zhihu-go 源码解析:用 goquery 解析 HTML_html/css_WEB-ITnose
上一篇博客 简单介绍了 zhihu-go项目的缘起,本篇简单介绍一下关于处理 HTML 的细节。
因为知乎没有开发 API,所以只能通过模拟浏览器操作的方式获取数据,这些数据有两种格式:普通的 HTML 文档和某些 Ajax 接口返回的 JSON(返回的数据实际上也是 HTML)。其实也就是爬虫了,抓取网页,然后提取数据。一般来说从 HTML 文档提取数据有这些做法:正则、XPath、CSS 选择器等。对我来说,正则写起来比较复杂,代码可读性差而且维护起来麻烦;XPath 没有详细了解,不过用起来应该不难,而且 Chrome 浏览器可以直接提取 XPath. zhihu-go 里用的是选择器的方式,使用了 goquery.
goquery 是 “a little like that j-thing, only in Go”,也就是用 jQuery 的方式去操作 DOM. jQuery 大家都很熟,API 也很简单明了。本文不详细介绍 goquery,下面选几个场景(API)讲讲在 zhihu-go 里的应用。
创建 Document 对象
goquery 暴露了两个结构体: Document和 Selection. Document表示一个 HTML 文档, Selection用于像 jQuery 一样操作,支持链式调用。goquery 需要指定一个 HTML 文档才能继续后续的操作,有以下几个构造方式:
- NewDocumentFromNode(root *html.Node) *Document: 传入 *html.Node对象,也就是根节点。
- NewDocument(url string) (*Document, error): 传入 URL,内部用 http.Get获取网页。
- NewDocumentFromReader(r io.Reader) (*Document, error): 传入 io.Reader,内部从 reader 中读取内容并解析。
- NewDocumentFromResponse(res *http.Response) (*Document, error): 传入 HTTP 响应,内部拿到 res.Body(实现了 io.Reader) 后的处理方式类似 NewDocumentFromReader.
因为知乎的页面需要登录才能访问(还需要伪造请求头),而且我们并不想手动解析 HTML 来获取 *html.Node,最后用到了另外两个构造方法。大致的使用场景是:
- 请求 HTML 页面(如问题页面),调用 NewDocumentFromResponse
- 请求 Ajax 接口,返回的 JSON 数据里是一些 HTML 片段,用 NewDocumentFromReader,其中 r = strings.NewReader(html)
为了方便举例说明,下文采用这个定义: var doc *goquery.Document.
查找到指定节点
Selection有一系列类似 jQuery 的方法, Document结构体内嵌了 *Selection,因此也能直接调用这些方法。主要的方法是 Selection.Find(selector string),传入一个选择器,返回一个新的,匹配到的 *Selection,所以能够链式调用。
比如在用户主页(如 黄继新),要获取用户的 BIO. 首先用 Chrome 定位到对应的 HTML:
<span class="bio" title="和知乎在一起">和知乎在一起</span>
对应的 go 代码就是:
doc.Find("span.bio")
如果一个选择器对应多个结果,可以使用 First(), Last(), Eq(index int), Slice(start, end int)这些方法进一步定位。
还是在用户主页,在用户资料栏的底下,从左往右展示了提问数、回答数、文章数、收藏数和公共编辑的次数。查看 HTML 源码后发现这几项的 class 是一样的,所以只能通过下标索引来区分。
先看 HTML 源码:
<div class="profile-navbar clearfix"><a class="item " href="/people/jixin/asks">提问<span class="num">1336</span></a><a class="item " href="/people/jixin/answers">回答<span class="num">785</span></a><a class="item " href="/people/jixin/posts">文章<span class="num">91</span></a><a class="item " href="/people/jixin/collections">收藏<span class="num">44</span></a><a class="item " href="/people/jixin/logs">公共编辑<span class="num">51648</span></a></div>
如果要定位找到回答数,对应的 go 代码是:
doc.Find("div.profile-navbar").Find("span.num").Eq(1)
属性操作
经常需要获取一个标签的内容和某些属性值,使用 goquery 可以很容易做到。
继续上面获取回答数的例子,用 Text() string方法可以获取标签内的文本内容,其中包含所有子标签。
text := doc.Find("div.profile-navbar").Find("span.num").Eq(1).Text() // "785"
需要注意的是, Text()方法返回的字符串,可能前后有很多空白字符,可以视情况做清除。
获取属性值也很容易,有两个方法:
- Attr(attrName string) (val string, exists bool): 返回属性值和该属性是否存在,类似从 map中取值
- AttrOr(attrName, defaultValue string) string: 和上一个方法类似,区别在于如果属性不存在,则返回给定的默认值
常见的使用场景就是获取一个 a 标签的链接。继续上面获取回答的例子,如果想要得到用户回答的主页,可以这么做:
href, _ := doc.Find("div.profile-navbar").Find("a.item").Eq(1).Attr("href")
还有其他设置属性、操作 class 的方法,就不展开讨论了。
迭代
很多场景需要返回列表数据,比如问题的关注者列表、所有回答,某个答案的点赞的用户列表等。这种情况下一般需要用到迭代,遍历所有的同类节点,做某些操作。
goquery 提供了三个用于迭代的方法,都接受一个匿名函数作为参数:
- Each(f func(int, *Selection)) *Selection: 其中函数 f的第一个参数是当前的下标,第二个参数是当前的节点
- EachWithBreak(f func(int, *Selection) bool) *Selection: 和 Each类似,增加了中途跳出循环的能力,当 f返回 false时结束迭代
- Map(f func(int, *Selection) string) (result []string): f的参数与上面一样,返回一个 string 类型,最终返回 []string.
比如获取一个收藏夹(如 黄继新的收藏:关于知乎的思考)下所有的问题,可以这么做(见 zhihu-go/collections.go):
func getQuestionsFromDoc(doc *goquery.Document) []*Question { questions := make([]*Question, 0, pageSize) items := doc.Find("div#zh-list-answer-wrap").Find("h2.zm-item-title") items.Each(func(index int, sel *goquery.Selection) { a := sel.Find("a") qTitle := strip(a.Text()) qHref, _ := a.Attr("href") thisQuestion := NewQuestion(makeZhihuLink(qHref), qTitle) questions = append(questions, thisQuestion) }) return questions}
EachWithBreak在 zhihu-go 中也有用到,可以参见 Answer.GetVotersN 方法: zhihu-go/answer.go.
删除节点、插入 HTML、导出 HTML
有一个需求是把回答内容输出到 HTML,说白了其实就是修复和清洗 HTML,具体的细节可以看 answer.go 里的 answerSelectionToHtml 函数. 其中用到了一些需要修改文档的操作。
比如,调用 Remove()方法把一个节点删掉:
sel.Find("noscript").Each(func(_ int, tag *goquery.Selection) { tag.Remove() // 把无用的 noscript 去掉})
在节点后插入一段 HTML:
sel.Find("img").Each(func(_ int, tag *goquery.Selection) { var src string if tag.HasClass("origin_image") { src, _ = tag.Attr("data-original") } else { src, _ = tag.Attr("data-actualsrc") } tag.SetAttr("src", src) if tag.Next().Size() == 0 { tag.AfterHtml("<br>") // 在 img 标签后插入一个换行 }})
在标签尾部 append 一段内容:
wrapper := `<html><head><meta charset="utf-8"></head><body></body></html>`doc, _ := goquery.NewDocumentFromReader(strings.NewReader(wrapper))doc.Find("body").AppendSelection(sel)
最终输出为 html 文档:
html, err := doc.Html()
总结
上面的例子基本涵盖了 zhihu-go 中关于 HTML 操作的场景,得益于 goquery 和 jQuery 的 API 风格,实现起来还是非常简单的。

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HTML은 간단하고 배우기 쉽고 결과를 빠르게 볼 수 있기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1) HTML의 학습 곡선은 매끄럽고 시작하기 쉽습니다. 2) 기본 태그를 마스터하여 웹 페이지를 만들기 시작하십시오. 3) 유연성이 높고 CSS 및 JavaScript와 함께 사용할 수 있습니다. 4) 풍부한 학습 리소스와 현대 도구는 학습 과정을 지원합니다.

WebDevelopmentReliesonHtml, CSS 및 JavaScript : 1) HtmlStructuresContent, 2) CSSSTYLESIT, 및 3) JAVASCRIPTADDSINGINTERACTIVITY, BASISOFMODERNWEBEXPERIENCES를 형성합니다.

HTML은 웹 구조를 정의하고 CSS는 스타일과 레이아웃을 담당하며 JavaScript는 동적 상호 작용을 제공합니다. 세 사람은 웹 개발에서 의무를 수행하고 화려한 웹 사이트를 공동으로 구축합니다.

anexampleStartingtaginhtmlis, whithbeginsaparagraph.startingtagsareessentialinhtmlastheyinitiate rements, definetheirtypes, andarecrucialforstructurituringwebpages 및 smanstlingthedom.

HTML, CSS 및 JavaScript는 웹 개발의 세 가지 기둥입니다. 1. HTML은 웹 페이지 구조를 정의하고 등과 같은 태그를 사용합니다. 2. CSS는 색상, 글꼴 크기 등과 같은 선택기 및 속성을 사용하여 웹 페이지 스타일을 제어합니다.

웹 개발에서 HTML, CSS 및 JavaScript의 역할은 다음과 같습니다. 1. HTML은 웹 페이지 구조를 정의하고, 2. CSS는 웹 페이지 스타일을 제어하고 3. JavaScript는 동적 동작을 추가합니다. 그들은 함께 현대 웹 사이트의 프레임 워크, 미학 및 상호 작용을 구축합니다.

HTML의 미래는 무한한 가능성으로 가득합니다. 1) 새로운 기능과 표준에는 더 많은 의미 론적 태그와 WebComponents의 인기가 포함됩니다. 2) 웹 디자인 트렌드는 반응적이고 접근 가능한 디자인을 향해 계속 발전 할 것입니다. 3) 성능 최적화는 반응 형 이미지 로딩 및 게으른로드 기술을 통해 사용자 경험을 향상시킬 것입니다.

HTML의 미래 트렌드는 의미론 및 웹 구성 요소이며 CSS의 미래 트렌드는 CSS-In-JS 및 CSShoudini이며, JavaScript의 미래 트렌드는 WebAssembly 및 서버리스입니다. 1. HTML 시맨틱은 접근성과 SEO 효과를 향상시키고 웹 구성 요소는 개발 효율성을 향상 시키지만 브라우저 호환성에주의를 기울여야합니다. 2. CSS-in-JS는 스타일 관리 유연성을 향상 시키지만 파일 크기를 증가시킬 수 있습니다. CSShoudini는 CSS 렌더링의 직접 작동을 허용합니다. 3. Webosembly는 브라우저 애플리케이션 성능을 최적화하지만 가파른 학습 곡선을 가지고 있으며 서버리스는 개발을 단순화하지만 콜드 스타트 문제의 최적화가 필요합니다.
