.NET使用分布式网络爬虫框架DotnetSpider快速开发爬虫功能

前言

前段时间有同学在微信群里提问，要使用.NET开发一个简单的爬虫功能但是没有做过无从下手。今天给大家推荐一个轻量、灵活、高性能、跨平台的分布式网络爬虫框架（可以帮助 .NET 工程师快速的完成爬虫的开发）：DotnetSpider。

注意：为了自身安全请在国家法律允许范围内开发网络爬虫功能。

框架设计图

整个爬虫设计是纯异步的，利用消息队列进行各个组件的解耦，若是只需要单机爬虫则不需要做任何额外的配置，默认使用了一个内存型的消息队列；若是想要实现一个纯分布式爬虫，则需要引入一个消息队列即可，后面会详细介绍如何实现一个分布式爬虫。

框架源码

开发爬虫需求

爬取博客园10天推荐排行第一页的文章标题、文章简介和文章地址，并将其保存到对应的txt文本中。

• 请求地址：https://www.cnblogs.com/aggsite/topdiggs

快速开始

创建SpiderSample控制台

安装DotnetSpider Nuget包

搜索：DotnetSpider

添加Serilog日志组件

搜索：Serilog.AspNetCore

RecommendedRankingModel

    public class RecommendedRankingModel
    {
        /// <summary>
        /// 文章标题
        /// </summary>
        public string ArticleTitle { get; set; }

        /// <summary>
        /// 文章简介
        /// </summary>
        public string ArticleSummary { get; set; }

        /// <summary>
        /// 文章地址
        /// </summary>
        public string ArticleUrl { get; set; }
    }

RecommendedRankingSpider

    public class RecommendedRankingSpider : Spider
    {
        public RecommendedRankingSpider(IOptions<SpiderOptions> options,
            DependenceServices services,
            ILogger<Spider> logger) : base(options, services, logger)
        {
        }

        public static async Task RunAsync()
        {
            var builder = Builder.CreateDefaultBuilder<RecommendedRankingSpider>();
            builder.UseSerilog();
            builder.UseDownloader<HttpClientDownloader>();
            builder.UseQueueDistinctBfsScheduler<HashSetDuplicateRemover>();
            await builder.Build().RunAsync();
        }

        protected override async Task InitializeAsync(CancellationToken stoppingToken = default)
        {
            // 添加自定义解析
            AddDataFlow(new Parser());
            // 使用控制台存储器
            AddDataFlow(new ConsoleStorage());
            // 添加采集请求
            await AddRequestsAsync(new Request("https://www.cnblogs.com/aggsite/topdiggs")
            {
                // 请求超时10秒
                Timeout = 10000
            });
        }

        class Parser : DataParser
        {
            public override Task InitializeAsync()
            {
                return Task.CompletedTask;
            }

            protected override Task ParseAsync(DataFlowContext context)
            {
                var recommendedRankingList = new List<RecommendedRankingModel>();
                // 网页数据解析
                var recommendedList = context.Selectable.SelectList(Selectors.XPath(".//article[@class='post-item']"));
                foreach (var news in recommendedList)
                {
                    var articleTitle = news.Select(Selectors.XPath(".//a[@class='post-item-title']"))?.Value;
                    var articleSummary = news.Select(Selectors.XPath(".//p[@class='post-item-summary']"))?.Value?.Replace("\n", "").Replace(" ", "");
                    var articleUrl = news.Select(Selectors.XPath(".//a[@class='post-item-title']/@href"))?.Value;

                    recommendedRankingList.Add(new RecommendedRankingModel
                    {
                        ArticleTitle = articleTitle,
                        ArticleSummary = articleSummary,
                        ArticleUrl = articleUrl
                    });
                }

                using (StreamWriter sw = new StreamWriter("recommendedRanking.txt"))
                {
                    foreach (RecommendedRankingModel model in recommendedRankingList)
                    {
                        string line = $"文章标题：{model.ArticleTitle}\r\n文章简介：{model.ArticleSummary}\r\n文章地址：{model.ArticleUrl}";
                        sw.WriteLine(line+ "\r\n ==========================================================================================");
                    }
                }
                return Task.CompletedTask;
            }
        }
    }

Program调用

   internal class Program
   {
       static async Task Main(string[] args)
       {
           Console.WriteLine("Hello, World!");

           await RecommendedRankingSpider.RunAsync();

           Console.WriteLine("数据抓取完成");
       }
   }

抓取数据和页面数据对比

抓取数据：

页面数据：