本文来自作者 小北 在 GitChat 上分享「Node.js爬虫从 0 到 1」，「阅读原文」查看交流实录

「文末高能」

编辑 | 家辉

写在前面

我们经常会听说爬虫这个词语，但是却从来没有见过这个「虫子」，在我们日常生活中，每天使用的百度，谷歌，搜狗，360 等搜索引擎的背后，都是无数的爬虫在支持。

相信很多人都听过 SEO，其实，SEO 就是一门如何让爬虫更快更好的爬取到你的网站的技术，当然，如果你有钱，完全可以搞个竞价排名~

课程简介

其实很多语言都能写爬虫，最著名的应该是 Python，它是一门强大的语言，建议有精力的人学一学，以后大数据，深度学习肯定是大方向！

当然，除了 Python 还有很多语言能写爬虫，比如今天我们要讲的 Node.js。

简单的介绍一下 Node.js，它可以在服务端运行 js，做过前端开发的程序员肯定很熟悉，js 是一门弱语言。

但现在发展很迅速，茁长成长，在 Nodejs 出现以后，使得 js 不光能写前端的动态效果，交互效果，还能写 web 服务器，我们甚至能用 Nodejs 去打包桌面端程序，从此，前端工程师的触角向后延伸了一大块。

对于前端工程师来说有时候可能想爬取点简单的页面，那么 Nodejs 将是我们的好帮手，当然了，闲来无事的时候，你也可以爬取一点福利站之类的，你懂得!

这节 chat 可能只会讲一点简单的爬虫，真正的爬虫与反爬虫博弈十分厉害。

后期会推出一系列的教程来讲解，正在求职之中，时间紧，任务重，如果写的不好，还请提出，我会认真改正，谢谢！

开发环境&工具

1. Nodejs

2. 坚挺了5年的小本本

3. VS Code

   Nodejs环境搭建

• 下载地址：https://nodejs.org/en/download/（此网址为 node 官网）

• 这个是 node 中文网 http://nodejs.cn/download/

Windows 和 Mac 直接下载安装包，双击打开安装就好了。

下面重点来说一下 linux 系统下的安装，为什么要重点说 Linux 系统呢?因为我用的是 Linux。

当然这个不是主要原因，主要原因是目前大多数服务器环境是 Linux，如果我们将来将 node 的程序部署的服务器上，那这是很有用的。

Linux 参照这个去安装，https://nodejs.org/en/download/package-manager/。

这个网址有时候会上不了，你懂得，我在这贴出几个常用的服务器系统的安装方式。

安装完成后后，可以执行 npde -v 和 npm -v 确认是否安装成功。

Debian and Ubuntu curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_8.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs

RHEL， CentOS or Fedora curl --silent --location https://rpm.nodesource.com/setup_8.x | sudo bash - sudo yum -y install nodejs

爬虫简介

话不多说，直奔主题，下面来讲解一下爬虫是啥。

说了半天，爬虫是什么呢?其实爬虫就是你，说的具体点，当你坐在电脑前面打开这篇 chat，你就充当了一个爬虫的角色，那我们来分解一下你打开这篇 chat 的行为:

输入固定的网址---->点击回车---->看到这篇chat

“爬虫就是模拟人类打开网址，浏览内容的过程” 我们来分析一下整个过程。

首先，你输入了网址，浏览器发起请求，服务器返回数据，浏览器渲染成你看到的页面（这个过程其实很复杂，不做过多介绍）。

从这里就可以看出，我们大致可将爬虫分为两个部分:

请求---->解析&数据处理

其实不然，一个完整的爬虫还需要有保存数据的能力，即

请求---->解析&处理数据---->保存处理好的数据

其实还能向下再去细分

请求---->解析&处理数据---->数据去重---->保存数据

今天我们以第二种模型来讲解，先让大家对爬虫有个初步的了解。

模型Node化

这节的标题有点奇怪，也不是太贴切，这节主要讲的是，对应上述模型，在 node 中我们使用那些对应的模块去操作呢?

请求                     request模块 解析&数据处理             cheerio模块 保存数据                  fs模块

为保证大多数人听懂（很多朋友是从 python 群里过来的），本次 chat 代码将不会使用 promise，class，async & await 等 ES6，7 的代码，尽可能的简单。

但我希望大家能学习上面几个代码，如果后续推出高阶课程，我会使用他们来构建爬虫代码，解决 node 爬虫异步的问题。

只要明白原理了，那 js 代码还不是你想怎么写就怎么写。说了这么多，开始写代码！

从0到1，开始代码

首先说一下，今天我们爬取的是花瓣美素网址 http://www.meisupic.com/。

里面有大量的图片供我们做设计使用.当我们拿到想要爬取的网址时，首先要分析这个网站的url。

http://www.meisupic.com/   这个网址相当与主站地址，下面的为分页地址 http://www.meisupic.com/topic.php?topic_id=5 http://www.meisupic.com/topic.php?topic_id=20 http://www.meisupic.com/topic.php?topic_id=1

打开美素网的页面，F12 查看，我们会发现其实有多种方法爬取这个网站。

• 第一种：我们可以看到其实每个 url 有大部分是相同的，只有结尾的 id 是不同的，那也就是说，我们只需要改变结尾的 id 数就能获取全部的 url 链接。

• 第二种：我们不难发现，其实在这个a标签里是包含有我们链接的后半部分的，我们也可以在这个主站页面将所有的子站页面链接全部爬取出来。

今天会分别演示这两种方法，下面是第二种方式的代码:

1. 在桌面上简历一个文件夹huaban           // 建议英文名，中英混合会报错 2. cd huaban            // cd到这个文件夹 这个应该都会! 3. npm init             // 初始化项目，如果不想更改，依次回车即可 4. touch app.js         // 创建一个app.js文件，这里可以手动新建，名字叫什么都行 5. mkdir data           // 新建data文件夹，用来存储csv文件，如果不新建，后期会报错 5. npm install request --save       // 安装request模块 6. npm install cheerio --save       // 安装cheerio模块 7. fs模块是node自带的不需要安装 8. 将文件夹在vscode里面打开，开始编写代码

以下是正式代码：

const request = require('request'); const cheerio = require('cheerio'); const fs = require('fs'); // 上面三行代码是导入我们所需的三个模块 // 下面的代码，我将会用最简单的js代码书写，会显得比较low，请见谅! /*http://www.meisupic.com/topic.php?topic_id=1http://www.meisupic.com/topic.php?topic_id=5http://www.meisupic.com/topic.php?topic_id=20分析上面的代码，可将代码分成两部分，http://www.meisupic.com/topic.php? 与 topic_id=1由于我们不知道这个网址具体有多少个子页面，所以我们可以去http://www.meisupic.com/topic.php上将他全部的子页面爬取下来再次进行抓取*/ // 主站地址 let Url = 'http://www.meisupic.com/topic.php' // request 负责请求 request({url : Url}， function (err， res， body) {if (err) {console.log(err)} else { /*cheerio模块负责html的解析，有兴趣的可以直接在上面打印body，这里只需要把返回的body load进去就可以进行解析了.cheerio的用法很简单，和JQuery一样，使用时只需要使用jq的语法就可以解析html了 */   let $ = cheerio.load(body)let href = $('.album_page .glide .slide dl a') /*简单的使用方法是 $('class名称')，只需要定位到网页中你需要的元素即可上面的代码是将dl下所有的a标签全部选出来，放到一个叫href的数组里 */       for(let i = 0; i<href.length;i++){                  //这里是对href这个数组做简单的循环简历，js大牛们请自行修改，教学会使用最简单的let picUrl = href[1].attribs.href               //这里是选出a标签中的href属性let reUrl ='http://www.meisupic.com/' +picUrl   //你可以在这里将picUrl打印出来，它并不是完整的url，所以我们要做拼接 /*此处做了简单的header伪装，但header伪装还有很多参数我没有写上，比如说有些网址是有防盗链的，那我们就要伪造一个referer来破解防盗链 */               request({url:reUrl，method: 'GET'，headers: {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML， like Gecko) Chrome/51.0.2704.106 Safari/537.36'}}， function (err， response， body) {let $ = cheerio.load(body)let pichref = $('.imgList .imgItem a img')let picname = $('.ui_cover dl')for(let j=0;j<pichref.length;j++){let downpichref = pichref[j].attribs['data-original']let downpicname = picname[j].attribs.titlesave(downpicname， downpichref) /*  以下代码是调用下载程序的，不建议调用，会给网站造成很多流量浪费.downloadImg(downpichref， downpicname， function () {console.log(downpicname + 'upload 完成');});*/}})}} }) /*下面的代码是使用fs去保存文本，我并没有真正的去下载这些图片，考虑到版权以及下载图片会增加花瓣网站的流量，我只是简单的将链接保存在了一个csv文件里还可以使用mongoose链接上mongoDB，存数据库里.那如果我们要下载要怎么写呢?可以用pipe通道，或者是使用专用的下载模块去下载，毕竟node的模块这么多*/ let k = 0 function save(x， y) {let line;name = x;src = y;line = `${name.replace(/\n/g， '')}，${src}`;fs.appendFile('./data/url.csv'， `${line}\n`， 'utf8'， (err) => {if (err) {console.log(err)} else {console.log('已成功爬取'+ k + '条')k = k + 1}});} /*此处为保存url的代码，只需要在上面的函数中调用就可以了 */   function downloadImg(url， filename， callback) {var stream = fs.createWriteStream('./images/' + filename);request({url:url}).on('error'，function(){console.log('done no');}).pipe(stream).on('close'， callback); /*这段是下载function的代码有兴趣的可以自己研究 */   }/*代码没有使用es6，7的新特性，有兴趣的朋友可以自己修改代码，只要原理清楚就可以了后期会推出node爬虫更详细的教程，我会将此代码开源到github，大家一定去我的github看看记得给个start，别问为什么，你会懂的! */

HTTP请求头模拟

本次代码中的请求头模拟并没有涉及到太多，后续的课程里会详细的讲解，爬虫需要模拟人的正常访问，模拟 header 里的参数，达到拟人的效果。

  referer : 达到破解防盗链的效果headers : {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML， like Gecko) Chrome/51.0.2704.106 Safari/537.36'}模拟请求头有些时候还会模拟cookie或者登录等等，后续会详细讲解

课程小结

我已经将本文的代码开源到 github 了，会给大家提供三个版本的代码：一个是上面演示的代码，2.0 版本的是第一种方式的代码，用了一些 es6 语法。

第三个版本是让好基友帮忙写的 class 版本，建议大家参考 1.0 版本来熟悉原理，3.0 版本要好好看，以后尽量写成 3.0 版本的代码.

本文参考文献如下:

• 讲解 request 的文章:
  http://blog.csdn.net/sbt0198/article/details/66479510

• cheerio 中文 api：
  https://cnodejs.org/topic/5203a71844e76d216a727d2e

• 讲解 fs 的文章：
  http://www.jianshu.com/p/5683c8a93511

福利

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