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Go分布式爬虫(二十四)

fun binary 2023-05-26 04:00:02
简介Go分布式爬虫(二十四)

文章目录

24 存储引擎

爬虫项目的一个重要的环节就是把最终的数据持久化存储起来，数据可能会被存储到 MySQL、MongoDB、Kafka、Excel 等多种数据库、中间件或者是文件中。

之前我们爬取的案例比较简单，像是租房网站的信息等。但是实际情况下，我们的爬虫任务通常需要获取结构化的数据。例如一本书的信息就包含书名、价格、出版社、简介、评分等。为了生成结构化的数据，这里豆瓣图书为例书写我们的任务规则。

爬取结构化数据

step1 从首页获取热门标签信息

​image​

const regexpStr = `<a href="([^"]+)" class="tag">([^<]+)</a>`
func ParseTag(ctx *collect.Context) (collect.ParseResult, error) {
  re := regexp.MustCompile(regexpStr)

  matches := re.FindAllSubmatch(ctx.Body, -1)
  result := collect.ParseResult{}

  for _, m := range matches {
    result.Requesrts = append(
      result.Requesrts, &collect.Request{
        Method:   "GET",
        Task:     ctx.Req.Task,
        Url:      "<https://book.douban.com>" + string(m[1]),
        Depth:    ctx.Req.Depth + 1,
        RuleName: "书籍列表",
      })
  }
  return result, nil
}

step2 获取图书列表

​image​


const BooklistRe = `<a.*?href="([^"]+)" title="([^"]+)"`

func ParseBookList(ctx *collect.Context) (collect.ParseResult, error) {
  re := regexp.MustCompile(BooklistRe)
  matches := re.FindAllSubmatch(ctx.Body, -1)
  result := collect.ParseResult{}
  for _, m := range matches {
    req := &collect.Request{
      Method:   "GET",
      Task:     ctx.Req.Task,
      Url:      string(m[1]),
      Depth:    ctx.Req.Depth + 1,
      RuleName: "书籍简介",
    }
    //获取到书名之后，将书名缓存到了临时的 tmp 结构中供下一个阶段读取。
    //这是因为我们希望得到的某些信息是在之前的阶段获得的。
    req.TmpData = &collect.Temp{}
    req.TmpData.Set("book_name", string(m[2]))
    result.Requesrts = append(result.Requesrts, req)
  }

  return result, nil
}


// 缓存结构定义为了一个哈希表，并封装了 Get 与 Set 两个函数来获取和设置请求中的缓存。
type Temp struct {
  data map[string]interface{}
}

// 返回临时缓存数据
func (t *Temp) Get(key string) interface{} {
  return t.data[key]
}

func (t *Temp) Set(key string, value interface{}) error {
  if t.data == nil {
    t.data = make(map[string]interface{}, 8)
  }
  t.data[key] = value
  return nil
}

step3 获取图书详情

最后，点击图书的详情页，可以看到图书的作者、出版社、页数、定价、得分、价格、简介等信息。

​image​


var autoRe = regexp.MustCompile(`<span class="pl"> 作者</span>:[dD]*?<a.*?>([^<]+)</a>`)
var public = regexp.MustCompile(`<span class="pl">出版社:</span>([^<]+)<br/>`)
var pageRe = regexp.MustCompile(`<span class="pl">页数:</span> ([^<]+)<br/>`)
var priceRe = regexp.MustCompile(`<span class="pl">定价:</span>([^<]+)<br/>`)
var scoreRe = regexp.MustCompile(`<strong class="ll rating_num " property="v:average">([^<]+)</strong>`)
var intoRe = regexp.MustCompile(`<div class="intro">[dD]*?<p>([^<]+)</p></div>`)

func ParseBookDetail(ctx *collect.Context) (collect.ParseResult, error) {
  bookName := ctx.Req.TmpData.Get("book_name")
  page, _ := strconv.Atoi(ExtraString(ctx.Body, pageRe))

  book := map[string]interface{}{
    "书名":  bookName,
    "作者":  ExtraString(ctx.Body, autoRe),
    "页数":  page,
    "出版社": ExtraString(ctx.Body, public),
    "得分":  ExtraString(ctx.Body, scoreRe),
    "价格":  ExtraString(ctx.Body, priceRe),
    "简介":  ExtraString(ctx.Body, intoRe),
  }
  data := ctx.Output(book)

  result := collect.ParseResult{
    Items: []interface{}{data},
  }

  return result, nil
}

func ExtraString(contents []byte, re *regexp.Regexp) string {

  match := re.FindSubmatch(contents)

  if len(match) >= 2 {
    return string(match[1])
  } else {
    return ""
  }
}

其中，书名是从缓存中得到的。这里仍然使用了正则表达式作为演示，你也可以改为使用更合适的 CSS 选择器。

完整规则


var DoubanBookTask = &collect.Task{
  Property: collect.Property{
    Name:     "douban_book_list",
    WaitTime: 1 * time.Second,
    MaxDepth: 5,
    Cookie:   "xxx"
},
  Rule: collect.RuleTree{
    Root: func() ([]*collect.Request, error) {
      roots := []*collect.Request{
        &collect.Request{
          Priority: 1,
          Url:      "<https://book.douban.com>",
          Method:   "GET",
          RuleName: "数据tag",
        },
      }
      return roots, nil
    },
    Trunk: map[string]*collect.Rule{
      "数据tag": &collect.Rule{ParseFunc: ParseTag},
      "书籍列表":  &collect.Rule{ParseFunc: ParseBookList},
      "书籍简介": &collect.Rule{
        ItemFields: []string{
          "书名",
          "作者",
          "页数",
          "出版社",
          "得分",
          "价格",
          "简介",
        },
        ParseFunc: ParseBookDetail,
      },
    },
  },
}

‍

存储到MySQL

数据抽象

这里将数据抽象成DataCell, 其key定义如下

  • Task: 存储当前任务名

  • Rule: 存储当前的规则名

  • Url: 存储当前网址

  • Time: 存储当前时间

  • Data: 存储当前核心数据,即书籍详细信息

    • Data对应的数据结构又是一个哈希表 map[string]interface{}。
    • 在这个哈希表中，Key 为“书名”“评分”等字段名，Value 为字段对应的值。
    • Data 对应的 Value 不一定需要是 map[string]interface{}，只要我们在后面能够灵活地处理不同的类型就可以了。
type DataCell struct {
  Data map[string]interface{}
}

输出方法

func (c *Context) Output(data interface{}) *collector.DataCell {
  res := &collector.DataCell{}
  res.Data = make(map[string]interface{})
  res.Data["Task"] = c.Req.Task.Name
  res.Data["Rule"] = c.Req.RuleName
  res.Data["Data"] = data
  res.Data["Url"] = c.Req.Url
  res.Data["Time"] = time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")
  return res
}

数据存储

然后在 HandleResult 方法中对解析后的数据进行存储。

循环遍历 Items，判断其中的数据类型，如果数据类型为 DataCell，我们就要用专门的存储引擎将这些数据存储起来。（存储引擎是和每一个爬虫任务绑定在一起的，不同的爬虫任务可能会有不同的存储引擎。）

func (s *Crawler) HandleResult() {
  for {
    select {
    case result := <-s.out:
      for _, item := range result.Items {
        switch d := item.(type) {
        case *collector.DataCell:
          name := d.GetTaskName()
          task := Store.Hash[name]
          task.Storage.Save(d)
        }
        s.Logger.Sugar().Info("get result: ", item)
      }
    }
  }
}

这里选择使用比较常见的 MySQL 数据库作为这个示例的存储引擎。

创建了一个接口 Storage 作为数据存储的接口，Storage 中包含了 Save 方法，任何实现了 Save 方法的后端引擎都可以存储数据。

type Storage interface {
  Save(datas ...*DataCell) error
}

不过我们还需要完成一轮抽象，因为后端引擎会处理的事务比较繁琐，它不仅仅包含了存储，还包含了缓存、对表头的拼接、数据的处理等。所以，我们要创建一个更加底层的模块，只进行数据的存储。

这个底层抽象的好处在于，我们可以比较灵活地替换底层的存储模块，我在这个例子中使用了原生的 MySQL 语句来与数据库交互。你也可以使用 Xorm 与 Gorm 这样的库来操作数据库。

新建一个文件夹 mysqldb，设置操作数据库的接口 DBer，里面的两个核心函数分别是 CreateTable（创建表）以及 Insert（插入数据）。

type DBer interface {
  CreateTable(t TableData) error //TableData 包含了表的元数据
  Insert(t TableData) error
}
type Field struct {
  Title string
  Type  string
}
type TableData struct {
  TableName   string        // 表名
  ColumnNames []Field       // 字段名和字段的属性
  Args        []interface{} // 数据
  DataCount   int           // 插入数据的数量
  AutoKey     bool          // 标识是否为表创建自增主键
}

下面这段代码，我们使用 option 模式生成了 SqlDB 结构体，实现了 DBer 接口。Sqldb.OpenDB 方法用于与数据库建立连接，需要从外部传入远程 MySQL 数据库的连接地址。


type MySQLDb struct {
	options
	db *sql.DB
}

func New(opts ...Option) (*MySQLDb, error) {
	options := defaultOptions
	for _, opt := range opts {
		opt(&options)
	}
	d := &MySQLDb{}
	d.options = options
	if err := d.OpenDB(); err != nil {
		return nil, err
	}
	return d, nil
}

func (d *MySQLDb) OpenDB() error {
	db, err := sql.Open("mysql", d.sqlUrl)
	if err != nil {
		return err
	}
	db.SetMaxOpenConns(2048)
	db.SetMaxIdleConns(2048)
	if err = db.Ping(); err != nil {
		return err
	}
	d.db = db
	return nil
}

// 创建表
func (d *MySQLDb) CreateTable(t TableData) error {
	if len(t.ColumnNames) == 0 {
		return errors.New("Column can not be empty")
	}
	sql := `CREATE TABLE IF NOT EXISTS ` + t.TableName + " ("
	if t.AutoKey {
		sql += `id INT(12) NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,`
	}
	for _, t := range t.ColumnNames {
		sql += t.Title + ` ` + t.Type + `,`
	}
	sql = sql[:len(sql)-1] + `) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;`

	d.logger.Debug("crate table", zap.String("sql", sql))

	_, err := d.db.Exec(sql)
	return err
}

// 插入操作
func (d *MySQLDb) Insert(t TableData) error {
	if len(t.ColumnNames) == 0 {
		return errors.New("empty column")
	}
	sql := `INSERT INTO ` + t.TableName + `(`

	for _, v := range t.ColumnNames {
		sql += v.Title + ","
	}

	sql = sql[:len(sql)-1] + `) VALUES `

	blank := ",(" + strings.Repeat(",?", len(t.ColumnNames))[1:] + ")"
	sql += strings.Repeat(blank, t.DataCount)[1:] + `;`
	d.logger.Debug("insert table", zap.String("sql", sql))
	_, err := d.db.Exec(sql, t.Args...)
	return err
}

存储引擎实现

package sqlstorage

import (
	"encoding/json"
	"github.com/funbinary/crawler/collector"
	"github.com/funbinary/crawler/engine"
	"github.com/funbinary/crawler/mysqldb"
	"go.uber.org/zap"
)

// 实现 Storage 接口的实现

type MySQLStore struct {
	dataDocker  []*collector.DataCell //分批输出结果缓存
	columnNames []mysqldb.Field       // 标题字段
	db          mysqldb.DBer
	Table       map[string]struct{}
	options     // 选项
}

func New(opts ...Option) (*MySQLStore, error) {
	options := defaultOptions
	for _, opt := range opts {
		opt(&options)
	}
	s := &MySQLStore{}
	s.options = options
	s.Table = make(map[string]struct{})
	var err error
	s.db, err = mysqldb.New(
		mysqldb.WithConnUrl(s.sqlUrl),
		mysqldb.WithLogger(s.logger),
	)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	return s, nil
}

func (s *MySQLStore) Save(dataCells ...*collector.DataCell) error {
	// 循环遍历要存储的 DataCell，并判断当前 DataCell 对应的数据库表是否已经被创建。
	for _, cell := range dataCells {
		name := cell.GetTableName()
		if _, ok := s.Table[name]; !ok {
			// 创建表
			columnNames := getFields(cell)
			err := s.db.CreateTable(mysqldb.TableData{
				TableName:   name,
				ColumnNames: columnNames,
				AutoKey:     true,
			})
			if err != nil {
				s.logger.Error("create table falied", zap.Error(err))
			}
			s.Table[name] = struct{}{}
		}
		// 如果当前的数据小于 s.BatchCount，则将数据放入到缓存中直接返回（使用缓冲区批量插入数据库可以提高程序的性能）。
		if len(s.dataDocker) >= s.BatchCount {
			s.Flush()
		}
		// 如果缓冲区已经满了，则调用 SqlStore.Flush() 方法批量插入数据。
		s.dataDocker = append(s.dataDocker, cell)
	}
	return nil
}

// getFields 用于获取当前数据的表字段与字段类型，这是从采集规则节点的 ItemFields 数组中获得的。
// 为什么不直接用 DataCell 中 Data 对应的哈希表中的 Key 生成字段名呢？
// 这一方面是因为它的速度太慢，另外一方面是因为 Go 中的哈希表在遍历时的顺序是随机的，而生成的字段列表需要顺序固定。
func getFields(cell *collector.DataCell) []mysqldb.Field {
	taskName := cell.Data["Task"].(string)
	ruleName := cell.Data["Rule"].(string)
	fields := engine.GetFields(taskName, ruleName)

	var columnNames []mysqldb.Field
	for _, field := range fields {
		columnNames = append(columnNames, mysqldb.Field{
			Title: field,
			Type:  "MEDIUMTEXT",
		})
	}
	columnNames = append(columnNames,
		mysqldb.Field{Title: "Url", Type: "VARCHAR(255)"},
		mysqldb.Field{Title: "Time", Type: "VARCHAR(255)"},
	)
	return columnNames
}

// Flush 核心是遍历缓冲区，解析每一个 DataCell 中的数据，将扩展后的字段值批量放入 args 参数中，
// 并调用底层 DBer.Insert 方法批量插入数据
func (s *MySQLStore) Flush() error {
	if len(s.dataDocker) == 0 {
		return nil
	}
	args := make([]interface{}, 0)
	for _, datacell := range s.dataDocker {
		ruleName := datacell.Data["Rule"].(string)
		taskName := datacell.Data["Task"].(string)
		fields := engine.GetFields(taskName, ruleName)
		data := datacell.Data["Data"].(map[string]interface{})
		value := []string{}
		for _, field := range fields {
			v := data[field]
			switch v.(type) {
			case nil:
				value = append(value, "")
			case string:
				value = append(value, v.(string))
			default:
				j, err := json.Marshal(v)
				if err != nil {
					value = append(value, "")
				} else {
					value = append(value, string(j))
				}
			}
		}
		value = append(value, datacell.Data["Url"].(string), datacell.Data["Time"].(string))
		for _, v := range value {
			args = append(args, v)
		}
	}

	return s.db.Insert(mysqldb.TableData{
		TableName:   s.dataDocker[0].GetTableName(),
		ColumnNames: getFields(s.dataDocker[0]),
		Args:        args,
		DataCount:   len(s.dataDocker),
	})
}

存储引擎验证

接下来我们使用运行MySQL, 下面给出两种运行方式:

docker

docker run -d --name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql

参数说明:

  • -d: 在run后面加上-d参数,则会创建一个守护式容器在后台运行(这样创建容器后不 会自动登录容器，如果只加-i -t 两个参数，创建后就会自动进去容器)。

  • -p: 表示端口映射，前者是宿主机端口，后者是容器内的映射端口。可以使用多个-p 做多个端口映射

  • -e: 为容器设置环境变量

    • ​MYSQL_ROOT_PASSWORD​ 是MySQL初始root密码, 此变量是必须的
    • ​MYSQL_DATABASE​ 此变量是可选的，允许您指定要在映像启动时创建的数据库的名称。如果提供了用户/密码（见下文），则该用户将被授予对此数据库的超级用户访问权限（对应于 ​GRANT ALL``​）。
    • ​MYSQL_USER​和​ MYSQL_PASSWORD​这些变量是可选的，与创建新用户和设置该用户的密码结合使用。此用户将被授予对变量指定的数据库的超级用户权限（见上文）。这两个变量都是创建用户所必需的。MYSQL_DATABASE​
    • ​MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD​ : 这是一个可选变量。设置为非空值（如 ），以允许使用 root 用户的空白密码启动容器。注意：除非您真的知道自己在做什么，否则不建议将此变量设置为 ，因为这会使您的 MySQL 实例完全不受保护，从而允许任何人获得完整的超级用户访问权限。
    • ​MYSQL_RANDOM_ROOT_PASSWORD​: 这是一个可选变量。设置为非空值，如 ，为 root 用户生成随机初始密码（使用 ）。生成的根密码将打印到 stdout （）。
    • ​MYSQL_ONETIME_PASSWORD​ : 初始化完成后，将 root（而不是 ！中指定的用户）用户设置为已过期，强制在首次登录时更改密码。任何非空值都将激活此设置。注意：此功能仅在MySQL 5.6 +上受支持。在MySQL 5.5上使用此选项将在初始化期间引发适当的错误。
    • ​MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO​​ : 默认情况下，入口点脚本会自动加载函数所需的时区数据。如果不需要，任何非空值都会禁用时区加载。CONVERT_TZ()

docker-compose

version: '3.1'

services:
  db:
    image: mysql
    command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password
    restart: always
    volumes:
      - D:datamysql:/var/lib/mysql
    ports:
      - 3306:3306
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456


  adminer:
    image: adminer
    restart: always
    ports:
      - 8080:8080

使用Navicat查看

​image​

使用DataGrip查看

​image​

「此文章为4月Day8学习笔记，内容来源于极客时间《Go分布式爬虫实战》，强烈推荐该课程！/推荐该课程」

风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

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