String name;
// 父级
private String parent;
}
public static void main(String[] args) throws IOException{
// 请求网页
List<Area> areaList = Jsoup.connect(TARGET).timeout(10000).get()
// 筛选出 tr 标签
.select("tr")
// 筛选出 tr 下的 td 标签
.stream().map(tr -> tr.select("td")
// 过滤 值为空的 td 标签,并转换为 td 列表
.stream().filter(td -> StringUtils.isNotBlank(td.text())).collect(Collectors.toList()))
// 前面提到,区域码和区域名称分别存储在 第一和第二个td,所以过滤掉不符合规范的数据行。
.filter(e -> e.size() == 2)
// 转换为 area 对象
.map(e -> new Area(e.get(0).text(), e.get(1).text(), calcParent(e.get(0).text()))).collect(Collectors.toList());
// 去除 第一行 "行政区划代码|单位名称"
areaList.remove(0);
areaList.forEach(area -> System.out.println(JSONUtil.toJsonStr(area)));
}
private static String calcParent(String areaCode){
// 省 - 针对第一行特殊处理
if(areaCode.contains("0000") || areaCode.equals("行政区划代码")){
return "0";
// 市
}else if (areaCode.contains("00")) {
return String.valueOf(Integer.parseInt(areaCode) / 10000 * 10000);
// 区
}else {
return String.valueOf(Integer.parseInt(areaCode) / 100 * 100);
}
}
}
数据修正
由于我们需要的是省市区三级数据联动,但是了直辖市只有两级,所以我们人工的给它加上一级。以北京市为例:变成了 北京 -> 北京市- >东城区,对于其他的直辖市也是同样的处理逻辑。
修正好的数据奉上,有需要的小伙伴可以自取哦。
- JSON-2020-11县以上行政区划代码
- SQL-2020-11县以上行政区划代码
总结
总体来讲,这个爬虫比较简单,只有简单的几行代码。毕竟网站也没啥反扒的机制,所以很轻松的就拿到了数据。
结尾
嘿嘿话说,你都爬过哪些网站呢?
如果觉得对你有帮助,可以多多评论,多多点赞哦,也可以到我的主页看看,说不定有你喜欢的文章,也可以随手点个关注哦,谢谢。
我是不一样的科技宅,每天进步一点点,体验不一样的生活。我们下期见!
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