Wie können mit Java automatisch Webseiten mit Jsoup am Beispiel Corona abgefragt werden? – Wenzlaff.de

Das Robert Koch Institut (RKI) liefert für Deutschland aktuelle Corona-Fall-Zahlen auf dieser Webseite:

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html

in einer schönen Tabelle die wir mit Jsoup abfragen wollen.

Wir schauen uns erst einmal die Stuktur der Seite an. D.h. wir markieren z.B. Niedersachsen und öffnen das rechte Kontexmenü und klicken auf „Element untersuchen“. Nun wird unten der HTML-Quelltext angezeigt. Wir sehen das die Tabelle, an der ersten stelle steht, und mit den tr und td Tags erstellt ist. Das müssen wir für die Analyse wissen.

Hier nun der kommentierte Beispiel-Code:

package de.wenzlaff.corona;

import java.io.IOException;

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;

/**
 * Beispiel Abfrage Coronavirus vom RKI.
 * 
 * COVID-19: Fallzahlen in Deutschland
 * 
 * https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html
 * 
 * @author Thomas Wenzlaff
 */
public class RkiCoronaFallzahlenDeutschland {

	/** URL des RKI. */
	private static final String URL = "https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html";

	/**
	 * Start der Abfrage.
	 * 
	 * @param args keine
	 * @throws IOException bei Lesefehler.
	 */
	public static void main(String[] args) throws IOException {

		Document doc = Jsoup.connect(URL).get(); // hole die ganze Seite aus dem Internet vom RKI

		Element tabelle = doc.select("table").get(0); // das ist die erste Tabelle auf der Seite
		Elements zeilen = tabelle.select("tr"); // selektieren aller Zeilen

		for (Element zeile : zeilen) { // jede Zeile bearbeiten
			Elements eintrag = zeile.select("td"); // hole die erste Zeile der Tabelle

			if (!eintrag.isEmpty()) { // die Tabelle hat eine Leerzeile am Anfang, die überspringen wir

				String bundesland = eintrag.get(0).text(); // das Bundesland holen, das ist der erste Eintrag in der ersten Spalte
				String fälle = eintrag.get(1).text(); // die Anzahl der Fälle holen, das ist der Eintrag in der zweiten Spalte

				System.out.println(bundesland + ", " + fälle); // Ausgabe im CSV-Format: Bundesland , Fälle
			}
		}
	}
}

package de.wenzlaff.corona;

import java.io.IOException;

import org.jsoup.Jsoup;

import org.jsoup.nodes.Document;

import org.jsoup.nodes.Element;

import org.jsoup.select.Elements;

/**

* Beispiel Abfrage Coronavirus vom RKI.

* COVID-19: Fallzahlen in Deutschland

* https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html

* @author Thomas Wenzlaff

public class RkiCoronaFallzahlenDeutschland {

/** URL des RKI. */

private static final String URL = "https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html";

/**

* Start der Abfrage.

* @param args keine

* @throws IOException bei Lesefehler.

public static void main(String[] args) throws IOException {

Document doc = Jsoup.connect(URL).get(); // hole die ganze Seite aus dem Internet vom RKI

Element tabelle = doc.select("table").get(0); // das ist die erste Tabelle auf der Seite

Elements zeilen = tabelle.select("tr"); // selektieren aller Zeilen

for (Element zeile : zeilen) { // jede Zeile bearbeiten

Elements eintrag = zeile.select("td"); // hole die erste Zeile der Tabelle

if (!eintrag.isEmpty()) { // die Tabelle hat eine Leerzeile am Anfang, die überspringen wir

String bundesland = eintrag.get(0).text(); // das Bundesland holen, das ist der erste Eintrag in der ersten Spalte

String fälle = eintrag.get(1).text(); // die Anzahl der Fälle holen, das ist der Eintrag in der zweiten Spalte

System.out.println(bundesland + ", " + fälle); // Ausgabe im CSV-Format: Bundesland , Fälle

}

Wennn wir das Programm starten, erhalten wir heute (8.3.2020) diese Ausgabe:

Baden-Württemberg, 182
Bayern, 148
Berlin, 28
Brandenburg, 2
Bremen, 4
Hamburg, 13
Hessen, 17
Mecklenburg-Vorpommern, 7
Niedersachsen, 21
Nordrhein-Westfalen, 392
Rheinland-Pfalz, 15
Saarland, 4
Sachsen, 4
Schleswig Holstein, 8
Thüringen, 2
Gesamt, 847