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colly源码学习

未知 2019-02-28 00:40:00 阅读数:261 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

colly源码学习

colly是一个golang写的网络爬虫。它使用起来非常顺手。看了一下它的源码,质量也是非常好的。本文就阅读一下它的源码。

使用示例

func main() {
c := colly.NewCollector()
// Find and visit all links
c.OnHTML("a[href]", func(e *colly.HTMLElement) {
e.Request.Visit(e.Attr("href"))
})
c.OnRequest(func(r *colly.Request) {
fmt.Println("Visiting", r.URL)
})
c.Visit("http://go-colly.org/")
}

从Visit开始说起

首先,要做一个爬虫,我们就需要有一个结构体 Collector, 所有的逻辑都是围绕这个Collector来进行的。

这个Collector在“爬取”一个URL的时候,我们使用的是Collector.Visit方法。这个Visit方法具体有几个步骤:

  • 组装Request
  • 获取Response
  • Response解析HTML/XML
  • 结束页面抓取
  • 在任何一个步骤都有可能出现错误

colly能让你在每个步骤制定你需要执行的逻辑,而且这个逻辑不一定要是单个,可以是多个。比如你可以在Response获取完成,解析为HTML之后使用OnHtml增加逻辑。这个也是我们最常使用的函数。它的实现原理如下:

type HTMLCallback func(*HTMLElement)
type htmlCallbackContainer struct {
Selector string
Function HTMLCallback
}
type Collector struct {
...
htmlCallbacks []*htmlCallbackContainer // 这个htmlCallbacks就是用户注册的HTML回调逻辑地址
...
}
// 用户使用的注册函数,注册的是一个htmlCallbackContainer,里面包含了DOM选择器,和选择后的回调方法
func (c *Collector) OnHTML(goquerySelector string, f HTMLCallback) {
...
if c.htmlCallbacks == nil {
c.htmlCallbacks = make([]*htmlCallbackContainer, 0, 4)
}
c.htmlCallbacks = append(c.htmlCallbacks, &htmlCallbackContainer{
Selector: goquerySelector,
Function: f,
})
...
}
// 系统在获取HTML的DOM之后做的操作,将htmlCallbacks拆解出来一个个调用函数
func (c *Collector) handleOnHTML(resp *Response) error {
...
doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(bytes.NewBuffer(resp.Body))
...
for _, cc := range c.htmlCallbacks {
i := 0
doc.Find(cc.Selector).Each(func(_ int, s *goquery.Selection) {
for _, n := range s.Nodes {
e := NewHTMLElementFromSelectionNode(resp, s, n, i)
...
cc.Function(e)
}
})
}
return nil
}
// 这个是Visit的主流程,在合适的地方增加handleOnHTML的逻辑。
func (c *Collector) fetch(u, method string, depth int, requestData io.Reader, ctx *Context, hdr http.Header, req *http.Request) error {
...
err = c.handleOnHTML(response)
...
return err
}

整体这个代码的模式我觉得是很巧妙的,简要来说就是在结构体中存储回调函数,回调函数的注册用OnXXX开放出去,内部在合适的地方进行回调函数的嵌套执行。

这个代码模式可以完全记住,适合的场景是有注入逻辑的需求,可以增加类库的扩展性。

比如我们设计一个ORM,想在Save或者Update的时候可以注入一些逻辑,使用这个代码模式大致就是这样逻辑:


// 这种模型适合流式,然后每个步骤进行设计
type SaveCallback func(*Resource)
type UpdateCallback func(string, *Resource)
type UpdateCallbackContainer struct {
Id string
Function UpdateCallback
}
type Resource struct {
Id string
saveCallbacks []SaveCallback
updateCallbacks []*UpdateCallbackContainer
}
func (r *Resource) OnSave(f SaveCallback) {
if r.saveCallbacks == nil {
r.saveCallbacks = make([]SaveCallback, 0, 4)
}
r.saveCallbacks = append(r.saveCallbacks, f)
}
func (r *Resource) Save() {
// Do Something
if r.saveCallbacks != nil {
for _, f := range r.saveCallbacks {
f(r)
}
}
}
func (r *Resource) OnUpdate(id string, f UpdateCallback) {
if r.updateCallbacks == nil {
r.updateCallbacks = make([]*UpdateCallbackContainer, 0, 4)
}
r.updateCallbacks = append(r.updateCallbacks, &UpdateCallbackContainer{ id, f})
}
func (r *Resource) Update() {
// Do something
id := r.Id
if r.updateCallbacks != nil {
for _, c := range r.updateCallbacks {
c.Function(id, r)
}
}
}

Collector的组件模型

colly的Collector的创建也是很有意思的,我们可以看看它的New方法

func NewCollector(options ...func(*Collector)) *Collector {
c := &Collector{}
c.Init()
for _, f := range options {
f(c)
}
...
return c
}
func UserAgent(ua string) func(*Collector) {
return func(c *Collector) {
c.UserAgent = ua
}
}
func main() {
c := NewCollector(
colly.UserAgent("Chrome")
)
}

参数是一个返回函数func(*Collector)的可变数组。然后它的组件就可以以参数的形式在New函数中进行定义了。

这个设计模式很适合的是组件化的需求场景,如果一个后台有不同组件,我按需加载这些组件,基本上可以参照这种逻辑:

type Admin struct {
SideBar string
}
func NewAdmin(options ...func(*Admin)) *Admin {
ad := &Admin{}
for _, f := range options {
f(ad)
}
return ad
}
func SideBar(sidebar string) func(*Admin) {
return func(admin *Admin) {
admin.SideBar = sidebar
}
}

Collector的Debugger逻辑

创建完成Collector,但是在各种地方是需要进行“调试”的,这里的调试colly设计为可以是日志记录,也可以是开启一个web进行实时显示。

这个是怎么做到的呢?也是非常巧妙的使用了事件模型。

基本上核心代码如下:

package admin
import (
"io"
"log"
)
type Event struct {
Type string
RequestID int
Message string
}
type Debugger interface {
Init() error
Event(*Event)
}
type LogDebugger struct {
Output io.Writer
logger *log.Logger
}
func (l *LogDebugger) Init() error {
l.logger = log.New(l.Output, "", 1)
return nil
}
func (l *LogDebugger) Event(e *Event) {
l.logger.Printf("[%6d - %s] %q\n", e.RequestID, e.Type, e.Message)
}
func createEvent( requestID, collectorID uint32) *debug.Event {
return &debug.Event{
RequestID: requestID,
Type: eventType,
}
}
c.debugger.Event(createEvent("request", r.ID, c.ID, map[string]string{
"url": r.URL.String(),
}))

设计了一个Debugger的接口,里面的Init其实可以根据需要是否存在,最核心的是一个Event函数,它接收一个Event结构指针,所有调试信息相关的调试类型,调试请求ID,调试信息等都可以存在这个Event里面。

在需要记录的地方,创建一个Event事件,并且通过debugger进行输出到调试器中。

colly的debugger还有个惊喜,它支持web方式的查看,我们查看里面的debug/webdebugger.go


type WebDebugger struct {
Address string
initialized bool
CurrentRequests map[uint32]requestInfo
RequestLog []requestInfo
}
type requestInfo struct {
URL string
Started time.Time
Duration time.Duration
ResponseStatus string
ID uint32
CollectorID uint32
}
func (w *WebDebugger) Init() error {
...
if w.Address == "" {
w.Address = "127.0.0.1:7676"
}
w.RequestLog = make([]requestInfo, 0)
w.CurrentRequests = make(map[uint32]requestInfo)
http.HandleFunc("/", w.indexHandler)
http.HandleFunc("/status", w.statusHandler)
log.Println("Starting debug webserver on", w.Address)
go http.ListenAndServe(w.Address, nil)
return nil
}
func (w *WebDebugger) Event(e *Event) {
switch e.Type {
case "request":
w.CurrentRequests[e.RequestID] = requestInfo{
URL: e.Values["url"],
Started: time.Now(),
ID: e.RequestID,
CollectorID: e.CollectorID,
}
case "response", "error":
r := w.CurrentRequests[e.RequestID]
r.Duration = time.Since(r.Started)
r.ResponseStatus = e.Values["status"]
w.RequestLog = append(w.RequestLog, r)
delete(w.CurrentRequests, e.RequestID)
}
}

看到没,重点是通过Init函数把http server启动起来,然后通过Event收集当前信息,然后通过某个路由handler再展示在web上。

这个设计比其他的各种Logger的设计感觉又优秀了一点。

总结

看下来colly代码,基本上代码还是非常清晰,不复杂的。我觉得上面三个地方看明白了,基本上这个爬虫框架的架构设计就很清晰了,剩下的是具体的代码实现的部分,可以慢慢看。

colly的整个框架给我的感觉是很干练,没有什么废话和过度设计,该定义为结构的地方就定义为结构了,比如Colletor,这里它并没有设计为很复杂的Collector接口啥的。但是在该定义为接口的地方,比如Debugger,就定义为了接口。而且colly也充分考虑了使用者的扩展性。几个OnXXX流程和回调函数的设计也非常合理。

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