Golang实现简单爬虫框架(2)——单任务版爬虫

上一篇博客《Golang实现简单爬虫框架(1)——项目介绍与环境准备》中我们介绍了go语言的开发环境搭建,以及爬虫项目介绍。

本次爬虫爬取的是珍爱网的用户信息数据,爬取步骤为:

注意:在本此爬虫项目中,只会实现一个简单的爬虫架构,包括单机版实现、简单并发版以及使用队列进行任务调度的并发版实现,以及数据存储和展示功能。不涉及模拟登录、动态IP等技术,如果你是GO语言新手想找练习项目或者对爬虫感兴趣的读者,请放心食用。

1、单任务版爬虫架构

首先我们实现一个单任务版的爬虫,且不考虑数据存储与展示模块,首先把基本功能实现。下面是单任务版爬虫的整体框架

《Golang实现简单爬虫框架(2)——单任务版爬虫》

下面是具体流程说明:

  • 1、首先需要配置种子请求,就是seed,存储项目爬虫的初始入口
  • 2、把初始入口信息发送给爬虫引擎,引擎把其作为任务信息放入任务队列,只要任务队列不空就一直从任务队列中取任务
  • 3、取出任务后,engine把要请求的任务交给Fetcher模块,Fetcher模块负责通过URL抓取网页数据,然后把数据返回给Engine
  • 4、Engine收到网页数后,把数据交给解析(Parser)模块,Parser解析出需要的数据后返回给Engine,Engine收到解析出的信息在控制台打印出来

项目目录

《Golang实现简单爬虫框架(2)——单任务版爬虫》

2、数据结构定义

在正式开始讲解前先看一下项目中的数据结构。

// /engine/types.go

package engine

// 请求结构
type Request struct {
    Url       string // 请求地址
    ParseFunc func([]byte) ParseResult    // 解析函数
}

// 解析结果结构
type ParseResult struct {
    Requests []Request     // 解析出的请求
    Items    []interface{} // 解析出的内容
}

Request表示一个爬取请求,包括请求的URL地址和使用的解析函数,其解析函数返回值是一个ParseResult类型,其中ParseResult类型包括解析出的请求和解析出的内容。解析内容Items是一个interface{}类型,即这部分具体数据结构由用户自己来定义。

注意:对于Request中的解析函数,对于每一个URL使用城市列表解析器还是用户列表解析器,是由我们的具体业务来决定的,对于Engine模块不必知道解析函数具体是什么,只负责Request中的解析函数来解析传入的URL对应的网页数据

需要爬取的数据的定义

// /model/profile.go
package model

// 用户的个人信息
type Profile struct {
    Name     string
    Gender   string
    Age      int
    Height   int
    Weight   int
    Income   string
    Marriage string
    Address  string
}

3、Fetcher的实现

Fetcher模块任务是获取目标URL的网页数据,先放上代码。

// /fetcher/fetcher.go
package fetcher

import (
    "bufio"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "log"
    "net/http"

    "golang.org/x/net/html/charset"
    "golang.org/x/text/encoding"
    "golang.org/x/text/encoding/unicode"
    "golang.org/x/text/transform"
)

// 网页内容抓取函数
func Fetch(url string) ([]byte, error) {

    client := &http.Client{}
    req, err := http.NewRequest("GET", url, nil)
    if err != nil {
        log.Fatalln(err)
    }
    req.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36")

    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    defer resp.Body.Close()

    // 出错处理
    if resp.StatusCode != http.StatusOK {
        return nil, fmt.Errorf("wrong state code: %d", resp.StatusCode)
    }

    // 把网页转为utf-8编码
    bodyReader := bufio.NewReader(resp.Body)
    e := determineEncoding(bodyReader)
    utf8Reader := transform.NewReader(bodyReader, e.NewDecoder())
    return ioutil.ReadAll(utf8Reader)
}

func determineEncoding(r *bufio.Reader) encoding.Encoding {
    bytes, err := r.Peek(1024)
    if err != nil {
        log.Printf("Fetcher error %v\n", err)
        return unicode.UTF8
    }
    e, _, _ := charset.DetermineEncoding(bytes, "")
    return e
}

因为许多网页的编码是GBK,我们需要把数据转化为utf-8编码,这里需要下载一个包来完成转换,打开终端输入gopm get -g -v golang.org/x/text可以把GBK编码转化为utf-8编码。在上面代码

bodyReader := bufio.NewReader(resp.Body)
    e := determineEncoding(bodyReader)
    utf8Reader := transform.NewReader(bodyReader, e.NewDecoder())

可以写为utf8Reader := transform.NewReader(resp.Body, simplifiedchinese.GBK.NewDecoder())也是可以的。但是这样问题是通用性太差,我们怎么知道网页是不是GBK编码呢?此时还可以引入另外一个库,可以帮助我们判断网页的编码。打开终端输入gopm get -g -v golang.org/x/net/html。然后把判断网页编码模块提取为一个函数,如上代码所示。

4、Parser模块实现

(1)解析城市列表与URL:
// /zhenai/parser/citylist.go
package parser

import (
    "crawler/engine"
    "regexp"
)

const cityListRe = `<a href="(http://www.zhenai.com/zhenghun/[0-9a-z]+)"[^>]*>([^<]+)</a>`

// 解析城市列表
func ParseCityList(bytes []byte) engine.ParseResult {
    re := regexp.MustCompile(cityListRe)
    // submatch 是 [][][]byte 类型数据
    // 第一个[]表示匹配到多少条数据,第二个[]表示匹配的数据中要提取的任容
    submatch := re.FindAllSubmatch(bytes, -1)
    result := engine.ParseResult{}
    //limit := 10
    for _, item := range submatch {
        result.Items = append(result.Items, "City:"+string(item[2]))
        result.Requests = append(result.Requests, engine.Request{
            Url:       string(item[1]),    // 每一个城市对应的URL
            ParseFunc: ParseCity,        // 使用城市解析器
        })
        //limit--
        //if limit == 0 {
        //    break
        //}
    }
    return result
}

在上述代码中,获取页面中所有的城市与URL,然后把每个城市的URL作为下一个RequestURL,对应的解析器是ParseCity城市解析器。

在对ParseCityList进行测试的时候,如果ParseFunc: ParseCity,,这样就会调用ParseCity函数,但是我们只想测试城市列表解析功能,不想调用ParseCity函数,此时可以定义一个函数NilParseFun,返回一个空的ParseResult,写成ParseFunc: NilParseFun,即可。

func NilParseFun([]byte) ParseResult {
    return ParseResult{}
}

因为http://www.zhenai.com/zhenghun页面城市比较多,为了方便测试可以对解析的城市数量做一个限制,就是代码中的注释部分。

注意:在解析模块,具体解析哪些信息,以及正则表达式如何书写,不是本次重点。重点是理解各个解析模块之间的联系与函数调用,同下

(2)解析用户列表与URL
// /zhenai/parse/city.go
package parser

import (
    "crawler/engine"
    "regexp"
)

var cityRe = regexp.MustCompile(`<a href="(http://album.zhenai.com/u/[0-9]+)"[^>]*>([^<]+)</a>`)

// 用户性别正则,因为在用户详情页没有性别信息,所以在用户性别在用户列表页面获取
var sexRe = regexp.MustCompile(`<td width="180"><span class="grayL">性别:</span>([^<]+)</td>`)

// 城市页面用户解析器
func ParseCity(bytes []byte) engine.ParseResult {
    submatch := cityRe.FindAllSubmatch(bytes, -1)
    gendermatch := sexRe.FindAllSubmatch(bytes, -1)
    
    result := engine.ParseResult{}

    for k, item := range submatch {
        name := string(item[2])
        gender := string(gendermatch[k][1])

        result.Items = append(result.Items, "User:"+name)
        result.Requests = append(result.Requests, engine.Request{
            Url: string(item[1]),
            ParseFunc: func(bytes []byte) engine.ParseResult {
                return ParseProfile(bytes, name, gender)
            },
        })
    }
    return result
}
(3)解析用户数据
package parser

import (
    "crawler/engine"
    "crawler/model"
    "regexp"
    "strconv"
)

var ageRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>([\d]+)岁</div>`)
var heightRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>([\d]+)cm</div>`)
var weightRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>([\d]+)kg</div>`)

var incomeRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>月收入:([^<]+)</div>`)
var marriageRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>([^<]+)</div>`)
var addressRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>工作地:([^<]+)</div>`)

func ParseProfile(bytes []byte, name string, gender string) engine.ParseResult {
    profile := model.Profile{}
    profile.Name = name
    profile.Gender = gender
    if age, err := strconv.Atoi(extractString(bytes, ageRe)); err == nil {
        profile.Age = age
    }
    if height, err := strconv.Atoi(extractString(bytes, heightRe)); err == nil {
        profile.Height = height
    }
    if weight, err := strconv.Atoi(extractString(bytes, weightRe)); err == nil {
        profile.Weight = weight
    }

    profile.Income = extractString(bytes, incomeRe)
    profile.Marriage = extractString(bytes, marriageRe)
    profile.Address = extractString(bytes, addressRe)
    // 解析完用户信息后,没有请求任务
    result := engine.ParseResult{
        Items: []interface{}{profile},
    }
    return result
}

func extractString(contents []byte, re *regexp.Regexp) string {
    submatch := re.FindSubmatch(contents)
    if len(submatch) >= 2 {
        return string(submatch[1])
    } else {
        return ""
    }
}

5、Engine实现

Engine模块是整个系统的核心,获取网页数据、对数据进行解析以及维护任务队列。

// /engine/engine.go
package engine

import (
    "crawler/fetcher"
    "log"
)

// 任务执行函数
func Run(seeds ...Request) {
    // 建立任务队列
    var requests []Request
    // 把传入的任务添加到任务队列
    for _, r := range seeds {
        requests = append(requests, r)
    }
    // 只要任务队列不为空就一直爬取
    for len(requests) > 0 {

        request := requests[0]
        requests = requests[1:]
        // 抓取网页内容
        log.Printf("Fetching %s\n", request.Url)
        content, err := fetcher.Fetch(request.Url)
        if err != nil {
            log.Printf("Fetch error, Url: %s %v\n", request.Url, err)
            continue
        }
        // 根据任务请求中的解析函数解析网页数据
        parseResult := request.ParseFunc(content)
        // 把解析出的请求添加到请求队列
        requests = append(requests, parseResult.Requests...)
        // 打印解析出的数据
        for _, item := range parseResult.Items {
            log.Printf("Got item %v\n", item)
        }
    }
}

Engine模块主要是一个Run函数,接收一个或多个任务请求,首先把任务请求添加到任务队列,然后判断任务队列如果不为空就一直从队列中取任务,把任务请求的URL传给Fetcher模块得到网页数据,然后根据任务请求中的解析函数解析网页数据。然后把解析出的请求加入任务队列,把解析出的数据打印出来。

6、main函数

package main

import (
    "crawler/engine"
    "crawler/zhenai/parser"
)

func main() {
    engine.Run(engine.Request{    // 配置请求信息即可
        Url:       "http://www.zhenai.com/zhenghun",
        ParseFunc: parser.ParseCityList,
    })
}

main函数中直接调用Run方法,传入初始请求。

7、总结

本次博客中我们用Go语言实现了一个简单的单机版爬虫项目。仅仅聚焦与爬虫核心架构,没有太多复杂的知识,关键是理解Engine模块以及各个解析模块之间的调用关系。

缺点是单机版爬取速度太慢了,而且没有使用到go语言强大的并发特性,所以我们下一章会在本次项目的基础上,重构项目为并发版的爬虫。

如果想获取Google工程师深度讲解go语言视频资源的,可以在评论区留言。

项目的源代码已经托管到Github上,对于各个版本都有记录,欢迎大家查看,记得给个star,在此先谢谢大家了。

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    原文作者:jsfantasy
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000019254754
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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