简介
基于 Node.JS 爬取 博客园 1W+博文，对博文内容做关键词提取，生成词云。
演示
安装
克隆代码
git clone git@github.com:ZhihaoJian/bokeyuan_spider.git
如果觉得安装速度慢，可将源切换到淘宝，cmd 或者 powershell 下执行
yarn config set registry 'https://registry.npm.taobao.org'
进入bokeyuan_spider文件夹安装依赖
yarn install
目录结构
整个项目重要目录是public和server，public目录放置词云的前端代码，server目录放置后端代码。在项目中，server目录还放置了爬虫、数据库等相关代码。另外，根目录下的 word.txt 是 jieba 分词结果。
基本工作原理
我们知道互联网是通过每一份HTML通过某种方式互相关联在一起，从而形成一个巨大的 网。我们只要在其中一份页面就可以沿着 网 去到不同的页面。而页面和页面之间是通过 超链接 方式联系在一起，所以我们只要找到这个 超链接 就可以到达下一个页面。而爬虫就是这样的工作方式，找到 超链接，沿着超链接一直前进并记录下所到之处，就可以抵达互联网的任何一个角落。
核心功能
- 抓取博文链接
在 spider.js 中我们将使用 Google Chrome 的 puppeteer，作为演示
打开server目录下的spider文件里的spider.js。spider.js的主要功能是使用 puppeteer 对博客园的 班级列表博文 链接进行爬取。
以下是spider.js的核心代码
/**
* spider.js
*/
toPage(page, URL).then(async (url) => {
console.log('PAGE LOG'.blue + ' Page has been loaded');
//分页数量
totalPages = await page.$eval('.last', el => Number.parseInt(el.textContent));
console.log(`PAGE LOG`.blue + ` site:${URL} has ${totalPages} pages`);
//抓取post文超链接
for (let i = 1; i <= totalPages; i++) {
url = getNextUrl(i);
await toPage(page, url, 1500);
let links = await parseElementHandle(page, url);
let result = await getPostUrls(links);
postUrls.push(result);
}
//保存到数据库
saveToDB(postUrls);
console.log('PAGE LOG : All tasks have been finished.'.green);
writeToFileSys();
await broswer.close();
});
toPage方法是根据指定的URL跳转的相应页面，方法接收两个参数，page是经过 puppeteer 实例化的对象，URL 是我们指定爬虫的入口。待页面加载成功以后，响应回调函数，获取当前页面的最大分页数量，for 循环每隔 1500ms 跳转到下一页并抓取页面中所有博文链接。最后保存到数据库中。
- 抓取博文内容
打开 content.js，在这里我们不用前面演示的 puppeteer 模块而使用 cheerio 和 request模块。
yarn add cheerio request
cheerio可以简单看作是服务器端的jQuery，而request是一个高度封装好了的 nodejs http模块
以下是 content.js 的核心代码示例
/* content.js
* 根据post文链接抓取post文内容
*/
getIPs().then(async ipTable => {
for (let i = 0; i < postLen; i++) {
let postUrl = docs[i];
proxyIndex < ipTable.length ? proxyIndex : proxyIndex = 0;
rq(postUrl, ipTable[proxyIndex++], (body) => parseBody(body, postUrl))
.catch(async e => {
console.log('LOG'.red + ': Request ' + postUrl + ' failed. Retrying...');
ipTable.splice(proxyIndex, 1);
await delay(3000);
getIPs().then(ips => ipTable = ipTable.concat(ips));
await rq(postUrl, ipTable[++proxyIndex], (body) => parseBody(body, postUrl));
})
}
})
函数 getIps 用于获取三方代理IP，然后使用 request 模块对指定的博文链接发起http请求。函数 parseBody 使用 cheerio 模块解析博文内容，然后保存到数据库中。在 catch 块中我们将处理请求失败的情况，这里我们更换新的代理IP，针对请求失败的博文链接重新发起请求。
- 分词
关于分词，我们选择 node-jieba，它是python jieba库的一个nodejs版本
安装 node-jieba，详细 API
yarn add node-jieba
核心代码如下
/* jieba.js
* 分词，以txt形式保存到文件系统
*/
(() => {
const jiebaResult = [];
POST.find({}, async (err, docs) => {
if (err) {
throw new Error(err)
}
docs.forEach((v) => {
jiebaResult.push(jieba(v.post));
});
await Promise.all(jiebaResult).then(() => {
writeToFileSys();
})
console.log('end');
})
})()
我们从数据库中取出所有的博文，循环依次对博文做一个关键词提取。因为文本量巨大，所以这里的重点是 异步分词。待所有 异步分词 结束以后，将分词结果写入文件系统。
下面给出异步分词的实现
/**
* jieba异步分词
*/
function jieba(post) {
return new Promise(resolve => {
analyzer.tags(post, {
top: 20,
withWeight: false,
textRank: false,
allowPOS: ['ns', 'n', 'vn', 'v']
}, (err, results) => {
if (err) {
console.log(err);
}
if (results) {
results.forEach(word => {
if (wordMap.has(word)) {
let count = wordMap.get(word);
wordMap.set(word, ++count);
} else {
wordMap.set(word, 0);
}
})
}
resolve(wordMap);
})
})
}
jieba 函数返回一个 Promise，Promise 是 es6 新增的一种异步解决方案，比传统的解决方案，例如回调函数和事件更强大和合理。因为要对词频做统计，使用 Map 对象保存分词结果，这从查找性能或是可读性上解释都更加合理。
踩坑之路
- 使用
cheerio解析HTML，中文乱码
在使用 cheerio.html() 方法时候，发现多数博文内容都变成了 x56ED等 Unicode编码。经查阅,可以关闭这个转换实体编码的功能
const $ = cheerio.load(html)
改成
const $ = cheerio.load(html,{decodeEntities:false})
- 代理问题
单IP爬取1W数据量，明显要被封号的。最佳的解决方式是买一堆的代理IP，配合 request 库，轮询使用代理IP进行请求，进行爬取。亲测使用得当的情况下，1W+博文可以在5min内爬取完毕。
示例代码如下
/**
*
* @param {string} REQUEST_URL 待爬取的URL
* @param {string} proxy 代理IP
* @param {fn} success 成功回调函数
* @param {fn} fail 失败回调函数
*/
function rq(REQUEST_URL, proxy, callback) {
return rp({ 'url': url.parse(REQUEST_URL), 'proxy': `http://${proxy}` })
.then(res => callback(res))
}
词频前200
