一、概述

NEOCrawler(中文名：牛咖)，是nodejs、redis、phantomjs实现的爬虫系统。代码完全开源，适合用于垂直领域的数据采集和爬虫二次开发。

【主要特点】

使用nodejs实现，javascipt简单、高效、易学、为爬虫的开发以及爬虫使用者的二次开发节约不少时间；nodejs使用Google V8作为运行引擎，性能可观；由于nodejs语言本身非阻塞、异步的特性，运行爬虫这类IO密集CPU需求不敏感的系统表现很出色，与其他语言的版本简单的比较，开发量小于C/C++/JAVA，性能高于JAVA的多线程实现以及Python的异步和携程方式的实现。
调度中心负责网址的调度，爬虫进程分布式运行，即中央调度器统一决策单个时间片内抓取哪些网址，并协调各爬虫工作，爬虫单点故障不影响整体系统。
爬虫在抓取时就对网页进行了结构化解析，摘取到需要的数据字段，入库时不仅是网页源代码还有结构化了的各字段数据，不仅使得网页抓取后数据立马可用，而且便于实现入库时的精准化的内容排重。
集成了phantomjs。phantomjs是无需图形界面环境的网页浏览器实现，利用它可以抓取需要js执行才产生内容的网页。通过js语句执行页面上的用户动作，实现表单填充提交后再抓取下一页内容、点击按钮后页面跳转再抓取下一页内容等。
重试及容错机制。http请求有各种意外情况，都有重试机制，失败后有详细记录便于人工排查。都返回的页面内容有校验机制，能检测到空白页，不完整页面或者是被代理服务器劫持的页面；
可以预设cookie，解决需要登录后才能抓取到内容的问题。
限制并发数，避免因为连接数过多被源网站屏蔽IP的问题。
集成了代理IP使用的功能，此项功能针对反抓取的网站（限单IP下访问数、流量、智能判断爬虫的），需要提供可用的代理IP，爬虫会自主选择针对源网站还可以访问的代理IP地址来访问，源网站无法屏蔽抓取。
产品化功能，爬虫系统的基础部分和具体业务实现部分架构上分离，业务实现部分不需要编码，可以用配置来完成。
Web界面的抓取规则设置，热刷新到分布式爬虫。在Web界面配置抓取规则，保存后会自动将新规则刷新给运行在不同机器上的爬虫进程，规则调整不需要编码、不需要重启程序。

可配置项：

1). 用正则表达式来描述，类似的网页归为一类，使用相同的规则。一个爬虫系统（下面几条指的都是某类网址可配置项）；

2). 起始地址、抓取方式、存储位置、页面处理方式等；

3). 需要收集的链接规则，用CSS选择符限定爬虫只收集出现在页面中某个位置的链接；

3). 页面摘取规则，可以用CSS选择符、正则表达式来定位每个字段内容要抽取的位置；

4). 预定义要在页面打开后注入执行的js语句;

5). 网页预设的cookie;

6). 评判该类网页返回是否正常的规则，通常是指定一些网页返回正常后页面必然存在的关键词让爬虫检测；

7). 评判数据摘取是否完整的规则，摘取字段中选取几个非常必要的字段作为摘取是否完整的评判标准；

8). 该类网页的调度权重（优先级）、周期（多久后重新抓取更新）。

为了减少冗余开发，根据抓取需求划分为实例，每个实例的基础配置（存储数据库、爬虫运行参数、定制化代码）都可以不同，即抓取应用配置的层次为：爬虫系统->实例->网址。
爬虫系统结构上参考了scrapy，由core、spider、downloader、extractor、pipeline组成，core是各个组件的联合点和事件控制中心，spider负责队列的进出，downloader负责页面的下载，根据配置规则选择使用普通的html源码下载或者下载后用phantomjs浏览器环境渲染执行js/css，extractor根据摘取规则对文档进行结构化数据摘取，pipeline负责将数据持久化或者输出给后续的数据处理系统。这些组件都提供定制化接口，如果通过配置不能满足需求，可以用js代码很容易个性化扩展某个组件的功能。

【架构】

提示：建议刚接触本系统的用户跳过架构介绍环节直接进入第二部分，先将系统运行起来，有一个感性认识后再来查阅架构的环节，如果您需要做深入的二次开发，请仔细阅读本环节资料

整体架构

neocrawler-architecture

图中黄色部分为爬虫系统的各个子系统。

SuperScheduler是中央调度器，Spider爬虫将收集到的网址放入到各类网址所对对应的网址库中，SuperScheduler会依据调度规则从各类网址库抽取相应量的网址放入待抓取队列。
Spider是分布式运行的爬虫程序，从调度器调度好的待抓取队列中取出任务进行抓取，将发现的网址放入网址库，摘取的内容存库，将爬虫程序分为core一个核心和download、extract、pipeline 4个中间件，是为了在爬虫实例中能够比较容易的重新定制其中某块功能。
ProxyRouter是在使用代理IP的时候将爬虫请求智能路由给可用代理IP的。
Webconfig是web的爬虫规则配置后台。

二、运行步骤

##【运行环境准备】

安装好nodejs 环境，从git仓库clone源码到本地，在文件夹位置打开命令提示符，运行“npm install”安装依赖的模块；
redis server安装（同时支持redis和ssdb，从节约内存的角度考虑，可以使用ssdb，在setting.json可以指定类型，下面会提到）。
hbase环境，抓取到网页、摘取到的数据将存储到hbase，hbase安装完毕后要将http rest服务开启，后面的配置中会用到，如果要使用其他的数据库存储，可以不安装hbase，下面的章节中将会讲到如何关闭hbase功能以及定制化自己的存储。hbase shell中初始化hbase 列簇:

create 'crawled',{NAME => 'basic', VERSIONS => 3},{NAME=>"data",VERSIONS=>3},{NAME => 'extra', VERSIONS => 3}
create 'crawled_bin',{NAME => 'basic', VERSIONS => 3},{NAME=>"binary",VERSIONS=>3}

推荐使用hbase rest方式, 当你启动hbase后, 在hbase目录的bin子目录下执行以下命令可以启动hbase rest:

./hbase-daemon.sh start rest

默认端口为8080, 下面配置中会用到.

##【实例配置】

实例在instance目录下，拷贝一份example，重命名其他的实例名，例如：abc，以下说明中均使用该实例名举例。
编辑instance/abc/setting.json

{
    /*注意：此处用于解释各项配置，真正的setting.json中不能包含注释*/

    "driller_info_redis_db":["127.0.0.1",6379,0],/*网址规则配置信息存储位置，最后一个数字表示redis的第几个数据库*/
    "url_info_redis_db":["127.0.0.1",6379,1],/*网址信息存储位置*/
    "url_report_redis_db":["127.0.0.1",6380,2],/*抓取错误信息存储位置*/
    "proxy_info_redis_db":["127.0.0.1",6379,3],/*http代理网址存储位置*/
    "use_proxy":false,/*是否使用代理服务*/
    "proxy_router":"127.0.0.1:2013",/*使用代理服务的情况下，代理服务的路由中心地址*/
    "download_timeout":60,/*下载超时时间，秒，不等同于相应超时*/
    "save_content_to_hbase":false,/*是否将抓取信息存储到hbase，目前只在0.94下测试过*/
    "crawled_hbase_conf":["localhost",8080],/*hbase rest的配置,你可以使用tcp方式连接,配置为{"zookeeperHosts": ["localhost:2181"],"zookeeperRoot": "/hbase"},此模式下有OOM Bug,不建议使用*/
    "crawled_hbase_table":"crawled",/*抓取的数据保存在hbase的表*/
    "crawled_hbase_bin_table":"crawled_bin",/*抓取的二进制数据保存在hbase的表*/
    "statistic_mysql_db":["127.0.0.1",3306,"crawling","crawler","123"],/*用来存储抓取日志分析结果，需要结合flume来实现，一般不使用此项*/
    "check_driller_rules_interval":120,/*多久检测一次网址规则的变化以便热刷新到运行中的爬虫*/
    "spider_concurrency":5,/*爬虫的抓取页面并发请求数*/
    "spider_request_delay":0,/*两个并发请求之间的间隔时间，秒*/
    "schedule_interval":60,/*调度器两次调度的间隔时间*/
    "schedule_quantity_limitation":200,/*调度器给爬虫的最大网址待抓取数量*/
    "download_retry":3,/*错误重试次数*/
    "log_level":"DEBUG",/*日志级别*/
    "use_ssdb":false,/*是否使用ssdb*/
    "to_much_fail_exit":false,/*错误太多的时候是否自动终止爬虫*/
    "keep_link_relation":false/*链接库里是否存储链接间关系*/
}

##【运行】

爬虫运行的基本步骤是: *

在WEB界面配置抓取规则
调试单个网址抓取是否正常
运行调度器(调度器启动一个即可)
如果使用代理IP抓取的话启动代理路由
启动爬虫(爬虫可以分布式启动多个)

以下是具体的启动命令

运行WEB配置(配置规则参考下一章说明)

node run.js -i abc -a config -p 8888

在浏览器打开 http://localhost:8888 可以在web界面配置抓取规则
测试单个页面抓取

node run.js -i abc -a test -l "http://domain/page/"
运行调度器

node run.js -i abc -a schedule

-i指定了实例名，-a指定了动作schedule，下同
运行代理路由仅使用了代理IP抓取的情况下才需要运行代理路由

node run.js -i abc -a proxy -p 2013

此处的-p指定代理路由的端口，如果在本机运行，setting.json的proxy_router及端口为 127.0.0.1:2013
运行爬虫

node run.js -i abc -a crawl

可以在instance/example/logs 下查看输出日志debug-result.json

在正式运行的环境下建议使用nodejs 的 pm2或者python的supervisor来托管进程.

##【抓取规则配置】打开web界面,例如：http://localhost:8888/ , 进入“Drilling Rules”，添加规则。这是一个json编辑器，可以在代码模式/可视化模式之间切换。下面给出配置项的说明.具体的应用配置可以参考下一章节的示例.

{
  /*注意：此处用于解释各项配置，真正的配置代码中不能包含注释*/
  "domain": "",/*顶级域名，例如163.com(不带主机名，www.163.com是错误的)*/
  "url_pattern": "",/*网址规则，正则表达式，例如：^http://domain/\d+\.html，限定范围越精确越好*/
  "alias": "",/*给该规则取的别名*/
  "id_parameter": [],/*该网址可以带的有效参数，如果数组第一个值为#，表示过滤一切参数*/
  "encoding": "auto",/*页面编码，auto表示自动检测，可以填写具体值：gbk,utf-8*/
  "type": "node",/*页面类型，分支branch或者节点node*/
  "save_page": true,/*是否保存html源代码*/
  "format": "html",/*页面形式，html/json/binary*/
  "jshandle": false,/*是否需要处理js，决定了爬虫是否用phantomjs加载页面*/
  "extract_rule": {/*摘取规则，后面单独详述*/
    "category": "crawled",
    "rule": {/*如果不摘取数据，rule应该为空*/
      "title": {/*一个摘取单元，后面单独详述*/
        "base": "content",
        "mode": "css",
        "expression": "title",
        "pick": "text",
        "index": 1
      }
    }
  },
  "cookie": [],/*cookie值，有多个object组成，每个object是一个cookie值*/
  "inject_jquery": false,/*在使用phantomjs的情况下是否注入jquery*/
  "load_img": false,/*在使用phantomjs的情况下是否载入图片*/
  "drill_rules": ["a"],/*页面中感兴趣的链接,填写css选择符选择a元素，可以为多个，此处表示所有链接*/
  "drill_relation": {/*一个摘取单元，从页面中摘取一个值来填充上下文关系对此页的描述*/
    "base": "content",
    "mode": "css",
    "expression": "title",
    "pick": "text",
    "index": 1
  },
  "validation_keywords": [],/*验证页面下载是否有效的关键词，可以为多个，为空表示不验证*/
  "script": [],/*在页面中执行的脚本，可以为多个，依次对应每个层级下的执行。以js_result=..形式*/
  "navigate_rule": [],/*自动导航，css选择符，可以为多个，依次对应每个层级，phantomjs将点击匹配的元素进行导航*/
  "stoppage": -1,/*导航几个层级后停止*/
  "priority": 1,/*调度优先级，数字越小越优先*/
  "weight": 10,/*调度权重，数字越大越有限*/
  "schedule_interval": 86400,/*重新调度的周期，单位秒*/
  "active": true,/*是否激活该规则*/
  "seed": [],/*种子地址，重新调度时从这些网址开始*/
  "schedule_rule": "FIFO"/*调度方式，FIFO或者LIFO*/
}

摘取单元

{
"base": "content",/*基于什么摘取，网页DOM：content或者给予url*/
  "mode": "css",/*摘取模式，css或者regex表示css选择符或者正则表达式，value表示给固定值*/
  "expression": "title",/*表达式，与mode相对应css选择符表达式或者正则表达式，或者一个固定的值*/
  "pick": "text",/*css模式下摘取一个元素的属性或者值，text、html表示文本值或者标签代码，@href表示href属性值，其他属性依次类推在前面加@符号*/
  "index": 1/*当有多个元素时，选取第几个元素，-1表示选择多个，将返回数组值*/
}

摘取规则

/*摘取规则由多个摘取单元构成，它们之间的基本结构如下*/
"extract_rule": {
    "category": "crawled",/*该节点存储到hbase的表名称*/
    "rule": {/*具体规则*/
      "title": {/*一个摘取单元，规则参考上面的说明*/
        "base": "content",
        "mode": "css",
        "expression": "title",
        "pick": "text",
        "index": 1,
        "subset":{/*子集*/
              "category":"comment",/*属于comment（存储到comment）*/
              "relate":"#title#",/*与上级关联*/
              "mapping":false,/*子集类型，mapping为true将分到另外的表中单独存储*/
              "rule":{
                  "profile": {"base":"content","mode":"css","expression":".classname","pick":"@href","index":1},/*摘取单元*/
                  "message": {"base":"content","mode":"css","expression":".classname","pick":"@alt","index":1}
                },
              "require":["profile"]/*必须字段*/
            }
      }
    }
  "require":["title"]/*必须字段，如果里面的值为数组，表示这个数组内的值有任意一个就满足要求，例如[[a,b],c]*/
  }

三、简单示例

此步骤假设你已经将web配置后台运行起来了,如何运行web配置请按照上一章节的说明

下面列出一个抓取微信号的配置例子.假设我们的意图是抓取http://www.sovxin.com 上的所有微信号.

第一步是观察网站的结构,大概可以分为4个层次:首页,分类频道页,列表页,详情页. 我们根据这个页面层次来进行抓取规则的配置,其中,只有详情页是需要配置字段摘取信息的,其他3种页面都是用来逐步发现详情页的. 我们将这个顺序倒过来,从详情页开始配置,最后再看首页. ##规则列表截图(你的界面肯定还没有这些规则列表,点击Add添加规则,参考我下面列出的配置) DrillingRules

详情页(摘取实际内容的)

detail

你应当对照上一章节讲到的每个配置项的说明来理解这个示例

可以将编辑器切换到代码模式,将下面的json粘贴到里面.

{
  "domain": "sovxin.com",
  "url_pattern": "^http://www.sovxin.com/weixin_\\d+.html$",
  "alias": "detail",
  "id_parameter": [
    "#"
  ],
  "encoding": "auto",
  "type": "node",
  "save_page": false,
  "format": "html",
  "jshandle": false,
  "extract_rule": {
    "category": "crawled",
    "rule": {
      "nickname": {
        "base": "content",
        "mode": "css",
        "expression": "._title>strong",
        "pick": "text",
        "index": 1
      },
      "name": {
        "base": "content",
        "mode": "regex",
        "expression": ">微信号：(.*?)</td>",
        "pick": "text",
        "index": 1
      },
      "subtype": {
        "base": "content",
        "mode": "regex",
        "expression": ">账号类型：(.*?)</td>",
        "pick": "text",
        "index": 1
      },
      "location": {
        "base": "content",
        "mode": "css",
        "expression": ".js_other>._o_left>a",
        "pick": "text",
        "index": 1
      },
      "description": {
        "base": "content",
        "mode": "css",
        "expression": ".introduction",
        "pick": "html",
        "index": 1
      },
      "logo": {
        "base": "content",
        "mode": "css",
        "expression": ".avatar>img",
        "pick": "@src",
        "index": 1
      },
      "qrcode": {
        "base": "content",
        "mode": "css",
        "expression": ".erweima",
        "pick": "@src",
        "index": 1
      },
      "class": {
        "base": "content",
        "mode": "css",
        "expression": "._vb_weizhi>a:nth-child(2)",
        "pick": "text",
        "index": 1
      },
      "subclass": {
        "base": "content",
        "mode": "css",
        "expression": "._vb_weizhi>a:nth-child(3)",
        "pick": "text",
        "index": 1
      }
    },
    "require": [
      [
        "name",
        "oid",
        "nickname"
      ]
    ]
  },
  "cookie": [],
  "inject_jquery": false,
  "load_img": false,
  "drill_rules": [
    "a",
    ".avatar>img",
    ".erweima"
  ],
  "drill_relation": {
    "base": "content",
    "mode": "css",
    "expression": "._title>strong",
    "pick": "text",
    "index": 1
  },
  "validation_keywords": [
    "当前位置"
  ],
  "script": [],
  "navigate_rule": [],
  "stoppage": -1,
  "priority": 1,
  "weight": 10,
  "schedule_interval": 8640000,
  "active": true,
  "seed": [],
  "schedule_rule": "FIFO",
  "use_proxy": false,
  "first_schedule": 1408456940902
}

列表页(通过它摘取到上面配置的详情页链接以及本身的分页链接)

list

{
  "domain": "sovxin.com",
  "url_pattern": "^http://www.sovxin.com/t_.*?.html$",
  "alias": "list",
  "id_parameter": [
    "#"
  ],
  "encoding": "auto",
  "type": "branch",
  "save_page": false,
  "format": "html",
  "jshandle": false,
  "extract_rule": {
    "category": "crawled",
    "rule": {}
  },
  "cookie": [],
  "inject_jquery": false,
  "load_img": false,
  "drill_rules": [
    "a"
  ],
  "drill_relation": {
    "base": "content",
    "mode": "css",
    "expression": "title",
    "pick": "text",
    "index": 1
  },
  "validation_keywords": [
    "当前位置"
  ],
  "script": [],
  "navigate_rule": [],
  "stoppage": -1,
  "priority": 3,
  "weight": 10,
  "schedule_interval": 86400,
  "active": true,
  "seed": [
    "http://www.sovxin.com/t_xiuxianyule_#.html#1#300#1",
    "http://www.sovxin.com/t_jiankangshenghuo_#.html#1#300#1",
    "http://www.sovxin.com/t_wenhuajiaoyu_#.html#1#300#1",
    "http://www.sovxin.com/t_jiaoliu_#.html#1#300#1",
    "http://www.sovxin.com/t_qiyepinpai_#.html#1#300#1",
    "http://www.sovxin.com/t_mingxingmingren_#.html#1#300#1",
    "http://www.sovxin.com/t_youguanbumen_#.html#1#300#1",
    "http://www.sovxin.com/t_zonghe_#.html#1#300#1"
  ],
  "schedule_rule": "FIFO",
  "use_proxy": false,
  "first_schedule": 1414938594585
}

分类频道页(通过它摘取到上面配置的列表页链接)

首页(通过它摘取到上面配置的频道分类页面)

home

{
  "domain": "sovxin.com",
  "url_pattern": "^http://www.sovxin.com/$",
  "alias": "home",
  "id_parameter": [
    "#"
  ],
  "encoding": "auto",
  "type": "branch",
  "save_page": false,
  "format": "html",
  "jshandle": false,
  "extract_rule": {
    "category": "crawled",
    "rule": {}
  },
  "cookie": [],
  "inject_jquery": false,
  "load_img": false,
  "drill_rules": [
    "a"
  ],
  "drill_relation": {
    "base": "content",
    "mode": "css",
    "expression": "title",
    "pick": "text",
    "index": 1
  },
  "validation_keywords": [
    "搜微信"
  ],
  "script": [],
  "navigate_rule": [],
  "stoppage": -1,
  "priority": 4,
  "weight": 10,
  "schedule_interval": 86400,
  "active": true,
  "seed": [
    "http://www.sovxin.com/"
  ],
  "schedule_rule": "FIFO",
  "use_proxy": false,
  "first_schedule": 1414938594585
}

四、进阶示例

数据存储的定制化

抓取的数据默认是存储到hbase,你可以可以将这种默认行为取消,将数据存储到其他类型的数据库.修改instance/你的实例/settings.json,将save_content_to_hbase设置为false.然后修改instance/你的实例/spider_extend.js,这里是你定制化开发的地方,将pipeline方法的注释拿掉,爬虫抓完页面后会调用该函数,传入一个extracted_info是摘取后的结构化数据,另一个参数callback是回调函数要求你在做完你做的事情(实际上就是存数据到你的数据库).extracted_info的结构你可以console.dir(extracted_info)或者Webstorm IDE内断点调试以下就能看到. 以下代码(存储到mongodb)仅供参考

/**
 * instead of main framework content pipeline
 * if it do nothing , comment it
 * @param extracted_info (same to extract)
 */
spider_extend.prototype.pipeline = function(extracted_info,callback){
    var spider_extend = this;
    if(!extracted_info['extracted_data']||isEmpty(extracted_info['extracted_data'])){
        logger.warn('data of '+extracted_info['url']+' is empty.');
        callback();
    }else{
        var data = extracted_info['extracted_data'];
        if(data['article']&&data['article'].trim()!=""){
            var _id = crypto.createHash('md5').update(extracted_info['url']).digest('hex');
            var puerContent = data['article'].replace(/[^\u4e00-\u9fa5a-z0-9]/ig,'');
            var simplefp = crypto.createHash('md5').update(puerContent).digest('hex');

            var currentTime = (new Date()).getTime();
            data['updated'] = currentTime;
            data['published'] = false;

            //drop additional info
            if(data['$category'])delete data['$category'];
            if(data['$require'])delete data['$require'];

            //format relation to array
            if(extracted_info['drill_relation']){
                data['relation'] = extracted_info['drill_relation'].split('->');
            }

            //get domain
            var urlibarr = extracted_info['origin']['urllib'].split(':');
            var domain = urlibarr[urlibarr.length-2];
            data['domain'] = domain;

            logger.debug('get '+data['title']+' from '+domain+'('+extracted_info['url']+')');
            data['url'] = extracted_info['url'];

            var query = {
                "$or":[
                    {
                        '_id':_id
                    },
                    {
                        'simplefp':simplefp
                    }
                ]
            };
            spider_extend.mongoTable.findOne(query, function(err, item) {
                if(err){throw err;callback();}
                else{
                    if(item){
                        //if the new data of field less than the old, drop it
                        (function(nlist){
                            for(var c=0;c<nlist.length;c++)
                            if(data[nlist[c]]&&item[nlist[c]]&&data[nlist[c]].length<item[nlist[c]].length)delete data[nlist[c]];
                        })(['title','article','tags','keywords']);

                        spider_extend.mongoTable.update({'_id':item['_id']},{$set:data}, {w:1}, function(err,result) {
                            if(!err) {
                                spider_extend.reportdb.rpush('queue:crawled', _id);
                                logger.debug('update ' + data['title'] + ' to mongodb, ' + data['url'] + ' --override-> ' + item['url']);
                            }
                            callback();
                        });
                    }else{
                        data['simplefp'] = simplefp;
                        data['_id'] = _id;
                        data['created'] = currentTime;
                        spider_extend.mongoTable.insert(data,{w:1}, function(err, result) {
                            if(!err){
                                spider_extend.reportdb.rpush('queue:crawled', _id);
                                logger.debug('insert '+data['title']+' to mongodb');
                            }
                            callback();
                        });
                    }
                }
            });
        }else{
            logger.warn(extracted_info['url']+' is lack of content, drop it');
            callback();
        }
    }
}

爬虫的抓取并发数调整

修改instance/你的实例/settings.json中的spider_concurrency. 注意:这里配置的是爬虫的并发请求数,每种网页的重复抓取周期是在规则配置界面设置的.

链接摘取,内容摘取过程定制化

有时候通过web界面配置的规则并不能满足一些特殊的抓取需求,比如说一个页面抓取下来以后你要发起一个ajax子请求合并数据. 又比如说你要用自己的方法去摘取链接和内容.将instance/你的实例/spider_extend.js中的extract方法去掉,爬虫用内容的方法摘取完内容后会调用该函数,传入两个参数, extracted_info是抓取的信息,包含了摘取到的数据,callback是要求你完成你的动作后回调的函数,extracted_info的结构你可以console.dir(extracted_info)或者Webstorm IDE内断点调试以下就能看到. 最后你必须调用回调函数callback,并且将摘取信息作为参数,摘取信息的结构必须和传入的extracted_info一致,实际上建议你直接在extracted_info上改动,将其作为参数返回. 以下代码仅供参考:

/**
 * DIY extract, it happens after spider framework extracted data.
 * @param extracted_info
 * {
        "signal":CMD_SIGNAL_CRAWL_SUCCESS,
        "content":'...',
        "remote_proxy":'...',
        "cost":122,
        "inject_jquery":true,
        "js_result":[],
        "drill_link":{"urllib_alias":[]},
        "drill_count":0,
        "cookie":[],
        "url":'',
        "status":200,
        "origin":{
            "url":link,
            "type":'branch/node',
            "referer":'',
            "url_pattern":'...',
            "save_page":true,
            "cookie":[],
            "jshandle":true,
            "inject_jquery":true,
            "drill_rules":[],
            "script":[],
            "navigate_rule":[],
            "stoppage":-1,
            "start_time":1234
        }
    };
 * @returns callback({*})
 */
spider_extend.prototype.extract = function(extracted_info,callback){
    var self = this;
    var domain = __getTopLevelDomain(extracted_info['url']);
    var result = extracted_info;
    switch(domain){
        case 'sino-manager.com':
            if (result['origin'].urllib == 'urllib:driller:sino-manager.com:sinolist') {
               for(var i = 0; i < result['drill_link']['urllib:driller:sino-manager.com:sinolist'].length; i++) {
                  result['drill_link']['urllib:driller:sino-manager.com:sinolist'][i] = result['drill_link']['urllib:driller:sino-manager.com:sinolist'][i].replace(/(.{31})/,"$1s");
               }
               break;
            } else {
                break;
            }
        case 'chinaventure.com.cn':
            if (result['origin'].urllib == 'urllib:driller:chinaventure.com.cn:chinaventurelist') {
                var content = JSON.parse(result['content'].substring(1,result['content'].length-1));
                var news_url = '';
                var detail = [];
                var list = [];
                var pages;
                for(var i = 0; i < content.length; i++) {
                    detail.push(content[i].news_url);
                }
                result['drill_link']['urllib:driller:chinaventure.com.cn:chinaventuredetail'] = detail;
                var expression = new RegExp('^.*pages=([0-9]+).*$',"ig");
                var matched = expression.exec(result['url']);
                if (matched) {
                    pages = parseInt(matched[1])+1;
                    result['url'] = result['url'].replace('pages='+matched[1],'pages='+pages);
                } else {

                }
                logger.debug(result['url']);
                list.push( result['url']);
                result['drill_link']['urllib:driller:chinaventure.com.cn:chinaventurelist'] = list;
                break;
            } else {
                break;
            }
        default:;
    }
    return callback(result);
}

五、Redis/ssdb数据结构

理解数据结构, 有助于你熟悉整套系统进行二次开发. neocrawler用到4个存储空间, driller_info_redis_db, url_info_redis_db, url_report_redis_db, proxy_info_redis_db, 可以在实例下的settings.json配置, 4个空间存储的类别不同, 键名不会冲突, 可以将4个空间指向一个redis/ssdb库, 每个空间的增长量不一样, 如果使用redis建议将每个空间指向一个db, 有条件的情况下一个空间一个redis, 下面分别对4个空间的结构进行介绍:

driller_info_redis_db

存储了抓取规则及网址

driller:{domain}:{alias}

例如:driller:163.com:newslist, 大括号表示变量,下同. hash类型, 存储了抓取规则, 在web界面配置的规则存储在这里.

urllib:driller:{domain}:{alias}

例如: urllib:driller:163.com:newslist. list类型, 存储了某种规则的网址队列, 爬虫发现符合抓取规则的网址时, 将其存入相应的队列, 调度器将从这些队列里摘取网址进行调度, 爬虫依据调度队列进行抓取, 整个过程循环反复.

queue:scheduled:all

待抓取队列, list类型, 同一时间存在很多urllib(参照上面一个说明), 调度器会根据爬虫的总调度限制及queue:scheduled:all队列长度得出当前可追加队列长度, 再根据你在web配置中心配置的调度权重(priority, weight)从每个队列中抽取相应网址放入queue:scheduled:all, 爬虫将从queue:scheduled:all摘取网址进行抓取.

updated:driller:rule

记录抓取规则配置的版本信息. 爬虫/调度器对爬虫规则的变更是热感应(实时刷新)的, 但是不可能每次调度(一个周期大概间隔几秒)都将所有规则扫描重新载入, 于是就采用版本记录的方式, web配置中心更改抓取规则后变更版本信息, 爬虫会重复检测这个键, 如果发现版本变化则重新加载抓取规则.

url_info_redis_db

该空间存储了网址信息, 抓取运行时间越长这里的数据量会越大

{url-md5-lowercase}

例如: 9108d6a10bd476158144186138fe0ba8, hash类型, 记录了一个网址的详细信息, 在哪个页面被发现, 当前状态, 爬虫系统对该网址的操作轨迹(发现-调度-抓取-存储/失败等等)以及最后操作时间. 这些记录是调度器对二次发现网址是是否调度抓取的依据.

url_report_redis_db

该空间存储爬虫抓取报告

fail:urllib:driller:{domain}:{alias}

例如: fail:urllib:driller:163.com:newslist, zset类型, 记录了抓取失败的网址.

stuck:urllib:driller:{domain}:{alias}

例如: stuck:urllib:driller:163.com:newslist, zset类型, 记录了存储(hbase)失败的网址.

抓取失败/存储失败的网址可以用tools/queue-helper.js添加到抓取队列重新抓取.

注: 针对网络因素爬虫对于抓取失败本身已经做了重试操作, 重试次数可以在settings.json配置. 上面提到的抓取/存取失败是指爬虫多次尝试后依然失败的网址, 一般情况下是由于抓取规则不正确或者hbase故障引起的.

count:{date}

例如: count:20150203, hash类型, 抓取行为的增量统计, 实例文件夹下spider_extend.js中各个定制化函数中有增量统计的语句,默认是注释的, 打开后会做增量统计. 在web配置中心Crawling Daily Report就可以看到统计结果了.

proxy_info_redis_db

该空间存储代理IP相关的数据

proxy:public:available:3s

list类型, 当前可用的代理IP

【联系作者】

Email: successage@gmail.com,
Blog: http://my.oschina.net/waterbear
Issues: http://git.oschina.net/dreamidea/neocrawler/issues?assignee_id=&issue_search=&label_name=&milestone_id=&scope=&sort=&status=all
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微信骚扰： dreamidea

hasone / neocrawler

一、概述

【主要特点】

【架构】

二、运行步骤

摘取单元

摘取规则

三、简单示例

详情页(摘取实际内容的)

列表页(通过它摘取到上面配置的详情页链接以及本身的分页链接)

分类频道页(通过它摘取到上面配置的列表页链接)

首页(通过它摘取到上面配置的频道分类页面)

四、进阶示例

数据存储的定制化

爬虫的抓取并发数调整

链接摘取,内容摘取过程定制化

五、Redis/ssdb数据结构

driller_info_redis_db

url_info_redis_db

url_report_redis_db

proxy_info_redis_db

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一、概述

【主要特点】

【架构】

二、运行步骤

摘取单元

摘取规则

三、简单示例

详情页(摘取实际内容的)

列表页(通过它摘取到上面配置的详情页链接以及本身的分页链接)

分类频道页(通过它摘取到上面配置的列表页链接)

首页(通过它摘取到上面配置的频道分类页面)

四、进阶示例

数据存储的定制化

爬虫的抓取并发数调整

链接摘取,内容摘取过程定制化

五、Redis/ssdb数据结构

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