基于Node.js实现一个小小的爬虫
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('Hello world
');
$('h2.title').text('Hello there!');
$('h2').addClass('welcome');
$.html();
//=> Hello there!
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
1 var express = require('express');
2 var router = express.Router();
3 var http = require('http');
4 var cheerio = require('cheerio');
5
6 /* GET home page. */
7 router.get('/', function(req, res, next) {
8 res.render('index', { title: '简单nodejs爬虫' });
9 });
10 router.get('/getJobs', function(req, res, next) { // 浏览器端发来get请求
11 var page = req.param('page'); //获取get请求中的参数 page
12 console.log("page: "+page);
13 var Res = res; //保存，防止下边的修改
14 //url 获取信息的页面部分地址
15 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=';
16
17 http.get(url+page,function(res){ //通过get方法获取对应地址中的页面信息
18 var chunks = [];
19 var size = 0;
20 res.on('data',function(chunk){ //监听事件 传输
21 chunks.push(chunk);
22 size += chunk.length;
23 });
24 res.on('end',function(){ //数据传输完
25 var data = Buffer.concat(chunks,size);
26 var html = data.toString();
27 // console.log(html);
28 var $ = cheerio.load(html); //cheerio模块开始处理 DOM处理
29 var jobs = [];
30
31 var jobs_list = $(".hot_pos li");
32 $(".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
33 var job = {};
34 job.company = $(this).find(".hot_pos_r div").eq(1).find("a").html(); //公司名
35 job.period = $(this).find(".hot_pos_r span").eq(1).html(); //阶段
36 job.scale = $(this).find(".hot_pos_r span").eq(2).html(); //规模
37
38 job.name = $(this).find(".hot_pos_l a").attr("title"); //岗位名
39 job.src = $(this).find(".hot_pos_l a").attr("href"); //岗位链接
40 job.city = $(this).find(".hot_pos_l .c9").html(); //岗位所在城市
41 job.salary = $(this).find(".hot_pos_l span").eq(1).html(); //薪资
42 job.exp = $(this).find(".hot_pos_l span").eq(2).html(); //岗位所需经验
43 job.time = $(this).find(".hot_pos_l span").eq(5).html(); //发布时间
44
45 console.log(job.name); //控制台输出岗位名
46 jobs.push(job);
47 });
48 Res.json({ //返回json格式数据给浏览器端
49 jobs:jobs
50 });
51 });
52 });
53
54 });
55
56 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
1 2 3 4<%= title %> 5 6 7 8【nodejs爬虫】 获取拉勾网招聘岗位--前端开发
9初始化完成 ...
10 1112 1314 19 20 84 85
（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:1;}
.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。