Node.js 实现简单小说爬虫实例

最近因为剧荒,老大追了爱奇艺的一部网剧,由丁墨的同名小说《美人为馅》改编,目前已经放出两季,虽然整部剧槽点满满,但是老大看得不亦乐乎,并且在看完第二季之后跟我要小说资源,直接要奔原著去看结局……

随手搜了下,都是在线资源,下载的话需要登录,注册登录好麻烦,写个爬虫玩玩也好,于是动手用 node 写了一个,这里做下笔记

工作流程

  • 获取 URLs 列表(请求资源 request模块)
  • 根据 URLs 列表获取相关页面源码(可能遇到页面编码问题,iconv-lite模块)
  • 源码解析,获取小说信息( cheerio模块)
  • 保存小说信息到 Markdown 文件,并且加适当修饰以及章节信息(写文件 fs、同步请求资源 sync-request 模块)
  • Markdown 转 PDF (使用 Pandoc 或者 Chrome 的打印功能)

获取 URLs

根据小说的导航页,获取小说所有章节的 URL,并且以 JSON 数组的方式存储。

  • 首选通过 http.get() 方法获取页面源码
  • 获取到源码,打印发现中文乱码,查看发现 charset = 'gbk',需要进行转码
  • 使用 iconv-lite 模块进行转码,中文显示正常后开始解析源码,获取需要的 URL,为了更方便地解析,需要引进 cheerio 模块,cheerio 可以理解为运行在后台的 jQuery,用法与 jQuery 也十分相似,熟悉 jQuery 的同学可以很快的上手
  • 将源码加载进 cheerio,分析了源码后得知所有章节信息都存于被 div 包裹的 a 标签中,通过 cheerio 取出符合条件的 a 标签组,进行遍历,获取章节的 title 和 URL,保存为对象,存进数组,(因为链接中存储的 URL 不完整,所以存储时需要补齐)
  • 将对象数组序列化,写进 list.json 文件
var http = require("http")
var fs = require("fs")
var cheerio = require("cheerio")
var iconv = require("iconv-lite")
var url = 'http://www.17fa.com/files/article/html/90/90747/index.html'
http.get(url, function(res) { //资源请求
  var chunks = []
  res.on('data', function(chunk) {
    chunks.push(chunk)
  })
  res.on('end', function() {
    var html = iconv.decode(Buffer.concat(chunks), 'gb2312') //转码操作
    var $ = cheerio.load(html, {
      decodeEntities: false
    })
    var content = $("tbody")
    var links = []
    $('div').children('a').each(function(i, elem) {
      var link = new Object()
      link.title = $(this).text()
      link.link = 'http://www.17fa.com/files/article/html/90/90747/' + $(this).attr('href') //补齐 URL 信息
      if (i > 5) {
        links.push(link)
      }
    })
    fs.writeFile("list.json", JSON.stringify(links), function(err) {
      if (!err) {
        console.log("写文件成功")
      }
    })
  }).on('error', function() {
    console.log("网页访问出错")
  })
})

获取的列表示例

[{
  "title": "3 法医司白",
  "link": "http://www.17fa.com/files/article/html/90/90747/16548771.html"
}, {
  "title": "4 第1个梦 ",
  "link": "http://www.17fa.com/files/article/html/90/90747/16548772.html"
}, {
  "title": "5 刑警韩沉 ",
  "link": "http://www.17fa.com/files/article/html/90/90747/16548773.html"
}, {
  "title": "6 最初之战",
  "link": "http://www.17fa.com/files/article/html/90/90747/16548774.html "
}]

获取数据

有了 URLs 列表,接下来的工作就很机械了,遍历 URLs 列表请求资源,获取源码,解析源码,获取小说,写文件,但是,因为最终将所有的章节保存入一个文件,要保证章节的顺序,因此写文件需要 同步操作,实际上,我在编码的时候所有的操作都改成了同步方式

获取源码

通过解析读取的 list.json 文件,获取到 URLs 列表,遍历列表获取资源,因为需要确保章节的顺序,所以这里引进 sync-request 模块进行同步 request 请求资源,请求资源后照例转码

var http = require("http")
var fs = require("fs")
var cheerio = require("cheerio")
var iconv = require("iconv-lite")
var request = require('sync-request')
var urlList = JSON.parse(fs.readFileSync('list.json', 'utf8'))
function getContent(chapter) {
  var res = request('GET',chapter.link)
  var html = iconv.decode(res.body, 'gb2312') //获取源码
}
for (let i = 0; i < urlList.length; i++) {
  getContent(urlList[i])
}

解析源码,获取小说

还是通过 cheerio 模块获取小说内容,避免影响观感,写操作之前去除内容中的的 html 标签

function getContent(chapter) {
  var res = request('GET',chapter.link)
  var html = iconv.decode(res.body, 'gb2312')
  var $ = cheerio.load(html, {
    decodeEntities: false
  })
  var content = ($("div#r1c").text()).replace(/\ /g, '')
}

保存小说

写操作也需要同步操作,因此使用了同步写函数 fs.writeFileSync() 和 同步添加函数 fs.appendFileSync(),第一次写使用写函数,之后的内容都是进行 append 操作,为了改善阅读体验,每个章节前添加标题

也可以在内容前添加 拍 [TOC],作为导航链接

var http = require("http")
var fs = require("fs")
var cheerio = require("cheerio")
var iconv = require("iconv-lite")
var path = require('path')
var urlList = JSON.parse(fs.readFileSync('list.json', 'utf8'))
function getContent(chapter) {
  console.log(chapter.link)
  http.get(chapter.link, function(res) {
    var chunks = []
    res.on('data', function(chunk) {
      chunks.push(chunk)
    })
    res.on('end', function() {
      var html = iconv.decode(Buffer.concat(chunks), 'gb2312')
      var $ = cheerio.load(html, {
        decodeEntities: false
      })
      var content = ($("div#r1c").text()).replace(/\ /g, '')
      if (fs.existsSync('美人为馅.md')) {
        fs.appendFileSync('美人为馅.md', '### ' + chapter.title)
        fs.appendFileSync('美人为馅.md', content)
      } else {
        fs.writeFileSync('美人为馅.md', '### ' + chapter.title)
        fs.appendFileSync('美人为馅.md', content)
      }
    })
  }).on('error', function() {
    console.log("爬取" + chapter.link + "链接出错!")
  })
}
for (let i = 0; i < urlList.length; i++) {
  console.log(urlList[i])
  getContent(urlList[i])
}

Markdown 转 PDF

我将小说保存在 Markdown 文件中,为了提升阅读体验,可以将 Markdown 文件转换成 PDF 文件,目前我较为喜欢的两种方式,通过 Chrome 的打印功能 以及 pandoc 转换

Chrome 打印

SublimeText 有个插件 markdown preview ,可通过 Alt + m 快捷键在 Chrome 中预览 Markdown,在 Chrome 页面中右键,选择打印,调整好参数后,选择另存为 PDF,简单,粗暴,深得我心

打印效果:

pandoc 转换
pandoc 是十分强大的文件格式转换工具,可以将 Markdown 文件转换成多种格式,今晚在 windows10 下折腾了半天,始终检索不到 pdflatex,关于 pandoc,后面会专门写一篇总结。

PDF 已经发给老大了,现在正在看

关于python、node、爬虫

在之前很长的一段时间里,很想用 Python,很想写爬虫,更想用 Python 写爬虫,甚至成为了心里的一块执念,随着接触的知识更全面,执念也逐渐淡去,少了很多“想”,遇事想着多去动手,实践出真知。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Node.js环境下编写爬虫爬取维基百科内容的实例分享

    基本思路 思路一(origin:master):从维基百科的某个分类(比如:航空母舰(key))页面开始,找出链接的title属性中包含key(航空母舰)的所有目标,加入到待抓取队列中.这样,抓一个页面的代码及其图片的同时,也获取这个网页上所有与key相关的其它网页的地址,采取一个类广度优先遍历的算法来完成此任务. 思路二(origin:cat):按分类进行抓取.注意到,维基百科上,分类都以Category:开头,由于维基百科有很好的文档结构,很容易从任一个分类,开始,一直把其下的所有分类全都抓

  • Node.js编写爬虫的基本思路及抓取百度图片的实例分享

    其实写爬虫的思路十分简单: 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) 利用正则匹配或第三方模块解析 HTML 代码,提取有效数据 将数据持久化到数据库中 但是真正写起这个爬虫来,我还是遇到了很多的问题(和自己的基础不扎实也有很大的关系,node.js 并没有怎么认真的学过).主要还是 node.js 的异步和回调知识没有完全掌握,导致在写代码的过程中走了很多弯路. 模块化 模块化对于 nod

  • node.js实现博客小爬虫的实例代码

    前言 爬虫,是一种自动获取网页内容的程序.是搜索引擎的重要组成部分,因此搜索引擎优化很大程度上就是针对爬虫而做出的优化. 这篇文章介绍的是利用node.js实现博客小爬虫,核心的注释我都标注好了,可以自行理解,只需修改url和按照要趴的博客内部dom构造改一下filterchapters和filterchapters1就行了! 下面话不多说,直接来看实例代码 var http=require('http'); var Promise=require('Bluebird'); var cheeri

  • 利用Node.js制作爬取大众点评的爬虫

    前言 Node.js天生支持并发,但是对于习惯了顺序编程的人,一开始会对Node.js不适应,比如,变量作用域是函数块式的(与C.Java不一样):for循环体({})内引用i的值实际上是循环结束之后的值,因而引起各种undefined的问题:嵌套函数时,内层函数的变量并不能及时传导到外层(因为是异步)等等. 一. API分析 大众点评开放了查询餐馆信息的API,这里给出了城市与cityid之间的对应关系, 链接:http://m.api.dianping.com/searchshop.json

  • node.js基础模块http、网页分析工具cherrio实现爬虫

    一.前言       说是爬虫初探,其实并没有用到爬虫相关第三方类库,主要用了node.js基础模块http.网页分析工具cherrio. 使用http直接获取url路径对应网页资源,然后使用cherrio分析. 这里我主要学习过的案例自己敲了一遍,加深理解.在coding的过程中,我第一次把jq获取后的对象直接用forEach遍历,直接报错,是因为jq没有对应的这个方法,只有js数组可以调用. 二.知识点     ①:superagent抓去网页工具.我暂时未用到.     ②:cherrio

  • 从零学习node.js之简易的网络爬虫(四)

    前言 之前已经介绍了node.js的一些基本知识,下面这篇文章我们的目标是学习完本节课程后,能进行网页简单的分析与抓取,对抓取到的信息进行输出和文本保存. 爬虫的思路很简单: 确定要抓取的URL: 对URL进行抓取,获取网页内容: 对内容进行分析并存储: 重复第1步 在这节里做爬虫,我们使用到了两个重要的模块: request : 对http进行封装,提供更多.更方便的接口供我们使用,request进行的是异步请求.更多信息可以去这篇文章上进行查看 cheerio : 类似于jQuery,可以使

  • 基于Node.js的强大爬虫 能直接发布抓取的文章哦

    一.环境配置 1)搞一台服务器,什么linux都行,我用的是CentOS 6.5: 2)装个mysql数据库,5.5或5.6均可,图省事可以直接用lnmp或lamp来装,回头还能直接在浏览器看日志: 3)先安个node.js环境,我用的是0.12.7,更靠后的版本没试过: 4)执行npm -g install forever,安装forever好让爬虫在后台跑: 5)把所有代码整到本地(整=git clone): 6)在项目目录下执行npm install安装依赖库: 7)在项目目录下创建jso

  • 利用node.js写一个爬取知乎妹纸图的小爬虫

    前言 说起写node爬虫的原因,真是羞羞呀.一天,和往常一样,晚上吃过饭便刷起知乎来,首页便是推荐的你见过最漂亮的女生长什么样?,点进去各种漂亮的妹纸爆照啊!!!,看的我好想把这些好看的妹纸照片都存下来啊!一张张点击保存,就在第18张得时候,突然想起.我特么不是程序员么,这种手动草做的事,怎么能做,不行我不能丢程序员的脸了,于是便开始这次爬虫之旅. 原理 初入爬虫的坑,没有太多深奥的理论知识,要获取知乎上帖子中的一张图片,我把它归结为以下几步. 准备一个url(当然是诸如你见过最漂亮的女生长什么

  • node.js爬虫爬取拉勾网职位信息

    简介 用node.js写了一个简单的小爬虫,用来爬取拉勾网上的招聘信息,共爬取了北京.上海.广州.深圳.杭州.西安.成都7个城市的数据,分别以前端.PHP.java.c++.python.Android.ios作为关键词进行爬取,爬到的数据以json格式储存到本地,为了方便观察,我将数据整理了一下供大家参考 数据结果 上述数据为3月13日22时爬取的数据,可大致反映各个城市对不同语言的需求量. 爬取过程展示 控制并发进行爬取 爬取到的数据文件 json数据文件 爬虫程序 实现思路 请求拉钩网的

  • Node.js 实现简单小说爬虫实例

    最近因为剧荒,老大追了爱奇艺的一部网剧,由丁墨的同名小说<美人为馅>改编,目前已经放出两季,虽然整部剧槽点满满,但是老大看得不亦乐乎,并且在看完第二季之后跟我要小说资源,直接要奔原著去看结局-- 随手搜了下,都是在线资源,下载的话需要登录,注册登录好麻烦,写个爬虫玩玩也好,于是动手用 node 写了一个,这里做下笔记 工作流程 获取 URLs 列表(请求资源 request模块) 根据 URLs 列表获取相关页面源码(可能遇到页面编码问题,iconv-lite模块) 源码解析,获取小说信息(

  • Node.js爬取豆瓣数据实例分析

    一直自以为自己vue还可以,一直自以为webpack还可以,今天在慕课逛node的时候,才发现,自己还差的很远.众所周知,vue-cli基于webpack,而webpack基于node,对node不了解,谈什么了解webpack.所以就自己给自己出了一道题,爬取豆瓣数据,目前还处于初级阶段.今天就浅谈爬取到豆瓣的数据,再另一个页面用自己的方式展现,后续会跟进. 1.需要解决的问题 搭建服务 怎么处理爬到的数据 怎么自动打开默认浏览器 2.搭建服务 搭建服务有好几种方式,一开始我用的http,但是

  • 如何利用Node.js做简单的图片爬取

    目录 介绍 安装引入 创建实例 元素捕获 下载图片 结语 介绍 爬虫的主要目的是收集互联网上公开的一些特定数据.利用这些数据我们可以能进行分析一些趋势对比,或者训练模型做深度学习等等.本期我们就将介绍一个专门用于网络抓取的 node.js 包—— node-crawler ,并且我们将用它完成一个简单的爬虫案例来爬取网页上图片并下载到本地. node-crawler 是一个轻量级的 node.js 爬虫工具,兼顾了高效与便利性,支持分布式爬虫系统,支持硬编码,支持http前级代理.而且,它完全是

  • node.js实现简单的压缩/解压缩功能示例

    本文实例讲述了node.js实现简单的压缩/解压缩功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 压缩的例子 非常简单的几行代码,就完成了本地文件的gzip压缩. var fs = require('fs'); var zlib = require('zlib'); var gzip = zlib.createGzip(); var inFile = fs.createReadStream('./extra/fileForCompress.txt'); var out = fs.createWriteS

  • node.js实现简单登录注册功能

    本文实例为大家分享了node.js实现简单登录注册的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.首先需要一个sever模块用于引入路由,引入连接数据库的模块,监听服务器2.要有model层,里面写数据库连接模块和数据库的各种model(表),并导出model对象3.工具类utils,里面存放一些功能的模块,并且封装后导出 ,例如发送验证码的功能4.写路由,需要对数据库操作就使用导出的model对象,需要功能模块就使用导出的功能对象随后返回这个路由,在sever里引入5.生成api文档 sever模块

  • 详解用node.js实现简单的反向代理

    之前用node.js实现简单的反向代理,最近需要回顾,就顺便发到随笔上了 不多说直接上代码! const http = require('http'); const url = require('url'); const querystring = require('querystring'); http.createServer(function(oreq, ores) { console.log("服务已开启"); if (oreq) { if (oreq.url !== '/fa

  • JAVA超级简单的爬虫实例讲解

    爬取整个页面的数据,并进行有效的提取信息,注释都有就不废话了: public class Reptile { public static void main(String[] args) { String url1=""; //传入你所要爬取的页面地址 InputStream is=null; //创建输入流用于读取流 BufferedReader br=null; //包装流,加快读取速度 StringBuffer html=new StringBuffer(); //用来保存读取页

  • 用js实现简单算法的实例代码

    一.冒泡排序 var arr1=[3,9,2,7,0,8,4]; for(var i=0;i<arr1.length;i++){ for(var j=i+1;j<arr1.length;j++){ var temp=0; if(arr1[i]>arr1[j]){ temp=arr1[i]; arr1[i]=arr1[j]; arr1[j]=temp; } } } alert(arr1); 二.快速排序 var a=[3,5,0,9,2,7,5]; function quickSort(a

  • Centos7 中 Node.js安装简单方法

    最近,我一直对学习Node.js比较感兴趣.下面是小编给大家带来的Centos7 中 Node.js安装简单方法,在此记录一下,方便自己也方便大家,一起看看吧! 安装node.js 登陆Centos 终端登录 $ ssh root@192.168.0.23 IP可以是局域网内或者公网IP. 下载node 根据你的系统,在官网找到 https://nodejs.org/en/download/ 你需要下载的版本.比如我选择的 Linux Binaries (x86/x64) 64bit ,点击右键

  • node.js 发布订阅模式的实例

    实例如下: //导入内置模块 let EventEmitter = require('events'); let util=require('util'); //Man继承EventEmitter util.inherits(Man,EventEmitter); //创建一个函数 function Man(){} //实例化函数 let man=new Man(); function findGirl() { console.log('找新的女朋友') } function saveMoney(

随机推荐