利用WebMagic实现数据爬虫并保存到数据库 (webmagic 保存到数据库)
随着互联网的高速发展，数据量越来越庞大，传统的手动采集数据已经无法满足需求，因此，数据爬虫成为了一种重要的自动化采集数据工具。而WebMagic是一款开源的Java爬虫框架，拥有强大的爬取、解析和存储功能。本文将介绍如何的具体实现方式。
一、概述
WebMagic是一款功能强大的Java爬虫框架，它提供了强大的爬取、解析和存储功能，可以方便地进行数据采集、数据清洗和数据分析。WebMagic采用了面向对象的编程思想，提供了方便的API和灵活的扩展机制，使得爬虫的编写变得更加简单和快速。同时，WebMagic支持多线程、分布式部署和大规模数据处理，可以满足各种不同的需求。
二、准备工作
在编写爬虫之前，需要进行一些准备工作：
1. 相应的开发环境
WebMagic是一个基于Java的爬虫框架，因此需要安装Java环境。此外，还需要安装Maven管理工具。具体安装方法可以参考官方文档。
2. 确定数据来源
在进行数据采集之前，需要确定所需数据的来源。可以在浏览器中打开相应的网页，通过查看源代码获得所需数据所在的位置和格式。
3. 选择适当的数据库
爬取到的数据需要进行存储，因此需要选择适当的数据库。WebMagic支持多种数据库的操作，比如MySQL、Oracle、MongoDB等。
4. 导入所需的依赖包
在编写爬虫代码时，需要使用一些开源的库，比如Jsoup、HttpClient等。这些库可以通过Maven进行管理，需要在pom.xml文件中添加相应的依赖包。
三、编写爬虫代码
在进行了上述准备工作之后，就可以开始编写爬虫代码了。WebMagic提供了丰富的接口和方法，可以根据不同的需求进行自由组合。下面以一个简单的爬取豆瓣电影Top250的例子来介绍WebMagic的基本用法。
1.创建一个Java项目，并添加pom.xml文件
在刚创建的Java项目中，需要添加pom.xml文件，并导入相关的依赖包。
2.创建一个Spider类
在Java项目中创建一个Spider类，并继承自WebMagic中的Spider类。在Spider类中实现自己的业务逻辑。
“`java
public class MovieSpider extends Spider {
private Site site = Site.me().setRetryTimes(3).setSleepTime(1000).setTimeOut(10000);
public MovieSpider() {
this.site = site;
}
public MovieSpider(Site site) {
this.site = site;
}
public void crawler(String url) {
this.addUrl(url)
.setScheduler(new QueueScheduler().setDuplicateRemover(new HashSetDuplicateRemover()))
.thread(5)
.addPipeline(new ConsolePipeline())
.run();
}
}
“`
在这个类中，我们创建了一个Site对象，用于设置爬虫的一些参数，比如重试次数、休眠时间、超时时间等。
3.解析网页
在Spider类中，我们需要实现process方法，用于解析网页。
“`java
@Override
public void process(Page page) {
List links = page.getHtml().links().regex(“https://movie.douban.com/top250\\?start=\\d+&filter=”).all();
page.addTargetRequests(links);
if (page.getUrl().regex(“https://movie\\.douban\\.com/subject/.*”).match()) {
String title = page.getHtml().xpath(“//*[@id=\”content\”]/h1/span[1]/text()”)
.replace(” “, “”)
.replace(“\n”, “”)
.get();
String rating = page.getHtml().xpath(“//*[@id=\”interest_sectl\”]/div[1]/div[2]/strong/text()”)
.get();
MovieInfo movieInfo = new MovieInfo();
movieInfo.setTitle(title);
movieInfo.setRating(rating);
page.putField(“movieInfo”, movieInfo);
} else {
page.setSkip(true);
}
}
“`
在这个方法中，我们使用了Page类提供的一些方法来对网页进行解析，比如getHtml、links、regex等。在获取到相应的数据之后，我们可以将其放在MovieInfo类中，并使用putField方法进行存储。同时，我们可以使用setSkip方法来控制是否需要对该网页进行存储。
4.存储数据
在Spider类中，我们需要使用Pipeline来存储数据。WebMagic提供了多种Pipeline的实现，比如ConsolePipeline、FilePipeline、JsonFilePipeline等。这里我们使用自定义的MySQLPipeline来将数据存储到MySQL数据库中。
“`java
public class MySQLPipeline implements Pipeline {
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
private String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/movies?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8”;
private String username = “root”;
private String password = “123456”;
private String driverClassName = “com.mysql.cj.jdbc.Driver”;
private DataSource dataSource;
public MySQLPipeline() {
this.dataSource = getDataSource();
}
public MySQLPipeline(String url, String username, String password, String driverClassName) {
this.url = url;
this.username = username;
this.password = password;
this.driverClassName = driverClassName;
this.dataSource = getDataSource();
}
@Override
public void process(ResultItems resultItems, Task task) {
Connection connection = null;
PreparedStatement preparedStatement = null;
try {
connection = dataSource.getConnection();
String sql = “insert into movie_info(title, rating) values(?, ?)”;
preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
MovieInfo movieInfo = resultItems.get(“movieInfo”);
preparedStatement.setString(1, movieInfo.getTitle());
preparedStatement.setString(2, movieInfo.getRating());
preparedStatement.executeUpdate();
} catch (SQLException e) {
logger.error(“保存数据失败：”, e);
} finally {
close(connection, preparedStatement);
}
}
public void close(Connection connection, PreparedStatement preparedStatement) {
try {
preparedStatement.close();
connection.close();
} catch (SQLException e) {
logger.error(“释放资源失败：”, e);
}
}
public DataSource getDataSource() {
BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setDriverClassName(driverClassName);
return dataSource;
}
}
“`
在这个类中，我们首先使用DataSource来获取数据库连接，然后在process方法中使用JDBC的方式将数据存储到数据库中。在获取到连接之后，我们需要编写相应的SQL语句，并使用preparedStatement对象将数据存储到数据库中。在释放资源之前，我们需要关闭连接和preparedStatement对象。
五、启动爬虫
在完成了Spider类的编写之后，我们就可以启动爬虫了。在mn方法中，我们创建一个Spider类实例，并调用crawler方法来启动爬虫。crawler方法需要传入一个url参数，用于指定爬虫的起始页面。
“`java
public class App {
public static void mn(String[] args) {
MovieSpider spider = new MovieSpider();
spider.crawler(“https://movie.douban.com/top250”);
}
}
“`
在启动爬虫之后，可以通过控制台输出来查看爬取到的数据。
六、
相关问题拓展阅读：
大数据爬虫技术有什么功能
大数据爬虫，我之一次听说！刚刚阅读，还是不太明白！
网络爬虫是Spider（或Robots、Crawler）等词的意译，是一种蠢灶高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技术，并通过技术手段进行带厅扮优化，用以从互联网搜索、抓取并保存任何通过HTML（超文本标记语言）进行标准化的网页信息。其作用机理是：发送请求给互联定站点，在建立连接后与该站点交互，获取HTML格式的信息，随后转移到下一个站点，并重复以上流程。通过这种自动化的工作机制，将目标数据保存在本地数据中，以供使用。伏搏网络爬虫在访问一个超文本链接时，可以从HTML标签中自动获取指向其他网页的地址信息，因而可以自动实现高效、标准化的信息获取。 随着互联网在人类经济社会中的应用日益广泛，其所涵盖的信息规模呈指数增长，信息的形式和分布具有多样化、全球化特征，传统搜索引擎技术已经无法满足日益精细化、专业化的信息获取和加工需求，正面临着巨大的挑战。网络爬虫自诞生以来，就发展迅猛，并成为信息技术领域的主要研究热点。当前，主流的网络爬虫搜索策略有如下几种。
爬虫就是爬取网络数据，网络爬虫（网络爬虫又被称为网页蜘蛛、网神消袜络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。梦蝶数据就是应用爬虫游激数据采集 ，不断完桥手善多维度平台爬虫采集规则，轻松运行，自主采集
大数据的用途有哪些？
要说大数据的用途，那可就相当广泛了，基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果没氏简单枯哪散理解的话，可分为以下四类：
用途一：业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息，这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面，自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车，运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善，这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二：提高医疗和研发
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用途三：改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如，依据城市的交通实时路况信息，运用社交媒体季节变化数据信息，增加新的交通线路。现阶段，很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四：理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。缓困企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据，以更全面地掌握客户。一般来说，建立数据模型是为了预测。
1、提升访问速度
2、防火墙作用
3、突破访问限制
开源爬虫框架各有什么优缺点
开发网络爬盯模虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？凯贺缓这里按照我的经验随便扯淡一下：
上面说的爬虫，基本可以分3类：
1.分布式爬虫：Nutch
2.JAVA单机爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
3. 非JAVA单机爬虫：scrapy
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开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？这里按照我的经验随便扯淡一下：上面说的爬虫，基本可以分3类：1.分布式爬虫：Nutch
2.JAVA单机爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
3. 非JAVA单机爬虫：scrapy
之一类：分布式爬虫
爬虫使用分布式，主要是解决两个问题：
1）海量URL管理
2）网速
现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下：
1）Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架塌埋羡了。
2）Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。
3）Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”（parser）这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接团拍（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息（网页的meta信息、text文本）。
4）用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题（hadoop的问题、hbase的问题）。
5）很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。
6）Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase），只能使用0.90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x，这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上，这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。
所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气（Nutch作者是Doug Cutting），当然最后的结果往往是项目延期完成。
如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大液察的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
第二类：JAVA单机爬虫
这里把JAVA爬虫单独分为一类，是因为JAVA在网络爬虫这块的生态圈是非常完善的。相关的资料也是最全的。这里可能有争议，我只是随便扯淡。
其实开源网络爬虫（框架）的开发非常简单，难问题和复杂的问题都被以前的人解决了（比如DOM树解析和定位、字符集检测、海量URL去重），可以说是毫无技术含量。包括Nutch，其实Nutch的技术难点是开发hadoop，本身代码非常简单。网络爬虫从某种意义来说，类似遍历本机的文件，查找文件中的信息。没有任何难度可言。之所以选择开源爬虫框架，就是为了省事。比如爬虫的URL管理、线程池之类的模块，谁都能做，但是要做稳定也是需要一段时间的调试和修改的。
对于爬虫的功能来说。用户比较关心的问题往往是：
1）爬虫支持多线程么、爬虫能用代理么、爬虫会爬取重复数据么、爬虫能爬取生成的信息么？
不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的，那都不叫开源爬虫，那叫循环执行http请求。
能不能爬js生成的信息和爬虫本身没有太大关系。爬虫主要是负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关，往往需要通过模拟浏览器（htmlunit,selenium）来完成。这些模拟浏览器，往往需要耗费很多的时间来处理一个页面。所以一种策略就是，使用这些爬虫来遍历网站，遇到需要解析的页面，就将网页的相关信息提交给模拟浏览器，来完成生成信息的抽取。
2）爬虫可以爬取ajax信息么？
网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两种方法：使用模拟浏览器（问题1中描述过了），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求，使用开源爬虫的意义在哪里？其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
如果我已经可以生成我所需要的ajax请求（列表），如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取？
爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式，去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deep web（深网）的范畴，虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的之一轮爬取就是爬取种子（seeds）中的所有url。简单来说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫。用爬虫对这些种子，进行深度为1的广度遍历（默认就是广度遍历）。
3）爬虫怎么爬取要登陆的网站？
这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，模拟登陆主要是靠cookies。至于cookies怎么获取，不是爬虫管的事情。你可以手动获取、用http请求模拟登陆或者用模拟浏览器自动登陆获取cookie。
4）爬虫怎么抽取网页的信息？
开源爬虫一般都会集成网页抽取工具。主要支持两种规范：CSS SELECTOR和XPATH。至于哪个好，这里不评价。
5）爬虫怎么保存网页的信息？
有一些爬虫，自带一个模块负责持久化。比如webmagic，有一个模块叫pipeline。通过简单地配置，可以将爬虫抽取到的信息，持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫，并没有直接给用户提供数据持久化的模块。比如crawler4j和webcollector。让用户自己在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于使用pipeline这种模块好不好，就和操作数据库使用ORM好不好这个问题类似，取决于你的业务。
6）爬虫被网站封了怎么办？
爬虫被网站封了，一般用多代理（随机代理）就可以解决。但是这些开源爬虫一般没有直接支持随机代理的切换。所以用户往往都需要自己将获取的代理，放到一个全局数组中，自己写一个代理随机获取（从数组中）的代码。
7）网页可以调用爬虫么？
爬虫的调用是在Web的服务端调用的，平时怎么用就怎么用，这些爬虫都可以使用。
8）爬虫速度怎么样？
单机开源爬虫的速度，基本都可以讲本机的网速用到极限。爬虫的速度慢，往往是因为用户把线程数开少了、网速慢，或者在数据持久化时，和数据库的交互速度慢。而这些东西，往往都是用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度，都很可以。
9）明明代码写对了，爬不到数据，是不是爬虫有问题，换个爬虫能解决么？
如果代码写对了，又爬不到数据，换其他爬虫也是一样爬不到。遇到这种情况，要么是网站把你封了，要么是你爬的数据是javascript生成的。爬不到数据通过换爬虫是不能解决的。
10）哪个爬虫可以判断网站是否爬完、那个爬虫可以根据主题进行爬取？
爬虫无法判断网站是否爬完，只能尽可能覆盖。
至于根据主题爬取，爬虫之后把内容爬下来才知道是什么主题。所以一般都是整个爬下来，然后再去筛选内容。如果嫌爬的太泛，可以通过限制URL正则等方式，来缩小一下范围。
11）哪个爬虫的设计模式和构架比较好？
设计模式纯属扯淡。说软件设计模式好的，都是软件开发完，然后总结出几个设计模式。设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫，只会使得爬虫的设计更加臃肿。
至于构架，开源爬虫目前主要是细节的数据结构的设计，比如爬取线程池、任务队列，这些大家都能控制好。爬虫的业务太简单，谈不上什么构架。
所以对于JAVA开源爬虫，我觉得，随便找一个用的顺手的就可以。如果业务复杂，拿哪个爬虫来，都是要经过复杂的二次开发，才可以满足需求。
第三类：非JAVA单机爬虫
在非JAVA语言编写的爬虫中，有很多优秀的爬虫。这里单独提取出来作为一类，并不是针对爬虫本身的质量进行讨论，而是针对larbin、scrapy这类爬虫，对开发成本的影响。
先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA 50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂，使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的，可以轻松完成爬取任务。
对于C++爬虫来说，学习成本会比较大。而且不能只计算一个人的学习成本，如果软件需要团队开发或者交接，那就是很多人的学习成本了。软件的调试也不是那么容易。
还有一些ruby、php的爬虫，这里不多评价。的确有一些非常小型的数据采集任务，用ruby或者php很方便。但是选择这些语言的开源爬虫，一方面要调研一下相关的生态圈，还有就是，这些开源爬虫可能会出一些你搜不到的BUG（用的人少、资料也少）
End.
首先爬虫框架有三种
分布式爬虫：Nutch
JAVA单机爬虫：Crawler4j，WebMagic，WebCollector
非JAVA单机爬虫：scrapy
之一类:分布式爬虫
优点：
海量URL管理
网速快
缺点：
Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。
用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非。
Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫。
Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。
Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text)
用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。
第二类:JAVA单机爬虫
优点：
支持多线程。
支持代理。
能过滤重复URL的。
负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关，往往需御配要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。
缺点：
设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫，只会使得爬虫的设计更加臃肿。
第三类:非JAVA单机爬虫
优点：
先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA
50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。
使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不行拦大、爬取业务不复杂，使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的，可以轻松完成爬取任务。
缺点：
bug较多，不稳定。
爬虫可以爬取ajax信息么？
网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两档拆胡种方法：使用模拟浏览器（问题1中描述过了），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求，使用开源爬虫的意义在哪里？其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
如果我已经可以生成我所需要的ajax请求（列表），如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取？
爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式，去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deepweb（深网）的范畴，虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的之一轮爬取就是爬取种子(seeds)中的所有url。简单来说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫。用爬虫对这些种子，进行深度为1的广度遍历（默认就是广度遍历）。
爬虫怎么爬取要登陆的网站？
这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，模拟登陆主要是靠cookies。至于cookies怎么获取，不是爬虫管的事情。你可以手动获取、用http请求模拟登陆或者用模拟浏览器自动登陆获取cookie。
爬虫怎么抽取网页的信息？
开源爬虫一般都会集成网页抽取工具。主要支持两种规范：CSSSELECTOR和XPATH。
网页可以调用爬虫么？
爬虫的调用是在Web的服务端调用的，平时怎么用就怎么用，这些爬虫都可以使用。
爬虫速度怎么样？
单机开源爬虫的速度，基本都可以讲本机的网速用到极限。爬虫的速度慢，往往是因为用户把线程数开少了、网速慢，或者在数据持久化时，和数据库的交互速度慢。而这些东西，往往都是用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度，都很可以。
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