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：

https://preview.www.mca.gov.cn/article/sj/xzqh/2020/2020/202101041104.html

??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

对于直辖市也可以做两级的，这个主要看产品的需求吧

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！