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【nodeJS爬虫】前端爬虫系列 -- 小爬「博客园」
写这篇 blog 其实一开始我是拒绝的,因为爬虫爬的就是cnblog博客园。搞不好编辑看到了就把我的账号给封了:)。
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能看懂 Javascript 及 JQuery
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简单的nodejs基础
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http 网络抓包 和 URL 基础
本文较长且图多,但如果能耐下心读完本文,你会发现,简单的一个爬虫实现并不难,并且能从中学到很多东西。
本文中的完整的爬虫代码,在我的github上可以下载。主要的逻辑代码在 server.js 中,建议边对照代码边往下看。
在详细说爬虫前,先来简单看看要达成的最终目标,入口为 http://www.cnblogs.com/ ,博客园文章列表页每页有20篇文章,最多可以翻到200页。我这个爬虫要做的就是异步并发去爬取这4000篇文章的具体内容,拿到一些我们想要的关键数据。
爬虫流程
看到了最终结果,那么我们接下来看看该如何一步一步通过一个简单的 nodejs 爬虫拿到我们想要的数据,首先简单科普一下爬虫的流程,要完成一个爬虫,主要的步骤分为:
抓取
爬虫爬虫,最重要的步骤就是如何把想要的页面抓取回来。并且能兼顾时间效率,能够并发的同时爬取多个页面。
同时,要获取目标内容,需要我们分析页面结构,因为 ajax 的盛行,许多页面内容并非是一个url就能请求的的回来的,通常一个页面的内容是经过多次请求异步生成的。所以这就要求我们能够利用抓包工具分析页面结构。
如果深入做下去,你会发现要面对不同的网页要求,比如有认证的,不同文件格式、编码处理,各种奇怪的url合规化处理、重复抓取问题、cookies 跟随问题、多线程多进程抓取、多节点抓取、抓取调度、资源压缩等一系列问题。
所以第一步就是拉网页回来,慢慢你会发现各种问题待你优化。
存储
当把页面内容抓回来后,一般不会直接分析,而是用一定策略存下来,个人觉得更好的架构应该是把分析和抓取分离,更加松散,每个环节出了问题能够隔离另外一个环节可能出现的问题,好排查也好更新发布。
那么存文件系统、SQL or NOSQL 数据库、内存数据库,如何去存就是这个环节的重点。
分析
对网页进行文本分析,提取链接也好,提取正文也好,总之看你的需求,但是一定要做的就是分析链接了。通常分析与存储会交替进行。可以用你认为最快最优的办法,比如正则表达式。然后将分析后的结果应用与其他环节。
展示
要是你做了一堆事情,一点展示输出都没有,如何展现价值?
所以找到好的展示组件,去show出肌肉也是关键。
如果你为了做个站去写爬虫,抑或你要分析某个东西的数据,都不要忘了这个环节,更好地把结果展示出来给别人感受。
编写爬虫代码
Step.1 页面分析
现在我们一步一步来完成我们的爬虫,目标是爬取博客园第1页至第200页内的4000篇文章,获取其中的作者信息,并保存分析。
共4000篇文章,所以首先我们要获得这个4000篇文章的入口,然后再异步并发的去请求4000篇文章的内容。但是这个4000篇文章的入口 URL 分布在200个页面中。所以我们要做的第一步是 从这个200个页面当中,提取出4000个 URL 。并且是通过异步并发的方式,当收集完4000个 URL 再进行下一步。那么现在我们的目标就很明确了:
Step2.获取4000个文章入口URL
要获取这么多 URL ,首先还是得从分析单页面开始,F12 打开 devtools 。很容易发现文章入口链接保存在 class 为 titlelnk 的 <a> 标签中,所以4000个 URL 就需要我们轮询 200个列表页 ,将每页的20个 链接保存起来。那么该如何异步并发的从200个页面去收集这4000个 URL 呢,继续寻找规律,看看每一页的列表页的 URL 结构:
那么,1~200页的列表页 URL 应该是这个样子的:
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for ( var i=1 ; i<= 200 ; i++){ pageUrls.push( 'http://www.cnblogs.com/#p' +i); } |
有了存放200个文章列表页的 URL ,再要获取4000个文章入口就不难了,下面贴出关键代码,一些最基本的nodejs语法(譬如如何搭建一个http服务器)默认大家都已经会了:
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// 一些依赖库 var http = require( "http" ), url = require( "url" ), superagent = require( "superagent" ), cheerio = require( "cheerio" ), async = require( "async" ), eventproxy = require( 'eventproxy' ); var ep = new eventproxy(), urlsArray = [], //存放爬取网址 pageUrls = [], //存放收集文章页面网站 pageNum = 200; //要爬取文章的页数 for ( var i=1 ; i<= 200 ; i++){ pageUrls.push( 'http://www.cnblogs.com/#p' +i); } // 主start程序 function start(){ function onRequest(req, res){ // 轮询 所有文章列表页 pageUrls.forEach( function (pageUrl){ superagent.get(pageUrl) .end( function (err,pres){ // pres.text 里面存储着请求返回的 html 内容,将它传给 cheerio.load 之后 // 就可以得到一个实现了 jquery 接口的变量,我们习惯性地将它命名为 `$` // 剩下就都是利用$ 使用 jquery 的语法了 var $ = cheerio.load(pres.text); var curPageUrls = $( '.titlelnk' ); for ( var i = 0 ; i < curPageUrls.length ; i++){ var articleUrl = curPageUrls.eq(i).attr( 'href' ); urlsArray.push(articleUrl); // 相当于一个计数器 ep.emit( 'BlogArticleHtml' , articleUrl); } }); }); ep.after( 'BlogArticleHtml' , pageUrls.length*20 , function (articleUrls){ // 当所有 'BlogArticleHtml' 事件完成后的回调触发下面事件 // ... }); } http.createServer(onRequest).listen(3000); } exports.start= start; |
superagent
superagent(http://visionmedia.github.io/superagent/ ) 是个轻量的的 http 方面的库,是nodejs里一个非常方便的客户端请求代理模块,当我们需要进行 get 、 post 、 head 等网络请求时,尝试下它吧。
cheerio
cheerio(https://github.com/cheeriojs/cheerio ) 大家可以理解成一个 Node.js 版的 jquery,用来从网页中以 css selector 取数据,使用方式跟 jquery 一样一样的。
eventproxy
eventproxy(https://github.com/JacksonTian/eventproxy ) 非常轻量的工具,但是能够带来一种事件式编程的思维变化。
用 js 写过异步的同学应该都知道,如果你要并发异步获取两三个地址的数据,并且要在获取到数据之后,对这些数据一起进行利用的话,常规的写法是自己维护一个计数器。
先定义一个 var count = 0,然后每次抓取成功以后,就 count++。如果你是要抓取三个源的数据,由于你根本不知道这些异步操作到底谁先完成,那么每次当抓取成功的时候,就判断一下count === 3。当值为真时,使用另一个函数继续完成操作。
而 eventproxy 就起到了这个计数器的作用,它来帮你管理到底这些异步操作是否完成,完成之后,它会自动调用你提供的处理函数,并将抓取到的数据当参数传过来。
OK,运行一下上面的函数,假设上面的内容我们保存在 server.js 中,而我们有一个这样的启动页面 index.js,
现在我们在回调里增加几行代码,打印出结果:
打开node命令行,键入指令,在浏览器打开 http://localhost:3000/ ,可以看到:
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node index.js |
成功了!我们成功收集到了4000个 URL ,但是我将这个4000个 URL 去重后发现,只有20个 URL 剩下,也就是说我将每个 URL push 进数组了200次,一定是哪里错,看到200这个数字,我立马回头查看 200 个 文章列表页。
我发现,当我用 http://www.cnblogs.com/#p1 ~ 200 访问页面的时候,返回的都是博客园的首页。 而真正的列表页,藏在这个异步请求下面:
看看这个请求的参数:
把请求参数提取出来,我们试一下这个 URL,访问第15页列表页:http://www.cnblogs.com/?CategoryId=808&CategoryType=%22SiteHome%22&ItemListActionName=%22PostList%22&PageIndex=15&ParentCategoryId=0 。
成功了,那么我们稍微修改下上面的代码:
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//for(var i=1 ; i<= 200 ; i++){ // pageUrls.push('http://www.cnblogs.com/#p'+i); //} //改为 for ( var i=1 ; i<= 200 ; i++){ pageUrls.push( 'http://www.cnblogs.com/?CategoryId=808&CategoryType=%22SiteHome%22&ItemListActionName=%22PostList%22&PageIndex=' + i + '&ParentCategoryId=0' ); } |
再试一次,发现这次成功收集到了4000个没有重复的 URL 。第二步完成!
Step.3 爬取具体页面内容 使用 async 控制异步并发数量
获取到4000个 URL ,并且回调入口也有了,接下来我们只需要在回调函数里继续爬取4000个具体页面,并收集我们想要的信息就好了。其实刚刚我们已经经历了第一轮爬虫爬取,只是有一点做的不好的地方是我们刚刚并没有限制并发的数量,这也是我发现 cnblog 可以改善的一点,不然很容易被单IP的巨量 URL 请求攻击到崩溃。为了做一个好公民,也为了减轻网站的压力(其实为了不被封IP),这4000个URL 我限制了同时并发量最高为5。这里用到了另一个非常强大的库 async ,让我们控制并发量变得十分轻松,简单的介绍如下。
async
async(https://github.com/caolan/async#queueworker-concurrency),async是一个流程控制工具包,提供了直接而强大的异步功能mapLimit(arr, limit, iterator, callback)。
这次我们要介绍的是 async 的 mapLimit(arr, limit, iterator, callback) 接口。另外,还有个常用的控制并发连接数的接口是 queue(worker, concurrency) ,大家可以去看看它的API。
继续我们的爬虫,进到具体的文章页面,发现我们想获取的信息也不在直接请求而来的 html 页面中,而是如下这个 ajax 请求异步生成的,不过庆幸的是我们上一步收集的 URL 包含了这个请求所需要的参数,所以我们仅仅需要多做一层处理,将这个参数从 URL 中取出来再重新拼接成一个ajax URL 请求。
下面,贴出代码,在我们刚刚的回调函数中,继续我们4000个页面的爬取,并且控制并发数为5:
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ep.after( 'BlogArticleHtml' ,pageUrls.length*20, function (articleUrls){ // 当所有 'BlogArticleHtml' 事件完成后的回调触发下面事件 // 控制并发数 var curCount = 0; var reptileMove = function (url,callback){ //延迟毫秒数 var delay = parseInt((Math.random() * 30000000) % 1000, 10); curCount++; console.log( '现在的并发数是' , curCount, ',正在抓取的是' , url, ',耗时' + delay + '毫秒' ); superagent.get(url) .end( function (err,sres){ // sres.text 里面存储着请求返回的 html 内容 var $ = cheerio.load(sres.text); // 收集数据 // 拼接URL var currentBlogApp = url.split( '/p/' )[0].split( '/' )[3], appUrl = "http://www.cnblogs.com/mvc/blog/news.aspx?blogApp=" + currentBlogApp; // 具体收集函数 personInfo(appUrl); }); setTimeout( function () { curCount--; callback( null ,url + 'Call back content' ); }, delay); }; // 使用async控制异步抓取 // mapLimit(arr, limit, iterator, [callback]) // 异步回调 async.mapLimit(articleUrls, 5 , function (url, callback) { reptileMove(url, callback); }, function (err,result) { // 4000 个 URL 访问完成的回调函数 // ... }); }); |
根据重新拼接而来的 URL ,再写一个具体的 personInfo(URL) 函数,具体获取我们要的昵称、园龄、粉丝数等信息。
这样,我们把抓取回来的信息以 JSON 串的形式存储在 catchDate 这个数组当中,
node index.js 运行一下程序,将结果打印出来,可以看到中间过程及结果:
至此,第三步就完成了,我们也收集到了4000条我们想要的原始数据。
Step.4 分析 展示
本来想将爬来的数据存入 mongoDB ,但因为这里我只抓取了4000条数据,相对于动不动爬几百万几千万的量级而言不值一提,故就不添加额外的操作 mongoDB 代码,专注于爬虫本身。
收集到数据之后,就想看你想怎么展示了,这里推荐使用 Highcharts 纯JS图表库去展示我们的成果。当然这里我偷懒了没有做,直接用最原始的方法展示结果。
下面是我不同时间段爬取,经过简单处理后的的几张结果图:
(结果图的耗时均在并发量控制为 5 的情况下)
后记
OK,至此,整个爬虫就完成了,其实代码量很少,我觉得写爬虫更多的时间是花在在处理各类问题,分析页面结构。
完整的爬虫代码,在我的github上可以下载。如果仍有疑问,可以把代码 down 到本地,重新从文章开头对照代码再实践一次,相信很多问题会迎刃而解。
因为代码开源,本着负责任的心态,希望大家可以照着代码写写其他网站的爬虫,如果都拿cnblog来爬,服务器可能会承受不住的:)
出处:https://www.cnblogs.com/coco1s/p/4954063.html