一、介绍
NodeJS单线程、事件驱动的特性可以在单台机器上实现极大的吞吐量，非常适合写网络爬虫这种资源密集型的程序。
这段时间写了一个可以爬取知乎关系链的小爬虫，输入某个用户的用户主页URL，就可以爬取他的关系链：
GitHub - starkwang/Zhihu-Spider: 知乎关系网爬虫
二、爬虫的实现
数据请求方面使用了request这个模块，用express响应请求，前端构图使用了Echarts，中间数据交互是用websocket做的。
主要用到了知乎的两个API：
//获取目标用户的关注者
POST https://www.zhihu.com/node/ProfileFollowersListV2
参数：
method:"next", //填入next即可
params:{
offset:40, //20的倍数，从0开始每次拉取20个关注者
order_by:"created", //填入"created"即可
hash_id:"d965f32a168564f9e58ad3a48a1585a4" //目标用户在知乎唯一的hash_id
},
_xsrf:"289c6ef5534d3dbb6a54057826864799" //xsrf参数，cookie中给定的
//获取目标用户关注的人
POST https://www.zhihu.com/node/ProfileFolloweesListV2
参数：
method:"next", //填入next即可
params:{
offset:40, //20的倍数，从0开始每次拉取20个关注的人
order_by:"created", //填入"created"即可
hash_id:"d965f32a168564f9e58ad3a48a1585a4" //目标用户在知乎唯一的hash_id
},
_xsrf:"289c6ef5534d3dbb6a54057826864799" //xsrf参数，cookie中给定的
爬虫的工作流程如下：
1. 获取目标用户的关注者、关注的人列表，找出和他相互关注的人（即朋友）
2. 对朋友列表里的朋友重复1中的步骤，找出朋友的朋友列表
3. 遍历2中的结果，找出朋友之间的相互关注关系
三、部分代码
首先我们写一个 getUser 方法，它的作用是请求一个用户主页URL，获取请求结果，解析出用户的昵称、hash_id、关注者数量、关注的人数量。
var request = require('request');
var Promise = require('bluebird');
var config = require('../config');
function getUser(userPageUrl) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
request({
method: 'GET',
url: userPageUrl,
headers: {
'cookie': config.cookie
}
}, function(err, res, body) {
if (err) {
reject(err);
} else {
resolve(parse(body));
}
})
});
}
function parse(html) {
var user = {};
var reg1 = /data-name=\"current_people\">\[.*\"(\S*)\"\]<\ script="">/g;
reg1.exec(html);
user.hash_id = RegExp.$1;
var reg2 = /关注了<\ span="">
\n(\d*)/g;
reg2.exec(html);
user.followeeAmount = parseInt(RegExp.$1);
var reg3 = /关注者<\ span="">
\n(\d*)/g;
reg3.exec(html);
user.followerAmount = parseInt(RegExp.$1);
var reg4 = / (.*) - 知乎<\ title="">/g</\>
reg4.exec(html);
user.name = RegExp.$1;
return user;
}
module.exports = getUser;
接下来需要一个 fetchFollwerOrFollwee 方法，它的作用是输入上面的user对象，根据在第二部分介绍的API，抓取出用户的所有关注的人或者关注者，使用方法类似（使用es6）：
getUser('someURL')
.then(user => fetchFollwerOrFollwee({user: user, isFollowees: false})
.then(list => console.log(list))
具体代码参照这里，就不贴上来了
接下来要做的就是组合 getUser 和 fetchFollwerOrFollwee ，变成一个 getFriends 方法，输入是用户页URL，输出是用户的好友列表，大概像这样：
function getFriends(someURL){
getUser(someURL)
.then(user => fetchFollwerOrFollwee(...))
.then((followersList, follweesList) => findFriends(followersList, follweesList))
}
然后我们可以封装一个最后的 searchSameFriend 方法，输入是某个user和一个好友列表myFriends，输出是这个user的所有好友中，也在列表myFriends中的好友
function searchSameFriend(user, myFriends){
return getFriends(user.url)
.then(user => findSameFriends(userFriends, myFriends))
.then(sameFriends => console.log(sameFriends))
}
最后整个爬虫的promise流程大概是这样的：
function Spider(){
return getUser(URL)
.then(user => getFriends(user))
.then(userFriends =>
Promise.map(userFriends, friend => searchSameFriend(friend,userFriends))
)
}
当然其中缺少了部分用websocket和前端数据交互的代码
