Nodejs爬虫进阶教程之异步并发控制

之前写了个现在看来很不完美的小爬虫，很多地方没有处理好，比如说在知乎点开一个问题的时候，它的所有回答并不是全部加载好了的，当你拉到回答的尾部时，点击加载更多，回答才会再加载一部分，所以说如果直接发送一个问题的请求链接，取得的页面是不完整的。还有就是我们通过发送链接下载图片的时候，是一张一张来下的，如果图片数量太多的话，真的是下到你睡完觉它还在下，而且我们用nodejs写的爬虫，却竟然没有用到nodejs最牛逼的异步并发的特性，太浪费了啊。 思路 这次的的爬虫是上次那个的升级版，不过呢，上次那个虽然是简单，但是很适合新手学习啊。这次的爬虫代码在我的github上可以找到=>NodeSpide 在Node.js中，异步并发控制是其核心特性之一，特别是在构建网络爬虫时尤为重要。在本教程中，我们将深入探讨如何改进一个简单的爬虫，使其利用Node.js的并发能力来提高效率。之前的爬虫可能存在的问题是：它无法获取到网页的完整内容，特别是像知乎这类动态加载内容的网站，以及在下载大量图片时没有利用异步并发。 我们需要理解，当用户滚动到页面底部时，知乎会通过Ajax请求加载更多内容。因此，为了获取全部答案，我们需要模拟这些Ajax请求。在Node.js中，我们可以使用`request`库发送HTTP请求。在这个例子中，我们首先获取页面的初始链接，然后分析响应，找出需要的Ajax请求参数，如URL、请求方法（POST）以及所需的请求头和参数。 ```javascript // 模拟Ajax请求获取完整页面 var getIAjaxUrlList = function(offset) { request .post("https://www.zhihu.com/node/QuestionAnswerListV") .set(config) // 设置请求头 .send("method=next&params=%B%url_token%%A%C%pagesize%%A%C%offset%%A" + offset + "%D&_xsrf=adfdeee") // 发送请求参数 .end(function(err, res) { if (err) { console.log(err); } else { var response = JSON.parse(res.text); // 解析JSON响应 // 处理响应，获取图片链接并添加到队列 ... } }); }; ``` 在获取到响应后，我们需要解析返回的JSON数据，提取出包含图片链接的回答。这个过程可以通过Cheerio库来完成，它提供了类似于jQuery的API来操作HTML文档。Cheerio会帮我们找到所有包含图片的DOM元素，然后提取出`src`属性，将图片链接添加到数组中。 ```javascript var $ = cheerio.load(response.msg.join("")); // 加载解析后的HTML var answerList = $(".zm-item-answer"); answerList.map(function(i, answer) { var images = $(answer).find('.zm-item-rich-text img'); images.map(function(i, image) { photos.push($(image).attr("src")); }); }); ``` 一旦我们收集到所有图片链接，就可以开始异步下载。在JavaScript中，可以使用回调函数、Promise或者async/await来处理并发。这里，我们可能会使用`async/await`语法来简化异步代码。我们可以创建一个异步函数，每次下载一张图片，并确保当多张图片同时下载时，不会阻塞其他任务。 ```javascript // 异步下载图片 async function downloadImg(url) { // 下载图片的逻辑 } // 使用Promise.all并发下载所有图片 Promise.all(photos.map(downloadImg)) .then(() => console.log("所有图片下载完成")) .catch((err) => console.error("下载过程中出错:", err)); ``` 通过这种方式，我们能够利用Node.js的非阻塞I/O模型，实现高效的图片下载。在处理大量资源时，这种并发控制可以显著减少总体耗时，提高了爬虫的性能。 总结起来，本教程的要点包括： 1. **模拟Ajax请求**：通过分析浏览器的网络请求，复制相同的请求参数和方法，获取动态加载的内容。 2. **异步处理**：利用Cheerio解析HTML，提取图片链接，并使用异步操作处理这些链接。 3. **并发下载**：通过`Promise.all`或`async/await`实现图片的并发下载，提高爬虫的效率。 在实际项目中，还需要考虑异常处理、重试机制、速率限制、防止被封IP等问题，以确保爬虫的稳定性和持久性。此外，还可以探索更高级的并发控制库，如`async`模块或`Bluebird`，来进一步优化并发策略。