• node爬虫


    node是服务器端的语言,所以可以像python一样对网站进行爬取,下面就使用node对博客园进行爬取,得到其中所有的章节信息。

    第一步: 建立crawl文件,然后npm init。

    第二步: 建立crawl.js文件,一个简单的爬取整个页面的代码如下所示:

    复制代码
    var http = require("http");
    var url = "http://www.cnblogs.com";
    
    http.get(url, function (res) {
        var html = "";
        res.on("data", function (data) {
            html += data;
        });
        res.on("end", function () {
            console.log(html);
        });
    }).on("error", function () {
        console.log("获取课程结果错误!");
    });
    复制代码

    即引入http模块,然后利用http对象的get请求,即一旦运行,相当于node服务器端发送了一个get请求请求这个页面,然后通过res返回,其中on绑定data事件用来不断地接受数据,最后end时我们就在后台打印出来。

    这只是整个页面的一部分,我们可以在此页面审查元素,发现确实是一样的

    我们只需要将其中的章节title和每一小节的信息爬到即可。 

    第三步: 引入cheerio模块,如下:(在gitbash中安装即可,cmd总是出问题)

    cnpm install cheerio --save-dev

    这个模块的引入,就是为了方便我们操作dom,就像jQuery一样。

    第四步: 操作dom,获取有用信息。

    复制代码
    var http = require("http");
    var cheerio = require("cheerio");
    
    var url = "http://www.cnblogs.com";
    
    function filterData(html) {
        var $ = cheerio.load(html); 
        var items = $(".post_item");
        var result = [];
        items.each(function (item) {
            var tit = $(this).find(".titlelnk").text();
            var aut = $(this).find(".lightblue").text();
            var one = {
                title: tit,
                author: aut
            };
            result.push(one);
        });
        return result;
    }
    
    function printInfos(allInfos) {
        allInfos.forEach(function (item) {
            console.log("文章题目  " + item["title"] + '
    ' + "文章作者  " + item["author"] + '
    '+ '
    ');
        });
    }
    
    http.get(url, function (res) {
        var html = "";
        res.on("data", function (data) {
            html += data;
        });
        res.on("end", function (data) {
            var allInfos = filterData(html);
            printInfos(allInfos);
        });
    }).on("error", function () {
        console.log("爬取博客园首页失败")
    });
    复制代码

    即上面的过程就是在爬取博客的题目和作者。

    最终后台输出如下:

    这和博客园首页的内容是一致的:

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhaohongtian/p/6802371.html
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