怎么在Node中使用Puppeteer实现一个爬虫

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架构图

Puppeteer架构图

1. Puppeteer 通过 devTools 与 browser 通信

2. Browser 一个可以拥有多个页面的浏览器(chroium)实例

3. Page 至少含有一个 Frame 的页面

4. Frame 至少还有一个用于执行 javascript 的执行环境，也可以拓展多个执行环境

前言

最近想要入手一台台式机，笔记本的i5在打开网页和vsc的时候有明显卡顿的情况，因此打算配1台 i7 + GTX1070TI or GTX1080TI的电脑，直接在淘宝上搜需要翻页太多，并且图片太多，脑容量接受不了，因此想爬一些数据，利用图形化分析一下最近价格的走势。因此写了一个用Puppeteer写了一个爬虫爬去相关数据。

什么是Puppeteer？

Puppeteer is a Node library which provides a high-level API to control headless Chrome or Chromium over the DevTools Protocol. It can also be configured to use full (non-headless) Chrome or Chromium.

简而言之，这货是一个提供高级API的node库，能够通过devtool控制headless模式的chrome或者chromium，它可以在headless模式下模拟任何的人为操作。

和cheerio的区别

cherrico本质上只是一个使用类似jquery的语法操作HTML文档的库，使用cherrico爬取数据，只是请求到静态的HTML文档，如果网页内部的数据是通过ajax动态获取的，那么便爬去不到的相应的数据。而Puppeteer能够模拟一个浏览器的运行环境，能够请求网站信息，并运行网站内部的逻辑。然后再通过WS协议动态的获取页面内部的数据，并能够进行任何模拟的操作(点击、滑动、hover等),并且支持跳转页面，多页面管理。甚至能注入node上的脚本到浏览器内部环境运行，总之，你能对一个网页做的操作它都能做，你不能做的它也能做。

开始

本文不是一个手把手教程，因此需要你有基本的Puppeteer API常识，如果不懂，请先看看官方介绍
Puppeteer官方站点
PuppeteerAPI

首先我们观察要爬去的网站信息 GTX1080

这是我们要爬取的淘宝网页，只有中间的商品项目是我们需要爬取的内容，仔细分析它的结构，相信一个前端都有这样的能力。

我使用的Typescript，能够获得完整的Puppetter及相关库的API提示，如果你不会TS，只需要将相关的代码换成ES的语法就好了

// 引入一些需要用到的库以及一些声明
import * as puppeteer from 'puppeteer' // 引入Puppeteer
import mongo from '../lib/MongoDB' // 需要用到的 mongodb库，用来存取爬取的数据
import chalk from 'chalk' // 一个美化 console 输出的库

const log = console.log // 缩写 console.log
const TOTAL_PAGE = 50 // 定义需要爬取的网页数量，对应页面下部的跳转链接

// 定义要爬去的数据结构
interface IWriteData { 
 link: string // 爬取到的商品详情链接
 picture: string // 爬取到的图片链接
 price: number // 价格，number类型，需要从爬取下来的数据进行转型
 title: string // 爬取到的商品标题
}

// 格式化的进度输出 用来显示当前爬取的进度
function formatProgress (current: number): string { 
 let percent = (current / TOTAL_PAGE) * 100
 let done = ~~(current / TOTAL_PAGE * 40)
 let left = 40 - done
 let str = `当前进度：[${''.padStart(done, '=')}${''.padStart(left, '-')}]  ${percent}%`
 return str
}

接下来我们开始进入到爬虫的主要逻辑

// 因为我们需要用到大量的 await 语句，因此在外层包裹一个 async function
async function main() {
 // Do something
}
main()

// 进入代码的主逻辑
async function main() {
 // 首先通过Puppeteer启动一个浏览器环境
 const browser = await puppeteer.launch()
 log(chalk.green('服务正常启动'))
 // 使用 try catch 捕获异步中的错误进行统一的错误处理
 try {
  // 打开一个新的页面
  const page = await browser.newPage()
  // 监听页面内部的console消息
  page.on('console', msg => {
   if (typeof msg === 'object') {
    console.dir(msg)
   } else {
    log(chalk.blue(msg))
   }
  })

  // 打开我们刚刚看见的淘宝页面
  await page.goto('https://s.taobao.com/search?q=gtx1080&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20180416&ie=utf8')
  log(chalk.yellow('页面初次加载完毕'))

  // 使用一个 for await 循环，不能一个时间打开多个网络请求，这样容易因为内存过大而挂掉
  for (let i = 1; i <= TOTAL_PAGE; i++) {
   // 找到分页的输入框以及跳转按钮
   const pageInput = await page.$(`.J_Input[type='number']`)
   const submit = await page.$('.J_Submit')
   // 模拟输入要跳转的页数
   await pageInput.type('' + i)
   // 模拟点击跳转
   await submit.click()
   // 等待页面加载完毕，这里设置的是固定的时间间隔，之前使用过page.waitForNavigation()，但是因为等待的时间过久导致报错（Puppeteer默认的请求超时是30s,可以修改）,因为这个页面总有一些不需要的资源要加载，而我的网络最近日了狗，会导致超时，因此我设定等待2.5s就够了
   await page.waitFor(2500)

   // 清除当前的控制台信息
   console.clear()
   // 打印当前的爬取进度
   log(chalk.yellow(formatProgress(i)))
   log(chalk.yellow('页面数据加载完毕'))

   // 处理数据，这个函数的实现在下面
   await handleData()
   // 一个页面爬取完毕以后稍微歇歇，不然太快淘宝会把你当成机器人弹出验证码（虽然我们本来就是机器人）
   await page.waitFor(2500)
  }

  // 所有的数据爬取完毕后关闭浏览器
  await browser.close()
  log(chalk.green('服务正常结束'))

  // 这是一个在内部声明的函数，之所以在内部声明而不是外部，是因为在内部可以获取相关的上下文信息，如果在外部声明我还要传入 page 这个对象
  async function handleData() {
   // 现在我们进入浏览器内部搞些事情，通过page.evaluate方法，该方法的参数是一个函数，这个函数将会在页面内部运行，这个函数的返回的数据将会以Promise的形式返回到外部 
   const list = await page.evaluate(() => {
    
    // 先声明一个用于存储爬取数据的数组
    const writeDataList: IWriteData[] = []

    // 获取到所有的商品元素
    let itemList = document.querySelectorAll('.item.J_MouserOnverReq')
    // 遍历每一个元素，整理需要爬取的数据
    for (let item of itemList) {
     // 首先声明一个爬取的数据结构
     let writeData: IWriteData = {
      picture: undefined,
      link: undefined,
      title: undefined,
      price: undefined
     }

     // 找到商品图片的地址
     let img = item.querySelector('img')
     writeData.picture = img.src

     // 找到商品的链接
     let link: HTMLAnchorElement = item.querySelector('.pic-link.J_ClickStat.J_ItemPicA')
     writeData.link = link.href

     // 找到商品的价格，默认是string类型 通过~~转换为整数number类型
     let price = item.querySelector('strong')
     writeData.price = ~~price.innerText
     
     // 找到商品的标题，淘宝的商品标题有高亮效果，里面有很多的span标签，不过一样可以通过innerText获取文本信息
     let title: HTMLAnchorElement = item.querySelector('.title>a')
 
     writeData.title = title.innerText

     // 将这个标签页的数据push进刚才声明的结果数组
     writeDataList.push(writeData)
    }
    // 当前页面所有的返回给外部环境
    return writeDataList
    
   })
   // 得到数据以后写入到mongodb
   const result = await mongo.insertMany('GTX1080', list)

   log(chalk.yellow('写入数据库完毕'))
  }

 } catch (error) {
  // 出现任何错误，打印错误消息并且关闭浏览器
  console.log(error)
  log(chalk.red('服务意外终止'))
  await browser.close()
 } finally {
  // 最后要退出进程
  process.exit(0)
 }
}

思考

1、为什么使用Typescript？

因为Typescript就是好用啊，我也背不住Puppeteer的全部API，也不想每一个都查，所以使用TS就能智能提醒了,也能避免因为拼写导致的低级错误。基本上用了TS以后，敲代码都能一遍过

puppeteer.png

2、爬虫的性能问题？

因为Puppeteer会启动一个浏览器，执行内部的逻辑，所以占用的内存是蛮多的，看了看控制台，这个node进程大概占用300MB左右的内存。

我的页面是一个个爬的，如果想更快的爬取可以启动多个进程，注意，V8是单线程的，所以在一个进程内部打开多个页面是没有意义的，需要配置不同的参数打开不同的node进程，当然也可以通过node的cluster(集群)实现，本质都是一样的
我在爬取的过程中也设置了不同的等待时间，一方面是为了等待网页的加载，一方面避免淘宝识别到我是爬虫弹验证码

3、Puppeteer的其它功能

这里仅仅利用了Puppeteer的一些基本特性，实际上Puppeteer还有更多的功能。比如引入node上的处理函数在浏览器内部执行，将当前页面保存为pdf或者png图片。并且还可以通过const browser = await puppeteer.launch({ headless: false })启动一个带界面效果的浏览器，你可以看见你的爬虫是如何运作的。此外一些需要登录的网站，如果你不想识别验证码委托第三方进行处理，你也可以关闭headless，然后在程序中设置等待时间，手动完成一些验证从而达到登录的目的。

当然google制作了一个这么牛逼的库可不只是用来做爬虫爬取数据的，这个库也用作于一些自动化的性能分析、界面测试、前端网站监控等

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