


Construire un robot d'exploration Web avec Node.js et Redis : comment récupérer efficacement les données
Créer un robot d'exploration Web à l'aide de Node.js et Redis : comment analyser efficacement les données
À l'ère actuelle d'explosion de l'information, nous avons souvent besoin d'obtenir de grandes quantités de données à partir d'Internet. Le rôle d'un robot d'exploration Web est d'explorer automatiquement les données des pages Web. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser Node.js et Redis pour créer un robot d'exploration Web efficace, avec des exemples de code.
1. Introduction à Node.js
Node.js est un environnement d'exécution JavaScript basé sur le moteur Chrome V8. Il intègre l'interpréteur JavaScript dans sa propre application, formant un nouveau modèle de programmation. Node.js adopte un modèle d'E/S non bloquant et piloté par les événements, ce qui le rend très adapté à la gestion d'applications à forte concurrence d'E/S.
2. Introduction à Redis
Redis est un système de stockage de structure de données en mémoire open source. Il est largement utilisé dans des scénarios tels que la mise en cache, les files d'attente de messages et les statistiques de données. Redis fournit des structures de données spéciales, telles que des chaînes, des hachages, des listes, des ensembles et des ensembles ordonnés, ainsi que certaines commandes opérationnelles courantes. En stockant les données en mémoire, Redis peut améliorer considérablement la vitesse d'accès aux données.
3. Préparation
Avant de commencer à créer un robot d'exploration Web, nous devons faire quelques préparatifs. Tout d’abord, nous devons installer Node.js et Redis. Ensuite, nous devons installer certains modules dépendants de Node.js, notamment request
et 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
pour encapsuler notre logique de robot. Dans cette classe, nous utilisons le module request
pour envoyer des requêtes HTTP et le module cheerio
pour analyser le code HTML. 🎜rrreee🎜 Ensuite, nous pouvons instancier un objet Crawler
et appeler la méthode getData
pour obtenir les données. 🎜rrreee🎜 5. Utilisez Redis pour la mise en cache des données🎜🎜Dans les applications d'exploration réelles, nous devons souvent mettre en cache les données capturées pour éviter les demandes répétées. A cette époque, Redis joue un rôle important. Nous pouvons utiliser les commandes set
et get
de Redis pour enregistrer et obtenir des données respectivement. 🎜🎜Tout d'abord, nous devons installer le module redis
. 🎜rrreee🎜Ensuite, nous pouvons introduire le module redis
dans la classe Crawler
et implémenter la fonction de mise en cache des données. 🎜rrreee🎜En utilisant Redis pour la mise en cache des données, nous pouvons considérablement améliorer l'efficacité du robot d'exploration. Lorsque nous explorons la même page Web à plusieurs reprises, nous pouvons obtenir les données directement du cache sans renvoyer de requêtes HTTP. 🎜🎜6. Résumé🎜🎜Dans cet article, nous avons présenté comment utiliser Node.js et Redis pour créer un robot d'exploration Web efficace. Tout d'abord, nous utilisons les modules request
et cheerio
de Node.js pour envoyer des requêtes HTTP et analyser le code HTML. Ensuite, en utilisant Redis pour la mise en cache des données, nous pouvons éviter les requêtes répétées et améliorer l'efficacité du robot d'exploration. 🎜🎜En étudiant cet article, j'espère que les lecteurs pourront maîtriser comment utiliser Node.js et Redis pour créer un robot d'exploration Web, et être capables de l'étendre et de l'optimiser en fonction des besoins réels. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Le mode Redis Cluster déploie les instances Redis sur plusieurs serveurs grâce à la rupture, à l'amélioration de l'évolutivité et de la disponibilité. Les étapes de construction sont les suivantes: Créez des instances de redis étranges avec différents ports; Créer 3 instances Sentinel, Moniteur Redis Instances et basculement; Configurer les fichiers de configuration Sentinel, ajouter des informations d'instance Redis de surveillance et des paramètres de basculement; Configurer les fichiers de configuration d'instance Redis, activer le mode de cluster et spécifier le chemin du fichier d'informations de cluster; Créer un fichier nœuds.conf, contenant des informations de chaque instance redis; Démarrez le cluster, exécutez la commande CREATE pour créer un cluster et spécifiez le nombre de répliques; Connectez-vous au cluster pour exécuter la commande d'informations de cluster pour vérifier l'état du cluster; faire

Comment effacer les données Redis: utilisez la commande flushall pour effacer toutes les valeurs de clé. Utilisez la commande flushdb pour effacer la valeur clé de la base de données actuellement sélectionnée. Utilisez SELECT pour commuter les bases de données, puis utilisez FlushDB pour effacer plusieurs bases de données. Utilisez la commande del pour supprimer une clé spécifique. Utilisez l'outil Redis-CLI pour effacer les données.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.

L'utilisation de la directive Redis nécessite les étapes suivantes: Ouvrez le client Redis. Entrez la commande (Verbe Key Value). Fournit les paramètres requis (varie de l'instruction à l'instruction). Appuyez sur Entrée pour exécuter la commande. Redis renvoie une réponse indiquant le résultat de l'opération (généralement OK ou -err).

L'utilisation des opérations Redis pour verrouiller nécessite l'obtention du verrouillage via la commande setnx, puis en utilisant la commande Expire pour définir le temps d'expiration. Les étapes spécifiques sont les suivantes: (1) Utilisez la commande setnx pour essayer de définir une paire de valeurs de clé; (2) Utilisez la commande Expire pour définir le temps d'expiration du verrou; (3) Utilisez la commande del pour supprimer le verrouillage lorsque le verrouillage n'est plus nécessaire.

La meilleure façon de comprendre le code source redis est d'aller étape par étape: familiarisez-vous avec les bases de Redis. Sélectionnez un module ou une fonction spécifique comme point de départ. Commencez par le point d'entrée du module ou de la fonction et affichez le code ligne par ligne. Affichez le code via la chaîne d'appel de fonction. Familiez les structures de données sous-jacentes utilisées par Redis. Identifiez l'algorithme utilisé par Redis.

Utilisez l'outil de ligne de commande redis (Redis-CLI) pour gérer et utiliser Redis via les étapes suivantes: Connectez-vous au serveur, spécifiez l'adresse et le port. Envoyez des commandes au serveur à l'aide du nom et des paramètres de commande. Utilisez la commande d'aide pour afficher les informations d'aide pour une commande spécifique. Utilisez la commande QUIT pour quitter l'outil de ligne de commande.

Pour améliorer les performances de la base de données PostgreSQL dans Debian Systems, il est nécessaire de considérer de manière approfondie le matériel, la configuration, l'indexation, la requête et d'autres aspects. Les stratégies suivantes peuvent optimiser efficacement les performances de la base de données: 1. Extension de mémoire d'optimisation des ressources matérielles: la mémoire adéquate est cruciale pour cacher les données et les index. Stockage à grande vitesse: l'utilisation de disques SSD SSD peut considérablement améliorer les performances d'E / S. Processeur multi-core: utilisez pleinement les processeurs multi-core pour implémenter le traitement des requêtes parallèles. 2. Paramètre de base de données Tuning Shared_Buffers: Selon le réglage de la taille de la mémoire du système, il est recommandé de le définir à 25% -40% de la mémoire système. work_mem: contrôle la mémoire des opérations de tri et de hachage, généralement définies sur 64 Mo à 256m
