以前一直听说有爬虫这种东西，稍微看了看资料，貌似不是太复杂。

正好了解过node.js，那就基于它来个简单的爬虫。

1.本次爬虫目标：

从拉钩招聘网站中找出“前端开发”这一类岗位的信息，并作相应页面分析，提取出特定的几个部分如岗位名称、岗位薪资、岗位所属公司、岗位发布日期等。并将抓取到的这些信息，展现出来。

初始拉钩网站上界面信息如下：

2.设计方案：

爬虫，实际上就是通过相应的技术，抓取页面上特定的信息。

这里主要抓取上图所示岗位列表部分相关的具体岗位信息。

首先，抓取，就得先有地址url:

http://www.lagou.com/jobs/list_%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91?kd=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91&spc=1&pl=&gj=&xl=&yx=&gx=&st=&labelWords=label&lc=&workAddress=&city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&requestId=&pn=1

这个链接就是岗位列表的第一页的网页地址。

我们通过对地址的参数部分进行分析，先不管其他选择的参数，只看最后的参数值：pn=1

我们的目的是通过page来各个抓取，所以设置为pn = page;

其次，爬虫要获取特定信息，就需要特定代表的标识符。

这里采用分析页面代码标签值、class值、id值来考虑。

通过Firebug对这一小部分审查元素

分析得出将要获取哪些信息则需要对特定的标识符进行处理。

3.代码编写：

按照预定的方案，考虑到node.js的使用情况，通过其内置http模块进行页面信息的获取，另外再通过cheerio.js模块对DOM的分析，进而转化为json格式的数据，控制台直接输出或者再次将json数据传送回浏览器端显示出来。

（cheerio.js这东西的用法很简单，详情可以自行搜索一下。其中最主要的也就下边这份代码了，其余的跟jQuery的用法差不多。

就是先将页面的数据load进来形成一个特定的数据格式，然后通过类似jq的语法，对数据进行解析处理）

var cheerio = require('cheerio'),

    $ = cheerio.load('<h2 class="title">Hello world</h2>');

$('h2.title').text('Hello there!');

$('h2').addClass('welcome');

$.html();

//=> <h2 class="title welcome">Hello there!</h2>

采用express模块化开发，按要求建立好项目后。进入项目目录，执行npm install安装所需依赖包。如果还不了解express的可以  到这里看看

爬虫需要cheerio.js 所以另外require进来， 所以要另外  npm install cheerio

项目文件很多，为了简单处理，就只修改了其中三个文件。（index.ejs  index.js   style.css )

（1）直接修改routes路由中的index.js文件，这也是最核心的部分。

还是看代码吧，有足够的注释

 var express = require('express');

 var router = express.Router();

 var http = require('http');

 var cheerio = require('cheerio');

 /* GET home page. */

 router.get('/', function(req, res, next) {

   res.render('index', { title: '简单nodejs爬虫' });

   });

 router.get('/getJobs', function(req, res, next) { // 浏览器端发来get请求

 var page = req.param('page');  //获取get请求中的参数 page

 console.log("page: "+page);

 var Res = res;  //保存，防止下边的修改

 //url 获取信息的页面部分地址

 var url = 'http://www.lagou.com/jobs/list_%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91?kd=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91&spc=1&pl=&gj=&xl=&yx=&gx=&st=&labelWords=label&lc=&workAddress=&city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&requestId=&pn=';

 http.get(url+page,function(res){  //通过get方法获取对应地址中的页面信息

     var chunks = [];

     var size = 0;

     res.on('data',function(chunk){   //监听事件 传输

         chunks.push(chunk);

         size += chunk.length;

     });

     res.on('end',function(){  //数据传输完

         var data = Buffer.concat(chunks,size);

         var html = data.toString();

     //    console.log(html);

         var $ = cheerio.load(html); //cheerio模块开始处理 DOM处理

         var jobs = [];

         var jobs_list = $(".hot_pos li");

         $(".hot_pos>li").each(function(){   //对页面岗位栏信息进行处理  每个岗位对应一个 li  ,各标识符到页面进行分析得出

             var job = {};

             job.company = $(this).find(".hot_pos_r div").eq(1).find("a").html(); //公司名

             job.period = $(this).find(".hot_pos_r span").eq(1).html(); //阶段

             job.scale = $(this).find(".hot_pos_r span").eq(2).html(); //规模

             job.name = $(this).find(".hot_pos_l a").attr("title"); //岗位名

             job.src = $(this).find(".hot_pos_l a").attr("href"); //岗位链接

             job.city = $(this).find(".hot_pos_l .c9").html(); //岗位所在城市

             job.salary = $(this).find(".hot_pos_l span").eq(1).html(); //薪资

             job.exp = $(this).find(".hot_pos_l span").eq(2).html(); //岗位所需经验

             job.time = $(this).find(".hot_pos_l span").eq(5).html(); //发布时间

             console.log(job.name);  //控制台输出岗位名

             jobs.push(job);

         });

         Res.json({  //返回json格式数据给浏览器端

             jobs:jobs

         });

     });

 });

 });

 module.exports = router;

（2）node.js抓取的核心代码就是上面的部分了。

下一步就是将抓取到的数据展示出来，所以需要另一个页面，将views中的index.ejs模板修改一下

 <!DOCTYPE html>

 <html>

   <head>

     <title><%= title %></title>

     <link rel='stylesheet' href='/stylesheets/style.css' />

   </head>

   <body>

     <h3>【nodejs爬虫】 获取拉勾网招聘岗位--前端开发</h3>

     <p>初始化完成 ...</p>

     <p><button class="btn" id="btn0" onclick="cheerFetch(1)">点击开始抓取第一页</button></p>

     <div class="container">

     <!--<div class="jobs"> </div>-->

     </div>

     <div class="footer">

     <p class="fetching">数据抓取中 ... 请稍后</p>

         <button class="btn" id="btn1" onclick="cheerFetch(--currentPage)">抓取上一页</button>

         <button class="btn" id="btn2" onclick="cheerFetch(++currentPage)">抓取下一页</button>

     </div>

     <script type="text/javascript" src="javascripts/jquery.min.js"></script>

     <script type="text/javascript">

     function getData(str){   //获取到的数据有杂乱..需要把前面部分去掉,只需要data（<em>......<em>  data)

         if(str){

         return str.slice(str.lastIndexOf(">")+1);

     }

 }

 document.getElementById("btn1").style.visibility = "hidden";

 document.getElementById("btn2").style.visibility = "hidden";

 var currentPage = 0;  //page初始0

 function cheerFetch(_page){  //抓取数据处理函数

     if(_page == 1){

         currentPage  = 1;      //开始抓取则更改page

     }

     $(document).ajaxSend(function(event, xhr, settings) {  //抓取中...

         $(".fetching").css("display","block");

     });

     $(document).ajaxSuccess(function(event, xhr, settings) {  //抓取成功

         $(".fetching").css("display","none");

     });

     $.ajax({   //开始发送ajax请求至路径 /getJobs  进而作页面抓取处理

         data:{page:_page},  //参数 page = _page

         dataType: "json",

         type: "get",

         url: "/getJobs",

         success: function(data){   //收到返回的json数据

             console.log(data);

             var html = "";

             $(".container").empty();

             if(data.jobs.length == 0){

                 alert("Error2: 未找到数据..");

                 return;

             }

             for(var i=0;i<data.jobs.length;i++){   //遍历数据并提取处理

                 var job = data.jobs[i];

                 html += "<div class='jobs'><p><span >岗位序号：</span>  "+((i+1)+15*(currentPage-1))+"</p>"+

                 "<p>岗位名称：<a href='"+job.src+"'target='_blank'>"+job.name+"</a></p>"+

                 "<p><span >岗位所在公司：</span>  "+job.company+"</p>"+

                 "<p><span>公司阶段：</span>  "+getData(job.period)+"</p>"+

                 "<p><span>岗位规模：</span>  "+getData(job.scale)+"</p>"+

                 "<p><span>岗位所在城市：</span>  "+job.city+"</p>"+

                 "<p><span>岗位薪资：</span>  "+getData(job.salary)+"</p>"+

                 "<p><span>岗位最低经验要求：</span>  "+getData(job.exp)+"</p>"+

                 "<p><span>岗位发布时间：</span>  "+getData(job.time)+"</p>"+

                 "</div>"

             }

             $(".container").append(html);  //展现至页面

             if(_page == 1){

                 document.getElementById("btn1").style.visibility = "hidden";

                 document.getElementById("btn2").style.visibility = "visible";

             }else if(_page > 1){

                 document.getElementById("btn1").style.visibility = "visible";

                 document.getElementById("btn2").style.visibility = "visible";

             }

         },

         error: function(){

             alert("Error1: 未找到数据..");

         }

     });

 }

     </script>

   </body>

 </html>

（3）当然了，也少不了样式部分的简单修改  public文件下的 style.css

body {

  padding: 20px 50px;

  font: 14px "Lucida Grande", Helvetica, Arial, sans-serif;

}

a {

  color: #00B7FF;

  cursor: pointer;

}

.container{position: relative;width: 1100px;overflow: hidden;zoom:;}

.jobs{margin: 30px; float: left;}

.jobs span{ color: green; font-weight: bold;}

.btn{cursor: pointer;}

.fetching{display: none;color: red;}

.footer{clear: both;}

基本改动的也就这三个文件了。

所以，如果要测试一下的话，可以新建项目后，直接修改对应的那三个文件。

修改成功后，就可以测试一下了。

3.测试结果

1） 首先在控制台中执行 npm start

2) 接下来在浏览器输入http://localhost:3000/开始访问

3) 点击开始抓取(这里每次抓取15条，也就是原网址对应的15条）

...

4) 再抓取下一页也还是可以的~

5) 再来看看控制台的输出

　　　　看看看看...多简单的小爬虫呀..

　　　　简单归简单，最重要的是，知道了最基本的处理形式。

基于Node.js实现一个小小的爬虫的更多相关文章

  1. 用node.js写一个简单爬虫，并将数据导出为 excel 文件

    引子 最近折腾node,最开始像无头苍蝇一样到处找资料,然而多数没什么卵用,都在瞎比比.在一阵瞎搞后,我来分享一下初步学习node的三个过程: 1 撸一遍NODE入门,对其有个基本的了解: 2 撸一遍 ...

  2. 基于node.js制作爬虫教程

    前言:最近想学习node.js,突然在网上看到基于node的爬虫制作教程,所以简单学习了一下,把这篇文章分享给同样初学node.js的朋友. 目标:爬取 http://tweixin.yueyishu ...

  3. 基于Node.js的强大爬虫 能直接发布抓取的文章哦

    基于Node.js的强大爬虫 能直接发布抓取的文章哦 基于Node.js的强大爬虫能直接发布抓取的文章哦!本爬虫源码基于WTFPL协议,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 一.环境配置 1)搞一台服务器,什 ...

  4. NodeBB – 基于 Node.js 的开源论坛系统

    NodeBB 是一个更好的论坛平台,专门为现代网络打造.它是免费的,易于使用. NodeBB 论坛软件是基于 Node.js 开发,支持 Redis 或 MongoDB 的数据库.它利用 Web So ...

  5. 基于 Node.js 平台，快速、开放、极简的 web 开发框架。

    资料地址:http://www.expressjs.com.cn/ Express 基于 Node.js 平台,快速.开放.极简的 web 开发框架. $ npm install express -- ...

  6. Fenix – 基于 Node.js 的桌面静态 Web 服务器

    Fenix 是一个提供给开发人员使用的简单的桌面静态 Web 服务器,基于 Node.js 开发.您可以同时在上面运行任意数量的项目,特别适合前端开发人员使用. 您可以通过免费的 Node.js 控制 ...

  7. 基于Node.js + jade + Mongoose 模仿gokk.tv

    原文摘自我的前端博客,欢迎大家来访问 http://www.hacke2.cn 关于gokk 大学的娱乐活动基本就是在寝室看电影了→_→,一般都会选择去goxiazai.cc上看,里面的资源多,质量高 ...

  8. 基于Node.js的实时推送 juggernaut

    基于Node.js的实时推送 juggernaut Juggernaut 基于 Node.js 构建.为浏览器和服务器端提供一个实时的连接,可在客户端和服务器端进行数据的实时推送,适合多角色游戏.聊天 ...

  9. 基于node.js构建微服务中的mock服务

    缘起 由于现在微服务越来越火了,越来越多的微服务融入到了日常开发当中.在开发微服务的时候,经常会遇到一个问题由于依赖于其他服务,导致你的进度受到阻碍.使你不得不先mock出你期望调用依赖服务的输出,来 ...

随机推荐

  1. 在Openfire上弄一个简单的推送系统

    推送系统 说是推送系统有点大,其实就是一个消息广播功能吧.作用其实也就是由服务端接收到消息然后推送到订阅的客户端. 思路 对于推送最关键的是服务端向客户端发送数据,客户端向服务端订阅自己想要的消息.这 ...

  2. .NET Core系列 ：3 、使用多个项目

    通过前面的两篇文章,我们已经知道如何创建新的项目,如何生成并运行我们的应用程序,也知道(大致) project.json 文件中的内容是什么意思.但大多数项目往往也需要多个项目或引用的类库.我们要创建 ...

  3. android 使用Tabhost 发生could not create tab content because could not find view with id 错误

    使用Tabhost的时候经常报:could not create tab content because could not find view with id 错误. 总结一下发生错误的原因,一般的 ...

  4. [原][Docker]特性与原理解析

    Docker特性与原理解析 文章假设你已经熟悉了Docker的基本命令和基本知识 首先看看Docker提供了哪些特性: 交互式Shell:Docker可以分配一个虚拟终端并关联到任何容器的标准输入上, ...

  5. 获取 dhcp IP 过程分析 - 每天5分钟玩转 OpenStack（91）

    前面我们已经讨论了 DHCP agent 的配置以及 namespace 如何隔离 dnsmasq 服务,本节将以 cirros-vm1 为例分析获取 DHCP IP 的详细过程. 在创建 insta ...

  6. MySQL优化聊两句

    原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/mysql_optimised.html MySQL优化聊两句 MySQL不多介绍,今天聊两句该如何优化以及从哪些方面入手, ...

  7. vim环境变量配置、背景色配置

    我们使用vi或者vim的时候,如果想要显示行号,可能会这样做:切换到命令模式,然后输入set nu,再按回车键就显示了:还有就是咱们在编写程序的时候,有的时候会希望按下回车键后,光标不是每次都在行首, ...

  8. 算是休息了这么长时间吧！准备学习下python文本处理了，哪位大大有好书推荐的说下！

    算是休息了这么长时间吧!准备学习下python文本处理了,哪位大大有好书推荐的说下!

  9. Storm

    2016-11-14  22:05:29 有哪些典型的Storm应用案例? 数据处理流:Storm可以用来处理源源不断流进来的消息,处理之后将结果写入到某个存储中去.不像其它的流处理系统,Storm不 ...

  10. BZOJ3198[SDOI2013]SPRING

    Description Input Output Sample Input 3 3 1 2 3 4 5 6 1 2 3 0 0 0 0 0 0 4 5 6 Sample Output 2 HINT 题 ...