使用WebMagic爬取51job上的招聘信息
1. 开发分析
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使用WebMagic实现爬取数据的功能,在这里我们实现的是聚焦网络爬虫,爬取https://www.51job.com/上的招聘信息,只爬取“计算机软件”和“互联网电子商务”两个行业的信息。
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首先访问页面并搜索两个行业。结果如下
-
点击职位详情页,我们分析发现详情页还有一些数据需要抓取:
职位、公司名称、工作地点、薪资、发布时间、职位信息、公司联系方式、公司信息 -
数据库表
根据以上信息,设计数据库表
use crawler;
DROP database IF EXISTS `job_info`;
CREATE TABLE `job_info` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
`company_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '公司名称',
`company_addr` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '公司联系方式',
`company_info` text COMMENT '公司信息',
`job_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '职位名称',
`job_addr` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '工作地点',
`job_info` text COMMENT '职位信息',
`salary_min` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '薪资范围,最小',
`salary_max` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '薪资范围,最大',
`url` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '招聘信息详情页',
`time` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '职位最近发布时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='招聘信息';
-
在解析页面的时候,很可能会解析出相同的url地址(例如商品标题和商品图片超链接,而且url一样),如果不进行处理,同样的url会解析处理多次,浪费资源。所以我们需要有一个url去重的功能:
-
Scheduler组件
WebMagic提供了Scheduler可以帮助我们解决以上问题。
Scheduler是WebMagic中进行URL管理的组件。一般来说,Scheduler包括两个作用:(1) 对待抓取的URL队列进行管理 (2) 对已抓取的URL进行去重。
WebMagic内置了几个常用的Scheduler,如果只是在本地执行规模比较小的爬虫,那么基本无需定制Scheduler,但是了解一下已经提供的几个Scheduler还是有意义的。
去重部分被单独抽象成了一个接口:DuplicateRemover,从而可以为同一个Scheduler选择不同的去重方式,以适应不同的需要,目前提供了两种去重方式。
RedisScheduler是使用Redis的set进行去重,其他的Scheduler默认都使用HashSetDuplicateRemover来进行去重。
如果要使用BloomFilter,必须要加入以下依赖:
<!--WebMagic对布隆过滤器的支持-->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>16.0</version>
</dependency>
修改代码,添加布隆过滤器
public static void main(String[] args) {
Spider.create(new JobProcessor())
//初始访问url地址
.addUrl("https://www.jd.com/")
.addPipeline(new FilePipeline("D:/webmagic/"))
.setScheduler(new QueueScheduler()
.setDuplicateRemover(new BloomFilterDuplicateRemover(10000000))) //参数设置需要对多少条数据去重
.thread(1)//设置线程数
.run();
}
修改public void process(Page page)方法,添加一下代码
//每次加入相同的url,测试去重
page.addTargetRequest("https://www.jd.com/");
-
三种去重方式
1.HashSet
使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。
缺点:占用内存大,性能较低。
2.Redis去重
使用Redis的set进行去重。优点是速度快(Redis本身速度就很快),而且去重不会占用爬虫服务器的资源,可以处理更大数据量的数据爬取。
缺点:需要准备Redis服务器,增加开发和使用成本。
3.布隆过滤器(BloomFilter)
使用布隆过滤器也可以实现去重。优点是占用的内存要比使用HashSet要小的多,也适合大量数据的去重操作。
缺点:有误判的可能。没有重复可能会判定重复,但是重复数据一定会判定重复。
布隆过滤器 (Bloom Filter)是由Burton Howard Bloom于1970年提出,它是一种space efficient的概率型数据结构,用于判断一个元素是否在集合中。在垃圾邮件过滤的黑白名单方法、爬虫(Crawler)的网址判重模块中等等经常被用到。
哈希表也能用于判断元素是否在集合中,但是布隆过滤器只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。布隆过滤器可以插入元素,但不可以删除已有元素。其中的元素越多,误报率越大,但是漏报是不可能的。
原理:
布隆过滤器需要的是一个位数组(和位图类似)和K个映射函数(和Hash表类似),在初始状态时,对于长度为m的位数组array,它的所有位被置0。
对于有n个元素的集合S={S1,S2…Sn},通过k个映射函数{f1,f2,…fk},将集合S中的每个元素Sj(1<=j<=n)映射为K个值{g1,g2…gk},然后再将位数组array中相对应的array[g1],array[g2]…array[gk]置为1:
如果要查找某个元素item是否在S中,则通过映射函数{f1,f2,…fk}得到k个值{g1,g2…gk},然后再判断array[g1],array[g2]…array[gk]是否都为1,若全为1,则item在S中,否则item不在S中。
布隆过滤器会造成一定的误判,因为集合中的若干个元素通过映射之后得到的数值恰巧包括g1,g2,…gk,在这种情况下可能会造成误判,但是概率很小。
布隆过滤器实现(了解)
//布隆过滤器
public class BloomFilter {
/* BitSet初始分配2^24个bit */
private static final int DEFAULT_SIZE = 1 << 24;
/* 不同哈希函数的种子,一般应取质数 */
private static final int[] seeds = new int[] { 5, 7, 11, 13, 31, 37 };
private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);
/* 哈希函数对象 */
private SimpleHash[] func = new SimpleHash[seeds.length];
public BloomFilter() {
for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {
func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]);
}
}
// 将url标记到bits中
public void add(String str) {
for (SimpleHash f : func) {
bits.set(f.hash(str), true);
}
}
// 判断是否已经被bits标记
public boolean contains(String str) {
if (StringUtils.isBlank(str)) {
return false;
}
boolean ret = true;
for (SimpleHash f : func) {
ret = ret && bits.get(f.hash(str));
}
return ret;
}
2. 开发准备
2.1 创建工程
创建Maven工程,并在pom.xml中加入依赖:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.3.0.RELEASE</version>
</parent>
<groupId>cn.itcast</groupId>
<artifactId>itcast-crawler-job</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<!--SpringMVC-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--SpringData Jpa-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<!--MySQL连接包-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<!--WebMagic核心包-->
<dependency>
<groupId>us.codecraft</groupId>
<artifactId>webmagic-core</artifactId>
<version>0.7.3</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!--WebMagic扩展-->
<dependency>
<groupId>us.codecraft</groupId>
<artifactId>webmagic-extension</artifactId>
<version>0.7.3</version>
</dependency>
<!--WebMagic对布隆过滤器的支持-->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>16.0</version>
</dependency>
<!--工具包-->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
</dependency>
<!--单元测试-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
</project>
2.2 加入配置文件
添加application.properties配置文件
#DB Configuration:
spring.datasource.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/crawler?useUnicode=true&useJDBCCompliantTimezoneShift=true&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
#JPA Configuration:
spring.jpa.database=MySQL
spring.jpa.show-sql=true
server.port=80
2.3 编写Pojo
package cn.itcast.job.pojo;
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;
@Entity
public class JobInfo {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
private String companyName;
private String companyAddr;
private String companyInfo;
private String jobName;
private String jobAddr;
private String jobInfo;
private Integer salaryMin;
private Integer salaryMax;
private String url;
private String time;
public Long getId() {
return id;
}
public void setId(Long id) {
this.id = id;
}
public String getCompanyName() {
return companyName;
}
public void setCompanyName(String companyName) {
this.companyName = companyName;
}
public String getCompanyAddr() {
return companyAddr;
}
public void setCompanyAddr(String companyAddr) {
this.companyAddr = companyAddr;
}
public String getCompanyInfo() {
return companyInfo;
}
public void setCompanyInfo(String companyInfo) {
this.companyInfo = companyInfo;
}
public String getJobName() {
return jobName;
}
public void setJobName(String jobName) {
this.jobName = jobName;
}
public String getJobAddr() {
return jobAddr;
}
public void setJobAddr(String jobAddr) {
this.jobAddr = jobAddr;
}
public String getJobInfo() {
return jobInfo;
}
public void setJobInfo(String jobInfo) {
this.jobInfo = jobInfo;
}
public Integer getSalaryMin() {
return salaryMin;
}
public void setSalaryMin(Integer salaryMin) {
this.salaryMin = salaryMin;
}
public Integer getSalaryMax() {
return salaryMax;
}
public void setSalaryMax(Integer salaryMax) {
this.salaryMax = salaryMax;
}
public String getUrl() {
return url;
}
public void setUrl(String url) {
this.url = url;
}
public String getTime() {
return time;
}
public void setTime(String time) {
this.time = time;
}
@Override
public String toString() {
return "JobInfo{" +
"id=" + id +
", companyName='" + companyName + '\'' +
", companyAddr='" + companyAddr + '\'' +
", companyInfo='" + companyInfo + '\'' +
", jobName='" + jobName + '\'' +
", jobAddr='" + jobAddr + '\'' +
", jobInfo='" + jobInfo + '\'' +
", salaryMin=" + salaryMin +
", salaryMax=" + salaryMax +
", url='" + url + '\'' +
", time='" + time + '\'' +
'}';
}
}
2.4 编写Dao
package cn.itcast.job.dao;
import cn.itcast.job.pojo.JobInfo;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
public interface JobInfoDao extends JpaRepository<JobInfo,Long> {
}
2.5 编写Service
Service接口
package cn.itcast.job.service;
import cn.itcast.job.pojo.JobInfo;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
public interface JobInfoService {
/**
* 保存数据
* @param jobInfo
*/
public void save(JobInfo jobInfo);
/**
* 根据条件查询数据
* @param jobInfo
* @return
*/
public List<JobInfo> findJobInfo(JobInfo jobInfo);
}
Service实现类
package cn.itcast.job.service.impl;
import cn.itcast.job.dao.JobInfoDao;
import cn.itcast.job.pojo.JobInfo;
import cn.itcast.job.service.JobInfoService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Example;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.transaction.Transactional;
import java.util.List;
@Service
public class JobInfoServiceImpl implements JobInfoService {
@Autowired
private JobInfoDao jobInfoDao;
@Override
@Transactional
public void save(JobInfo jobInfo) {
//先从数据库查询信息,根据发布日期查询和url查询
JobInfo param = new JobInfo();
param.setUrl(jobInfo.getUrl());
param.setTime(jobInfo.getTime());
List<JobInfo> list = this.findJobInfo(param);
if (list.size()==0){
//没有查询到数据则新增或者修改数据
this.jobInfoDao.saveAndFlush(jobInfo);
}
}
@Override
public List<JobInfo> findJobInfo(JobInfo jobInfo) {
Example example = Example.of(jobInfo);
List<JobInfo> list = this.jobInfoDao.findAll(example);
return list;
}
}
2.6 编写引导类
package cn.itcast.job;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
@SpringBootApplication
@EnableScheduling//设置开启定时任务
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class,args);
}
}
3. 功能实现
3.1 编写url解析功能:public void process(Page page) {}
3.2 编写页面解析功能:private void saveJobInfo(Page page) {}
package cn.itcast.job.task;
import cn.itcast.job.pojo.JobInfo;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import us.codecraft.webmagic.Page;
import us.codecraft.webmagic.Site;
import us.codecraft.webmagic.Spider;
import us.codecraft.webmagic.processor.PageProcessor;
import us.codecraft.webmagic.scheduler.BloomFilterDuplicateRemover;
import us.codecraft.webmagic.scheduler.QueueScheduler;
import us.codecraft.webmagic.selector.Html;
import us.codecraft.webmagic.selector.Selectable;
import java.util.List;
@Component
public class JobProcessor implements PageProcessor {
// 访问入口url地址
private String url = "https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,32%252C01,9,99,java,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&providesalary=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=";
@Override
public void process(Page page) {
// 解析页面,获取招聘信息详情的url地址
List<Selectable> list = page.getHtml().css("div#resultList div.el").nodes();
// 判断获取到的集合是否为空
if (list.size() == 0) {
try {
//如果为空,表示这是招聘信息详情页,保存数据
this.saveJobInfo(page);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
} else {
// 如果不为空,表示这是招聘信息列表页,解析出详情页的url地址,放到任务队列中
for (Selectable selectable : list) {
// 获取招聘信息详情页url
String jobInfoUrl = selectable.links().toString();
// System.out.println(jobInfoUrl);
// 添加到url任务列表,等待下载
page.addTargetRequest(jobInfoUrl);
// 获取下一页的url
String bkUrl = page.getHtml().css("div.p_in li.bk").nodes().get(1).links().toString();
System.out.println(bkUrl);
// 添加到任务列表中
page.addTargetRequest(bkUrl);
}
}
// String html = page.getHtml().toString();
}
// 解析页面,获取招聘信息详情的url地址,保存数据
private void saveJobInfo(Page page) {
// 创建招聘详情对象
JobInfo jobInfo = new JobInfo();
// 解析页面
Html html = page.getHtml();
// 获取数据,封装到对象中
//公司名称a.catn
jobInfo.setCompanyName(html.css("div.cn p.cname a.catn", "text").toString());
//公司地址
String cAddr = Jsoup.parse(html.css("div.cn p.ltype", "text").toString()).text().replace("-","");
cAddr = cAddr.substring(0,6);
jobInfo.setCompanyAddr(cAddr);
//公司信息
jobInfo.setCompanyInfo(html.css("div.tmsg", "text").toString());
// 工作名字
jobInfo.setJobName(html.css("div.cn h1", "text").toString());
// 工作地址
String jobAddr = Jsoup.parse(html.css("div.bmsg").nodes().get(1).toString()).text();
// 部分公司暂没有填写公司详细地址,得非空判断
if (StringUtils.isBlank(jobAddr)){
jobInfo.setJobAddr(jobInfo.getCompanyAddr());
}else {
jobAddr = jobAddr.replace("地图","");
jobInfo.setJobAddr(jobAddr);
}
// 工作信息
jobInfo.setJobInfo(Jsoup.parse(html.css("div.job_msg").toString()).text());
// 个人薪水
Integer[] salary = MathSalary.getSalary(html.css("div.cn strong", "text").toString());
jobInfo.setSalaryMin(salary[0]);
jobInfo.setSalaryMax(salary[1]);
// 发布时间
String time = html.css("div.cn p.msg", "text").toString();
int length = time.lastIndexOf("发布");
jobInfo.setTime(time.substring(length-5, length));
// url地址
jobInfo.setUrl(page.getUrl().toString());
// 把结果保存起来,等待 ResultItem获取 获取
page.putField("jobInfo",jobInfo);
}
private Site site = Site.me()
.setCharset("gbk")//设置编码,根据网页编码设置
.setTimeOut(1000 * 10)//设置超时时间
.setRetrySleepTime(3000)//设置重试的间隔时间
.setRetryTimes(3);//设置重试的次数
@Override
public Site getSite() {
return site;
}
@Autowired
private SpringDataPipeline springDataPipeline;
// initialDelay当任务启动,等多久执行方法
// fixedDelay每隔多久执行方法
@Scheduled(initialDelay = 1000, fixedDelay = 1000 * 100)
public void process() {
Spider.create(new JobProcessor())
.addUrl(url)
.setScheduler(new QueueScheduler().setDuplicateRemover(new BloomFilterDuplicateRemover(10000000)))
.thread(5)
.run();
}
}
3.3 其中的工资转换需用另外的工具类:MathSalary
package cn.itcast.job.task;
public class MathSalary {
/**
* 获取薪水范围
* @param salaryStr
* @return
*/
public static Integer[] getSalary(String salaryStr) {
//声明存放薪水范围的数组
Integer[] salary = new Integer[2];
//"500/天"
//0.8-1.2万/月
//5-8千/月
//5-6万/年
String date = salaryStr.substring(salaryStr.length() - 1, salaryStr.length());
//如果是按天,则直接乘以240进行计算
if (!"月".equals(date) && !"年".equals(date)) {
salaryStr = salaryStr.substring(0, salaryStr.length() - 2);
salary[0] = salary[1] = str2Num(salaryStr, 240);
return salary;
}
String unit = salaryStr.substring(salaryStr.length() - 3, salaryStr.length() - 2);
String[] salarys = salaryStr.substring(0, salaryStr.length() - 3).split("-");
salary[0] = mathSalary(date, unit, salarys[0]);
salary[1] = mathSalary(date, unit, salarys[1]);
return salary;
}
//根据条件计算薪水
private static Integer mathSalary(String date, String unit, String salaryStr) {
Integer salary = 0;
//判断单位是否是万
if ("万".equals(unit)) {
//如果是万,薪水乘以10000
salary = str2Num(salaryStr, 10000);
} else {
//否则乘以1000
salary = str2Num(salaryStr, 1000);
}
//判断时间是否是月
if ("月".equals(date)) {
//如果是月,薪水乘以12
salary = str2Num(salary.toString(), 12);
}
return salary;
}
private static int str2Num(String salaryStr, int num) {
try {
// 把字符串转为小数,必须用Number接受,否则会有精度丢失的问题
Number result = Float.parseFloat(salaryStr) * num;
return result.intValue();
} catch (Exception e) {
}
return 0;
}
}
4. 使用和定制Pipeline
在WebMagic中,Pileline是抽取结束后,进行处理的部分,它主要用于抽取结果的保存,也可以定制Pileline可以实现一些通用的功能。在这里我们会定制Pipeline实现数据导入到数据库中
4.1 Pipeline输出
Pipeline的接口定义如下:
public interface Pipeline {
// ResultItems保存了抽取结果,它是一个Map结构,
// 在page.putField(key,value)中保存的数据,
//可以通过ResultItems.get(key)获取
public void process(ResultItems resultItems, Task task);
}
可以看到,Pipeline其实就是将PageProcessor抽取的结果,继续进行了处理的,其实在Pipeline中完成的功能,你基本上也可以直接在PageProcessor实现,那么为什么会有Pipeline?有几个原因:
- 为了模块分离
“页面抽取”和“后处理、持久化”是爬虫的两个阶段,将其分离开来,一个是代码结构比较清晰,另一个是以后也可能将其处理过程分开,分开在独立的线程以至于不同的机器执行。 - Pipeline的功能比较固定,更容易做成通用组件每个页面的抽取方式千变万化,但是后续处理方式则比较固定,例如保存到文件、保存到数据库这种操作,这些对所有页面都是通用的。
4.2 已有的Pipeline
WebMagic中就已经提供了控制台输出、保存到文件、保存为JSON格式的文件几种通用的Pipeline。
4.3 案例自定义Pipeline导入数据
package cn.itcast.job.task;
import cn.itcast.job.pojo.JobInfo;
import cn.itcast.job.service.JobInfoService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import us.codecraft.webmagic.ResultItems;
import us.codecraft.webmagic.Task;
import us.codecraft.webmagic.pipeline.Pipeline;
@Component
public class SpringDataPipeline implements Pipeline {
@Autowired
private JobInfoService jobInfoService;
@Override
public void process(ResultItems resultItems, Task task) {
// 获取封装好的招聘详情对象
JobInfo jobInfo = resultItems.get("jobInfo");
// 判断数据是否不为空
if(jobInfo!=null){
//如果不为空把数据保存到数据库
this.jobInfoService.save(jobInfo);
}
}
}
4.4 在JobProcessor中修改process()启动的逻辑,添加代码
@Scheduled(initialDelay = 1000, fixedDelay = 1000 * 100)
public void process() {
Spider.create(new JobProcessor())
.addUrl(url)
.setScheduler(new QueueScheduler().setDuplicateRemover(new BloomFilterDuplicateRemover(10000000)))
.thread(5)
.addPipeline(this.springDataPipeline)
.run();
}
爬取成功
5. bug分析
-
页面解析功能
saveJobInfo(Page page)
,编写注意:html页面标签分析,这是存在变数的,也就可能造成代码今天能爬取,但明天就失效。 - 报错:
java.sql.SQLException:The server time zone value xxx is unrecognized
,是因为mysql驱动依赖包的问题,简单的在配置文件application.properties中配置以下即可
spring.datasource.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/crawler?useUnicode=true&useJDBCCompliantTimezoneShift=true&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC
具体说明,请看这篇文章java.sql.SQLException:mysql版本依赖的问题
- 端口占用问题:当8080端口被占用时,我们可以通过配置文件application.properties中配置端口
server.port=80
- 从网页爬取的数据是乱码:是因为51job网页编码为gbk,而我们时常用的是utf8,所以我们需要重新设置编码方式,在以上的代码中我已经使用gbk了,所以应该不会出现这个问题。
private Site site = Site.me()
.setCharset("gbk")//设置编码,根据网页编码设置
.setTimeOut(1000 * 10)//设置超时时间
.setRetrySleepTime(3000)//设置重试的间隔时间
.setRetryTimes(3);//设置重试的次数
-
idea从数据库导出数据到Excel的步骤和出现乱码怎么办,具体问题具体分析,请看这里:IDEA导出mysql数据库中的数据,并解决文本乱码问题