Node.js环境下编写爬虫爬取维基百科内容的实例分

WikiPedia由于其特殊的访问机制，在国内访问并不友好。利用爬虫一次性抓取并保存相关内容以便后续查看，是一个实用且明智的选择。在这里，我们将以一个在Node.js环境下编写的维基百科内容爬虫为例，分享其实现过程。

基本思路

我们的爬虫主要基于两种策略进行页面抓取：

策略一：从维基百科的某一特定分类页面开始，如“航空母舰”分类页面。我们遍历该页面，找出所有链接的title属性中包含“航空母舰”关键词的页面，将其加入到待抓取队列中。通过这种方式，我们可以同时获取页面的代码及其图片，并获取所有与关键词相关的其他网页地址。我们采用一种类似于广度优先遍历的算法来完成这一任务。

策略二：按照维基百科的分类结构进行抓取。由于维基百科具有良好的文档结构，我们可以从任一分类开始，逐步抓取其下的所有分类。这种方法的优点是速度快，能够完整地保存分类结构，但可能会产生大量重复页面。后期可以通过编写脚本处理这些重复内容。

库的选择

在开发过程中，我们最初考虑使用jsdom，但发现其文档不够详尽，且功能较为繁重。后来我们选择了cheerio，它是一个轻量级的库，功能全面且文档清晰。实际上，我们最后发现，只需使用正则表达式就能完成大部分工作，使用库主要是为了方便和减少编写正则的工作量。

全局变量设定

我们在代码中设定了一些关键的全局变量，如包含关键词的链接即为目标的标识、链接的title作为页面标识以避免重复抓取，以及待抓取的队列和起始页等。

图片下载

在下载图片时，我们使用了request库的流式操作，确保每一个下载操作都在闭包中进行。我们注意到异步操作可能带来的副作用，并对图片名称进行了重新设定。开始时，我们发现有的图片虽然存在但无法显示，后来发现需要清理srcset属性。

广度优先遍历的问题及解决

在实现广度优先遍历时，我们最初遇到了一个问题：在异步操作中使用了循环，导致代码的执行顺序出现问题。例如，我们在获取一个页面的内容后，将其加入到待抓取队列中，然后立即尝试从队列中取出下一个页面进行抓取。但实际上，由于异步操作的存在，取出下一个页面的操作会在添加页面的操作之前执行。

为了解决这个问题，我们引入了Promise.all()，确保所有的异步操作都完成后才进行下一步操作。我们也使用了异步队列来管理待抓取的任务，确保任务的执行顺序。这样，我们就可以正确地实现广度优先遍历，并避免异步操作带来的问题。

这个维基百科爬虫的实现过程涉及到了网页爬取、正则表达式、异步编程等多个知识点。通过实践，我们深入理解了这些技术的运用和相互之间的关联。希望这个分享能对大家在Node.js环境下开发爬虫有所帮助。我采用了递归的方式来解决这个问题。看下面的示例代码：

我从键数组`keys`中取出第一个键`key`，然后启动一个名为`doNext`的递归函数，传入当前的键。我使用数据获取函数从给定的URL获取数据，然后根据返回的结果进行下一步操作。如果获取的数据中包含新的链接`href`，我会将其添加到键数组中。然后，我从键数组中再次取出下一个键，并再次调用`doNext`函数。这个过程会一直持续，直到键数组中的所有键都被处理完。当所有的任务都完成后，我在控制台输出“抓取任务顺利完成”。

我也使用正则表达式来清理页面代码中的无用部分。由于需要处理的模式很多，我编写了一个循环来统一处理。这个过程涉及到一些复杂的字符串替换操作，根据匹配到的内容决定是否保留或者替换。运行这段代码后，我发现它的运行效果相当不错。在尝试抓取航空母舰分类的过程中，它能够准确识别并下载有效的链接，对于无效的链接则不会进行下载。整个过程耗时短暂，且下载的内容压缩后占用空间较小。

我还将我的源代码分享在GitHub上。通过完成这个任务，我收获了许多宝贵的经验。第一种思路能够准确抓取内容且不重复，但效率较低，无法准确获取分类信息。而第二种思路则能够按照维基百科的分类自动抓取并分类存储文件，效率高且能准确保存分类信息。更重要的是，我对异步编程的整体流程控制有了深刻的理解。

通过调用`cambrian.render('body')`，我可以将抓取到的内容以特定的方式呈现给用户。这次任务让我对递归和正则表达式的应用有了更深入的理解，也让我对异步编程有了更深刻的体验。