当前位置：首页 > news >正文

新浪虚拟主机做网站智能建站系统

news 2025/8/5 8:15:53

新浪虚拟主机做网站,智能建站系统,一个人看bd高清,广东手机网站制作公司起因前几天想给一个项目加 eslint，记得自己曾经在博客里写过相关内容，所以来搜索。但是发现 csdn 的只能按标题，没办法搜正文，所以我没搜到自己想要的内容。没办法只能自己又重新折腾了一通 eslint，很烦躁。迁怒于…

起因

前几天想给一个项目加 eslint，记得自己曾经在博客里写过相关内容，所以来搜索。但是发现 csdn 的只能按标题，没办法搜正文，所以我没搜到自己想要的内容。

没办法只能自己又重新折腾了一通 eslint，很烦躁。迁怒于 CSDN（？），所以打算写一个爬虫，自己搜。

新建项目

只想做一个很简单的爬虫，爬取我自己的 blog，获取所有文章的标题、摘要、分类、标签、内容、发布更新时间。

一说到爬虫我就想到 python，但是懒得配置 python 的开发环境了，用 nodejs 随便搞一搞吧。简单查了一下，决定用 node-crawler

npm init -y
git init
创建 .gitignore
pnpm i crawler
创建 index.js

爬取文章内容页面

此页面可以获取标题、分类、标签、正文内容。
页面中也展示了发布和更新日期，但获取较麻烦，不在此页面爬取。

// index.js
const Crawler = require("crawler");const crawler = new Crawler();
crawler.direct({uri: `https://blog.csdn.net/tangran0526/article/details/125663417`,callback: (error, res) => {if (error) {console.error(error);} else {const $ = res.$;	// node-crawler 内置 cheerio 包。$ 是 cheerio 包提供的，用法和 jQuery 基本一致const title = $("#articleContentId").text();const content = $("#article_content").text();}},
});

获取标题、正文很简单，通过 id 直接锁定元素，然后用 text() 获取文本内容。但是分类和标签就要复杂一点了。

在这里插入图片描述

对应的 html 结构是：

在这里插入图片描述

分类和标签的 class 都是 tag-link，只能从 attr 区分。
注意：cheerio 的 map() 返回伪数组对象，需要调用 get() 获取真数组

const categories = $(`.tag-link[href^="https://blog.csdn.net/tangran0526"]`).map((_i, el) => $(el).text()).get();
const tags = $(`.tag-link[href^="https://so.csdn.net/so/search"]`).map((_i, el) => $(el).text()).get();

发布和更新日期就不在详情页面获取了。因为对有更新和无更新的文章，日期的展示形式不同，而且没有特殊的 class 能锁定元素，获取起来比较麻烦。

获取文章列表

找到文章列表页面，惊喜的发现有滚动加载，也许能找到获取列表的接口。打开浏览器控制台，Network 中看到疑似请求：

在这里插入图片描述

返回值为：

在这里插入图片描述

因为是 get 请求，所以可以直接把接口地址放到浏览器地址栏里访问。这样改参数看效果更直接。可以避免吭哧吭哧写代码试，最后发现参数无效或者哪有错的倒霉情况。

在地址栏里改参数发现 size 能正常工作。给它设大一点，就可以一次获取所有文章。
在这里插入图片描述

let url = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list";
const queryParams = {businessType: "blog",username: "tangran0526",page: 1,size: 1000, // 设大一点，一次取完所有文章
};
url +=   "?" +   Object.entries(queryParams).map(([key, value]) => key + "=" + value).join("&");
crawler.direct({uri: url,callback: (error, res) => {if (error) {console.error(error);} else {console.log(res);}},
});

这次返回值是 json，不是 html 了。不确定返回的 res 是什么结构，node-crawler 的官方文档中有写：

在这里插入图片描述
打断点查看：

在这里插入图片描述
res.body 是一段 html。内容是提示：当前访问人数过多，请完成安全认证后继续访问。
应该是网站的防爬虫、防网络攻击的策略。google 了“爬虫、安全验证、验证码”等相关内容，找到了解决方法。

找到刚才用浏览器成功访问的请求，把它的 request header 全部赋给 crawler 里面的 header

crawler.direct({uri: url,headers: {   // 全部放这里},callback,
}

再次重试，res.body 是想要的结果了。现在是字符串，再 JSON.parse 一下就可以了。

在这里插入图片描述

下面来精简 request headers。之前是把所有的 headers 都拿过来了，但应该不需要那么多。筛查哪些 headers 是必不可少的：

在这里插入图片描述

二分法排除，确认了只有 cookie 是必须的。

去浏览器中清除 cookie 后，在浏览器中重新访问接口，也弹出了这个安全验证页面。双重实锤 cookie 是关键！

在这里插入图片描述

cookies 内容也很多，根据名称猜测，二分法筛查找到了两个关键cookie：

在这里插入图片描述
只要有它们两个，就不会触发安全验证。

const cookie_yd_captcha_token =  "略";
const cookie_waf_captcha_marker =  "略";
crawler.direct({uri: url,headers: {Cookie: `yd_captcha_token=${cookie_yd_captcha_token}; waf_captcha_marker=${cookie_waf_captcha_marker}`,},callback
});

这两个 cookie 的值应该是有时效的。每次失效后都必须：打开浏览器——清除cookies后访问接口——遇到安全验证——通过后获取新的有效cookie。
所以这是一个人工爬虫——需要人力辅助的爬虫。。。。我知道这很烂，但没兴趣继续研究了，就这样吧。
如果想真正解决，应该使用 puppeteer 这类爬虫：内置 Headless Browser，可以模拟用户操作，也许能解决图形、滑块等验证。

将爬取结果输出到文件

先调用 list，再对每一篇文章获取详情。最后将结果输出到文件。

执行 node index.js，等待一会后，输出 result.json 文件：

在这里插入图片描述

完整代码如下：

// index.jsconst Crawler = require("crawler");
const { writeFile } = require("fs");
const { username, cookie_yd_captcha_token, cookie_waf_captcha_marker } = require("./configs.js");const crawler = new Crawler();// https://github.com/request/request
// https://github.com/bda-research/node-crawler/tree/master?tab=readme-ov-file#basic-usage
// https://github.com/cheeriojs/cheerio/wiki/Chinese-READMEconst articleList = [];function getArticleList() {let url = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list";const queryParams = {businessType: "blog",username,page: 1,size: 1000,};url +="?" +Object.entries(queryParams).map(([key, value]) => key + "=" + value).join("&");return new Promise((resolve, reject) => {crawler.direct({uri: url,headers: {Cookie: `yd_captcha_token=${cookie_yd_captcha_token}; waf_captcha_marker=${cookie_waf_captcha_marker}`,},callback: (error, res) => {if (error) {reject(error);} else {const { code, data, message } = JSON.parse(res.body);if (code === 200) {resolve(data);} else {reject({ code, message });}}},});});
}function getArticleDetail(articleId) {return new Promise((resolve, reject) => {crawler.direct({uri: `https://blog.csdn.net/${username}/article/details/${articleId}`,callback: (error, res) => {if (error) {reject(error);} else {const $ = res.$;const title = $("#articleContentId").text();const content = $("#article_content").text();const categories = $(`.tag-link[href^="https://blog.csdn.net"]`).map((_i, el) => $(el).text()).get();const tags = $(`.tag-link[href^="https://so.csdn.net/so/search"]`).map((_i, el) => $(el).text()).get();const articleDetail = {title,categories,tags,content,};resolve(articleDetail);}},});});
}async function start() {const { list } = await getArticleList();for (let i = 0; i < list.length; i++) {const { articleId, description, formatTime, postTime, title } = list[i];const { categories, tags, content } = await getArticleDetail(articleId);articleList.push({articleId,title,description,categories,tags,content,postTime,formatTime,});}outputToJson();
}function outputToJson() {const path = "./result.json";writeFile(path, JSON.stringify(articleList), (error) => {if (error) {console.log("An error has occurred ", error);return;}console.log("Data written successfully to disk");});
}
start();