上一篇博客《Golang实现简单爬虫框架（1）——项目介绍与环境准备》中我们介绍了go语言的开发环境搭建，以及爬虫项目介绍。

本次爬虫爬取的是珍爱网的用户信息数据，爬取步骤为：

1.进入珍爱网城市页面爬取所有的城市信息
2.进入城市详情页爬取用户URL地址信息
3.进入用户详情页爬取所需要的用户信息

注意：在本此爬虫项目中，只会实现一个简单的爬虫架构，包括单机版实现、简单并发版以及使用队列进行任务调度的并发版实现，以及数据存储和展示功能。不涉及模拟登录、动态IP等技术，如果你是GO语言新手想找练习项目或者对爬虫感兴趣的读者，请放心食用。

1、单任务版爬虫架构

首先我们实现一个单任务版的爬虫，且不考虑数据存储与展示模块，首先把基本功能实现。下面是单任务版爬虫的整体框架

下面是具体流程说明：

1、首先需要配置种子请求，就是seed，存储项目爬虫的初始入口
2、把初始入口信息发送给爬虫引擎，引擎把其作为任务信息放入任务队列，只要任务队列不空就一直从任务队列中取任务
3、取出任务后，engine把要请求的任务交给Fetcher模块，Fetcher模块负责通过URL抓取网页数据，然后把数据返回给Engine
4、Engine收到网页数后，把数据交给解析（Parser）模块，Parser解析出需要的数据后返回给Engine，Engine收到解析出的信息在控制台打印出来

项目目录

2、数据结构定义

在正式开始讲解前先看一下项目中的数据结构。

// /engine/types.go

package engine

// 请求结构
type Request struct {
	Url       string // 请求地址
	ParseFunc func([]byte) ParseResult	// 解析函数
}

// 解析结果结构
type ParseResult struct {
	Requests []Request     // 解析出的请求
	Items    []interface{} // 解析出的内容
}

Request表示一个爬取请求，包括请求的URL地址和使用的解析函数，其解析函数返回值是一个ParseResult类型，其中ParseResult类型包括解析出的请求和解析出的内容。解析内容Items是一个interface{}类型，即这部分具体数据结构由用户自己来定义。

注意：对于Request中的解析函数，对于每一个URL使用城市列表解析器还是用户列表解析器，是由我们的具体业务来决定的，对于Engine模块不必知道解析函数具体是什么，只负责Request中的解析函数来解析传入的URL对应的网页数据

需要爬取的数据的定义

// /model/profile.go
package model

// 用户的个人信息
type Profile struct {
	Name     string
	Gender   string
	Age      int
	Height   int
	Weight   int
	Income   string
	Marriage string
	Address  string
}

3、Fetcher的实现

Fetcher模块任务是获取目标URL的网页数据，先放上代码。

// /fetcher/fetcher.go
package fetcher

import (
	"bufio"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"log"
	"net/http"

	"golang.org/x/net/html/charset"
	"golang.org/x/text/encoding"
	"golang.org/x/text/encoding/unicode"
	"golang.org/x/text/transform"
)

// 网页内容抓取函数
func Fetch(url string) ([]byte, error) {

	client := &http.Client{}
	req, err := http.NewRequest("GET", url, nil)
	if err != nil {
		log.Fatalln(err)
	}
	req.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36")

	resp, err := client.Do(req)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	defer resp.Body.Close()

	// 出错处理
	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
		return nil, fmt.Errorf("wrong state code: %d", resp.StatusCode)
	}

	// 把网页转为utf-8编码
	bodyReader := bufio.NewReader(resp.Body)
	e := determineEncoding(bodyReader)
	utf8Reader := transform.NewReader(bodyReader, e.NewDecoder())
	return ioutil.ReadAll(utf8Reader)
}

func determineEncoding(r *bufio.Reader) encoding.Encoding {
	bytes, err := r.Peek(1024)
	if err != nil {
		log.Printf("Fetcher error %v\n", err)
		return unicode.UTF8
	}
	e, _, _ := charset.DetermineEncoding(bytes, "")
	return e
}

因为许多网页的编码是GBK，我们需要把数据转化为utf-8编码，这里需要下载一个包来完成转换，打开终端输入gopm get -g -v golang.org/x/text可以把GBK编码转化为utf-8编码。在上面代码

bodyReader := bufio.NewReader(resp.Body)
	e := determineEncoding(bodyReader)
	utf8Reader := transform.NewReader(bodyReader, e.NewDecoder())

可以写为utf8Reader := transform.NewReader(resp.Body, simplifiedchinese.GBK.NewDecoder())也是可以的。但是这样问题是通用性太差，我们怎么知道网页是不是GBK编码呢？此时还可以引入另外一个库，可以帮助我们判断网页的编码。打开终端输入gopm get -g -v golang.org/x/net/html。然后把判断网页编码模块提取为一个函数，如上代码所示。

4、Parser模块实现

(1)解析城市列表与URL：

// /zhenai/parser/citylist.go
package parser

import (
	"crawler/engine"
	"regexp"
)

const cityListRe = `<a href="(http://www.zhenai.com/zhenghun/[0-9a-z]+)"[^>]*>([^<]+)</a>`

// 解析城市列表
func ParseCityList(bytes []byte) engine.ParseResult {
	re := regexp.MustCompile(cityListRe)
    // submatch 是 [][][]byte 类型数据
    // 第一个[]表示匹配到多少条数据，第二个[]表示匹配的数据中要提取的任容
	submatch := re.FindAllSubmatch(bytes, -1)
	result := engine.ParseResult{}
	//limit := 10
	for _, item := range submatch {
		result.Items = append(result.Items, "City:"+string(item[2]))
		result.Requests = append(result.Requests, engine.Request{
			Url:       string(item[1]),	// 每一个城市对应的URL
			ParseFunc: ParseCity,		// 使用城市解析器
		})
		//limit--
		//if limit == 0 {
		//	break
		//}
	}
	return result
}

在上述代码中，获取页面中所有的城市与URL，然后把每个城市的URL作为下一个Request的URL，对应的解析器是ParseCity城市解析器。

在对ParseCityList进行测试的时候，如果ParseFunc: ParseCity,,这样就会调用ParseCity函数，但是我们只想测试城市列表解析功能，不想调用ParseCity函数，此时可以定义一个函数NilParseFun,返回一个空的ParseResult，写成ParseFunc: NilParseFun,即可。

func NilParseFun([]byte) ParseResult {
	return ParseResult{}
}

因为http://www.zhenai.com/zhenghun页面城市比较多，为了方便测试可以对解析的城市数量做一个限制，就是代码中的注释部分。

注意：在解析模块，具体解析哪些信息，以及正则表达式如何书写，不是本次重点。重点是理解各个解析模块之间的联系与函数调用，同下

(2)解析用户列表与URL

// /zhenai/parse/city.go
package parser

import (
	"crawler/engine"
	"regexp"
)

var cityRe = regexp.MustCompile(`<a href="(http://album.zhenai.com/u/[0-9]+)"[^>]*>([^<]+)</a>`)

// 用户性别正则，因为在用户详情页没有性别信息，所以在用户性别在用户列表页面获取
var sexRe = regexp.MustCompile(`<td width="180"><span class="grayL">性别：</span>([^<]+)</td>`)

// 城市页面用户解析器
func ParseCity(bytes []byte) engine.ParseResult {
	submatch := cityRe.FindAllSubmatch(bytes, -1)
	gendermatch := sexRe.FindAllSubmatch(bytes, -1)
	
	result := engine.ParseResult{}

	for k, item := range submatch {
		name := string(item[2])
		gender := string(gendermatch[k][1])

		result.Items = append(result.Items, "User:"+name)
		result.Requests = append(result.Requests, engine.Request{
			Url: string(item[1]),
			ParseFunc: func(bytes []byte) engine.ParseResult {
				return ParseProfile(bytes, name, gender)
			},
		})
	}
	return result
}

(3)解析用户数据

package parser

import (
	"crawler/engine"
	"crawler/model"
	"regexp"
	"strconv"
)

var ageRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>([\d]+)岁</div>`)
var heightRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>([\d]+)cm</div>`)
var weightRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>([\d]+)kg</div>`)

var incomeRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>月收入:([^<]+)</div>`)
var marriageRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>([^<]+)</div>`)
var addressRe = regexp.MustCompile(`<div class="m-btn purple" [^>]*>工作地:([^<]+)</div>`)

func ParseProfile(bytes []byte, name string, gender string) engine.ParseResult {
	profile := model.Profile{}
	profile.Name = name
	profile.Gender = gender
	if age, err := strconv.Atoi(extractString(bytes, ageRe)); err == nil {
		profile.Age = age
	}
	if height, err := strconv.Atoi(extractString(bytes, heightRe)); err == nil {
		profile.Height = height
	}
	if weight, err := strconv.Atoi(extractString(bytes, weightRe)); err == nil {
		profile.Weight = weight
	}

	profile.Income = extractString(bytes, incomeRe)
	profile.Marriage = extractString(bytes, marriageRe)
	profile.Address = extractString(bytes, addressRe)
	// 解析完用户信息后，没有请求任务
	result := engine.ParseResult{
		Items: []interface{}{profile},
	}
	return result
}

func extractString(contents []byte, re *regexp.Regexp) string {
	submatch := re.FindSubmatch(contents)
	if len(submatch) >= 2 {
		return string(submatch[1])
	} else {
		return ""
	}
}

5、Engine实现

Engine模块是整个系统的核心，获取网页数据、对数据进行解析以及维护任务队列。

// /engine/engine.go
package engine

import (
	"crawler/fetcher"
	"log"
)

// 任务执行函数
func Run(seeds ...Request) {
	// 建立任务队列
	var requests []Request
	// 把传入的任务添加到任务队列
	for _, r := range seeds {
		requests = append(requests, r)
	}
	// 只要任务队列不为空就一直爬取
	for len(requests) > 0 {

		request := requests[0]
		requests = requests[1:]
		// 抓取网页内容
		log.Printf("Fetching %s\n", request.Url)
		content, err := fetcher.Fetch(request.Url)
		if err != nil {
			log.Printf("Fetch error, Url: %s %v\n", request.Url, err)
			continue
		}
        // 根据任务请求中的解析函数解析网页数据
		parseResult := request.ParseFunc(content)
		// 把解析出的请求添加到请求队列
		requests = append(requests, parseResult.Requests...)
		// 打印解析出的数据
		for _, item := range parseResult.Items {
			log.Printf("Got item %v\n", item)
		}
	}
}

Engine模块主要是一个Run函数，接收一个或多个任务请求，首先把任务请求添加到任务队列，然后判断任务队列如果不为空就一直从队列中取任务，把任务请求的URL传给Fetcher模块得到网页数据，然后根据任务请求中的解析函数解析网页数据。然后把解析出的请求加入任务队列，把解析出的数据打印出来。

6、main函数

package main

import (
	"crawler/engine"
	"crawler/zhenai/parser"
)

func main() {
	engine.Run(engine.Request{	// 配置请求信息即可
		Url:       "http://www.zhenai.com/zhenghun",
		ParseFunc: parser.ParseCityList,
	})
}

在main函数中直接调用Run方法，传入初始请求。

7、总结

本次博客中我们用Go语言实现了一个简单的单机版爬虫项目。仅仅聚焦与爬虫核心架构，没有太多复杂的知识，关键是理解Engine模块以及各个解析模块之间的调用关系。

缺点是单机版爬取速度太慢了，而且没有使用到go语言强大的并发特特性，所以我们下一章会在本次项目的基础上，重构项目为并发版的爬虫。

如果想获取Google工程师深度讲解go语言视频资源的，可以在评论区留言。

项目的源代码已经托管到Github上，对于各个版本都有记录，欢迎大家查看，记得给个star，在此先谢谢大家了。