Scala中编写多线程爬虫程序并做可视化处理

爬虫程序并做可视化处理"/>

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。

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。