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传统的网络爬虫系统效率较低且难以应对复杂多变的网页环境
基于AIGC技术的智能化爬虫,则可以大幅提升爬虫的自主性和适应性,从而更高效地完成网络数据的采集和分析任务
本文将通过一系列实战案例,深入探讨AIGC技术在网络爬虫开发中的具体应用
首先安装一下request-promise和cheerio
npm install request-promise
npm install cheerio
request-promise:
request-promise 是一个基于 request
库的 Promise 封装库。它使得发出 HTTP 请求变得更加简单和优雅。
与原生的 fetch
API 相比,request-promise 提供了更丰富的功能,如支持 cookie、代理设置、自定义报头等。
使用 request-promise 可以轻松地进行异步 HTTP 请求,并通过 Promise 链处理结果,大大简化了回调嵌套的问题。
示例代码:
const rp = require('request-promise');
rp('https://www.example.com')
.then((htmlString) => {
console.log(htmlString);
})
.catch((err) => {
console.error(err);
});
cheerio:
cheerio 是一个用于解析和处理 HTML 的 jQuery 核心功能的实现。
它提供了一套类似于浏览器中 jQuery 的 API,让开发者可以使用熟悉的选择器语法来遍历、搜索和操作 HTML 文档。
与 JSDOM 等完整的 DOM 解析器相比,cheerio 更加轻量级和高效,适合在服务器端进行 HTML 解析和数据提取。
示例代码:
const cheerio = require('cheerio');
const $ = cheerio.load('<h2 class="title">Hello, cheerio</h2>');
$('h2.title').text('Hello, world.');
$('h2').addClass('welcome');
console.log($.html());
// Output: <h2 class="title welcome">Hello, world.</h2>
接下来我们开始书写我们的代码
引入所需的Node.js模块:
request-promise
: 用于发送HTTP请求并获取页面内容cheerio
: 用于解析HTML页面,提取所需的数据fs
: 用于写入JSON文件定义基础URL:
basicUrl = 'https://movie.douban.com/top250'
定义getMovieInfo
函数:
cheerio
解析节点,提取电影的标题、信息和评分定义getPage
函数:
request-promise
发送HTTP请求获取页面内容cheerio
解析页面,提取每部电影的信息定义main
函数:
for
循环遍历每页,调用getPage
函数获取数据fs.writeFile
将列表写入到output.json
文件中let request = require('request-promise') // 需要安装 let cheerio = require('cheerio') // 需要安装 let fs = require('fs') let basicUrl = 'https://movie.douban.com/top250' function getMovieInfo(node) { let $ = cheerio.load(node) let titles = $('.info .hd span') titles = ([]).map.call(titles, t => { return $(t).text() }) let bd = $('.info .bd') let info = bd.find('p').text() let score = bd.find('.star .rating_num').text() return { titles, info, score } } async function getPage(url, num) { let html = await request({ url }) console.log('连接成功!', `正在爬取第${num + 1}页数据`) let $ = cheerio.load(html) let movieNodes = $('#content .article .grid_view').find('.item') let movieList = ([]).map.call(movieNodes, node => { return getMovieInfo(node) }) return movieList } async function main() { let count = 25 let list = [] for (let i = 0; i < count; i++) { let url = basicUrl + `?start=${25 * i}` list.push(... await getPage(url, i)) } console.log(list.length) fs.writeFile('./output.json', JSON.stringify(list), 'utf-8', () => { console.log('生成json文件成功!') }) } main()
可以看到我们爬取的数据都在json文件中
可以看到我们的数据格式还是有点问题的
接下来我们将第一个数据将它交给AI处理一下
可以看到AI给我们处理的不错,所以AI能够有效的提高我们爬取处理数据的效率
下篇文章我们将讲解一下如何在项目中调用AI的API去快捷处理数据
本文将通过实战案例,深入探讨AIGC技术在网络爬虫开发中的具体应用
基于AIGC技术的智能化爬虫,则可以大幅提升爬虫的自主性和适应性,从而更高效地完成网络数据的采集和分析任务,AI在项目中的大力使用能够有效得提升项目的能力
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