Node.js可能是最适合写简易小爬虫的语言，速度极快（以爬取豆瓣top250为例）

“凡是能用JS 写出来的，最终都会用JS 写”，这是一个非常著名的定律，用在爬虫这里再合适不过了。

一说到爬虫很多人都会想到python，的确，python语法简洁，还有scrapy这一类强大的工具可以使用。

但是如果只是想写一个小爬虫，爬取论坛里的几张帖子，帖子里面的几个楼层，然后合成一篇文章。这点小数据量使用scrapy就有点杀鸡用牛刀了，而且还得设置一堆东西，非常麻烦，不够灵活。

而JavaScript就非常适合这一类小爬虫，首先是自带异步架构，能同时爬取多张网页内容，效率上来说比python高多了，我用两个语言写过爬取代理ip的爬虫，当JavaScript爬完时吓了我一跳，这速度快极了。

当然，python也可以通过开启多线程、多协程来实现同时爬取多张网页，但是这就比默认就异步的JavaScript麻烦多了。

所以，如果想简单、高效地写个小爬虫，非JavaScript莫属。

有多快多简单呢？现在就来写个豆瓣top250的爬虫，爬取10张网页，250部电影的名字、评分和封面地址；

1.如何安装

要通过js写爬虫，需要用到三个模块，request、cheerio和fs，其中fs内置了，只需要安装前两个即可，安装命令：

npm install request cheerio

2.获取网页内容

request可以链接网页，爬取内容，这里我们只需要给它传递两个参数就行，一个为url（网址），另一个为回调函数；
request会向回调函数传递三个参数，分别是error（错误信息），response（响应信息），body（网页内容）：

var request = require('request')
var cheerio = require('cheerio')
var fs = require('fs')
var movies = []

var requstMovie = function(url){
request('https://movie.douban.com/top250',function(error, response, body)){
//res.statusCode 为200则表示链接成功
if(error === null && response.statusCode === 200){
console.log('链接成功')
//使用cheerio来解析body（网页内容），提取我们想要的信息
var e = cheerio.load(body)

//通过分析网页结构，我们发现豆瓣每部电影都通过item属性隔开
var movieDiv = e('.item')

//通过for循环来提取每部电影里的信息
for (let i = 0; i < movieDiv.length; i++) {
//takeMovie函数能提取电影名称、评分和封面
let movieInfo = takeMovie(movieDiv[i])
log('正在爬取' + movieInfo.name)
//将提取到的电影放入数组
movies.push(movieInfo)
}
}
})
}

3.提取电影信息

通过创建一个类来包含我们想要的属性，在每次调用takeMovie函数提取信息时都会初始化这个类，然后赋值给相应的属性；
之后放入movies数组里；

//电影的类
var movie = function(){
this.id = 0
this.name = ''
this.score = 0
this.pic = ''
}

var takeMovie = function(div){
var e = cheerio.load(div)
//将类初始化
var m = new movie()
m.name = e('.title').text()
m.score = e('.rating_num').text()
var pic = e('.pic')
//cheerio如果要提取某个属性的内容，可以通过attr()
m.pic = pic.find('img').attr('src')
m.id = pic.find('em').text()
return m
}

4.爬取所有top250

现在要爬取所有的top250信息，总共有10张网页，每张包含25部电影信息，创建一个函数来生成每张网页的网址，然后通过request进行爬取：

var top250Url = function(){
let l = ['https://movie.douban.com/top250']
var urlContinue = 'https://movie.douban.com/top250?start='
let cont = 25
for (let i = 0; i < 10; i++) {
l.push(urlContinue+cont)
cont += 25
}
return l
}

//爬取所有网页
var __main = function(){
var url = top250Url()
for (let i = 0; i < url.length; i++) {
requstMovie(url[i])
}
}

__main()

5.异步架构的坑

当我们爬取完所有的网页后就会发现，movies里的电影信息并不按我们爬取的顺序，这也是异步架构一个需要注意的大坑；
在爬取第一张网页时，JavaScript不会等到处理结束才接着爬第二张，有时候各个网页返回的速度有所差异，会造成先爬取的不一定会先出结果，因此在电影排序上会出现混乱；
所以我们还需要对爬取下来的内容重新进行排序，然后保存：

//sortMovie回调函数能比较两个对象属性大小
var sortMovie = function(id){
return function(obj ,obj1){
var value = obj[id]
var value1 = obj1[id]
return value - value1
}
}

//保存文件
var saveMovie = function(movies){
var path = 'movie.txt'
var data = JSON.stringify(movies, null, 2)
fs.appendFile(path, data, function(error){
if(error == null){
log('保存成功！')
} else {
log('保存失败',error)
}
})
}

我们需要等到所有网页都爬取分析完才执行sortMovie和saveMovie函数，由于JavaScript是异步，即使这两个函数放在最底部也会在分析完之前执行；
一般会通过Promise来控制异步，但是为了方便，这里我们通过if来判断，在每次爬取网页后，都会判断movies里是否包含250条信息，如果有则说明全部爬取到了:

var requstMovie = function(url){
request(url, function(error, response, body){
if (error === null && response.statusCode === 200){
var e = cheerio.load(body)
var movieDiv = e('.item')
for (let i = 0; i < movieDiv.length; i++) {
let movieInfo = takeMovie(movieDiv[i])
log('正在爬取' + movieInfo.name)
movies.push(movieInfo)
}
//判断movies数量
if (movies.length === 250){
//通过sort将数组内每两个元素放入比较函数
var sortM = movies.sort(sortMovie('id'))
//保存文件
saveMovie(sortM)
}
} else {
log('爬取失败', error)
}
})

}

到这里，爬虫已经写完了，来运行一下：

完整代码可以通过github查看：DoubanMovies.JS

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