node+experss实现爬取电影天堂爬虫

本文将分享如何使用Node.js和Express框架制作爬虫的第二篇教程，我们将以爬取电影天堂更新的电影迅雷下载链接为目标。有需要的小伙伴可以参考一下。

让我们进入正文。在上一篇博客中，我们介绍了如何使用Node.js和Express框架进行基础的爬虫制作。今天，我们将挑战更高难度的任务——爬取电影天堂更新的电影迅雷下载链接。

在开始之前，我们先来了解一下我们的目标：

1. 抓取电影天堂首页，获取左侧电影的169条链接。

2. 抓取这169部新电影的迅雷下载链接，并且并发异步抓取。

接下来，我们来分析一下如何达成这个目标：

一、抓取页面分析

我们只需要关注电影天堂首页的左侧栏，那里有发布的电影链接。总共有170个链接，但第一个链接包含200部电影的信息，所以我们需要抓取的是剩下的169个链接。然后，我们需要进入每个链接，获取电影的迅雷下载链接。

二、环境搭建

我们需要准备好Node.js环境、Express框架以及Cherrio库。这些在上一篇文章中都有详细介绍。除此之外，我们还需要安装以下新的工具：

1. superagent：用于发送HTTP请求，设置请求头信息等，相比内置的模块更为简便。

2. superagent-charset：解决编码问题，电影天堂的编码是gb2312，如果不进行转换，爬取下来的中文可能会出现乱码。

3. async：一个流程控制工具包，提供强大的异步功能，我们将用它来处理并发请求。

4. eventproxy：起到计数器的作用，帮助我们管理异步操作是否完成。

接下来，我们就可以开始编写代码了。我们需要使用superagent库来发送HTTP请求，获取电影天堂首页的链接。然后，我们使用async库的mapLimit函数来并发抓取这169个链接的内容。在每个链接中，我们需要找到迅雷下载链接并使用eventproxy来管理异步操作。我们将抓取到的数据保存下来或者进行其他处理。

以上就是我们制作这个爬虫的基本流程。在实际操作中，可能还需要处理一些其他问题，比如反爬虫机制、错误处理等。但是只要掌握了基本的爬虫制作技巧，这些问题都可以迎刃而解。

启动爬虫之旅：深入迅雷首页数据抓取

当我们面对一个复杂的网页，尤其是包含大量动态数据的迅雷首页时，如何有效、有序地获取我们所需的信息呢？这里我们将深入如何使用Node.js及其相关库来实现这一目标。

我们需要理解并创建一个事件驱动的数据流。我们的主角是EventProxy，一个强大的事件驱动工具，它允许我们组织和管理异步操作。让我们逐步理解如何使用它。

在app.js文件中，我们首先定义了一些必要的库和全局变量。其中，cheerio使我们能够像操作DOM一样处理网页内容，superagent帮助我们发起HTTP请求，async用于异步操作，express构建我们的服务器，eventproxy则用于流程控制。

接下来，我们定义了一个函数来抓取迅雷首页。我们使用superagent发起HTTP GET请求，获取页面内容后，使用cheerioHTML。这里的关键是流程控制。我们使用EventProxy的after方法确保在所有文件（这里是网页元素）的异步处理完成后执行后续操作。这样，当所有电影链接被成功抓取后，我们会收到一个事件通知。

在事件处理函数中，我们有两个重要任务：一是获取所有电影链接（除了第一部），二是获取高评分电影。这两个任务分别由getAllMovieLink和highScoreMovie函数完成。它们处理页面内容并提取所需信息。

当首页左侧的链接爬取完毕后，我们开始爬取电影详情页。这里我们使用EventProxy的emit方法触发一个名为'get_ic_html'的事件，表示首页抓取完成，接下来可以开始抓取次级页面。

为了确保按照正确的顺序执行操作，我们在代码中使用了一个计数器。当计数器归零时，表示所有与'get_ic_html'相关的事件都已处理完毕，我们可以开始次级页面的抓取工作。这种流程控制确保了我们的爬虫在获取完首页信息后，再逐步深入抓取其他页面。

当‘获取高评分电影首页信息’成功时，我们会听到ep发出的‘get_ic_html’信号。此刻，我们的highScoreMovie方法开始运作。这个方法主要是统计高评分电影首页的信息，对于已经抓取过的数据，我们就不再重复工作了。

在评分8分以上的影片有200多部，我们只是进行数据统计，不再重复抓取。我们的highScoreMovie函数通过获取某个URL地址的内容来工作。这个URL地址来源于首页左侧栏的电影链接，是我们在“.co_content2 ul a”选择器中找到的。当获取内容出错时，我们会打印错误信息。然后，我们使用cheerio库获取到的内容，筛选出我们需要的信息。对于每一部电影的详情页链接，我们将其加入到highScoreMovieArr数组中，但前提是这个链接还没有在数组中。

接下来，我们要处理的是首页中左侧栏的所有链接。getAllMovieLink方法会遍历这些链接，并将每个链接加入到newMovieLinkArr数组中，同样要注意去重。这部分的工作主要是将链接分离出来，为后续的爬虫工作做准备。

当ep的‘get_ic_html’事件完成爬取工作后，我们会启动我们的爬虫程序。我们会并发地对获取到的电影详情页进行爬虫操作，提取出我们关心的信息，比如电影的下载链接。这个过程会利用回调函数将结果返回，然后我们可以在结果中查看整个结果数组。这个过程就像是寻找宝藏的家，不断在电影的海洋里发现新的珍宝。

在数字时代的洪流中，信息的获取与处理成为了一项至关重要的技能。今天，我们将向你展示一个升级版的网络爬虫的实现过程。这是一个使用async.mapLimit并发抓取电影详情页的示例。

想象一下你有大量的电影链接需要抓取，而你想同时抓取多个链接，但又不想让并发数过多，以免对服务器造成压力。这时，你可以使用async.mapLimit函数，将并发数限制在5个。每个链接都会调用fetchUrl函数进行抓取。

fetchUrl函数首先会记录当前的并发数，并启动一个新的请求。它使用了superagent来发送GET请求，并指定了字符集为'gb2312'以解决编码问题。当请求完成时，它会记录所花费的时间，并调用getDownloadLink函数处理获取的结果。这个函数会将电影名称和下载链接写入响应中。

在爬虫运行结束后，会打印出抓取的数据量、出错的数据量以及高评分电影的数量。这些信息可以帮助我们了解爬虫的运行情况。

这个过程在浏览器中的展示效果非常直观。你可以在浏览器界面中看到实时的抓取进度和结果。如果你遇到了中文乱码的问题，只需将谷歌的编码设置为utf-8即可解决。

我们的代码已经上传到了github上，你可以下载运行，亲身体验一下这个爬虫的运行过程，这样可能会更容易理解。我们计划在未来对爬虫进行进一步的升级，比如将抓取到的信息存入mongodb数据库，并在另一个页面上展示。我们还会增加一个定时器，让爬虫定时自动抓取。

如果你对这篇文章有任何疑问或发现代码中的错误，欢迎随时指出。让我们一起学习，一起进步！

现在让我们开始这个有趣的爬虫之旅吧！让我们用代码感受数字世界的魅力！