基于node.js制作簡單爬蟲教程
前言:最近想學(xué)習(xí)node.js,突然在網(wǎng)上看到基于node的爬蟲制作教程,所以簡單學(xué)習(xí)了一下,把這篇文章分享給同樣初學(xué)node.js的朋友。
目標(biāo):爬取 http://tweixin.yueyishujia.com/webapp/build/html/ 網(wǎng)站的所有門店發(fā)型師的基本信息。
思路:訪問上述網(wǎng)站,通過chrome瀏覽器的network對網(wǎng)頁內(nèi)容分析,找到獲取各個門店發(fā)型師的接口,對參數(shù)及返回數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,遍歷所有門店的所有發(fā)型師,直到遍歷完畢,同事將信息存儲到本地。
步驟一:安裝node.js
下載并安裝node,此步驟比較簡單就不詳細(xì)解釋了,有問題的可以直接問一下度娘。
步驟二:建立工程
1)打開dos命令條,cd進(jìn)入想要創(chuàng)建項目的路徑(我將此項目直接放在了E盤,以下皆以此路徑為例);
2)mkdir node (創(chuàng)建一個文件夾用來存放項目,我這里取名為node);
3)cd 進(jìn)入名為node的文件夾,并執(zhí)行npm init初始化工程(期間會讓填寫一些信息,我是直接回車的);
步驟三:創(chuàng)建爬取到的數(shù)據(jù)存放的文件夾
1)創(chuàng)建data文件夾用來存放發(fā)型師基本信息;
2)創(chuàng)建image文件夾用來存儲發(fā)型師頭像圖片;
此時工程下文件如下:
步驟四:安裝第三方依賴包(fs是內(nèi)置模塊,不需要單獨安裝)
1)npm install cheerio –save
2)npm install superagent –save
3)npm install async –save
4)npm install request –save
分別簡單解釋一下上面安裝的依賴包:
cheerio:是nodejs的抓取頁面模塊,為服務(wù)器特別定制的,快速、靈活、實施的jQuery核心實現(xiàn),則能夠?qū)φ埱蠼Y(jié)果進(jìn)行解析,解析方式和jQuery的解析方式幾乎完全相同;
superagent:能夠?qū)崿F(xiàn)主動發(fā)起get/post/delete等請求;
async:async模塊是為了解決嵌套金字塔,和異步流程控制而生,由于nodejs是異步編程模型,有一些在同步編程中很容易做到的事情,現(xiàn)在卻變得很麻煩。Async的流程控制就是為了簡化這些操作;
request:有了這個模塊,http請求變的超簡單,Request使用簡單,同時支持https和重定向;
步驟五:編寫爬蟲程序代碼
打開hz.js,編寫代碼:
var superagent = require('superagent'); var cheerio = require('cheerio'); var async = require('async'); var fs = require('fs'); var request = require('request'); var page=1; //獲取發(fā)型師處有分頁功能,所以用該變量控制分頁 var num = 0;//爬取到的信息總條數(shù) var storeid = 1;//門店ID console.log('爬蟲程序開始運行......'); function fetchPage(x) { //封裝函數(shù) startRequest(x); } function startRequest(x) { superagent .post('http://tweixin.yueyishujia.com/v2/store/designer.json') .send({ // 請求的表單信息Form data page : x, storeid : storeid }) // Http請求的Header信息 .set('Accept', 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01') .set('Content-Type','application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8') .end(function(err, res){ // 請求返回后的處理 // 將response中返回的結(jié)果轉(zhuǎn)換成JSON對象 if(err){ console.log(err); }else{ var designJson = JSON.parse(res.text); var deslist = designJson.data.designerlist; if(deslist.length > 0){ num += deslist.length; // 并發(fā)遍歷deslist對象 async.mapLimit(deslist, 5, function (hair, callback) { // 對每個對象的處理邏輯 console.log('...正在抓取數(shù)據(jù)ID:'+hair.id+'----發(fā)型師:'+hair.name); saveImg(hair,callback); }, function (err, result) { console.log('...累計抓取的信息數(shù)→→' + num); } ); page++; fetchPage(page); }else{ if(page == 1){ console.log('...爬蟲程序運行結(jié)束~~~~~~~'); console.log('...本次共爬取數(shù)據(jù)'+num+'條...'); return; } storeid += 1; page = 1; fetchPage(page); } } }); } fetchPage(page); function saveImg(hair,callback){ // 存儲圖片 var img_filename = hair.store.name+'-'+hair.name + '.png'; var img_src = 'http://photo.yueyishujia.com:8112' + hair.avatar; //獲取圖片的url //采用request模塊,向服務(wù)器發(fā)起一次請求,獲取圖片資源 request.head(img_src,function(err,res,body){ if(err){ console.log(err); }else{ request(img_src).pipe(fs.createWriteStream('./image/' + img_filename)); //通過流的方式,把圖片寫到本地/image目錄下,并用發(fā)型師的姓名和所屬門店作為圖片的名稱。 console.log('...存儲id='+hair.id+'相關(guān)圖片成功!'); } }); // 存儲照片相關(guān)信息 var html = '姓名:'+hair.name+'<br>職業(yè):'+hair.jobtype+'<br>職業(yè)等級:'+hair.jobtitle+'<br>簡介:'+hair.simpleinfo+'<br>個性簽名:'+hair.info+'<br>剪發(fā)價格:'+hair.cutmoney+'元<br>店名:'+hair.store.name+'<br>地址:'+hair.store.location+'<br>聯(lián)系方式:'+hair.telephone+'<br>頭像:<img src='+img_src+' style="width:200px;height:200px;">'; fs.appendFile('./data/' +hair.store.name+'-'+ hair.name + '.html', html, 'utf-8', function (err) { if (err) { console.log(err); } }); callback(null, hair); }
步驟六:運行爬蟲程序
輸入node hz.js命令運行爬蟲程序,效果圖如下:
運行成功后,發(fā)型師基本信息以html文件的形式存儲在data文件夾中,發(fā)型師頭像圖片存儲在image文件夾下:
后記:到此一款基于node.js制作的簡單爬蟲就大功告成了,由于我也是初學(xué)者,好多地方也不是很理解,但好在是自己完成了,不足之處敬請諒解。
代碼下載地址:https://github.com/yanglei0323/nodeCrawler
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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