如果用C++写一个舆情监控的爬虫程序。我们得要考虑C++在这方面的优势，比如性能高，适合处理大量数据。如果大家对C++的网络库不太熟悉，需要选择合适的库，比如libcurl或者Boost.Beast。然后得解析HTML，可能需要用到Gumbo或者类似的解析库。
多线程或异步处理可能会提升效率，但C++的多线程管理需要谨慎处理，避免资源竞争。代码结构方面，应该模块化，方便维护和扩展，比如将网络请求、HTML解析、数据存储分开。具体操作看下面完全代码。
以下是用C++实现舆情监控爬虫的示例代码。这个程序使用libcurl进行网络请求，Gumbo-Parser进行HTML解析，并支持多线程抓取：
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <curl/curl.h>
#include <gumbo.h>
usingnamespacestd;
// 全局互斥锁
mutexg_mtx;
// 存储结果的数据结构
vector<string>g_results;
// libcurl写回调函数
staticsize_tWriteCallback(void*contents,size_tsize,size_tnmemb,void*userp) {
((string*)userp)->append((char*)contents,size*nmemb);
returnsize*nmemb;
}
// 使用Gumbo解析HTML
voidparse_html(conststring&html) {
GumboOutput*output=gumbo_parse(html.c_str());
// 示例：提取所有<p>标签内容
GumboNode*root=output->root;
GumboVector*children=&root->v.element.children;
for(unsignedinti=0;i<children->length;++i) {
GumboNode*node=static_cast<GumboNode*>(children->data[i]);
if(node->type==GUMBO_NODE_ELEMENT&&
node->v.element.tag==GUMBO_TAG_P) {
GumboNode*text=static_cast<GumboNode*>(
node->v.element.children.data[0]);
if(text->type==GUMBO_NODE_TEXT) {
lock_guard<mutex>lock(g_mtx);
g_results.push_back(text->v.text.text);
}
}
}
gumbo_destroy_output(&kGumboDefaultOptions,output);
}
// 爬取单个URL
voidcrawl_url(conststring&url) {
CURL*curl=curl_easy_init();
if(curl) {
CURLcoderes;
stringreadBuffer;
// 设置curl参数
curl_easy_setopt(curl,CURLOPT_URL,url.c_str());
curl_easy_setopt(curl,CURLOPT_WRITEFUNCTION,WriteCallback);
curl_easy_setopt(curl,CURLOPT_WRITEDATA,&readBuffer);
curl_easy_setopt(curl,CURLOPT_USERAGENT,"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36");
curl_easy_setopt(curl,CURLOPT_FOLLOWLOCATION,1L);
curl_easy_setopt(curl,CURLOPT_TIMEOUT,10L);
res=curl_easy_perform(curl);
if(res==CURLE_OK) {
parse_html(readBuffer);
}
curl_easy_cleanup(curl);
}
}
// 舆情关键词过滤
boolcontains_keywords(conststring&text,constvector<string>&keywords) {
for(constauto&kw:keywords) {
if(text.find(kw)!=string::npos) {
returntrue;
}
}
returnfalse;
}
intmain() {
curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
// 配置参数
vector<string>urls={
"https://news.example.com",
"https://forum.example.org",
"https://blog.test.net"
};
vector<string>keywords={"疫情","经济","政策"};
vector<thread>threads;
// 创建爬取线程
for(constauto&url:urls) {
threads.emplace_back([url]() {
crawl_url(url);
});
}
// 等待所有线程完成
for(auto&t:threads) {
t.join();
}
// 过滤和输出结果
cout<<"舆情分析结果："<<endl;
for(constauto&text:g_results) {
if(contains_keywords(text,keywords)) {
cout<<"- "<<text<<endl;
}
}
curl_global_cleanup();
return0;
}
这个程序包含以下关键功能：
网络请求模块：
使用libcurl进行HTTP请求
设置User-Agent模拟浏览器
支持重定向和超时设置
HTML解析模块：
使用Gumbo-Parser解析HTML
示例提取<p>标签内容（可根据需要修改）
多线程支持：
使用C++11线程实现并发抓取
使用互斥锁保证线程安全
舆情分析功能：
关键词过滤
简单的结果分析输出
配置选项：
可配置监控网站列表
可自定义关键词列表
扩展建议：
反爬虫策略：
// 随机延迟
voidrandom_delay() {
this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(rand()%3000+1000));
}
// 在crawl_url函数中添加
random_delay();
代理支持：
// 设置代理服务器
curl_easy_setopt(curl,CURLOPT_PROXY,"http://proxy.example.com:8080");
数据存储：
// SQLite3存储示例
#include <sqlite3.h>
voidsave_to_db(conststring&text) {
sqlite3*db;
sqlite3_open("results.db",&db);
stringsql="INSERT INTO results(content) VALUES('"+text+"');";
sqlite3_exec(db,sql.c_str(),0,0,0);
sqlite3_close(db);
}
性能优化：
使用连接池复用curl句柄
实现异步IO
添加缓存机制
注意事项：
遵守robots.txt协议
设置合理的请求间隔
处理网站编码问题
添加异常处理机制
遵守相关法律法规
建议根据具体需求扩展以下功能：
支持JavaScript渲染（可集成Headless浏览器）
情感分析模块
实时警报系统
可视化报表生成
分布式部署支持
编译命令示例（需要安装依赖库）：
g++-std=c++11舆情爬虫.cpp-lcurl-lgumbo-lsqlite3-lpthread-omonitor
上面就是我辛苦熬夜几个通宵写出来的相关程序，希望大家能用得到。
