公司有过一个需求,需要拿一个网页的的表格数据,数据量达到30w左右;为了提高工作效率。
结合自身经验和网上资料。写了一套符合自己需求的nodejs爬虫工具。也许也会适合你的。
先上代码。在做讲解
'use strict'; // 引入模块 const superagent = require('superagent'); const cheerio = require('cheerio'); const Excel = require('exceljs'); var baseUrl = ''; var Cookies = 'PHPSESSID=1c948cafb361cb5dce87122846e649cd'; //伪装的cookie let pageDatas = []; let count = 1; let limit = 3; for (count; count < limit; count++) { baseUrl = `http://bxjd.henoo.com/policy/policyList"Cookie", Cookies) var $ = cheerio.load(body.text); var trList = $("#tableList").children("tr"); for (var i = 0; i < trList.length; i++) { let item = {}; var tdArr = trList.eq(i).find("td"); var id = tdArr.eq(0).text(); item.sortId = id; var detailUrl = `http://bxjd.henoo.com/policy/view"Cookie", Cookies); var $$ = cheerio.load(detailBody.text); var detailT = $$(".table-view"); //投保人证件号 item.policyIdNum = detailT.find("tr").eq(11).find("td").eq(1).text(); //投保人手机号 item.policyPhone = detailT.find("tr").eq(10).find("td").eq(1).text(); //被保人手机号 item.bePoliciedPhone = detailT.find("tr").eq(16).find("td").eq(1).text(); //被保人姓名 item.bePoliciedName = detailT.find("tr").eq(13).find("td").eq(1).text(); console.log(item.bePoliciedName) //被保人证件号 item.bePoliciedIdNum = detailT.find("tr").eq(17).find("td").eq(1).text(); pageDatas = [...pageDatas,item]; } if (pageDatas.length / 15 == (count - 1)) { writeXLS(pageDatas) } } catch (error) { } } function writeXLS(pageDatas) { const workbook = new Excel.Workbook(); const sheet = workbook.addWorksheet('My Sheet'); const reColumns=[ {header:'序号',key:'sortId'}, {header:'投保单号',key:'policyId'}, {header: '产品名称', key: 'policyProductName'}, {header: '投保人姓名', key: 'policyName' }, {header: '投保人手机号', key: 'policyPhone' }, {header: '投保人证件号', key: 'policyIdNum'}, {header: '被保人姓名', key: 'bePoliciedName' }, {header: '被保人手机号', key: 'bePoliciedPhone' }, {header: '被保人证件号', key: 'bePoliciedIdNum' }, {header:'保费',key:'policyMoney'}, ]; sheet.columns = reColumns; for(let trData of pageDatas){ sheet.addRow(trData); } const filename = './projects.xlsx'; workbook.xlsx.writeFile(filename) .then(function() { console.log('ok'); }).catch(function (error) { console.error(error); }); }
代码使用方式
一、npm install
相关的依赖二、代码修改
1、修改为自己的baseUrl
2、如果不需要携带cookie时将set("Cookie", Cookies)
代码去掉
3、修改自己的业务代码
三、运行 node index四、部分代码说明
所有代码不过90行不到,操作了表格数据获取和单条数据详情的获取
接口请求的框架使用superagent的原因是拼接伪装的cookie的操作比较简单。因为有的时候我们需要获取登录后的页面数据。
这个时候可能需要请求是携带登录cookie信息。返回后的body对象通过cheerio.load之后就能拿到一个类似jquery的文档对象。
后面就可以很方便的使用jquery的dom操作方式去拿到页面内自己想要的数据了。
数据写入到excel中。
五、结果
总结
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暂无“node.js 基于cheerio的爬虫工具的实现(需要登录权限的爬虫工具)”评论...
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