背景
最近打算把之前看过的nodeJs相关的内容在复习下,顺便写几个爬虫来打发无聊,在爬的过程中发现一些问题,记录下以便备忘。
依赖
用到的是在网上烂大街的cheerio库来处理爬取的内容,使用superagent处理请求,log4js来记录日志。
日志配置
话不多说,直接上代码:
const log4js = require('log4js'); log4js.configure({ appenders: { cheese: { type: 'dateFile', filename: 'cheese.log', pattern: '-yyyy-MM-dd.log', // 包含模型 alwaysIncludePattern: true, maxLogSize: 1024, backups: 3 } }, categories: { default: { appenders: ['cheese'], level: 'info' } } }); const logger = log4js.getLogger('cheese'); logger.level = 'INFO'; module.exports = logger;
以上直接导出一个logger对象,在业务文件里直接调用logger.info()等函数添加日志信息就可以,会按天生成日志。相关信息网络上一堆。
爬取内容并处理
superagent.get(cityItemUrl).end((err, res) => { if (err) { return console.error(err); } const $ = cheerio.load(res.text); // 解析当前页面,获取当前页面的城市链接地址 const cityInfoEle = $('.newslist1 li a'); cityInfoEle.each((idx, element) => { const $element = $(element); const sceneURL = $element.attr('href'); // 页面地址 const sceneName = $element.attr('title'); // 城市名称 if (!sceneName) { return; } logger.info(`当前解析到的目的地是: ${sceneName}, 对应的地址为: ${sceneURL}`); getDesInfos(sceneURL, sceneName); // 获取城市详细信息 ep.after('getDirInfoComplete', cityInfoEle.length, (dirInfos) => { const content = JSON.parse(fs.readFileSync(path.join(__dirname, './imgs.json'))); dirInfos.forEach((element) => { logger.info(`本条数据为:${JSON.stringify(element)}`); Object.assign(content, element); }); fs.writeFileSync(path.join(__dirname, './imgs.json'), JSON.stringify(content)); }); }); });
使用superagent请求页面,请求成功后使用cheerio 来加载页面内容,然后使用类似Jquery的匹配规则来查找目的资源。
多个资源加载完成,使用eventproxy来代理事件,处理一次资源处罚一次事件,所有事件触发完成后处理数据。
以上就是最基本的爬虫了,接下来就是一些可能会出问题或者需要特别注意的地方了。。。
读写本地文件
创建文件夹
function mkdirSync(dirname) { if (fs.existsSync(dirname)) { return true; } if (mkdirSync(path.dirname(dirname))) { fs.mkdirSync(dirname); return true; } return false; }
读写文件
const content = JSON.parse(fs.readFileSync(path.join(__dirname, './dir.json'))); dirInfos.forEach((element) => { logger.info(`本条数据为:${JSON.stringify(element)}`); Object.assign(content, element); }); fs.writeFileSync(path.join(__dirname, './dir.json'), JSON.stringify(content));
批量下载资源
下载资源可能包括图片、音频等等。
使用Bagpipe处理异步并发 参考
const Bagpipe = require('bagpipe'); const bagpipe = new Bagpipe(10); bagpipe.push(downloadImage, url, dstpath, (err, data) => { if (err) { console.log(err); return; } console.log(`[${dstpath}]: ${data}`); });
下载资源,使用stream来完成文件写入。
function downloadImage(src, dest, callback) { request.head(src, (err, res, body) => { if (src && src.indexOf('http') > -1 || src.indexOf('https') > -1) { request(src).pipe(fs.createWriteStream(dest)).on('close', () => { callback(null, dest); }); } }); }
编码
有时候直接使用 cheerio.load处理的网页内容,写入文件后发现是编码后的文字,可以通过
const $ = cheerio.load(buf, { decodeEntities: false });
来禁止编码,
ps: encoding库和iconv-lite未能实现将utf-8编码的字符转换为中文,可能是还对API不熟悉,稍后可以关注下。
最后,附上一个匹配所有dom标签的正则
const reg = /<.*?>/g;
python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程,这里总结一下,以后也能省些事情。
BuiltWith.com和类似的服务提供(收费)使用SalesForce或NationBuilder等特定技术构建的域列表。有一些我感兴趣的技术builtwith没有扫描,可能是因为它们的市场份额太小。 如果我们知道某个网站使用了某种技术的页面签名,那么识别尽可能多的这些网站的最佳方法是什么?我们希望有1000个,我们对那些在前1000万网站的流量感兴趣。(我们不认为最大的网站使用这种技术。)
本文向大家介绍nodejs爬虫初试superagent和cheerio,包括了nodejs爬虫初试superagent和cheerio的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 早就听过爬虫,这几天开始学习nodejs,写了个爬虫https://github.com/leichangchun/node-crawlers/tree/master/superagent_cheerio_demo
大话爬虫的实践技巧 图1-意淫爬虫与反爬虫间的对决 数据的重要性 如今已然是大数据时代,数据正在驱动着业务开发,驱动着运营手段,有了数据的支撑可以对用户进行用户画像,个性化定制,数据可以指明方案设计和决策优化方向,所以互联网产品的开发都是离不开对数据的收集和分析,数据收集的一种是方式是通过上报API进行自身平台用户交互情况的捕获,还有一种手段是通过开发爬虫程序,爬取竞品平台的数据,后面就重点说下爬
本文向大家介绍NodeJS制作爬虫全过程(续),包括了NodeJS制作爬虫全过程(续)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 书接上回,我们需要修改程序以达到连续抓取40个页面的内容。也就是说我们需要输出每篇文章的标题、链接、第一条评论、评论用户和论坛积分。 如图所示,$('.reply_author').eq(0).text().trim();得到的值即为正确的第一条评论的用户。 {<1>}
有的时候,当我们的爬虫程序完成了,并且在本地测试也没有问题,爬取了一段时间之后突然就发现报错无法抓取页面内容了。这个时候,我们很有可能是遇到了网站的反爬虫拦截。 我们知道,网站一方面想要爬虫爬取网站,比如让搜索引擎爬虫去爬取网站的内容,来增加网站的搜索排名。另一方面,由于网站的服务器资源有限,过多的非真实的用户对网站的大量访问,会增加运营成本和服务器负担。 因此,有些网站会设置一些反爬虫的措施。我