.NET轻松写博客园爬虫
- 2019 年 10 月 3 日
- 筆記
.NET轻松写博客园爬虫
爬虫,是一种按照一定的规则,自动地抓取网站的程序或者脚本。.NET
写爬虫非常简单,并能轻松优化性能。今天我将分享一段简短的代码,爬出博客园前200页精华内容,然后通过微小的改动,将代码升级为多线程爬虫,让爬虫速度提升数倍;最后将对爬到了内容进行一些有趣的分析。
本文演示的代码,可以从这里下载:https://github.com/sdcb/blog-data/tree/master/2019/20190826-cnblogs-crawler-home
我的演示代码通过LINQPad
运行,可以在这里找到最新的LINQPad
下载链接:https://www.linqpad.net/Download.aspx
这些代码同样可以运行在Visual Studio
中。其中.Dump()
方法可以在Visual Studio
中搜索并安装NuGet
包即可兼容:
Install-Package LINQPad
爬虫的三要素
经过我“多年”的爬虫骚操作的经验,我认为爬虫无非就是:
- 下载网站数据;
- 解析/保存网站数据;
- 分析数据与下个页面之间的关系,以便继续下载下个页面数据;
下面我将通过代码演示这三点。
下载网站数据
换作以前,有WebRequest
/WebClient
/RestSharp
之类的选择,但如今已经都被HttpClient
取代了,HttpClient
同时内置于.NET Framework 4.5
/netstandard 1.1
及以后的版本,不用安装第三方包。
代码使用也非常简单:
var client = new HttpClient(); string response = await client.DownloadStringAsync("https://www.cnblogs.com");
其中response
就是从博客园下载的html
字符串。
解析网站数据
.NET
解析html
有多个包可供选择,如HtmlAgilityPack
、CsQuery
等。但AngleSharp
由于其简单好用、功能强大,已经也成为解析html
的不错之选。
AngleSharp
是开源项目,Github
地址是:https://github.com/AngleSharp/AngleSharp。
近期还加入了.NET Foundation
(.NET基金会),官网地址是:https://anglesharp.github.io 。
使用AngleSharp
解析html
示例代码(在LINQPad
中,按Ctrl+Shift+P
快速安装NuGet
包):
Install-Package AngleSharp Install-Package Newtonsoft.Json
使用代码如下:
var parser = new HtmlParser(); IHtmlDocument dom = parser.ParseDocument(@"<ul> <li> <a href=""cnblogs.com"">博客园</a> <a href=""baidu.com"">百度</a> <a href=""google.com"">谷歌</a> </li> <ul>"); var data = dom.QuerySelectorAll("ul li a").Select(x => new { Link = x.GetAttribute("href"), Title = x.TextContent }).Dump();
运行效果:
Link | Title |
---|---|
cnblogs.com | 博客园 |
baidu.com | 百度 |
google.com | 谷歌 |
然后这些数据可以通过JSON
序列化,保存到桌面上:
File.WriteAllText(@"C:UserssdflyDesktopcnblogs.json", JsonConvert.SerializeObject(data));
在解析网页数据时,可能还需要灵活运用正则表达式
,来抓取没那么直观的信息。
页面与页面之间的关系
我们找到博客园的分页器,打开F12
开发者工具,用鼠标定位到分页器:
如图,注意到,每一个页面按钮,都对应了一个不同的链接地址,如第2页,对应的的链接是:/sitehome/p/2
,第3页,对应的是:/sitehome/p/3
。
博客园首页内容一共有200
页,因此只需将在每一页拼接一个$"/sitehome/p/{页面数码}"
即可。
代码与优化
根据上面的知识,可以轻松将博客园首页200页数据爬出来:
var http = new HttpClient(); var parser = new HtmlParser(); for (var page = 1; page <= 200; ++page) { string pageData = await http.GetStringAsync($"https://www.cnblogs.com/sitehome/p/{page}"); IHtmlDocument doc = await parser.ParseDocumentAsync(pageData); doc.QuerySelectorAll(".post_item").Select(tag => new { Title = tag.QuerySelector(".titlelnk").TextContent, Page = page, UserName = tag.QuerySelector(".post_item_foot .lightblue").TextContent, PublishTime = DateTime.Parse(Regex.Match(tag.QuerySelector(".post_item_foot").ChildNodes[2].TextContent, @"(d{4}-d{2}-d{2}sd{2}:d{2})", RegexOptions.None).Value), CommentCount = int.Parse(tag.QuerySelector(".post_item_foot .article_comment").TextContent.Trim()[3..^1]), ViewCount = int.Parse(tag.QuerySelector(".post_item_foot .article_view").TextContent[3..^1]), BriefContent = tag.QuerySelector(".post_item_summary").TextContent.Trim(), }).Dump(page); }
运行结果如下:
多线程优化
这个爬虫将200
页数据全部爬完,根据我的网速,需要76
秒,任务管理器显示如下(下载速度只有每秒1.7 Mbps
)
在.NET
/C#
中,只需对此代码的for
循环修改为LINQ
,然后而加以使用Parallel LINQ
,即可将代码并行化:
Enumerable.Range(1, 200) // for循环转换为LINQ .AsParallel() // 将LINQ并行化 .AsOrdered() // 按顺序保存结果(注意并非按顺序执行) .SelectMany(page => { return Task.Run(async() => // 非异步代码使用async/await,需要包一层Task { string pageData = await http.GetStringAsync($"https://www.cnblogs.com/sitehome/p/{page}".Dump()); IHtmlDocument doc = await parser.ParseDocumentAsync(pageData); return doc.QuerySelectorAll(".post_item").Select(tag => new { Title = tag.QuerySelector(".titlelnk").TextContent, Page = page, UserName = tag.QuerySelector(".post_item_foot .lightblue").TextContent, PublishTime = DateTime.Parse(Regex.Match(tag.QuerySelector(".post_item_foot").ChildNodes[2].TextContent, @"(d{4}-d{2}-d{2}sd{2}:d{2})", RegexOptions.None).Value), CommentCount = int.Parse(tag.QuerySelector(".post_item_foot .article_comment").TextContent.Trim()[3..^1]), ViewCount = int.Parse(tag.QuerySelector(".post_item_foot .article_view").TextContent[3..^1]), BriefContent = tag.QuerySelector(".post_item_summary").TextContent.Trim(), }); }).GetAwaiter().GetResult(); // 等待Task执行完毕 })
通过这个非常简单的优化,在我的电脑上,即可将运行时间降低为14.915
秒,速度快了5倍!同时任务管理器显示网络下载流量为:
数据简单分析
现在我们得到了博客园首页博客简要数据,我将其保存到桌面的一个json
文件中(大家也可以试着保存为其它格式,如数据库中)。当然少不了分析一番。使用LINQPad
,可以很轻松地分析这些数据,并生成图表。
分析基础
void Main() { var data = JsonConvert.DeserializeObject<List<CnblogsItem>>( File.ReadAllText(@"C:UserssdflyDesktopcnblogs.json")); } class CnblogsItem { public string TItle { get; set; } public int Page { get; set; } public string UserName { get; set; } public DateTime PublishTime { get; set; } public int CommentCount { get; set; } public int ViewCount { get; set; } public string BriefContent { get; set; } }
我创建了一个CnblogsItem
的类,用来反序列号桌面上json
文件的数据。返序列化完成后,这些数据保存在data
变量中。
什么时间发文章浏览量最高?
Util.Chart(data .GroupBy(x => x.PublishTime.Hour) .Select(x => new { Hour = x.Key, ViewCount = 1.0 * x.Sum(v => v.ViewCount) }) .OrderByDescending(x => x.Hour), x => x.Hour, y => y.ViewCount).Dump();
结果:
可见,每天上午9点发文章浏览量最高,凌晨3-4点发文章浏览量最低(谁会在晚上3-4点爬起来看东西呢?)
星期几发的文章多?
Util.Chart(data .GroupBy(x => x.PublishTime.DayOfWeek) .Select(x => new { WeekDay = x.Key, ArticleCount = x.Count() }) .OrderBy(x => x.WeekDay), x => x.WeekDay.ToString(), y => y.ArticleCount).Dump();
结果:
可见:星期一、二、三的文章最多,星期四、五逐渐冷淡,星期六、星期日最少。——但星期六比星期日又多一点。(是因为996
造成的吗?)
哪位大佬发文最多(取前9名)?
Util.Chart(data .GroupBy(x => x.UserName) .Select(x => new { UserName = x.Key, ArticleCount = x.Count() }) .OrderByDescending(x => x.ArticleCount) .Take(9), x => x.UserName, y => y.ArticleCount).Dump();
结果:
可见,大佬周国通
竟然在前200页博客中,独占54篇,我点开了他的博客(https://www.cnblogs.com/tylerzhou/)看了一下,竟然都有相当的质量——绝无放水可言,深入讲了许多.NET
的测试系列教程,确实是大佬!
结语
实际应用的爬虫可能不像博客园这么简单,爬虫如果深入,可以遇到很多很多非常有意思的情况。
今天谨希望通过这个简单的博客园爬虫,让大家多多享受写.NET
/C#
代码的乐趣?。
请关注我的微信公众号:【DotNet骚操作】,