NodeJS学习(3)爬虫

网络爬虫

网络爬虫是一种非常有意思的程序。偌大的Internet,就像是一只蜘蛛织成的大网:一个个超级链接就是蛛丝,将无数页面连接起来,而网络爬虫,则会沿着一根根蛛丝,爬遍每一个节点……

写爬虫思路

1.按照一定的规律发送 HTTP 请求获得页面 HTML 源码(必要时需要加上一定的 HTTP 头信息,比如 cookie 或 referer 之类)
2.利用正则匹配或第三方模块解析 HTML 代码,提取有效数据
3.将数据持久化到数据库中

爬虫原理

抓取初始URL的页面内容,提取URL列表,放入URL队列中,
从URL队列中取一个URL地址,抓取这个URL地址的内容,提取URL列表,放入URL队列中...


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NodeJS写网络爬虫

1.创建工程
进入桌面 cd desktop
创建文件夹 mkdir NodeJS cd NodeJS mkdir pachong
创建依赖文件npm init package.json
下载模块npm install async cheerios mkdirp pathrequest superagent -save

2.创建app.js
touch app.js
open app.js

3.编写app.js

var request = require('request');
var cheerio = require('cheerio');
var path = require('path');
var fs = require('fs');
var async = require('async');
var mkdirp = require('mkdirp');

// 需要爬的网址
function getUrls() {
var urls = []
, baseUrl = 'http://www.mmjpg.com/mm/';
for (var i = 470; i < 485; i++) {
var tmp =  baseUrl + i;
urls.push(tmp);
var dir='./mei/'+i;

//创建目录
mkdirp(dir, function(err) {
if(err){
console.log(err);
}
else console.log(dir+'文件夹创建成功!');
});
}
return urls;
}
var urls = getUrls();
async.eachSeries(urls, function (url, callback) {
fetchUrl(url, callback);
}, function (err, result) {
console.log('大门已经全部打开,安静等待下载吧。');
});

// 抓取网页内容
function fetchUrl(url,callback) {
var options = {
url: url,
headers: {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.99 Safari/537.36',
'Connection':'keep-alive'
}
};
console.log('打开新世界大门:'+options.url);
request(options, function (error, response, body) {
if(error) console.log(error);
else console.log('成功打开新世界大门'+options.url);
if (!error && response.statusCode == 200) {
acquireData(options.url,body);
callback(null, null);
}
})
}
function acquireData(url,data) {
var $ = cheerio.load(data);
var meizi = $('#content img').toArray();
var mm= $('#page a').eq(6).text();
console.log('获得:'+mm+'张妹子图');
var list=url.split('/');
for (var i=1; i<mm;i++){
var imgsrc =path.dirname(meizi[0].attribs.src)+'/'+i+'.jpg';
console.log(imgsrc);
var filename = parseUrlForFileName(imgsrc);  //生成文件名
downloadImg(imgsrc,filename,'./mei/'+list[4],function() {
console.log(filename + ' done');
});
}
}
function parseUrlForFileName(address) {
var filename = path.basename(address);
return filename;
}
var downloadImg = function(uri, filename, dir, callback){
request({uri: uri, encoding: 'binary'}, function (error, response, body) {
if (!error && response.statusCode == 200) {
if(!body)  console.log("(╥╯^╰╥)哎呀没有内容。。。")
fs.writeFile(dir+'/'+filename, body, 'binary', function (err) {
if (err) {console.log(err);}
console.log('o(* ̄▽ ̄*)o偷偷下载'+dir+'/'+filename + ' done');
});
}
});
};

4.运行app.js
npm app.js

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爬到的图片已经存在 mei文件夹中

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