


Erstellen eines Webcrawlers mit Node.js und Redis: So scrapen Sie Daten effizient
Aufbau eines Webcrawlers mit Node.js und Redis: So crawlen Sie Daten effizient
Im heutigen Zeitalter der Informationsexplosion müssen wir oft große Datenmengen aus dem Internet abrufen. Die Aufgabe eines Webcrawlers besteht darin, automatisch Daten von Webseiten zu crawlen. In diesem Artikel stellen wir anhand von Codebeispielen vor, wie Sie mit Node.js und Redis einen effizienten Webcrawler erstellen.
1. Einführung in Node.js
Node.js ist eine JavaScript-Ausführungsumgebung, die auf der Chrome V8-Engine basiert. Sie bettet den JavaScript-Interpreter in eine eigene Anwendung ein und bildet so ein neues Programmiermodell. Node.js verwendet ein ereignisgesteuertes und nicht blockierendes E/A-Modell, wodurch es sich sehr gut für die Verarbeitung von E/A-intensiven Anwendungen mit hoher Parallelität eignet.
2. Einführung in Redis
Redis ist ein Open-Source-In-Memory-Datenstrukturspeichersystem, das häufig in Szenarien wie Caching, Nachrichtenwarteschlangen und Datenstatistiken verwendet wird. Redis bietet einige spezielle Datenstrukturen wie Zeichenfolgen, Hashes, Listen, Mengen und geordnete Mengen sowie einige allgemeine Betriebsbefehle. Durch das Speichern von Daten im Speicher kann Redis die Geschwindigkeit des Datenzugriffs erheblich verbessern.
3. Vorbereitung
Bevor wir mit dem Aufbau eines Webcrawlers beginnen, müssen wir einige Vorbereitungen treffen. Zuerst müssen wir Node.js und Redis installieren. Dann müssen wir einige abhängige Module von Node.js installieren, darunter request
und cheerio
. request
和cheerio
。
npm install request cheerio --save
四、构建Web爬虫
我们首先定义一个Crawler
类来封装我们的爬虫逻辑。在这个类中,我们使用request
模块来发送HTTP请求,使用cheerio
模块来解析HTML代码。
const request = require('request'); const cheerio = require('cheerio'); class Crawler { constructor(url) { this.url = url; } getData(callback) { request(this.url, (error, response, body) => { if (!error && response.statusCode === 200) { const $ = cheerio.load(body); // 解析HTML代码,获取数据 // ... callback(data); } else { callback(null); } }); } }
然后,我们可以实例化一个Crawler
对象,并调用getData
方法来获取数据。
const crawler = new Crawler('http://www.example.com'); crawler.getData((data) => { if (data) { console.log(data); } else { console.log('获取数据失败'); } });
五、使用Redis进行数据缓存
在实际的爬虫应用中,我们经常需要缓存已经抓取的数据,避免重复请求。这时,Redis就发挥了重要的作用。我们可以使用Redis的set
和get
命令分别保存和获取数据。
首先,我们需要安装redis
模块。
npm install redis --save
然后,我们可以在Crawler
类中引入redis
模块,并实现数据缓存的功能。
const redis = require('redis'); const client = redis.createClient(); class Crawler { constructor(url) { this.url = url; } getData(callback) { client.get(this.url, (err, reply) => { if (reply) { console.log('从缓存中获取数据'); callback(JSON.parse(reply)); } else { request(this.url, (error, response, body) => { if (!error && response.statusCode === 200) { const $ = cheerio.load(body); // 解析HTML代码,获取数据 // ... // 将数据保存到缓存中 client.set(this.url, JSON.stringify(data)); callback(data); } else { callback(null); } }); } }); } }
通过使用Redis进行数据缓存,我们可以大大提高爬虫的效率。当我们重复爬取相同的网页时,可以直接从缓存中获取数据,而不需要再次发送HTTP请求。
六、总结
在本文中,我们介绍了如何使用Node.js和Redis来构建一款高效的Web爬虫。首先,我们使用Node.js的request
和cheerio
rrreee
Crawler
-Klasse, um unsere Crawler-Logik zu kapseln. In dieser Klasse verwenden wir das Modul request
zum Senden von HTTP-Anfragen und das Modul cheerio
zum Parsen von HTML-Code. 🎜rrreee🎜 Dann können wir ein Crawler
-Objekt instanziieren und die Methode getData
aufrufen, um die Daten abzurufen. 🎜rrreee🎜 5. Verwenden Sie Redis für das Daten-Caching🎜🎜In tatsächlichen Crawler-Anwendungen müssen wir die erfassten Daten häufig zwischenspeichern, um wiederholte Anfragen zu vermeiden. Zu diesem Zeitpunkt spielt Redis eine wichtige Rolle. Wir können die Befehle set
und get
von Redis verwenden, um Daten zu speichern bzw. abzurufen. 🎜🎜Zuerst müssen wir das redis
-Modul installieren. 🎜rrreee🎜Dann können wir das Modul redis
in die Klasse Crawler
einführen und die Daten-Caching-Funktion implementieren. 🎜rrreee🎜Durch die Verwendung von Redis für das Daten-Caching können wir die Effizienz des Crawlers erheblich verbessern. Wenn wir dieselbe Webseite wiederholt crawlen, können wir die Daten direkt aus dem Cache abrufen, ohne erneut HTTP-Anfragen senden zu müssen. 🎜🎜6. Zusammenfassung🎜🎜In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie man mit Node.js und Redis einen effizienten Webcrawler erstellt. Zuerst verwenden wir die Module request
und cheerio
von Node.js, um HTTP-Anfragen zu senden und HTML-Code zu analysieren. Durch die Verwendung von Redis für das Daten-Caching können wir dann wiederholte Anfragen vermeiden und die Effizienz des Crawlers verbessern. 🎜🎜Durch das Studium dieses Artikels hoffe ich, dass die Leser die Verwendung von Node.js und Redis zum Erstellen eines Webcrawlers beherrschen und entsprechend den tatsächlichen Anforderungen erweitern und optimieren können. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines Webcrawlers mit Node.js und Redis: So scrapen Sie Daten effizient. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Der Redis -Cluster -Modus bietet Redis -Instanzen durch Sharding, die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit verbessert. Die Bauschritte sind wie folgt: Erstellen Sie ungerade Redis -Instanzen mit verschiedenen Ports; Erstellen Sie 3 Sentinel -Instanzen, Monitor -Redis -Instanzen und Failover; Konfigurieren von Sentinel -Konfigurationsdateien, Informationen zur Überwachung von Redis -Instanzinformationen und Failover -Einstellungen hinzufügen. Konfigurieren von Redis -Instanzkonfigurationsdateien, aktivieren Sie den Cluster -Modus und geben Sie den Cluster -Informationsdateipfad an. Erstellen Sie die Datei nodes.conf, die Informationen zu jeder Redis -Instanz enthält. Starten Sie den Cluster, führen Sie den Befehl erstellen aus, um einen Cluster zu erstellen und die Anzahl der Replikate anzugeben. Melden Sie sich im Cluster an, um den Befehl cluster info auszuführen, um den Clusterstatus zu überprüfen. machen

So löschen Sie Redis -Daten: Verwenden Sie den Befehl Flushall, um alle Schlüsselwerte zu löschen. Verwenden Sie den Befehl flushdb, um den Schlüsselwert der aktuell ausgewählten Datenbank zu löschen. Verwenden Sie SELECT, um Datenbanken zu wechseln, und löschen Sie dann FlushDB, um mehrere Datenbanken zu löschen. Verwenden Sie den Befehl del, um einen bestimmten Schlüssel zu löschen. Verwenden Sie das Redis-Cli-Tool, um die Daten zu löschen.

Um eine Warteschlange aus Redis zu lesen, müssen Sie den Warteschlangenname erhalten, die Elemente mit dem Befehl LPOP lesen und die leere Warteschlange verarbeiten. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: Holen Sie sich den Warteschlangenname: Nennen Sie ihn mit dem Präfix von "Warteschlange:" wie "Warteschlangen: My-Queue". Verwenden Sie den Befehl LPOP: Wischen Sie das Element aus dem Kopf der Warteschlange aus und geben Sie seinen Wert zurück, z. B. die LPOP-Warteschlange: my-queue. Verarbeitung leerer Warteschlangen: Wenn die Warteschlange leer ist, gibt LPOP NIL zurück, und Sie können überprüfen, ob die Warteschlange existiert, bevor Sie das Element lesen.

Die Verwendung der REDIS -Anweisung erfordert die folgenden Schritte: Öffnen Sie den Redis -Client. Geben Sie den Befehl ein (Verbschlüsselwert). Bietet die erforderlichen Parameter (variiert von der Anweisung bis zur Anweisung). Drücken Sie die Eingabetaste, um den Befehl auszuführen. Redis gibt eine Antwort zurück, die das Ergebnis der Operation anzeigt (normalerweise in Ordnung oder -err).

Um die Operationen zu sperren, muss die Sperre durch den Befehl setNX erfasst werden und dann den Befehl Ablauf verwenden, um die Ablaufzeit festzulegen. Die spezifischen Schritte sind: (1) Verwenden Sie den Befehl setNX, um zu versuchen, ein Schlüsselwertpaar festzulegen; (2) Verwenden Sie den Befehl Ablauf, um die Ablaufzeit für die Sperre festzulegen. (3) Verwenden Sie den Befehl Del, um die Sperre zu löschen, wenn die Sperre nicht mehr benötigt wird.

Der beste Weg, um Redis -Quellcode zu verstehen, besteht darin, Schritt für Schritt zu gehen: Machen Sie sich mit den Grundlagen von Redis vertraut. Wählen Sie ein bestimmtes Modul oder eine bestimmte Funktion als Ausgangspunkt. Beginnen Sie mit dem Einstiegspunkt des Moduls oder der Funktion und sehen Sie sich die Codezeile nach Zeile an. Zeigen Sie den Code über die Funktionsaufrufkette an. Kennen Sie die von Redis verwendeten Datenstrukturen. Identifizieren Sie den von Redis verwendeten Algorithmus.

Verwenden Sie das Redis-Befehlszeilen-Tool (REDIS-CLI), um Redis in folgenden Schritten zu verwalten und zu betreiben: Stellen Sie die Adresse und den Port an, um die Adresse und den Port zu stellen. Senden Sie Befehle mit dem Befehlsnamen und den Parametern an den Server. Verwenden Sie den Befehl Hilfe, um Hilfeinformationen für einen bestimmten Befehl anzuzeigen. Verwenden Sie den Befehl zum Beenden, um das Befehlszeilenwerkzeug zu beenden.

Um die Leistung der PostgreSQL -Datenbank in Debian -Systemen zu verbessern, müssen Hardware, Konfiguration, Indexierung, Abfrage und andere Aspekte umfassend berücksichtigt werden. Die folgenden Strategien können die Datenbankleistung effektiv optimieren: 1. Hardware -Ressourcenoptimierungsspeichererweiterung: Angemessener Speicher ist für Cache -Daten und -Indexes von entscheidender Bedeutung. Hochgeschwindigkeitsspeicher: Die Verwendung von SSD-SSD-Laufwerken kann die E/A-Leistung erheblich verbessern. Multi-Core-Prozessor: Nutzen Sie die Verarbeitung von Multi-Core-Prozessoren voll und ganz, um eine parallele Abfrageverarbeitung zu implementieren. 2. Datenbankparameter-Tuning Shared_Buffers: Gemäß der Einstellung der Systemspeichergröße wird empfohlen, sie auf 25% -40% des Systemspeichers einzustellen. Work_Mem: steuert den Speicher von Sortier- und Hashing -Operationen, normalerweise auf 64 MB auf 256 m eingestellt
