目录
一、colly框架简介
二、colly特性说明
三、爬虫架构对比
四、colly框架实战
五、colly总结说明
一、colly框架简介
前言:colly 是 Go 实现的比较有名的一款爬虫框架,而且 Go 在高并发和分布式场景的优势也正是爬虫技术所需要的。它的主要特点是轻量、快速,设计非常优雅,并且分布式的支持也非常简单,易于扩展。
github地址: github.com/gocolly/colly
colly官网地址:http://go-colly.org/
从上图中,我们可以看出colly在github社区有着超高的人气,到目前为止已经有17862个赞了。同Python爬虫框架Scrapy一样,属于不同语言中的超人气框架!
二、colly特性说明
谈起爬虫框架,我觉得大家听过最多的就是requests库、Scrapy这类型的Python框架吧。如果再细分,Scrapy框架应该是功能最多也最好用的框架之一吧,优点这里就省略了,今天我们引出一个新的框架colly,先来介绍一下他的特性吧:
- 干净的API
- 快速(单核>1k请求/秒)
- 管理每个域的请求延迟和最大并发性
- 自动cookie和会话处理
- 同步/异步并行抓取
- 分布式抓取
- 缓存
- 非unicode响应的自动编码
- robots. txt的支持
- 抓取深度控制
- 设置跨域开关
- 谷歌应用程序引擎支持
总结:如果不是认真观察,我都感觉colly是scrapy的孪生兄弟呢,很多功能都极其的相似,接下来就让我们看看这个框架牛逼的地方吧,为啥会有这么多的star呢?
三、爬虫架构对比
了解爬虫的都知道一个爬虫请求的生命周期主要为以下五点:
- 构建爬虫请求
- 发送及调度请求
- 获取文档或数据
- 解析字段或清洗数据
- 数据处理或持久化
结合上面的步骤,我们先来谈下scrapy架构,如下图所示:
如上图,downloader负责请求获取页面,spiders中写具体解析字段的逻辑,item PipeLine数据最后处理, 中间有一些中间件,可以定制化一些功能设置。比如,代理,请求频率等。
然后,我们谈下colly架构的特别,colly的逻辑更像是面向过程编程的, colly的逻辑就是按上面生命周期的顺序进行处理, 只是在不同阶段,加上回调函数进行过滤的时候进行处理。架构图如下所示:
四、colly框架实战
go colly的网络爬虫还是很强大,下面我们通过代码来看一下这个功能的使用:
// @author : 逆向与爬虫的故事// @time : 2022/10/6 13:24
// -------------------------------------------
package main
import (
"fmt"
"github.com/gocolly/colly"
"github.com/gocolly/colly/debug"
"time"
)
func main() {
mUrl := "http://www.ifeng.com/"
//colly的主体是Collector对象,管理网络通信和负责在作业运行时执行附加的回掉函数
c := colly.NewCollector(
// 开启DEBUG
colly.Debugger(&debug.LogDebugger{}),
// 是否开启异步
colly.Async(true),
// 跨域设置
colly.AllowedDomains("www.ifeng.com"),
// 允许重复抓取
colly.AllowURLRevisit(),
// url设置
colly.URLFilters(
regexp.MustCompile(".*"),
),
// 设置UA
colly.UserAgent("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36"),
)
c.Limit(&colly.LimitRule{
Parallelism: 5, // 并发设置
Delay: time.Second * 3, // 下载延时
RandomDelay: time.Second * 5, // 随机延时
})
// 代理、连接数、上下文机制、超时等配置
c.WithTransport(&http.Transport{
Proxy: http.ProxyFromEnvironment,
DialContext: (&net.Dialer{
Timeout: 30 * time.Second,
KeepAlive: 30 * time.Second,
}).DialContext,
MaxIdleConns: 100,
IdleConnTimeout: 90 * time.Second,
TLSHandshakeTimeout: 10 * time.Second,
ExpectContinueTimeout: 1 * time.Second,
})
//发送请求之前的执行函数
c.OnRequest(func(r *colly.Request) {
fmt.Println("这里是发送之前执行的函数")
})
//发送请求错误被回调
c.OnError(func(_ *colly.Response, err error) {
fmt.Print(err)
})
//响应请求之后被回调
c.OnResponse(func(r *colly.Response) {
fmt.Println("Response body length:", len(r.Body))
})
//response之后会调用该函数,分析页面数据
c.OnHTML("p a", func(e *colly.HTMLElement) {
fmt.Println(e.Text)
})
//在OnHTML之后被调用
c.OnScraped(func(r *colly.Response) {
fmt.Println("Finished", r.Request.URL)
})
//这里是执行访问url
c.Visit(mUrl)
}
运行结果如下:
总结一下,回调函数的调用顺序如下:
- OnRequest在发起请求前被调用
- OnError请求过程中如果发生错误被调用
- OnResponse收到回复后被调用
- OnHTML在OnResponse之后被调用,如果收到的内容是HTML
- OnScraped在OnHTML之后被调用
通过实战,观察打印日志,让我相信Go的并发性是真的强👍🏻
五、colly框架总结
colly回调函数共有如下7种,表格如下:
colly回调函数已经满足:
- request事前处理回调
- request请求错误回调
- 收到响应头处理回调
- 成功响应处理回调
- HTML内容处理回调
- 爬虫结束处理回调
总结:通过查看回调函数及内置函数,colly除了不具备json序列化方法,其他功能都已经具备。同scrapy相比,colly也缺少一些丰富的扩展统计中间件功能,但是colly框架的并发性是真的强,也支持分布式抓取。colly让我相信,爬虫除了使用python,用go也是一个不错的选择,我也相信colly社区的开发者会让这个架构越来越牛逼!同时,我也希望在以后的日子里,能为colly社区贡献自己的一分绵薄之力⛽️
逆向与爬虫的故事
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