【nodejs】用Node.js实现简单的壁纸网站爬虫

1. 简介

在这个博客中,我们将学习如何使用Node.js编写一个简单的爬虫来从壁纸网站获取图片并将其下载到本地。我们将使用Axios和Cheerio库来处理HTTP请求和HTML解析。

2. 设置项目

首先,确保你已经安装了Node.js环境。然后,我们将创建一个新的文件夹,初始化项目并安装所需的依赖库:

bash 复制代码
Copy code
mkdir wallpaper-scraper
cd wallpaper-scraper
npm init -y
npm install axios cheerio
  1. 编写爬虫代码

在项目文件夹中,创建一个名为scraper.js的文件,并将你提供的代码复制粘贴进去。

javascript 复制代码
const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');
const fs = require('fs');

const baseUrl = 'http://www.netbian.com/';
const page = 3;

const pachong = async () => {
  const imgList = [];
  for (let i = 0; i < page; i++) {
    const res = await axios.get(
      `${baseUrl}index${i === 0 ? '' : `_${i + 1}`}.htm`,
    );
    const $ = cheerio.load(res.data);
    const imgList2 = $('.list li a img')
      .toArray()
      .map((item) => {
        return $(item).attr('src');
      });
    imgList.push(...imgList2);
  }
  writeFile(imgList);
};

const writeFile = async (urls) => {
  urls.forEach(async (item) => {
    try {
      const res = await axios.get(item, { responseType: 'arraybuffer' });
      const imgBuffer = Buffer.from(res.data, 'binary');
      await fs.promises.writeFile(
        `./img/${new Date().getTime()}.jpg`,
        imgBuffer,
      );
      console.log('写入成功 --- ' + item);
    } catch (error) {
      console.log('写入失败 --- ' + error);
    }
  });
};

pachong();

4. 运行爬虫

现在,你可以在命令行中运行爬虫脚本:

bash 复制代码
node scraper.js

脚本会自动爬取壁纸网站的图片并将它们下载到一个名为img的文件夹中。每张图片将使用当前时间戳作为文件名,以确保唯一性。

5. 注意事项

确保遵守网站的使用条款和条件。不要过度请求或滥用网站,以免造成不必要的麻烦。

代码中使用的选择器、URL结构等可能会因网站结构的更改而失效。需要根据实际情况进行调整。

相关推荐
跨境旺仔小拳头18 小时前
如何使用Crawl4AI进行网页爬虫?从0搭建教程与代理配置指南
网络·人工智能·爬虫·chatgpt·aigc
傻啦嘿哟1 天前
某东商品爬虫实战:爬取商品价格+评论+销量,做竞品分析工具
爬虫
FEF前端团队1 天前
小程序微信支付 V3 接入实战手册:从商户配置到前后端落地
javascript·后端·node.js
楷哥爱开发1 天前
IPFoxy爬虫代理配置指南:从0搭建Crawl4AI网页爬虫教程
大数据·运维·人工智能·爬虫
万敏1 天前
Vue3 全栈实战第七周:错误处理与请求层封装实战记录
vue.js·node.js·全栈
名字还没想好☜1 天前
Python asyncio.Queue 实战:用生产者-消费者给爬虫/任务流限速又解耦
开发语言·爬虫·python·并发·asyncio
2601_966949651 天前
Python 量化数据质量校验:如何确保股票历史日线数据不存在缺失交易日?
开发语言·人工智能·爬虫·python·量化策略·量化·quantdash
benchmark_cc1 天前
Claude Code + MCP + QuantDash:打造全自动量化研究流水线的终极指南
人工智能·后端·爬虫·算法·claude·mcp·quantdash
AD_youyu1 天前
Node.js 安装教程
node.js
m0_380743872 天前
为 OpenAI 兼容接口配置教程
开发语言·python·node.js