golang爬取豆瓣Top250书籍信息

小咪咪 2022-05-29 13:44 273阅读 0赞

都说python是爬虫的利器，有各种各样的第三方库。今天尝试了下golang，一字个**爽** ～～  
爬取[豆瓣Top250书籍][Top250]的整体思路是：书籍列表页（一个列表页一个goroutine处理）–> 书籍详情页（每本书一个goroutine处理） –> 获取信息 –> 入库

### 环境 ###

*  go version go1.10 linux/amd64

本文不会进行环境部署以及第三方库安装、数据库准备等讲解。

### 用到的golang知识 ###

*  golang对数据库操作(orm)
 *  goroutine
 *  资源竞争问题

### 代码实现 ###

// file douban.go
    // Crawling 豆瓣Top250书籍信息
    
    package main
    
    import (
        "fmt"
        "log"
        // "strconv"
        "strings"
        "sync"
        "time"
    
        "github.com/PuerkitoBio/goquery"
        _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
        "github.com/go-xorm/xorm"
    )
    
    var wg sync.WaitGroup    // 等待所有goroutine完成
    var mutx sync.Mutex      // 防止资源竞争，引入互斥锁
    var count int = 0        // 计数器，统计爬取的书籍数
    
    // 定义表字段
    type Books struct {
        Id              int64 `xorm:"autoincr pk"`
        Title           string  // 书名
        Url             string  // url
        PicUrl          string  // pic url
        Auth            string  // 作者
        // Fraction float64 // 豆瓣评分
        Fraction        string  // 豆瓣评分
        Press           string  // 出版社
        OriginalTitle   string  // 原作名
        Translators     string  // 译者
        PublicationYear string  // 出版年
        // Page int64 // 页数
        Page            string   // 页数
        // Price float64 // 定价
        Price          string    // 定价
        Framed         string    // 装帧
        Collection     string    // 丛书
        ISBN           string    // ISBN
        AuthSummary    string `xorm:"text"`   // 作者简介
        ContentSummary string `xorm:"text"`  // 内容简介
        Created        time.Time `xorm:"created"`
        Updated        time.Time `xorm:"updated"`
    }
    
    // 获取Top250书籍详情页url
    func Page(engine *xorm.Engine, url string) {
    
        doc, err := goquery.NewDocument(url)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        doc.Find("div.indent").Find("div.pl2").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
            href, _ := s.Find("a").Attr("href")
            // title, _ := s.Find("a").Attr("title")
            // span := s.Find("a").Find("span").Text()
            // content := fmt.Sprintf("%s%s --> %s", title, span, href)
            // fmt.Println(content)
            go Book(engine, href)    // 一个goroutine处理一本书信息抓取
            time.Sleep(1 * time.Second)
        })
    }
    
    // 获取书籍详情页具体内容
    func Book(engine *xorm.Engine, url string) {
        // 在函数退出时调用Done来通知main函数已经完成
        defer wg.Done()
        // 对已爬取的书籍数量计数器加锁
        mutx.Lock()
        {
            count++
        }
        mutx.Unlock()
    
        doc, err := goquery.NewDocument(url)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
    
        data := &Books{}
        // book name
        title := doc.Find("h1 span").Text()
        fmt.Printf("title: %s\n", title)
        data.Title = title
        // 书籍详情页url
        bookurl := url
        fmt.Printf("bookurl: %s\n", bookurl)
        data.Url = url
        // 书籍封面照片url
        picUrl, _ := doc.Find("div#mainpic").Find("a").Attr("href")
        fmt.Printf("picUrl: %s\n", picUrl)
        data.PicUrl = picUrl
        // 豆瓣评分
        fraction := doc.Find("strong.rating_num").Text()
        fmt.Printf("豆瓣评分: %s\n", fraction)
        data.Fraction = fraction
        // 书籍基本信息(一整块的信息)
        info := doc.Find("div#info")
        // 把全角/半角冒号统一替换为半角冒号, 因为发现有些书籍信息会用全角冒号，例如--> 译者：xxx
        // 影响到下面一些字符的判断
        lines := strings.Split(strings.Replace(info.Text(), ":|：", ":", -1), "\n")
        for i, valA := range lines {
            valA = strings.TrimSpace(valA)
            if valA != "" && strings.ContainsAny(valA, ":") {
                valA = fmt.Sprintf("%s ", valA)
                for _, valB := range lines[i+1:] {
                    valB = strings.TrimSpace(valB)
                    if valB == "" {
                        continue
                    }
                    if strings.ContainsAny(valB, ":") {
                        break
                    } else {
                        valA = fmt.Sprintf("%s%s", valA, valB)
                    }
                }
                fmt.Println(valA)
                val := strings.SplitN(valA, ":", 2)[1]
                switch strings.SplitN(valA, ":", 2)[0] {
                case "作者":
                    data.Auth = val
                case "出版社":
                    data.Press = val
                case "原作名":
                    data.OriginalTitle = val
                case "译者":
                    data.Translators = val
                case "出版年":
                    data.PublicationYear = val
                case "页数":
                    data.Page = val
                case "定价":
                    data.Price = val
                case "装帧":
                    data.Framed = val
                case "丛书":
                    data.Collection = val
                case "ISBN":
                    data.ISBN = val
                }
            }
        }
        relatedInfo := doc.Find("div.related_info div.indent")
        // 内容简介
        contenSummary := ""
        var content *goquery.Selection
        if relatedInfo.Eq(0).Find("span").Nodes == nil {
            content = relatedInfo.Eq(0).Find("div.intro")
        } else {
            // 有些简介需点击展开全部查看完整内容
            content = relatedInfo.Eq(1).Find("div.intro").Eq(1)
        }
        content.Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
            text := strings.TrimSpace(s.Find("p").Text())
            contenSummary = fmt.Sprintf("%s%s\n", contenSummary, text)
        })
        fmt.Printf("contentSummary: %s", contenSummary)
        data.ContentSummary = contenSummary
        // 作者简介
        authSummary := ""
        var auth *goquery.Selection
        if relatedInfo.Eq(1).Find("span").Nodes == nil {
            auth = relatedInfo.Eq(1).Find("div.intro")
        } else {
            auth = relatedInfo.Eq(1).Find("div.intro").Eq(1)
        }
        auth.Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
            text := strings.TrimSpace(s.Find("p").Text())
            authSummary = fmt.Sprintf("%s%s\n", authSummary, text)
        })
        fmt.Printf("authSummary: %s\n", authSummary)
        data.AuthSummary = authSummary
        fmt.Printf("------------------------------\n")
    
        // insert data
        row, err := engine.Insert(data)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        fmt.Printf("instert data in %d\n", row)
    }
    
    func main() {
        starttime := time.Now()
        // 计数加250，表示要等待250个goroutine(每本书我用一个goroutine处理,Top250 250本数)
        wg.Add(250)
    
        // connection mysql
        // 需把数据库名称、用户、密码换成你自己的
        engine, err := xorm.NewEngine("mysql", "root:123456@/test?charset=utf8")  
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        err = engine.Sync2(new(Books))    // 同步表结构
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
    
        baseurl := "https://book.douban.com/top250?"
        // 豆瓣中一个列表页是25本书，一共10页，刚好250本书
        // 至于列表页翻页的url变化规则，不通网站不一样，需要自己点击翻页，进行对比，发现其中的规则
        for i := 0; i <= 225; i += 25 {
            url := fmt.Sprintf("%sstart=%d", baseurl, i)
            go Page(engine, url)    // 一个列表页一个goroutine处理
            time.Sleep(5 * time.Second)    // 休眠5秒，防止单位时间内请求太频繁，被豆瓣禁止访问
        }
        wg.Wait()     // 等待250个goroutine完成
        elapsed := time.Since(starttime)
        fmt.Printf("books num: %d\n", count)    // 输出爬取的书本数量
        fmt.Println("App elapsed: ", elapsed)   // 输出程序运行时间
    }

编译运行程序

$ go build -race douban.go    // -race 可以检查程序是否存在资源竞争
    $ ./douban

程序运行后在你指定连接的数据库中会生成一张名为`books`的表，表结构跟我们定义`Books`结构体一致

mysql> show create table books;
    +-------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    | Table | Create Table                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
    +-------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    | books | CREATE TABLE `books` (
      `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `title` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `url` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `pic_url` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `auth` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `fraction` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `press` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `original_title` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `translators` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `publication_year` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `page` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `price` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `framed` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `collection` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `i_s_b_n` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `auth_summary` text,
      `content_summary` text,
      `created` datetime DEFAULT NULL,
      `updated` datetime DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=251 DEFAULT CHARSET=utf8 |
    +-------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    1 row in set (0.00 sec)

待程序跑完（我的机子用了1分钟多一点），就可以看到表中已经有250条记录了

mysql> select count(title) from books; +--------------+
    | count(title) | +--------------+
    | 250 | +--------------+
    1 row in set (0.00 sec)

这个爬虫有待优化点

*  应该加入代理，不然很容易豆瓣识别到是爬虫，会被封，访问不了豆瓣Top250书籍
 *  现在程序是每获取一本书的信息就入库，250本书，对表进行了250次的操作（想想，如果数据量很大，多可怕的IO），应该是把250本书信息都获取了，再批量入库，仅需一次对表操作，减少IO

[Top250]: https://book.douban.com/top250