《C# 爬虫 破境之道》：第二境 爬虫应用 — 第四节：小说网站采集

之前的章节，我们陆续的介绍了使用C#制作爬虫的基础知识，而且现在也应该比较了解如何制作一只简单的Web爬虫了。

本节，我们来做一个完整的爬虫系统，将之前的零散的东西串联起来，可以作为一个爬虫项目运作流程的初探，但实际项目中，还需要解决其他一些问题，我们后续章节也将继续深耕：）

先来看一下解决方案的整体结构：

我们也希望我们的爬虫框架能够被应用到跨平台的项目中，所以，本项目采用了.Net Core Framework作为基础。

根据上图所示，项目结构还是很简单的。爬虫框架部分，与之前章节的内容并没有太大变动。本节主要是看一下在应用中，如何将一只小蚂蚁扩展到一群小蚂蚁。

本示例项目以采集某在线小说网站为例，特此对该小说网站说一声：如有得罪，敬请谅解、如有引流，敬请打赏：P

好了，步入正体，现来看看应用程序的入口（MikeWare.Crawler.EBooks）项目，是如何做的吧。

namespace MikeWare.Crawlers.EBooks
{
    using MikeWare.Crawlers.EBooks.Bizs;
    using MikeWare.Crawlers.EBooks.Entities;
    using System;

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var lastUpdateTime = DateTime.MinValue;

            BooksList.Start(1, lastUpdateTime);

            Console.Read();
        }
    }
}

这个项目很简单，就是用了项目初始的Program类，在Main方法中，构造了一个DateTime lastUpdateTime变量，然后就开始采集任务了。

关于lastUpdateTime变量，我们可以这么理解，就是在采集过程中，我们可能需要一遍又一遍的对数据源进行采集，以获取更新数据。在实际情境中，可能数据源的更新，并不是所有数据都在发生变化的，比如我们本例中的小说，小说的作者昨天写了一些章节，那么这些章节，在今天甚至这辈子都不会再发生变化了，所以，我们也没有必要每一次采集都将所有小说的章节都采集一遍，也就是我们只对有更新的小说感兴趣，那么如何区分新的数据与老的数据，这个要看数据源为我们提供了什么样的特征，从中寻找到一个或多个合适的特征来作为我们的标志位，本例呢，就是采用了小说的更新时间，这就是lastUpdateTime的由来，可以根据具体的情况，来自定义符合实际情况的标记位来达到采集增量的目的。

那么对于首次采集来讲，我们可能希望是将整个站点的所有小说都采集一遍，那么，这个时候，lastUpdateTime的初始值，就可以设定DateTime.MinValue，这样，即使再古老的小说，它的更新时间也不会早于这个标记位了，也就达到了采集全部小说的目的；那么对于再次采集，我们可以先统计上一次采集结果中，最近的更新时间，作为本次采集的lastUpdateTime。所以对于无论是首次采集还是再次采集来讲，逻辑可以合并为“获取上一次采集的最近更新时间”，而这个逻辑内部去判断，如果之前有采集记录，就返回最近的更新时间，如果没有，就返回DateTime.MinValue，这样就都统一起来了。

同时，本项目其实只是提供了一个采集任务的启动的触发点。我尽量将它作得很轻，这样可以方便移植，或许一个WinForm项目中的Button_Click事件或者一个WebApplication项目的Page_Load事件才是它的入口点，Anyway，Main方法中的内容，拷贝过去就好：）View部分暂不多说了。

接下来，我们简单介绍一下（MikeWare.Crawlers.EBooks.Entities）项目

namespace MikeWare.Crawlers.EBooks.Entities
{
    using System;
    using System.Collections.Generic;

    public class Book
    {
        public int Id { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public string PhotoUrl { get; set; }
        public Dictionary<int, string> Sections { get; set; }
        public Dictionary<int, string> SectionContents { get; set; }

        public string Author { get; set; }
        public DateTime LastUpdateTime { get; set; }
    }
}

这个项目也很简单，只提供了一个类（Book），这个类中，定义了一本书的ID、名字、封面图片的URL、作者、最近更新时间、章节内容等属性。用来描述一本书的基本特征。不过，我并没有采集一本书的评论及评分内容，一、数据源没有提供评论数据；二、我更希望实现我自己的评分评价系统，而不依赖于数据源的评分；这里只是想说明，实体的定义，是为了业务服务的，可以根据需要，去自定义；当然，如果希望数据完整，我们应该把评分等数据都采集过来做持久化，万一以后哪天又突然想用这部分数据了呢，再去重新采集一遍？呵呵……拍脑袋的事情总是防不胜防。

好了，接下来，开始介绍（MikeWare.Crawlers.EBooks.Bizs）项目

namespace MikeWare.Crawlers.EBooks.Bizs
{
    using MikeWare.Core.Components.CrawlerFramework;
    using System;
    using System.Net;
    using System.Text;
    using System.Text.RegularExpressions;
    using System.Threading;
    using System.Threading.Tasks;

    public class BooksList
    {
        private static Encoding encoding = new UTF8Encoding(false);
        private static int total_page = -1;
        private static Regex regex_list = new Regex(@"<li>[^<]+<div.*?更新：(?<updateTime>d+?-d+?-d+?)[^d].+?<a[^/]+?/Shtml(?<id>d+?).html.+?</li>", RegexOptions.Singleline);
        private static Regex regex_page = new Regex(@"<div class=""tspage"">.+?<a href='/s/new/index_(?<totalPage>d+?).html'>尾页</a>.+?</div>", RegexOptions.Singleline);

        public static void Start(int pageIndex, DateTime lastUpdateTime)
        {
            new WorkerAnt()
            {
                AntId = (uint)Math.Abs(DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmssfff").GetHashCode()),
                OnJobStatusChanged = (sender, args) =>
                {
                    Console.WriteLine($"{args.EventAnt.AntId} said: {args.Context.JobName} entered status '{args.Context.JobStatus}'.");
                    switch (args.Context.JobStatus)
                    {
                        case TaskStatus.Created:
                            if (string.IsNullOrEmpty(args.Context.JobName))
                            {
                                Console.WriteLine($"Can not execute a job with no name.");
                                args.Cancel = true;
                            }
                            else
                                Console.WriteLine($"{args.EventAnt.AntId} said: job {args.Context.JobName} created.");
                            break;
                        case TaskStatus.Running:
                            if (null != args.Context.Memory)
                                Console.WriteLine($"{args.EventAnt.AntId} said: {args.Context.JobName} already downloaded {args.Context.Memory.Length} bytes.");
                            break;
                        case TaskStatus.RanToCompletion:
                            if (null != args.Context.Buffer && 0 < args.Context.Buffer.Length)
                                Analize(args.Context.Buffer, pageIndex, lastUpdateTime);
                            if (null != args.Context.Watch)
                                Console.WriteLine("/* ********************** using {0}ms / request  ******************** */"
                                    + Environment.NewLine + Environment.NewLine, (args.Context.Watch.Elapsed.TotalMilliseconds / 100).ToString("000.00"));
                            break;
                        case TaskStatus.Faulted:
                            Console.WriteLine($"{args.EventAnt.AntId} said: job {args.Context.JobName} faulted because {args.Message}.");
                            break;
                        case TaskStatus.WaitingToRun:
                        case TaskStatus.WaitingForChildrenToComplete:
                        case TaskStatus.Canceled:
                        case TaskStatus.WaitingForActivation:
                        default:/* Do nothing on this even. */
                            break;
                    }
                },
            }.Work(new JobContext
            {
                JobName = "奇书网-最新电子书-列表",
                Uri = $"http://www.xqishuta.com/s/new/index_{pageIndex}.html",
                Method = WebRequestMethods.Http.Get,
            });
        }

        private static void Analize(byte[] data, int pageIndex, DateTime lastUpdateTime)
        {
            if (null == data || 0 == data.Length)
                return;

            var context = encoding.GetString(data);
            var matches = regex_list.Matches(context);
            if (null != matches && 0 < matches.Count)
            {
                var update_time = DateTime.MinValue;
                var id = 0;
                foreach (Match match in matches)
                {
                    if (!DateTime.TryParse(match.Groups["updateTime"].Value, out update_time)
                        || !int.TryParse(match.Groups["id"].Value, out id)) continue;

                    if (update_time > lastUpdateTime)
                    {
                        Thread.Sleep(5);
                        BookSectionsList.Start(id);
                    }
                    else
                        return;
                }
            }

            if (-1 == total_page)
            {
                var match = regex_page.Match(context);
                if (null != match && match.Success && int.TryParse(match.Groups["totalPage"].Value, out total_page)) ;

            }

            if (pageIndex < total_page)
            {
                Thread.Sleep(5);
                pageIndex++;
                Start(pageIndex, lastUpdateTime);
            }
        }
    }
}

这个逻辑处理类，实际上是整个采集任务的入口点，提供了几个私有变量和两个方法，我们挨个介绍一下：

// 提供了页面解析的编码设定；
private static Encoding encoding = new UTF8Encoding(false);

// 这个页面是一个可以翻页的列表页面，所以，我们有必要知道这个列表，一共有多少页；
private static int total_page = -1;

// 一个正则表达式，获取列表的每一项的数据；
private static Regex regex_list = new Regex(@"……");

// 一个正则表达式，获取翻页中最后一页的页码的数据；
private static Regex regex_page = new Regex(@"……");

这些变量被定义为私有静态变量，首先的考虑是当这个处理类被重复调用时，尽量避免不必要的内存分配。当然，像encoding这样的变量，可能整个站点都是统一的，没有必要在每个处理类中都单独声明一个，这里只是为了能够使每一个类尽量完整，免得大家在阅读的时候还要跳转到别的类去查看encoding的定义；

关于正则表达式，这里不做过多说明，不是本书的重点；

接下来，是本类中的Start方法，这个方法需要两个参数，一个是前面说过的lastUpdateTime，另一个就是Url中需要的页码：pageIndex；这个方法在View层被触发，开始启动了整个采集任务，View层传递过来的pageIndex为1；

case TaskStatus.RanToCompletion:
    if (null != args.Context.Buffer && 0 < args.Context.Buffer.Length)
        Analize(args.Context.Buffer, pageIndex, lastUpdateTime);
    if (null != args.Context.Watch)
        Console.WriteLine("/* ********************** using {0}ms / request  ******************** */"
            + Environment.NewLine + Environment.NewLine, (args.Context.Watch.Elapsed.TotalMilliseconds / 100).ToString("000.00"));
    break;

上面代码段指示了，当任务完成时，调用了Analize(xxx,yyy,zzz)方法。

接下来，本类的另一个方法（Analize），它的声明如下：

private static void Analize(byte[] data, int pageIndex, DateTime lastUpdateTime)

这里需要说明的是第一个参数data，它是一个字节数组，我们为什么没有在采集完成时，直接将数据转化为文本然后传递给Analize方法？这里，我们需要分开两部分来看待，Start方法，我们可以看作是一个采集器，而Analize方法可以看作是一个分析器，采集器呢，本身不知道也不需要知道它采集的是个什么东西，它只管采集，数据尽管交给分析器去处理，这样任务单一；分析器呢，是针对某一个任务而定制的，比如这个列表页，我们的分析工作，就是针对列表页的特性进行分析，数据怎么抽取，流程怎么流转，这，可以说都是预知的，隐含的条件，就是它要分析的内容是文本，也是提前就已知的；那么，我们切换到另一个场景，如果我们采集的是一个图片或者压缩包文件，采集器硬要把它转换为文本，这种做法是错误的，而分析器，它是已经知道了它的目的，在分析处理的过程中，它的逻辑就是如何处理这样的文件，所以接收一个字节数组来做后续的处理，也是没有问题的。

这也是为什么要拆分为Start和Analize两个方法，两个方法合并到一起，都写在Start里行不行呢，肯定行啊，可是行是行，但是不好。因为我在这里，只是提出了采集器和分析器的概念，当面向更为复杂的业务时，还会有诸如存储器、调度器等等实际需要的组件。那么，都写在Start里？显然，不是一个很好的决策。

好了，我们继续来分析Analize方法的内部实现，逻辑也不算复杂，主要有两个分支：

• 当我们获取到小说列表了以后，就遍历列表，如果这部小说的最近更新时间符合我们的lastUpdateTime限制，则得到这部小说的Id，并调用BookSectionsList.Start(id)，继而进行下一步的采集，否则，就返回了，不再继续采集后续小说及列表页面；
• 当列表页的页码仍小于总页码的时候，递增pageIndex，调用Start方法，进行翻页采集；

这就是BookList类的工作了，基本完成。

另外的两个类，工作原理与BookList的一致，由采集器与分析器组成：

• BookSectionsList：采集一部小说的章节列表；
• BookSection：采集具体到某一章节的内容；

OK，这样，我们就完成了一个简单的爬虫应用，预览一下效果总是迫不及待的。

声明：本示例仅做为示例项目发布，并不赞成直接使用。

另：本示例还是有许多不足之处，比如，运行1分钟之后，会出现很多错误，比如，超时、目标主机积极拒绝、没有做异常处理等；这里就涉及到了爬虫框架的后续内容：反爬策略及应对，敬请期待后续章节；

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