Node.js 实现简单小说爬虫

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(/\&nbsp;/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

工作流程
获取 URLs
获取数据
Markdown 转 PDF
- Chrome 打印
- pandoc 转换
关于python、node、爬虫

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(/\&nbsp;/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。

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转自个人站点：http://lijundong.com/novel-crawler-by-Nodejs/