边做边学效率更高，爬虫是node的适用场景之一，关于爬虫的另一篇文章node爬虫进阶之——登录
为了验证“经验总结、资料归集类技术文章更容易上热榜”的猜想，可以做一个爬虫：爬取简书程序员专题热门文章前999篇，统计每篇文章的代码块数量（为什么是统计代码块数量，对于人来说，通过一篇文章的标题内容来判断文章的类型是一件轻而易举的事，然而对于计算机来说，这却是一件困难的事情，这已经属于人工智能的范畴了。然而获取文章的代码块数量对于计算机来说就容易得多了，可以认为，代码块为0或者较少的文章，属于经验类文章，代码块数量较多的文章如果不是资料归集的话，多半就属于谈源码实现的了）
目录
<h2 id='1'>知识点</h2>
- http.request：node http模块的request方法可以作为http client向服务器发起http请求，爬虫需要向目标链接发起http请求来获得页面信息
- cheerio：通过http请求到的页面信息，由于缺乏浏览器的dom解析，看起来就是一段凌乱的字符串，实在糟糕。好在我们可以使用cheerio库将其解析为dom，这样我们就可以使用类似jquery的语法去分析页面信息
- promise：由于node单线程的特性，不可避免的需要用到大量异步编程的写法，层层嵌套的回调写法已经low了，来试试promise的写法
<h2 id='2'>实现步骤</h2>
<h3 id='2.1'>拉取页面列表</h3>
首先需要拿到程序员专题热门列表的请求链接
列表链接
ajax请求，需要使用chrome dev tools，拉到底部还能加载更多：
//order_by=likes_count 表示按照热门进行排序
//page是分页参数，每页9条，我们可以通过改变page=0~100来拉取900篇文章
http://www.jianshu.com/collections/16/notes?order_by=likes_count&page=2
下一步通过这个链接拉取列表数据
/**
- 创建promise
*/
Seek.prototype.createPromise = function(i) {
var options = {
url: 'http://www.jianshu.com/collections/16/notes?order_by=likes_count&page=' + i,
type: 'get'
}
return new Promise(function(resolve, reject) {
options.callback = function(data, _setCookie) {
resolve(data);
}
request(options, null);
});
}
可以创建一个promise对象来发起request请求（request的封装就不贴出来了，实验证明，代码块太多的文章不容易上热榜~~）
起初我的做法是同时创建拉取1~100页数据的100个promise对象，同时异步的发起100个request请求，然而这样的做法会有几十个请求请求失败（兴许是简书那边做了限制），所以，还是耐心点，每次发起5个请求，直到100页都请求成功
/**
* 递归的请求，每次并发的请求5个
*/
Seek.prototype.seek = function(callback) {
var self = this;
times++;
var ot = times;
var promise = Promise.all([
self.createPromise(times),
self.createPromise(++times),
self.createPromise(++times),
self.createPromise(++times),
self.createPromise(++times)
]);
promise.then(function(result) {
console.log("seekList totals:" + times);
pages = pages.concat(result);
if (times < totalPage) {
self.seek(callback);
} else {
callback(pages);
}
});
}
拿到所有的列表数据之后，就可以使用cheerio库来分析列表页面，抓取文章详情链接(在这一步之前你同样需要使用chrome dev tools工具分析页面结构)
/**
* 使用cheerio载入列表页面
*/
Analyse.prototype.load = function(data, i) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
var $ = cheerio.load(data);
var pages = [];
var els = $('.article-list li');
if(els.length === 0) {
console.warn('load error page:' + i );
resolve([]);
}
els.each(function(index) {
if ($(this).attr('class') === 'have-img') {
pages.push($(this).children('a').attr('href'));
} else {
pages.push($(this).children('div').children('.title').children('a').attr('href'));
}
if(index === els.length - 1) {
resolve(pages);
}
});
});
}
<h3 id='2.2'>拉取页面详情，分析统计</h3>
从上一步中拿到900篇热门文章的地址之后，需要再次去抓取文章详情页面，同样的每次查5篇，使用chrome dev tools分析得知，简书文章的代码块使用的都是<code></code>标签，统计此标签出现的数量就可以了
/**
* 创建promise
*/
Seek.prototype.createPromise = function(url) {
var options = {
url: 'http://www.jianshu.com' + url,
type: 'get'
}
return new Promise(function(resolve, reject) {
options.callback = function(data, _setCookie) {
var $ = cheerio.load(data);
//页面标题
var title = $('h1.title').text();
//代码块数量
var codes = $('code').length;
if(codes === 0) {//代码块为0的总数
zeroCount++;
} else if(codes <= 10) {//代码块为<=10的总数
oneToTen++;
} else if(codes <= 20) {//代码块<=20的总数
elToTwo++;
} else {//代码块>20的总数
beyondTwo++;
}
resolve({
title: title,
codes: codes
});
}
request(options, null);
});
}
<h3 id='2.3'>生成统计页面</h3>
数据总需要一个展示的地方，使用nunjucks作为页面模板，注入抓取到的数据，在使用echarts生成统计图表，就是这个feel，结果页面
统计结果
<h3 id='3'>总结</h3>
开发爬虫是一件很酷的事情，在这个过程中还能学到知识，提升学习兴趣，从爬虫做起~~
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