寫這篇 blog 其實一開始我是拒絕的，因為爬蟲爬的就是cnblog博客園。搞不好編輯看到了就把我的賬號給封了：）。
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能看懂 Javascript 及 JQuery
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簡單的nodejs基礎
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http 網絡抓包 和 URL 基礎
本文較長且圖多，但如果能耐下心讀完本文，你會發現，簡單的一個爬蟲實現並不難，並且能從中學到很多東西。
本文中的完整的爬蟲代碼，在我的github上可以下載。主要的邏輯代碼在 server.js 中，建議邊對照代碼邊往下看。
在詳細說爬蟲前，先來簡單看看要達成的最終目標，入口為 http://www.cnblogs.com/ ,博客園文章列表頁每頁有20篇文章，最多可以翻到200頁。我這個爬蟲要做的就是異步並發去爬取這4000篇文章的具體內容，拿到一些我們想要的關鍵數據。
爬蟲流程
看到了最終結果，那么我們接下來看看該如何一步一步通過一個簡單的 nodejs 爬蟲拿到我們想要的數據，首先簡單科普一下爬蟲的流程，要完成一個爬蟲，主要的步驟分為：
抓取
爬蟲爬蟲，最重要的步驟就是如何把想要的頁面抓取回來。並且能兼顧時間效率，能夠並發的同時爬取多個頁面。
同時，要獲取目標內容，需要我們分析頁面結構，因為 ajax 的盛行，許多頁面內容並非是一個url就能請求的的回來的，通常一個頁面的內容是經過多次請求異步生成的。所以這就要求我們能夠利用抓包工具分析頁面結構。
如果深入做下去，你會發現要面對不同的網頁要求，比如有認證的，不同文件格式、編碼處理，各種奇怪的url合規化處理、重復抓取問題、cookies 跟隨問題、多線程多進程抓取、多節點抓取、抓取調度、資源壓縮等一系列問題。
所以第一步就是拉網頁回來，慢慢你會發現各種問題待你優化。
存儲
當把頁面內容抓回來后，一般不會直接分析，而是用一定策略存下來，個人覺得更好的架構應該是把分析和抓取分離，更加松散，每個環節出了問題能夠隔離另外一個環節可能出現的問題，好排查也好更新發布。
那么存文件系統、SQL or NOSQL 數據庫、內存數據庫，如何去存就是這個環節的重點。
分析
對網頁進行文本分析，提取鏈接也好，提取正文也好，總之看你的需求，但是一定要做的就是分析鏈接了。通常分析與存儲會交替進行。可以用你認為最快最優的辦法，比如正則表達式。然后將分析后的結果應用與其他環節。
展示
要是你做了一堆事情，一點展示輸出都沒有，如何展現價值？
所以找到好的展示組件，去show出肌肉也是關鍵。
如果你為了做個站去寫爬蟲，抑或你要分析某個東西的數據，都不要忘了這個環節，更好地把結果展示出來給別人感受。
編寫爬蟲代碼
Step.1 頁面分析
現在我們一步一步來完成我們的爬蟲，目標是爬取博客園第1頁至第200頁內的4000篇文章，獲取其中的作者信息，並保存分析。
共4000篇文章，所以首先我們要獲得這個4000篇文章的入口，然后再異步並發的去請求4000篇文章的內容。但是這個4000篇文章的入口 URL 分布在200個頁面中。所以我們要做的第一步是 從這個200個頁面當中，提取出4000個 URL 。並且是通過異步並發的方式，當收集完4000個 URL 再進行下一步。那么現在我們的目標就很明確了：
Step2.獲取4000個文章入口URL
要獲取這么多 URL ，首先還是得從分析單頁面開始，F12 打開 devtools 。很容易發現文章入口鏈接保存在 class 為 titlelnk 的 <a> 標簽中，所以4000個 URL 就需要我們輪詢 200個列表頁 ，將每頁的20個 鏈接保存起來。那么該如何異步並發的從200個頁面去收集這4000個 URL 呢，繼續尋找規律，看看每一頁的列表頁的 URL 結構：
那么，1~200頁的列表頁 URL 應該是這個樣子的：
for(var i=1 ; i<= 200 ; i++){
pageUrls.push('http://www.cnblogs.com/#p'+i);
}
有了存放200個文章列表頁的 URL ，再要獲取4000個文章入口就不難了，下面貼出關鍵代碼，一些最基本的nodejs語法（譬如如何搭建一個http服務器）默認大家都已經會了：
// 一些依賴庫
var http = require("http"),
url = require("url"),
superagent = require("superagent"),
cheerio = require("cheerio"),
async = require("async"),
eventproxy = require('eventproxy');
var ep = new eventproxy(),
urlsArray = [], //存放爬取網址
pageUrls = [], //存放收集文章頁面網站
pageNum = 200; //要爬取文章的頁數
for(var i=1 ; i<= 200 ; i++){
pageUrls.push('http://www.cnblogs.com/#p'+i);
}
// 主start程序
function start(){
function onRequest(req, res){
// 輪詢 所有文章列表頁
pageUrls.forEach(function(pageUrl){
superagent.get(pageUrl)
.end(function(err,pres){
// pres.text 里面存儲着請求返回的 html 內容，將它傳給 cheerio.load 之后
// 就可以得到一個實現了 jquery 接口的變量，我們習慣性地將它命名為 `$`
// 剩下就都是利用$ 使用 jquery 的語法了
var $ = cheerio.load(pres.text);
var curPageUrls = $('.titlelnk');
for(var i = 0 ; i < curPageUrls.length ; i++){
var articleUrl = curPageUrls.eq(i).attr('href');
urlsArray.push(articleUrl);
// 相當於一個計數器
ep.emit('BlogArticleHtml', articleUrl);
}
});
});
ep.after('BlogArticleHtml', pageUrls.length*20 ,function(articleUrls){
// 當所有 'BlogArticleHtml' 事件完成后的回調觸發下面事件
// ...
});
}
http.createServer(onRequest).listen(3000);
}
exports.start= start;
superagent
superagent(http://visionmedia.github.io/superagent/ ) 是個輕量的的 http 方面的庫，是nodejs里一個非常方便的客戶端請求代理模塊，當我們需要進行 get 、 post 、 head 等網絡請求時，嘗試下它吧。
cheerio
cheerio(https://github.com/cheeriojs/cheerio ) 大家可以理解成一個 Node.js 版的 jquery，用來從網頁中以 css selector 取數據，使用方式跟 jquery 一樣一樣的。
eventproxy
eventproxy(https://github.com/JacksonTian/eventproxy ) 非常輕量的工具，但是能夠帶來一種事件式編程的思維變化。
用 js 寫過異步的同學應該都知道，如果你要並發異步獲取兩三個地址的數據，並且要在獲取到數據之后，對這些數據一起進行利用的話，常規的寫法是自己維護一個計數器。
先定義一個 var count = 0，然后每次抓取成功以后，就 count++。如果你是要抓取三個源的數據，由於你根本不知道這些異步操作到底誰先完成，那么每次當抓取成功的時候，就判斷一下count === 3。當值為真時，使用另一個函數繼續完成操作。
而 eventproxy 就起到了這個計數器的作用，它來幫你管理到底這些異步操作是否完成，完成之后，它會自動調用你提供的處理函數，並將抓取到的數據當參數傳過來。
OK，運行一下上面的函數，假設上面的內容我們保存在 server.js 中，而我們有一個這樣的啟動頁面 index.js，
現在我們在回調里增加幾行代碼，打印出結果：
打開node命令行，鍵入指令，在瀏覽器打開 http://localhost:3000/ ，可以看到：
node index.js
成功了！我們成功收集到了4000個 URL ，但是我將這個4000個 URL 去重后發現，只有20個 URL 剩下，也就是說我將每個 URL push 進數組了200次，一定是哪里錯，看到200這個數字，我立馬回頭查看 200 個 文章列表頁。
我發現，當我用 http://www.cnblogs.com/#p1 ~ 200 訪問頁面的時候，返回的都是博客園的首頁。 而真正的列表頁，藏在這個異步請求下面：
看看這個請求的參數：
把請求參數提取出來，我們試一下這個 URL，訪問第15頁列表頁：http://www.cnblogs.com/?CategoryId=808&CategoryType=%22SiteHome%22&ItemListActionName=%22PostList%22&PageIndex=15&ParentCategoryId=0 。
成功了，那么我們稍微修改下上面的代碼：
//for(var i=1 ; i<= 200 ; i++){
// pageUrls.push('http://www.cnblogs.com/#p'+i);
//}
//改為
for(var i=1 ; i<= 200 ; i++){
pageUrls.push('http://www.cnblogs.com/?CategoryId=808&CategoryType=%22SiteHome%22&ItemListActionName=%22PostList%22&PageIndex='+ i +'&ParentCategoryId=0');
}
再試一次，發現這次成功收集到了4000個沒有重復的 URL 。第二步完成！
Step.3 爬取具體頁面內容 使用 async 控制異步並發數量
獲取到4000個 URL ，並且回調入口也有了，接下來我們只需要在回調函數里繼續爬取4000個具體頁面，並收集我們想要的信息就好了。其實剛剛我們已經經歷了第一輪爬蟲爬取，只是有一點做的不好的地方是我們剛剛並沒有限制並發的數量，這也是我發現 cnblog 可以改善的一點，不然很容易被單IP的巨量 URL 請求攻擊到崩潰。為了做一個好公民，也為了減輕網站的壓力（其實為了不被封IP），這4000個URL 我限制了同時並發量最高為5。這里用到了另一個非常強大的庫 async ，讓我們控制並發量變得十分輕松，簡單的介紹如下。
async
async(https://github.com/caolan/async#queueworker-concurrency)，async是一個流程控制工具包，提供了直接而強大的異步功能mapLimit(arr, limit, iterator, callback)。
這次我們要介紹的是 async 的 mapLimit(arr, limit, iterator, callback) 接口。另外，還有個常用的控制並發連接數的接口是 queue(worker, concurrency) ，大家可以去看看它的API。
繼續我們的爬蟲，進到具體的文章頁面，發現我們想獲取的信息也不在直接請求而來的 html 頁面中，而是如下這個 ajax 請求異步生成的，不過慶幸的是我們上一步收集的 URL 包含了這個請求所需要的參數，所以我們僅僅需要多做一層處理，將這個參數從 URL 中取出來再重新拼接成一個ajax URL 請求。
下面，貼出代碼，在我們剛剛的回調函數中，繼續我們4000個頁面的爬取，並且控制並發數為5：
ep.after('BlogArticleHtml',pageUrls.length*20,function(articleUrls){
// 當所有 'BlogArticleHtml' 事件完成后的回調觸發下面事件
// 控制並發數
var curCount = 0;
var reptileMove = function(url,callback){
//延遲毫秒數
var delay = parseInt((Math.random() * 30000000) % 1000, 10);
curCount++;
console.log('現在的並發數是', curCount, '，正在抓取的是', url, '，耗時' + delay + '毫秒');
superagent.get(url)
.end(function(err,sres){
// sres.text 里面存儲着請求返回的 html 內容
var $ = cheerio.load(sres.text);
// 收集數據
// 拼接URL
var currentBlogApp = url.split('/p/')[0].split('/')[3],
appUrl = "http://www.cnblogs.com/mvc/blog/news.aspx?blogApp="+ currentBlogApp;
// 具體收集函數
personInfo(appUrl);
});
setTimeout(function() {
curCount--;
callback(null,url +'Call back content');
}, delay);
};
// 使用async控制異步抓取
// mapLimit(arr, limit, iterator, [callback])
// 異步回調
async.mapLimit(articleUrls, 5 ,function (url, callback) {
reptileMove(url, callback);
}, function (err,result) {
// 4000 個 URL 訪問完成的回調函數
// ...
});
});
根據重新拼接而來的 URL ，再寫一個具體的 personInfo(URL) 函數，具體獲取我們要的昵稱、園齡、粉絲數等信息。
這樣，我們把抓取回來的信息以 JSON 串的形式存儲在 catchDate 這個數組當中，
node index.js 運行一下程序，將結果打印出來，可以看到中間過程及結果：
至此，第三步就完成了，我們也收集到了4000條我們想要的原始數據。
Step.4 分析 展示
本來想將爬來的數據存入 mongoDB ，但因為這里我只抓取了4000條數據，相對於動不動爬幾百萬幾千萬的量級而言不值一提，故就不添加額外的操作 mongoDB 代碼，專注於爬蟲本身。
收集到數據之后，就想看你想怎么展示了，這里推薦使用 Highcharts 純JS圖表庫去展示我們的成果。當然這里我偷懶了沒有做，直接用最原始的方法展示結果。
下面是我不同時間段爬取，經過簡單處理后的的幾張結果圖：
（結果圖的耗時均在並發量控制為 5 的情況下）
后記
OK，至此，整個爬蟲就完成了，其實代碼量很少，我覺得寫爬蟲更多的時間是花在在處理各類問題，分析頁面結構。
完整的爬蟲代碼，在我的github上可以下載。如果仍有疑問，可以把代碼 down 到本地，重新從文章開頭對照代碼再實踐一次，相信很多問題會迎刃而解。
因為代碼開源，本着負責任的心態，希望大家可以照着代碼寫寫其他網站的爬蟲，如果都拿cnblog來爬，服務器可能會承受不住的：）
參考文章：《Node.js 包教不包會》。
原創文章，文筆有限，才疏學淺，文中若有不正之處，萬望告知。