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Redis와 JavaScript를 사용하여 간단한 웹 크롤러 구축: 데이터를 빠르게 크롤링하는 방법

WBOY

풀어 주다： 2023-07-30 08:37:18

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Redis 및 JavaScript를 사용하여 간단한 웹 크롤러 구축: 데이터를 빠르게 크롤링하는 방법

소개:
웹 크롤러는 인터넷에서 정보를 자동으로 가져오고 웹 페이지에 있는 데이터를 구문 분석할 수 있는 프로그램 도구입니다. 웹 크롤러를 사용하면 대량의 데이터를 신속하게 크롤링하여 데이터 분석 및 비즈니스 결정을 지원할 수 있습니다. 이 기사에서는 Redis와 JavaScript를 사용하여 간단한 웹 크롤러를 구축하는 방법을 소개하고 데이터를 빠르게 크롤링하는 방법을 보여줍니다.

환경 준비
시작하기 전에 다음 환경을 준비해야 합니다.
Redis: 크롤러의 작업 스케줄러 및 데이터 저장소로 사용됩니다.
Node.js: JavaScript 코드를 실행합니다.
Cheerio: HTML 페이지 구문 분석을 위한 라이브러리입니다.
크롤러 아키텍처 설계
저희 크롤러는 분산 아키텍처를 채택하고 작업 스케줄러와 크롤러 노드의 두 부분으로 나뉩니다.

작업 스케줄러: Redis 대기열에 크롤링할 URL을 추가하고 필요에 따라 중복 제거 및 우선 순위 설정을 수행합니다.
크롤러 노드: Redis 대기열에서 크롤링할 URL을 획득하고, 페이지를 구문 분석하고, 데이터를 추출하여 Redis에 저장하는 역할을 합니다.

작업 스케줄러 코드 예시
작업 스케줄러의 코드 예시는 다음과 같습니다.

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);
}

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위 코드에서는 Redis의 Ordered Set 및 Set 데이터 구조를 사용하며, Ordered Set urls</ code>는 크롤링할 URL을 저장하는 데 사용되며 <code>visited_urls 컬렉션은 크롤링된 URL을 저장하는 데 사용됩니다. 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。

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();

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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

크롤러 노드의 코드 예시는 다음과 같습니다.

request

cheerio 라이브러리를 사용하여 페이지를 구문 분석합니다. parseData 함수에서 cheerio 라이브러리를 사용하여 페이지를 구문 분석하고 특정 페이지 구조 및 데이터 추출 요구 사항에 따라 데이터를 추출할 수 있습니다. 크롤러 노드의 기본 논리에서는 Redis 대기열에서 크롤링할 URL을 얻기 위해 루프를 수행하고 페이지 구문 분석 및 데이터 저장을 수행합니다. 🎜🎜요약: 🎜Redis와 JavaScript를 활용하면 간단하지만 강력한 웹 크롤러를 구축하여 대량의 데이터를 빠르게 크롤링할 수 있습니다. 작업 스케줄러를 사용하여 크롤링할 URL을 Redis 대기열에 추가하고 페이지 구문 분석 및 데이터 저장을 위해 크롤러 노드의 대기열에서 URL을 얻을 수 있습니다. 이러한 분산 아키텍처는 크롤링 효율성을 향상시킬 수 있으며, Redis의 데이터 저장 및 고성능 기능을 통해 대용량 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 🎜

위 내용은 Redis와 JavaScript를 사용하여 간단한 웹 크롤러 구축: 데이터를 빠르게 크롤링하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!