基于node.js制作简单爬虫教程

 更新时间:2017年06月29日 14:23:22   作者:静心慢跑  
这篇文章主要为大家详细介绍了基于node.js制作简单爬虫的教程,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

前言:最近想学习node.js,突然在网上看到基于node的爬虫制作教程,所以简单学习了一下,把这篇文章分享给同样初学node.js的朋友。

目标:爬取 http://tweixin.yueyishujia.com/webapp/build/html/ 网站的所有门店发型师的基本信息。

思路:访问上述网站,通过chrome浏览器的network对网页内容分析,找到获取各个门店发型师的接口,对参数及返回数据进行分析,遍历所有门店的所有发型师,直到遍历完毕,同事将信息存储到本地。

步骤一:安装node.js

下载并安装node,此步骤比较简单就不详细解释了,有问题的可以直接问一下度娘。

步骤二:建立工程

1)打开dos命令条,cd进入想要创建项目的路径(我将此项目直接放在了E盘,以下皆以此路径为例);

2)mkdir node (创建一个文件夹用来存放项目,我这里取名为node);

3)cd 进入名为node的文件夹,并执行npm init初始化工程(期间会让填写一些信息,我是直接回车的);

步骤三:创建爬取到的数据存放的文件夹

1)创建data文件夹用来存放发型师基本信息;

2)创建image文件夹用来存储发型师头像图片;

  此时工程下文件如下: 

步骤四:安装第三方依赖包(fs是内置模块,不需要单独安装)

1)npm install cheerio –save

2)npm install superagent –save

3)npm install async –save

4)npm install request –save

分别简单解释一下上面安装的依赖包:

cheerio:是nodejs的抓取页面模块,为服务器特别定制的,快速、灵活、实施的jQuery核心实现,则能够对请求结果进行解析,解析方式和jQuery的解析方式几乎完全相同;

superagent:能够实现主动发起get/post/delete等请求;

async:async模块是为了解决嵌套金字塔,和异步流程控制而生,由于nodejs是异步编程模型,有一些在同步编程中很容易做到的事情,现在却变得很麻烦。Async的流程控制就是为了简化这些操作;

request:有了这个模块,http请求变的超简单,Request使用简单,同时支持https和重定向; 

步骤五:编写爬虫程序代码

打开hz.js,编写代码:

var superagent = require('superagent'); 
var cheerio = require('cheerio');
var async = require('async');
var fs = require('fs');
var request = require('request');
var page=1; //获取发型师处有分页功能,所以用该变量控制分页
var num = 0;//爬取到的信息总条数
var storeid = 1;//门店ID
console.log('爬虫程序开始运行......');

function fetchPage(x) {   //封装函数
  startRequest(x); 
}
function startRequest(x) {

  superagent
    .post('http://tweixin.yueyishujia.com/v2/store/designer.json')
    .send({ 
      // 请求的表单信息Form data
      page : x, 
      storeid : storeid
    })
      // Http请求的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){     
      // 请求返回后的处理
      // 将response中返回的结果转换成JSON对象
      if(err){
        console.log(err);
      }else{
        var designJson = JSON.parse(res.text);
        var deslist = designJson.data.designerlist;
        if(deslist.length > 0){
          num += deslist.length;
          // 并发遍历deslist对象
          async.mapLimit(deslist, 5, 
            function (hair, callback) {
            // 对每个对象的处理逻辑
               console.log('...正在抓取数据ID:'+hair.id+'----发型师:'+hair.name);
               saveImg(hair,callback);
            }, 
            function (err, result) {
              console.log('...累计抓取的信息数→→' + num);
            }
          );
          page++;
          fetchPage(page);
        }else{
          if(page == 1){
            console.log('...爬虫程序运行结束~~~~~~~');
            console.log('...本次共爬取数据'+num+'条...');
            return;
          }
          storeid += 1;
          page = 1;
          fetchPage(page);
        }
      }
    });
} 
fetchPage(page);
function saveImg(hair,callback){
  // 存储图片
  var img_filename = hair.store.name+'-'+hair.name + '.png';

  var img_src = 'http://photo.yueyishujia.com:8112' + hair.avatar; //获取图片的url

  //采用request模块,向服务器发起一次请求,获取图片资源
  request.head(img_src,function(err,res,body){
    if(err){
      console.log(err);
    }else{
        request(img_src).pipe(fs.createWriteStream('./image/' + img_filename));   //通过流的方式,把图片写到本地/image目录下,并用发型师的姓名和所属门店作为图片的名称。
        console.log('...存储id='+hair.id+'相关图片成功!');
    }
  });
  // 存储照片相关信息
  var html = '姓名:'+hair.name+'<br>职业:'+hair.jobtype+'<br>职业等级:'+hair.jobtitle+'<br>简介:'+hair.simpleinfo+'<br>个性签名:'+hair.info+'<br>剪发价格:'+hair.cutmoney+'元<br>店名:'+hair.store.name+'<br>地址:'+hair.store.location+'<br>联系方式:'+hair.telephone+'<br>头像:<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);
}

步骤六:运行爬虫程序

输入node hz.js命令运行爬虫程序,效果图如下:

运行成功后,发型师基本信息以html文件的形式存储在data文件夹中,发型师头像图片存储在image文件夹下:

 后记:到此一款基于node.js制作的简单爬虫就大功告成了,由于我也是初学者,好多地方也不是很理解,但好在是自己完成了,不足之处敬请谅解。

代码下载地址:https://github.com/yanglei0323/nodeCrawler

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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