Web Spider

Web Spider

最近女票公司又要苦逼的统计一些数据了,然而我这次放弃了直接从网站上一个一个的数据复制粘贴到Excel。因为这是一项劳民伤财的工程,还好这次给了我足够的时间来研究。下面是我做的爬虫代码。

代码中用到的主要工具有两个,一个是Cheerio,是node端的jquery(能做一些类似前端的选择器的操作,几乎和前端的一样)。另外一个神器是Node-xlsx,是把爬取的数据放入excel的工具,使用也是相当简单。

主文件就是这个 tencent-spider.js

const

    http = require('http'),

    fs = require('fs'),

    cheerio = require('cheerio'),

    xlsx = require('node-xlsx');

const writeXlsx = datas => {

let buffer = xlsx.build([

{

name:'Tencent Video Reading',

            data: datas

}

]);

    fs.writeFileSync('./harvest/tencent/1.xlsx', buffer, {'flag':'w'});  //生成excel

};

//该函数的作用:在本地存储所爬取的新闻内容资源

const savedContent = $ => {

let dataArr = [];

    dataArr.push(['标题', '阅读量', '时间']);

    $('.figures_list li').each(function (index, item) {

let title = $(this).find('strong a').text(),

            reading = $(this).find('.figure_info .info_inner').text(),

            time = $(this).find('.figure_info .figure_info_time').text();

        console.log(title);

        let data = [title, reading, time];

        dataArr.push(data);    //一行一行添加的 不是一列一列

    });

    writeXlsx(dataArr);

};

const startRequest = x => {

//采用http模块向服务器发起一次get请求

    http.get(x, function (res) {

let html ='';        //用来存储请求网页的整个html内容

        res.setEncoding('utf-8'); //防止中文乱码

        //监听data事件,每次取一块数据

        res.on('data', function (chunk) {

html += chunk;

        });

        //监听end事件,如果整个网页内容的html都获取完毕,就执行回调函数

        res.on('end', function () {

let $ =cheerio.load(html); //采用cheerio模块解析html

            savedContent($);  //存储每篇文章的内容及文章标题

        });

    }).on('error', function (err) {

console.log(err);

    });

};

startRequest("http://v.qq.com/vplus/wevideo/videos");      //主程序开始运行

## Explore Spider :watermelon:

In this repo, I will crawl different website data.

## Tech Stack :strawberry:

- [Node](https://nodejs.org)

- [Cheerio](https://cheerio.js.org)

- [Node-xlsx](https://github.com/mgcrea/node-xlsx)

## Installation :green_apple:

```

$ git clone https://github.com/JimmieMax/explore-spider.git

$ npm install

```

## Run tasks :banana:

```

//tencent spider http://v.qq.com/vplus/wevideo/videos

node tencent-spider

```

## Authors :cherries:

Jimmie Max

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,133评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,682评论 3 390
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,784评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,508评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,603评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,607评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,604评论 3 415
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,359评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,805评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,121评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,280评论 1 344
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,959评论 5 339
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,588评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,206评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,442评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,193评论 2 367
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,144评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容