【大模型系列】更像人类行为的爬虫框架

随着大规模模型技术的兴起，我们可以看到百模大战、各种智能体、百花齐放的应用场景，那么作为一名前端开发者，以前端的视角，我们应当如何积极做好技术储备，开拓技术视野，在智能体时代保持一定的竞争力呢？我尝试通过一系列文章来总结一下！

前言

可能很多人会好奇，你写爬虫就写爬虫为啥要和大模型扯上关系，明显的蹭热点吧。其实我们在做大模型应用时，比如问答系统、内容生成等应用时，通常会用到检索增强生成 (RAG) 技术，标准 RAG（以智能问答🌰）流程图如下，大致分为以下几个步骤：

离线部分

知识库：数据从各种来源收集并存储在知识库中。
清洗、装载：数据进行预处理和清洗，以确保数据质量、清洗后的数据被装载为文档。
文档：将预处理后的数据组织成文档格式。
切分：将文档切分成更小的段（chunks），以便后续处理。
向量化：将切分后的文档段通过向量模型转换为向量表示。
向量数据库：向量化的文档段存储在向量数据库中，便于快速检索。

在线部分

用户请求：用户发出查询请求。
Prompt：用户的请求被处理为一个prompt，准备进行向量化。
向量化：用户请求的prompt通过向量模型转换为向量表示。
相似度查询：根据向量化的用户请求在向量数据库中进行相似度查询，检索相关的文档段。
提取相关知识：检索到的相关文档段作为背景知识注入到提示词模板中。
提示词模板：将检索到的背景知识与用户请求结合，生成完整的提示词。
LLM（大型语言模型）：使用提示词生成最终的回答或内容。
返回用户：最终的生成内容返回给用户。

我们可以看到，我们的回答是否准确，是否具备差异性，来源于我们的知识库内容的丰富程度和相关性。而知识库内容的获取途径，其中重要的组成部分就是爬虫。

关键概念

如果你以前了解过爬虫相关概念，在讲到爬虫的时候，脑子里蹦出来的会有以下关键词

JS 渲染（JavaScript Rendering）

在现代网页中，很多内容是通过 JavaScript 动态加载和渲染的。这意味着传统的静态网页爬虫（如直接抓取 HTML 内容的爬虫）可能无法获取这些动态加载的内容。因此，爬虫需要具备执行 JavaScript 的能力，以便能够完全渲染页面并获取所有需要的数据。

无头浏览器（Headless Browsers）

无头浏览器是一种在没有图形用户界面的环境中运行的浏览器。这类浏览器能够执行 JavaScript，并可以模拟用户在浏览器中的操作，如点击、输入文本和滚动页面。常用的无头浏览器有 Puppeteer 和 Playwright，它们基于 Chrome 和 Firefox 等主流浏览器内核，提供了强大的网页自动化和爬取功能。

等待元素渲染（Waiting for Elements to Render）

由于网页内容可能是动态加载的，爬虫在抓取页面内容时需要等待特定元素加载完成。无头浏览器通常提供了等待元素出现的方法（如 waitForSelector），以确保页面完全加载后再进行数据提取。这样可以避免抓取到不完整的内容或空白页面。

代理服务器（Proxy Server）

为了防止被目标网站封禁和提高爬取效率，爬虫通常会使用代理服务器。代理服务器可以隐藏爬虫的真实 IP 地址，并通过轮换多个代理 IP 来模拟不同的访问来源，避免爬取行为被检测到并封禁。使用代理服务器还能绕过地理限制，访问特定区域的网站内容。

接下来我给大家介绍一个爬虫框架，并实现一个简单的例子，让大家了解下这个框架。

功能介绍

[Crawlee] 是一个高效的网页爬虫和抓取工具，旨在帮助开发者快速构建可靠的爬虫系统。它兼具HTTP请求和无头浏览器的爬取能力，适用于各种动态和静态网页内容的抓取。包含 node 和 python两个版本

🌈 主要功能

HTTP和无头浏览器爬取：支持传统的HTTP请求和现代无头浏览器（如Playwright和Puppeteer），可以抓取动态生成的内容。
持久化队列：自动管理和持久化URL队列，确保高效和可靠的抓取过程。（广度优先和深度优先）
自动扩展：支持根据需求动态调整爬取规模，提高抓取效率。
代理轮换：内置代理轮换功能，避免IP被封，提高爬取的稳定性。
生命周期管理：提供灵活的生命周期管理，允许自定义爬虫的各个阶段。
错误处理和重试机制：自动处理爬取过程中遇到的错误，并进行重试，确保数据完整性。

👍 优势

单一接口：统一的接口处理HTTP和浏览器爬取，简化开发过程，减少学习成本。
JavaScript渲染支持：通过无头浏览器渲染页面，抓取动态内容，使得爬取结果更完整。
丰富的配置选项 ：提供多种配置选项，适应不同的爬取需求，增强灵活性。http2 、浏览器请求他 、fingerprints
TypeScript编写：利用TypeScript的强类型检查和自动补全功能，提高代码质量和开发效率。
内置快速HTML解析器，如Cheerio和JSDOM
CLI和Docker支持：提供命令行工具和Docker支持，方便集成和部署，适应不同的开发环境。

🆚 与其他爬虫框架对比

Scrapy：Scrapy 是一个强大的传统HTTP爬取框架，但不支持动态内容的抓取。Crawlee 在处理动态内容方面更有优势，特别是对现代Web应用的抓取。
BeautifulSoup：BeautifulSoup 主要用于解析HTML，功能相对简单，不具备Crawlee 的自动扩展、代理轮换和生命周期管理等高级功能。
Selenium：Selenium 可以抓取动态内容，但缺少持久化队列和自动扩展功能，且性能相对较低。Crawlee 提供了更高效和集成的解决方案。

Crawlee 主打一个高效、可高、速度极快，接下来我们通过一个 demo，来了解它有哪些功能！

Live Demo

目标：挑战 20 分钟，完成掘金前端话题内容的爬取，并完成结构化存储
⚠️注意以下示例代码，大部分都是 github 的 copilot 帮我补全的，我只提供思路，他就帮我写完了！！！

初始化项目

打开一个终端，执行以下命令

crawlee 提供 3 个类，方便用户针对不同场景选择不同的类

[CheerioCrawler] 主要针对普通 http 的爬取，并通过 cheerio 库来解释 html，快速高效，但无法处理 js 渲染
[PuppeteerCrawler] google 开源的无头浏览器[Puppeteer]，提供标准 API 来控制 Chrome/Firefox
[PlaywrightCrawler] microsoft 开源的无头浏览器**[playwright])** ，提供标准 API 来控制 Chrome/Firefox、Webkit 等浏览器，功能更加齐全

由于笔者原来一直使用 puppeteer，以下会使用 PuppeteerCrawler 来完成 demo，其中 cheerio 可以理解为 node 版本的 jQuery，提供强大 dom 操作

# 你也可以通过以下命令，通过官方模版初始化应用
# npx crawlee create juejin-crawler

cd juejin-crawler
npm init
npm install --save crawlee cheerio puppeteer

安装依赖、启动脚本

打开 package.json修改以下内容，关键两个改动

为了简单，我们是用 esm 来解析 js 文件，需增加 "type": "module",
增加一个启动脚本 "start": "rm -rf storage/ && node src/main.mjs", 其中 main 文件在后续创建

{
"name": "juejin-crawler",
"version": "1.0.0",
"main": "index.js",
"scripts": {
"start": "rm -rf storage/ && node src/main.mjs",
"test": "echo "Error: no test specified" && exit 1"
},
"type": "module",
"author": "",
"license": "ISC",
"description": "",
"dependencies": {
"cheerio": "^1.0.0-rc.12",
"crawlee": "^3.11.1",
"puppeteer": "^22.15.0"
}
}

增加入口文件

增加一个入口文件 src/main.mjs

需要引入一个 router 文件，用来处理整体 handler 操作，包括如何处理列表页、如何处理详情页等等
需要引入一个 config 文件，主要用来配置结构化数据所需的配置，比如爬取页面 URL、页面对于的选择器，如 title 对应详情页的 article-title
初始化一个PuppeteerCrawler实例，具体配置作用，见代码
把请求入口链接加到队列，并启动任务

main.mjs 整体内容如下

import { PuppeteerCrawler, ProxyConfiguration, log } from 'crawlee';
import { router } from './routes.mjs';
import config from './config.mjs';

log.setLevel(log.LEVELS.DEBUG);

log.debug('Setting up crawler.');
// const proxyConfiguration = new ProxyConfiguration({
//   proxyUrls: [],
// });

// 创建 PuppeteerCrawler 实例
const crawler = new PuppeteerCrawler({
  // 是否使用会话池，启用后爬虫会重用会话和 Cookie
  // useSessionPool: true,

  // 是否为每个会话持久化 Cookie，启用后每个会话会有自己的 Cookie 存储
  // persistCookiesPerSession: true,

  // 代理配置，用于通过代理服务器发送请求，可以用于绕过 IP 限制或地理位置限制
  // proxyConfiguration,

  // 最大并发请求数，控制同时进行的请求数量
  maxConcurrency: 10,

  // 每分钟最大请求数，控制每分钟发送的请求数量
  maxRequestsPerMinute: 20,

  // 启动上下文配置
  launchContext: {
    launchOptions: {
      // 是否以无头模式启动浏览器（无头模式：没有图形界面），设置为 false 表示有图形界面
      headless: false,
    },
  },

  // 爬虫运行时的最大请求数量，当达到这个数量时，爬虫会停止
  maxRequestsPerCrawl: 1000,

  // requestHandler 定义了爬虫在访问每个页面时要做的操作
  // 可以在这里提取数据、处理数据、保存数据、调用 API 等
  requestHandler: router,

  // 处理请求失败的情况，记录失败的请求并输出错误日志
  failedRequestHandler({ request, log }) {
    log.error(`Request ${request.url} failed too many times.`);
  },
});

// 添加要爬取的请求，config 是一个包含 URL 和标签的数组
// 这里将每个 item 的 url 和 label 添加到爬虫的请求队列中
await crawler.addRequests(config.map(item => { return { url: item.url, label: item.label } }));

// 启动爬虫
await crawler.run();

增加配置文件，增加灵活性

增加一个配置文件 src/config.mjs ，具体实现以下功能

配置要爬取的页面 URL，给定一个标签，如 juejin
配置各个字段的选择器，这个对于前端工程师来说，小菜一碟，截图看看例子

具体配置信息如下：

export default [
  {
    label: 'juejin',
    url: 'https://juejin.cn/frontend',
    selector: {
      detail: '.entry-list .title-row a',
      title: 'h1.article-title',
      author: '.author-info-box .author-name a span',
      modifiedDate: '.author-info-box .meta-box time',
      hit: '.author-info-box .meta-box .views-count',
      readTime: '.author-info-box .meta-box .read-time',
      description: '.article-header p',
      content: '.article-viewer',
    },
  }
]

增加处理逻辑

增加真正处理逻辑文件 src/routes 这里增加两个处理逻辑，列表页和详情页

列表页：通过模拟滚动的方式，触发滚动底部加载更多，并把列表页所有文章加入爬取队列
详情页：通过配置的选择器，把详情页的数据结构化，并存储到数据集

如果这里为了实现知识库相关功能，也可以把拿到的数据存储到向量数据库，这里不做演示

import { createPuppeteerRouter, Dataset } from 'crawlee';

// import { Article } from './db.mjs';
export const router = createPuppeteerRouter();

import config from './config.mjs';

config.map(async item => {
const dataset = await Dataset.open(item.label);
// 打开列表页操作
router.addHandler(${item.label}, async ({ request, page, enqueueLinks, log }) => {
page.setDefaultTimeout(5000);
log.debug(Enqueueing pagination: ${request.url})

  // 由于掘金是滚动加载，这里通过模拟滚动到底部，实现页面切换
  const scrollToBottom = async (page, scrollDelay = 5000) => {
    let previousHeight;
    let newHeight;
    let reachedEnd = false;
    let count = 0;

    // 这里只滚动2次，如果还没有到底部，可以根据实际情况调整
    while (!reachedEnd && count < 2) {
      previousHeight = await page.evaluate('document.body.scrollHeight');
      await page.evaluate(`window.scrollBy(0, ${previousHeight})`);
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, scrollDelay));
      newHeight = await page.evaluate('document.body.scrollHeight');

      count++;

      if (previousHeight === newHeight) {
        reachedEnd = true;
      }
    }
  };

  // 模拟滚动加载
  await scrollToBottom(page);

  // 等待页面加载完成，这里只为演示，在这个例子中，不需要等待
  await page.waitForSelector(item.selector.detail);

  // 把列表页的详情页链接加入到爬虫队列中
  await enqueueLinks({
    selector: item.selector.detail,
    label: `${item.label}-DETAIL`,
  });

  await page.close();
});

// 打开详情页操作
router.addHandler(`${item.label}-DETAIL`, async ({ request, page, log }) => {
  page.setDefaultTimeout(5000);

  log.debug(`Extracting data: ${request.url}`)

  const urlParts = request.url.split('/').slice(-2);
  const url = request.url;

  await page.waitForSelector(item.selector.content);

  const details = await page.evaluate((url, urlParts, item) => {
    return {
      url,
      uniqueIdentifier: urlParts.join('/'),
      type: urlParts[0],
      title: document.querySelector(item.selector.title).innerText,
      author: document.querySelector(item.selector.author).innerText,
      modifiedDate: document.querySelector(item.selector.modifiedDate).innerText,
      hit: document.querySelector(item.selector.hit).innerText,
      readTime: document.querySelector(item.selector.readTime).innerText,
      content: document.querySelector(item.selector.content).innerText,
      contentHTML: document.querySelector(item.selector.content).innerHTML,
    };
  }, url, urlParts, item);

  log.debug(`Saving data: ${request.url}`)
  // await Article.create(details);
  await dataset.pushData(details);
  await page.close();
});

});
router.addDefaultHandler(async ({ request, page, enqueueLinks, log }) => {
log.error(Unhandled request: ${request.url});
});

启动爬虫

npm start

打开 chrome 浏览器，按照逻辑自动打开列表页、详情页

数据存储到 storage 目录下，并按照我们定义的结构，以 json 格��保存起来

增加代理 IP Server

由于上面的例子我做了限制，如果爬取并发数太高的话，大概率会被封禁，所以这个时候就需要用到代理 ip 服务和 session 管理

Proxy 管理：如果有代理 URL，只需以下几行代码，即可实现代理访问，并通过 proxyInfo 方法检查当前代理

import { PuppeteerCrawler, ProxyConfiguration } from 'crawlee';
const proxyConfiguration = new ProxyConfiguration({
proxyUrls: ['http://proxy-1.com', 'http://proxy-2.com'],
});
const crawler = new PuppeteerCrawler({
useSessionPool: true,
persistCookiesPerSession: true,
proxyConfiguration,
async requestHandler({ proxyInfo }) {
console.log(proxyInfo);
},
});
session 管理：使用 session 管理，主要为了过滤掉被阻止或者不工作的代理，大致代码如下：

import { PuppeteerCrawler, ProxyConfiguration } from 'crawlee';

const proxyConfiguration = new ProxyConfiguration({
/* opts */
});

const crawler = new PuppeteerCrawler({
// To use the proxy IP session rotation logic, you must turn the proxy usage on.
proxyConfiguration,
// Activates the Session pool (default is true).
useSessionPool: true,
// Overrides default Session pool configuration
sessionPoolOptions: { maxPoolSize: 100 },
// Set to true if you want the crawler to save cookies per session,
// and set the cookies to page before navigation automatically (default is true).
persistCookiesPerSession: true,
async requestHandler({ page, session }) {
const title = await page.title();
```
      if (title === 'Blocked') {
          session.retire();
      } else if (title === 'Not sure if blocked, might also be a connection error') {
          session.markBad();
      } else {
          // session.markGood() - this step is done automatically in PuppeteerCrawler.
      }
  },
```
});

以上，大功告成！！

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