Créez un robot d'exploration Web simple à l'aide de Redis et JavaScript : comment analyser rapidement les données

Créez un robot d'exploration Web simple à l'aide de Redis et JavaScript : comment analyser rapidement des données

Introduction :
Un robot d'exploration Web est un outil de programme qui obtient des informations sur Internet. Il peut accéder automatiquement aux pages Web et analyser les données qu'elles contiennent. À l’aide de robots d’exploration Web, nous pouvons analyser rapidement de grandes quantités de données pour faciliter l’analyse des données et les décisions commerciales. Cet article explique comment créer un robot d'exploration Web simple à l'aide de Redis et de JavaScript, et montre comment analyser rapidement les données.

1. Préparation de l'environnement
   Avant de commencer, nous devons préparer l'environnement suivant :
2. Redis : utilisé comme planificateur de tâches et stockage de données du robot.
3. Node.js : exécutez le code JavaScript.
4. Cheerio : Une bibliothèque pour analyser les pages HTML.
5. Conception de l'architecture du robot d'exploration
   Notre robot d'exploration adoptera une architecture distribuée et sera divisé en deux parties : le planificateur de tâches et le nœud du robot d'exploration.

• Planificateur de tâches : responsable de l'ajout des URL à explorer dans la file d'attente Redis et de l'exécution des paramètres de déduplication et de priorité si nécessaire.
• Nœud Crawler : responsable de l'obtention de l'URL à explorer à partir de la file d'attente Redis, de l'analyse de la page, de l'extraction des données et de leur stockage dans Redis.

3. Exemple de code du planificateur de tâches
   L'exemple de code du planificateur de tâches est le suivant :

const redis = require('redis');
const client = redis.createClient();

// 添加待抓取的URL到队列
const enqueueUrl = (url, priority = 0) => {
  client.zadd('urls', priority, url);
}

// 从队列中获取待抓取的URL
const dequeueUrl = () => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    client.zrange('urls', 0, 0, (err, urls) => {
      if (err) reject(err);
      else resolve(urls[0]);
    })
  })
}

// 判断URL是否已经被抓取过
const isUrlVisited = (url) => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    client.sismember('visited_urls', url, (err, result) => {
      if (err) reject(err);
      else resolve(!!result);
    })
  })
}

// 将URL标记为已经被抓取过
const markUrlVisited = (url) => {
  client.sadd('visited_urls', url);
}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons l'ensemble ordonné et la structure de données d'ensemble de Redis, l'ensemble ordonné urls</ code> est utilisé pour stocker les URL à explorer, et la collection <code>visited_urls est utilisée pour stocker les URL qui ont été explorées. urls用于存储待抓取的URL，集合visited_urls用于存储已经被抓取过的URL。

4. 爬虫节点代码示例
   爬虫节点的代码示例如下：

const request = require('request');
const cheerio = require('cheerio');

// 从指定的URL中解析数据
const parseData = (url) => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    request(url, (error, response, body) => {
      if (error) reject(error);
      else {
        const $ = cheerio.load(body);
        // 在这里对页面进行解析，并提取数据
        // ...

        resolve(data);
      }
    })
  })
}

// 爬虫节点的主逻辑
const crawler = async () => {
  while (true) {
    const url = await dequeueUrl();
    if (!url) break;

    if (await isUrlVisited(url)) continue;

    try {
      const data = await parseData(url);

      // 在这里将数据存储到Redis中
      // ...

      markUrlVisited(url);
    } catch (error) {
      console.error(`Failed to parse data from ${url}`, error);
    }
  }
}

crawler();

在上面的代码中，我们使用了request库发送HTTP请求，使用cheerio库解析页面。在parseData函数中，我们可以根据具体的页面结构和数据提取需求，使用cheerio

Exemple de code du nœud Crawler

L'exemple de code du nœud crawler est le suivant :


rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous utilisons la bibliothèque request pour envoyer du HTTP requêtes, utilisez la bibliothèque cheerio qui analyse la page. Dans la fonction parseData, nous pouvons utiliser la bibliothèque cheerio pour analyser la page et extraire les données en fonction de la structure spécifique de la page et des exigences d'extraction de données. Dans la logique principale du nœud d'exploration, nous effectuons une boucle pour obtenir l'URL à explorer à partir de la file d'attente Redis, et effectuons l'analyse des pages et le stockage des données. 🎜🎜Résumé : 🎜En tirant parti de Redis et de JavaScript, nous pouvons créer un robot d'exploration Web simple mais puissant pour explorer rapidement de grandes quantités de données. Nous pouvons utiliser le planificateur de tâches pour ajouter l'URL à explorer à la file d'attente Redis et obtenir l'URL de la file d'attente dans le nœud d'exploration pour l'analyse des pages et le stockage des données. Cette architecture distribuée peut améliorer l'efficacité de l'exploration, et grâce au stockage de données et aux fonctionnalités hautes performances de Redis, de grandes quantités de données peuvent être facilement traitées. 🎜

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