Hawk: Advanced Crawler& ETL tool written in C#/WPF
1.软件介绍
Hawk3已经发布，本文的很多信息已经不完整或过期，所有更新信息和下载地址都可参考下面的链接：
HAWK是一种数据采集和清洗工具，依据GPL协议开源，能够灵活，有效地采集来自网页，数据库，文件， 并通过可视化地拖拽，
快速地进行生成，过滤，转换等操作。其功能最适合的领域，是爬虫和数据清洗。
Hawk的含义为“鹰”，能够高效，准确地捕杀猎物。
HAWK使用C# 编写，其前端界面使用WPF开发，支持插件扩展。通过图形化操作，能够快速建立解决方案。
GitHub地址：https://github.com/ferventdesert/Hawk
其Python等价的实现是etlpy:
http://www.cnblogs.com/buptzym/p/5320552.html
笔者专门为其开发的工程文件已公开在GitHub:
https://github.com/ferventdesert/Hawk-Projects
使用时，点击文件，加载工程即可加载。
编译路径在:
Hawk.CoreHawk.Core.sln
以获取大众点评的所有北京美食为例，使用本软件可在10分钟内完成配置，在1小时之内自动并行抓取全部内容，并能监视子线程工作情况。而手工编写代码，即使是使用python，一个熟练的程序员也可能需要一天以上：
视频演示，复杂度由小到大:
2.界面和组件介绍
2.1 界面介绍
软件采用类似Visual Studio和Eclipse的Dock风格，所有的组件都可以悬停和切换。包括以下核心组件：
- 左上角区域：主要工作区，可模块管理。
- 下方： 输出调试信息，和任务管理，监控一项任务完成的百分比。
- 右上方区域： 属性管理器，能对不同的模块设置属性。
- 右下方区域： 显示当前已经加载的所有数据表和模块。
2.2 数据管理
能够添加来自不同数据源的连接器， 并对数据进行加载和管理：
在空白处，点击右键，可增加新的连接器。在连接器的数据表上，双击可查看样例，点击右键，可以将数据加载到内存中。也可以选择加载虚拟数据集，此时系统会维护一个虚拟集合， 当上层请求分页数据时， 动态地访问数据库， 从而有效提升性能。
2.3 模块管理
目前系统仅仅提供了两个模块： 网页采集器和数据清洗ETL， 双击即可加载一个新的模块。
之前配置好的模块，可以保存为任务， 双击可加载一个已有任务：
2.4 系统状态管理
当加载了数据集或模块时，在系统状态管理中，就可对其查看和编辑：
点击右键，可以对数据集进行删除，修改名称等。也可以将数据集拖拽到下方的图标上，如拖到回收站，即可删除该模块。
双击数据集或模块，可查看模块的内容。 将数据集拖拽到数据清洗（ 数据视图的下方第一个图标），可直接对本数据集做数据清洗。
3.网页采集器
3.1 原理（建议阅读）
网页采集器的功能是获取网页中的数据（废话）。通常来说，目标可能是列表（如购物车列表），或是一个页面中的固定字段（如JD某商品的价格和介绍，在页面中只有一个）。因此需要设置其读取模式。传统的采集器需要编写正则表达式，但方法过分复杂。如果认识到html是一棵树，只要找到了承载数据的节点即可。XPath就是一种在树中描述路径的语法。指定XPath，就能搜索到树中的节点。
手工编写XPath也很复杂，因此软件可以通过关键字，自动检索XPath，提供关键字，软件就会从树中递归搜索包含该数据的叶子节点。因此关键字最好是在页面中独一无二的。
如上图所示，只要提供“北京”和“42”这两个关键字，就能找到parent节点， 进而获取div[0]和div1这两个列表元素。通过div[0]和div1两个节点的比较，我们就能自动发现相同的子节点（name,mount）和不同的节点（北京:上海,37:42）。相同的节点会保存为属性名，不同的节点为属性值。但是，不能提供北京和37，此时，公共节点是div[0]， 这不是列表。
软件在不提供关键字的情况下，也能通过html文档的特征，去计算最可能是列表父节点（如图中的parent）的节点，但当网页特别复杂时，猜测可能会出错，所以需要至少提供两个关键字（ 属性）。
本算法原理是原创的，可查看源码或留言交流。
3.2 基本列表
我们以爬取链家二手房为例，介绍网页采集器的使用。首先双击图标，加载采集器：
在最上方的地址栏中，输入要采集的目标网址，本次是http://bj.lianjia.com/ershoufang/。并点击刷新网页。此时，下方展示的是获取的html文本。原始网站页面如下：
由于软件不知道到底要获取哪些内容，因此需要手工给定几个关键字， 让Hawk搜索关键字， 并获取位置。
以上述页面为例，通过检索820万和51789（单价,每次采集时都会有所不同），我们就能通过DOM树的路径，找出整个房源列表的根节点。
下面是实际步骤
由于要抓取列表，所以读取模式选择List。 填入搜索字符700， 发现能够成功获取XPath, 编写属性为“总价” ，点击添加字段，即可添加一个属性。类似地，再填入30535，设置属性名称为“单价”，即可添加另外一个属性。
如果发现有错误，可点击编辑集合， 对属性进行删除，修改和排序。
你可以类似的将所有要抓取的特征字段添加进去，或是直接点击手气不错，系统会根据目前的属性，推测其他属性:
属性的名称是自动推断的，如果不满意，可以修改列表第一列的属性名， 在对应的列中敲键盘回车提交修改。之后系统就会自动将这些属性添加到属性列表中。
工作过程中，可点击提取测试 ，随时查看采集器目前的能够抓取的数据内容。这样，一个链家二手房的网页采集器即可完成。可属性管理器的上方，可以修改采集器的模块名称，这样就方便数据清洗 模块调用该采集器。
4. 数据清洗
数据清洗模块，包括几十个子模块， 这些子模块包含四类：生成， 转换， 过滤和执行
4.0 原理（可跳过）
4.0.1 C#版本的解释
数据清洗的本质是动态组装Linq,其数据链为IEnumerable<IFreeDocument>。 IFreeDocument是 IDictionary<string, object>
接口的扩展。 Linq的Select函数能够对流进行变换，在本例中，就是对字典不同列的操作（增删改），不同的模块定义了一个完整的Linq
流：
result= source.Take(mount).where(d=>module0.func(d)).select(d=>Module1.func(d)).select(d=>Module2.func(d))….
借助于C#编译器的恩赐， Linq能很方便地支持流式数据，即使是巨型集合（上亿个元素），也能够有效地处理。
4.0.2 Python版本的解释
由于Python没有Linq, 因此组装的是生成器(generator)， 对生成器进行操作，即可定义出类似Linq的完整链条：
for tool in tools:
generator = transform(tool, generator)
详细源代码，可以参考Github上的开源项目https://github.com/ferventdesert/etlpy/
4.1 以链家为例的抓取
4.1.1构造url列表
在3.1节介绍了如何实现一个页面的采集，但如何采集所有二手房数据呢？ 这涉及到翻页。
还是以链家为例，翻页时，我们会看到页面是这样变换的：
http://bj.lianjia.com/ershoufang/pg2/
http://bj.lianjia.com/ershoufang/pg3/
…
因此，需要构造一串上面的url. 聪明的你肯定会想到， 应当先生成一组序列， 从1到100（假设我们只抓取前100页）。
- 双击数据清洗ETL左侧的搜索栏中搜索生成区间数， 将该模块拖到右侧上方的栏目中：
- 在右侧栏目中双击生成区间数，可弹出设置窗口， 为该列起名字(id), 最大值填写为100,生成模式默认为Append:
为什么只显示了前20个？ 这是程序的虚拟化机制， 并没有加载全部的数据，可在ETL属性的调试栏目中，修改采样量（默认为20）。 - 将数字转换为url, 熟悉C#的读者，可以想到string.format, 或者python的%符号：搜索合并多列，并将其拖拽到刚才生成的id列， 编写format为下图的格式，即可将原先的数值列变换为一组url
(如果需要多个列合并为一个列， 则在“其他项” 栏目中填写其他列的列名，用空格分割， 并在format中用{1},{2}..等表示)
(由于设计的问题，数据查看器的宽度不超过150像素，因此对长文本显示不全，可以在右侧属性对话框点击查看样例， 弹出的编辑器可支持拷贝数据和修改列宽。
4.1.2 使用配置好的网页采集器
生成这串URL之后，我们即可将刚才已经完成的网页采集器与这串url进行合并。
拖拽从爬虫转换到当前的url，双击该模块：将刚才的网页采集器的名称， 填入爬虫选择 栏目中。
之后，系统就会转换出爬取的前20条数据：
可以看到， 数据中“属性3” 列包含html转义符， 拖拽html字符转义，到属性3列，即可自动转换所有转义符。
如果要修改列名，在最上方的列名上直接修改， 点击回车即可修改名字。
where（面积）列中包含数字，想把数字提取出来，可以将提取数字模块拖拽到该列上，所有数字即可提取出来。
类似地，可以拖拽字符分割或正则分割 到某一列，从而分割文本和替换文本。此处不再赘述。
有一些列为空，可以拖拽空对象过滤器 到该列，那么该列为空的话会自动过滤这一行数据。
4.1.4 保存和导出数据
需要保存数据时，可以选择写入文件，或者是临时存储（本软件的数据管理器），或是数据库。因此可以将“执行” 模块， 拖入清洗链的后端：
拖写入数据表到任意一列， 并填入新建表名(如链家二手房)
下图是这次操作的所有子模块列表：
之后，即可对整个过程进行操作：
选择串行模式或并行模式， 并行模式使用线程池， 可设定最多同时执行的线程数（最好不要超过100）。推荐使用并行模式，
点击执行按钮，即可在任务管理视图中采集数据。
之后，在数据管理的数据表链家二手房上点击右键， 选择另存为， 导出到Excel,Json等，即可将原始数据导出到外部文件中。
类似的， 你可以在清洗流程中拖入执行器，则保存的是中间过程，也可以在结尾拖入多个执行器，这样就能同时写入数据库或文件， 从而获得了极大的灵活性。
4.1.5 保存任务
在右下角的算法视图中的任意模块上点击右键，保存任务，即可在任务视图中保存新任务（任务名称与当前模块名字一致），下次可直接加载即可。如果存在同名任务， 则会对原有任务进行覆盖。
在算法视图的空白处，点击保存所有模块,会批量保存所有的任务。
你可以将一批任务，保存为一个工程文件(xml)，并在之后将其加载和分发。
5.总结
上文以抓取房地产网站链家为例，介绍了软件的整体使用流程。当然，Hawk功能远远不限于这些。之后我们将通过一系列文章来介绍其使用方法。
值得提醒的是，由于软件功能在不断地升级，可能会出现视频和图片与软件中不一致的情况，因此所有的介绍和功能以软件的实际功能为准。