Golang实现简单爬虫框架（2）——单任务版爬虫
上一篇博客Golang实现简单爬虫框架（1）——项目介绍与环境准备
)中我们介绍了go语言的开发环境搭建，以及爬虫项目介绍。
本次爬虫爬取的是珍爱网的用户信息数据，爬取步骤为：
- 1.进入珍爱网城市页面爬取所有的城市信息
- 2.进入城市详情页爬取用户URL地址信息
- 3.进入用户详情页爬取所需要的用户信息
注意：在本此爬虫项目中，只会实现一个简单的爬虫架构，包括单机版实现、简单并发版以及使用队列进行任务调度的并发版实现，以及数据存储和展示功能。不涉及模拟登录、动态IP等技术，如果你是GO语言新手想找练习项目或者对爬虫感兴趣的读者，请放心食用。
1、单任务版爬虫架构
首先我们实现一个单任务版的爬虫，且不考虑数据存储与展示模块，首先把基本功能实现。下面是单任务版爬虫的整体框架
下面是具体流程说明：
- 1、首先需要配置种子请求，就是seed，存储项目爬虫的初始入口
- 2、把初始入口信息发送给爬虫引擎，引擎把其作为任务信息放入任务队列，只要任务队列不空就一直从任务队列中取任务
- 3、取出任务后，engine把要请求的任务交给Fetcher模块，Fetcher模块负责通过URL抓取网页数据，然后把数据返回给Engine
- 4、Engine收到网页数后，把数据交给解析（Parser）模块，Parser解析出需要的数据后返回给Engine，Engine收到解析出的信息在控制台打印出来
项目目录
2、数据结构定义
在正式开始讲解前先看一下项目中的数据结构。
// /engine/types.go
package engine
// 请求结构
type Request struct {
Url string // 请求地址
ParseFunc func([]byte) ParseResult // 解析函数
}
// 解析结果结构
type ParseResult struct {
Requests []Request // 解析出的请求
Items []interface{} // 解析出的内容
}
Request表示一个爬取请求，包括请求的URL地址和使用的解析函数，其解析函数返回值是一个ParseResult类型，其中ParseResult类型包括解析出的请求和解析出的内容。解析内容Items是一个interface{}类型，即这部分具体数据结构由用户自己来定义。
注意：对于Request中的解析函数，对于每一个URL使用城市列表解析器还是用户列表解析器，是由我们的具体业务来决定的，对于Engine模块不必知道解析函数具体是什么，只负责Request中的解析函数来解析传入的URL对应的网页数据
需要爬取的数据的定义
// /model/profile.go
package model
// 用户的个人信息
type Profile struct {
Name string
Gender string
Age int
Height int
Weight int
Income string
Marriage string
Address string
}
3、Fetcher的实现
Fetcher模块任务是获取目标URL的网页数据，先放上代码。
// /fetcher/fetcher.go
package fetcher
import (
"bufio"
"fmt"
"io/ioutil"
"log"
"net/http"
"golang.org/x/net/html/charset"
"golang.org/x/text/encoding"
"golang.org/x/text/encoding/unicode"
"golang.org/x/text/transform"
)
// 网页内容抓取函数
func Fetch(url string) ([]byte, error) {
client := &http.Client{}
req, err := http.NewRequest("GET", url, nil)
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
req.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36")
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
return nil, err
}
defer resp.Body.Close()
// 出错处理
if resp.StatusCode != http.StatusOK {
return nil, fmt.Errorf("wrong state code: %d", resp.StatusCode)
}
// 把网页转为utf-8编码
bodyReader := bufio.NewReader(resp.Body)
e := determineEncoding(bodyReader)
utf8Reader := transform.NewReader(bodyReader, e.NewDecoder())
return ioutil.ReadAll(utf8Reader)
}
func determineEncoding(r *bufio.Reader) encoding.Encoding {
bytes, err := r.Peek(1024)
if err != nil {
log.Printf("Fetcher error %v\n", err)
return unicode.UTF8
}
e, _, _ := charset.DetermineEncoding(bytes, "")
return e
}
因为许多网页的编码是GBK，我们需要把数据转化为utf-8编码，这里需要下载一个包来完成转换，打开终端输入gopm get -g -v golang.org/x/text可以把GBK编码转化为utf-8编码。在上面代码
bodyReader := bufio.NewReader(resp.Body)
e := determineEncoding(bodyReader)
utf8Reader := transform.NewReader(bodyReader, e.NewDecoder())
可以写为utf8Reader := transform.NewReader(resp.Body, simplifiedchinese.GBK.NewDecoder())也是可以的。但是这样问题是通用性太差，我们怎么知道网页是不是GBK编码呢？此时还可以引入另外一个库，可以帮助我们判断网页的编码。打开终端输入gopm get -g -v golang.org/x/net/html。然后把判断网页编码模块提取为一个函数，如上代码所示。
4、Parser模块实现
(1)解析城市列表与URL：
// /zhenai/parser/citylist.go
package parser
import (
"crawler/engine"
"regexp"
)
const cityListRe = `]*>([^<]+)`
// 解析城市列表
func ParseCityList(bytes []byte) engine.ParseResult {
re := regexp.MustCompile(cityListRe)
// submatch 是 [][][]byte 类型数据
// 第一个[]表示匹配到多少条数据，第二个[]表示匹配的数据中要提取的任容
submatch := re.FindAllSubmatch(bytes, -1)
result := engine.ParseResult{}
//limit := 10
for _, item := range submatch {
result.Items = append(result.Items, "City:"+string(item[2]))
result.Requests = append(result.Requests, engine.Request{
Url: string(item[1]), // 每一个城市对应的URL
ParseFunc: ParseCity, // 使用城市解析器
})
//limit--
//if limit == 0 {
// break
//}
}
return result
}
在上述代码中，获取页面中所有的城市与URL，然后把每个城市的URL作为下一个Request的URL，对应的解析器是ParseCity城市解析器。
在对ParseCityList进行测试的时候，如果ParseFunc: ParseCity,,这样就会调用ParseCity函数，但是我们只想测试城市列表解析功能，不想调用ParseCity函数，此时可以定义一个函数NilParseFun,返回一个空的ParseResult，写成ParseFunc: NilParseFun,即可。
func NilParseFun([]byte) ParseResult {
return ParseResult{}
}
因为http://www.zhenai.com/zhenghun页面城市比较多，为了方便测试可以对解析的城市数量做一个限制，就是代码中的注释部分。
注意：在解析模块，具体解析哪些信息，以及正则表达式如何书写，不是本次重点。重点是理解各个解析模块之间的联系与函数调用，同下
(2)解析用户列表与URL
// /zhenai/parse/city.go
package parser
import (
"crawler/engine"
"regexp"
)
var cityRe = regexp.MustCompile(`]*>([^<]+)`)
// 用户性别正则，因为在用户详情页没有性别信息，所以在用户性别在用户列表页面获取
var sexRe = regexp.MustCompile(`性别：([^<]+) `)
// 城市页面用户解析器
func ParseCity(bytes []byte) engine.ParseResult {
submatch := cityRe.FindAllSubmatch(bytes, -1)
gendermatch := sexRe.FindAllSubmatch(bytes, -1)
result := engine.ParseResult{}
for k, item := range submatch {
name := string(item[2])
gender := string(gendermatch[k][1])
result.Items = append(result.Items, "User:"+name)
result.Requests = append(result.Requests, engine.Request{
Url: string(item[1]),
ParseFunc: func(bytes []byte) engine.ParseResult {
return ParseProfile(bytes, name, gender)
},
})
}
return result
}
(3)解析用户数据
package parser
import (
"crawler/engine"
"crawler/model"
"regexp"
"strconv"
)
var ageRe = regexp.MustCompile(`]*>([\d]+)岁`)
var heightRe = regexp.MustCompile(`]*>([\d]+)cm`)
var weightRe = regexp.MustCompile(`]*>([\d]+)kg`)
var incomeRe = regexp.MustCompile(`]*>月收入:([^<]+)`)
var marriageRe = regexp.MustCompile(`]*>([^<]+)`)
var addressRe = regexp.MustCompile(`]*>工作地:([^<]+)`)
func ParseProfile(bytes []byte, name string, gender string) engine.ParseResult {
profile := model.Profile{}
profile.Name = name
profile.Gender = gender
if age, err := strconv.Atoi(extractString(bytes, ageRe)); err == nil {
profile.Age = age
}
if height, err := strconv.Atoi(extractString(bytes, heightRe)); err == nil {
profile.Height = height
}
if weight, err := strconv.Atoi(extractString(bytes, weightRe)); err == nil {
profile.Weight = weight
}
profile.Income = extractString(bytes, incomeRe)
profile.Marriage = extractString(bytes, marriageRe)
profile.Address = extractString(bytes, addressRe)
// 解析完用户信息后，没有请求任务
result := engine.ParseResult{
Items: []interface{}{profile},
}
return result
}
func extractString(contents []byte, re *regexp.Regexp) string {
submatch := re.FindSubmatch(contents)
if len(submatch) >= 2 {
return string(submatch[1])
} else {
return ""
}
}
5、Engine实现
Engine模块是整个系统的核心，获取网页数据、对数据进行解析以及维护任务队列。
// /engine/engine.go
package engine
import (
"crawler/fetcher"
"log"
)
// 任务执行函数
func Run(seeds ...Request) {
// 建立任务队列
var requests []Request
// 把传入的任务添加到任务队列
for _, r := range seeds {
requests = append(requests, r)
}
// 只要任务队列不为空就一直爬取
for len(requests) > 0 {
request := requests[0]
requests = requests[1:]
// 抓取网页内容
log.Printf("Fetching %s\n", request.Url)
content, err := fetcher.Fetch(request.Url)
if err != nil {
log.Printf("Fetch error, Url: %s %v\n", request.Url, err)
continue
}
// 根据任务请求中的解析函数解析网页数据
parseResult := request.ParseFunc(content)
// 把解析出的请求添加到请求队列
requests = append(requests, parseResult.Requests...)
// 打印解析出的数据
for _, item := range parseResult.Items {
log.Printf("Got item %v\n", item)
}
}
}
Engine模块主要是一个Run函数，接收一个或多个任务请求，首先把任务请求添加到任务队列，然后判断任务队列如果不为空就一直从队列中取任务，把任务请求的URL传给Fetcher模块得到网页数据，然后根据任务请求中的解析函数解析网页数据。然后把解析出的请求加入任务队列，把解析出的数据打印出来。
6、main函数
package main
import (
"crawler/engine"
"crawler/zhenai/parser"
)
func main() {
engine.Run(engine.Request{ // 配置请求信息即可
Url: "http://www.zhenai.com/zhenghun",
ParseFunc: parser.ParseCityList,
})
}
在main函数中直接调用Run方法，传入初始请求。
7、总结
本次博客中我们用Go语言实现了一个简单的单机版爬虫项目。仅仅聚焦与爬虫核心架构，没有太多复杂的知识，关键是理解Engine模块以及各个解析模块之间的调用关系。
缺点是单机版爬取速度太慢了，而且没有使用到go语言强大的并发特特性，所以我们下一章会在本次项目的基础上，重构项目为并发版的爬虫。
如果想获取Google工程师深度讲解go语言视频资源的，可以在评论区留言。
项目的源代码已经托管到Github上，对于各个版本都有记录，欢迎大家查看，记得给个star，在此先谢谢大家了。