Scala中编写多线程爬虫程序并做可视化处理

在Scala中编写一个爬虫程序来爬取店铺商品并进行可视化处理,需要使用Selenium和Jsoup库来操作网页。在这个例子中,我们将使用多线程来提高爬取速度。

在这里插入图片描述

1、首先,我们需要引入所需的库:

import org.openqa.selenium.By
import org.openqa.selenium.WebDriver
import org.openqa.selenium.WebElement
import org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver
import org.jsoup.Jsoup
import org.jsoup.nodes.Document
import org.jsoup.nodes.Element
import org.jsoup.select.Elements
import scala.concurrent.Future
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
import scala.concurrent.Await

2、然后,我们需要配置爬虫IP信息:

val proxyHost = "duoip"
val proxyPort = "8000"
val proxy = Some(new Proxy(Proxy.Type.HTTP, new InetSocketAddress(proxyHost, proxyPort)))

3、创建一个函数来获取网页的HTML代码:

def getHtml(url: String): Future[Document] = {
  val driver = new ChromeDriver(proxy)
  val doc = driver.get(url)
  driver.close()
  Future(doc)
}

4、创建一个函数来爬取商品的信息:

def crawl(url: String): Future[Elements] = {
  val doc = getHtml(url)
  doc.map(doc => doc.select(".pdp-name").map(_.text))
}

5、创建一个函数来处理爬取到的商品信息:

def process(crawlResult: Future[Elements]): Future[Elements] = {
  crawlResult.map(crawlResult => crawlResult.groupBy(_._1))
}

6、创建一个函数来处理数据并进行可视化:

def visualize(data: Elements): Unit = {
  data.groupBy(_._1).mapValues(_.size).foreach(println)
}

7、最后,我们创建一个主函数来启动爬虫:

def main(args: Array[String]): Unit = {
  val urls = Seq("item.jd/100005288533.html",
                 "item.jd/100005288534.html",
                 "item.jd/100005288535.html")
  val futures = urls.map(url => crawl(url))
  val processedFutures = futures.map(process)
  processedFutures.map(visualize)
}

在这个例子中,我们首先定义了获取网页HTML代码、爬取商品信息、处理爬取到的商品信息和处理数据并进行可视化的函数。然后,我们在主函数中定义了需要爬取的URL列表,并使用map函数将每个URL转换为一个爬取商品信息的Future。然后,我们使用map函数将每个Future转换为一个处理爬取到的商品信息的Future。最后,我们使用map函数将每个Future转换为一个可视化处理后的Future。

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