node+experss实现爬取电影天堂爬虫_node.js

上周写了一个node+experss的爬虫小入门。今天继续来学习一下,写一个爬虫2.0版本。

这次我们不再爬博客园了,咋玩点新的,爬爬电影天堂。因为每个周末都会在电影天堂下载一部电影来看看。

talk is cheap,show me the code!

抓取页面分析

我们的目标:

1、抓取电影天堂首页,获取左侧最新电影的169条链接

2、抓取169部新电影的迅雷下载链接,并且并发异步抓取。

具体分析如下:

1、我们不需要抓取迅雷的所有东西,只需要下载最新发布的电影即可,比如下面的左侧栏。一共有170个,除去第一个(因为第一个里面有200部电影),一共有169部电影。

2、除了抓取首页的东西,我们还要抓取点进去之后,每部电影的迅雷下载链接

环境搭建

1、需要的东西:node环境、express、cherrio 这三个都是上一篇文章有介绍的,所以这里不再做介绍:点击查看

2、需要安装的新东西:

superagent:

作用:跟request差不多,我们可以用它来获取get/post等请求,并且可以设置相关的请求头信息,相比较使用内置的模块,要简单很多。

用法:

var superagent = require('superagent');
superagent
.get('/some-url')
.end(function(err, res){
  // Do something
});

superagent-charset:

作用:解决编码问题,因为电影天堂的编码是gb2312,爬取下来的中文会乱码掉。

用法:

var superagent = require('superagent');
var charset = require('superagent-charset');
charset(superagent);

superagent
.get('/some-url')
.charset('gb2312') //这里设置编码
.end(function(err, res){
  // Do something
});

async:

作用:Async是一个流程控制工具包,提供了直接而强大的异步功能,在这里作为处理并发来调用。

用法:这里需要用到的是:async.mapLimit(arr, limit, iterator, callback)

mapLimit可以同时发起多个异步操作,然后一起等待callback的返回,返回一个就再发起下一个。

arr是一个数组,limit并发数,将arr中的每一项依次拿给iterator去执行,执行结果传给最后的callback

eventproxy:

作用:eventproxy 起到了计数器的作用,它来帮你管理到底异步操作是否完成,完成之后,它会自动调用你提供的处理函数,并将抓取到的数据当参数传过来。

例如我首先抓取到电影天堂首页侧栏的链接,才可以接着抓取链接里面的内容。具体作用可以点这里

用法:

var ep = new EventProxy();
ep.after('got_file', files.length, function (list) {
 // 在所有文件的异步执行结束后将被执行
 // 所有文件的内容都存在list数组中
});
for (var i = 0; i < files.length; i++) {
 fs.readFile(files[i], 'utf-8', function (err, content) {
  // 触发结果事件
  ep.emit('got_file', content);
 });
}
//注意got_file这两个名字必须对应

开始爬虫

主要的程序在app.js这里,所以看的话可以主要看app.js即可

1、首先定义一些全局变量,该引入的库引进来

var cheerio = require('cheerio'); //可以像jquer一样操作界面
var charset = require('superagent-charset'); //解决乱码问题:
var superagent = require('superagent'); //发起请求
charset(superagent);
var async = require('async'); //异步抓取
var express = require('express');
var eventproxy = require('eventproxy'); //流程控制
var ep = eventproxy();
var app = express();

var baseUrl = 'http://www.dytt8.net'; //迅雷首页链接
var newMovieLinkArr=[]; //存放新电影的url
var errLength=[];   //统计出错的链接数
var highScoreMovieArr=[] //高评分电影

2、开始爬取首页迅雷首页:

//先抓取迅雷首页
(function (page) {
  superagent
  .get(page)
  .charset('gb2312')
  .end(function (err, sres) {
    // 常规的错误处理
    if (err) {
     console.log('抓取'+page+'这条信息的时候出错了')
      return next(err);
    }
    var $ = cheerio.load(sres.text);
    // 170条电影链接,注意去重
    getAllMovieLink($);
    highScoreMovie($);
    /*
    *流程控制语句
    *当首页左侧的链接爬取完毕之后,我们就开始爬取里面的详情页
    */
    ep.emit('get_topic_html', 'get '+page+' successful');
  });
})(baseUrl);

在这里,我们先抓取首页的东西,把首页抓取到的页面内容传给 getAllMovieLink和highScoreMovie这两个函数来处理,

getAllMovieLink获取到了左侧栏除了第1部的电影的169电影。

highScoreMovie为左侧栏第一个链接,里面的都是评分比较高的电影。

上面的代码中,我们弄了一个计数器,当它执行完之后,我们就可以执行与‘get_topic_html‘名字对应的流程了,从而可以保证在执行完首页的抓取工作之后,再执行次级页面的抓取工作。

ep.emit('get_topic_html', 'get '+page+' successful');

highScoreMovie方法如下,其实我们这里的作用不大,只是我统计一下高评分电影首页的信息,懒的继续抓取了

//评分8分以上影片 200余部!,这里只是统计数据,不再进行抓取
function highScoreMovie($){
  var url='http://www.dytt8.net'+$('.co_content2 ul a').eq(0).attr('href');
  console.log(url);
  superagent
  .get(url)
  .charset('gb2312')
  .end(function (err, sres) {
    // 常规的错误处理
    if (err) {
      console.log('抓取'+url+'这条信息的时候出错了')
    }
    var $ = cheerio.load(sres.text);
    var elemP=$('#Zoom p');
    var elemA=$('#Zoom a');
    for (var k = 1; k < elemP.length; k++) {
      var Hurl=elemP.eq(k).find('a').text();
      if(highScoreMovieArr.indexOf(Hurl) ==-1){
        highScoreMovieArr.push(Hurl);
      };
    }
  });
}

3、分离出左侧栏的信息,

如下图,首页中,详情页的链接都在这里$('.co_content2 ul a')。

因此我们将左侧栏这里的详情页链接都遍历出来,保存在一个newMovieLinkArr这个数组里面。

getAllMovieLink方法如下:

// 获取首页中左侧栏的所有链接
function getAllMovieLink($){
  var linkElem=$('.co_content2 ul a');
  for(var i=1;i<170;i++){
    var url='http://www.dytt8.net'+linkElem.eq(i).attr('href');
    // 注意去重
    if(newMovieLinkArr.indexOf(url) ==-1){
      newMovieLinkArr.push(url);
    };
  }
}

4、对获取到的电影详情页进行爬虫,提取有用信息,比如电影的下载链接,这个是我们所关心的。

// 命令 ep 重复监听 emit事件(get_topic_html),当get_topic_html爬取完毕之后执行
ep.after('get_topic_html', 1, function (eps) {
  var concurrencyCount = 0;
  var num=-4; //因为是5个并发,所以需要减4

  // 利用callback函数将结果返回去,然后在结果中取出整个结果数组。
  var fetchUrl = function (myurl, callback) {
    var fetchStart = new Date().getTime();
    concurrencyCount++;
    num+=1
    console.log('现在的并发数是', concurrencyCount, ',正在抓取的是', myurl);
    superagent
    .get(myurl)
    .charset('gb2312') //解决编码问题
    .end(function (err, ssres) {

      if (err) {
        callback(err, myurl + ' error happened!');
        errLength.push(myurl);
        return next(err);
      }

      var time = new Date().getTime() - fetchStart;
      console.log('抓取 ' + myurl + ' 成功', ',耗时' + time + '毫秒');
      concurrencyCount--;

      var $ = cheerio.load(ssres.text);

      // 对获取的结果进行处理函数
      getDownloadLink($,function(obj){
        res.write('<br/>');
        res.write(num+'、电影名称--> '+obj.movieName);
        res.write('<br/>');
        res.write('迅雷下载链接--> '+obj.downLink);
        res.write('<br/>');
        res.write('详情链接--> <a href='+myurl+' target="_blank">'+myurl+'<a/>');
        res.write('<br/>');
        res.write('<br/>');
      });
      var result = {
         movieLink: myurl
      };
      callback(null, result);
    });
  };

  // 控制最大并发数为5,在结果中取出callback返回来的整个结果数组。
  // mapLimit(arr, limit, iterator, [callback])
  async.mapLimit(newMovieLinkArr, 5, function (myurl, callback) {
    fetchUrl(myurl, callback);
  }, function (err, result) {
    // 爬虫结束后的回调,可以做一些统计结果
    console.log('抓包结束,一共抓取了-->'+newMovieLinkArr.length+'条数据');
    console.log('出错-->'+errLength.length+'条数据');
    console.log('高评分电影:==》'+highScoreMovieArr.length);
    return false;
  });

});

首先是async.mapLimit对所有详情页做了一个并发,并发数为5,然后再爬取详情页,爬详情页的过程其实和爬首页的过程是一样的,所以这里不做过多的介绍,然后将有用的信息打印到页面上。

5、执行命令之后的图如下所示:

浏览器界面:

这样,我们爬虫的稍微升级版就就完成啦。可能文章写的不是很清楚,我已经把代码上传到了github上,可以将代码运行一遍,这样的话比较容易理解。后面如果有时间,可能会再搞一个爬虫的升级版本,比如将爬到的信息存入mongodb,然后再在另一个页面展示。而爬虫的程序加个定时器,定时去抓取。

备注:如果运行在浏览器中的中文乱码的话,可以将谷歌的编码设置为utf-8来解决;

代码地址:https://github.com/xianyulaodi/mySpider2

有误之处,欢迎指出

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时间: 2024-12-05 04:17:36

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