从零学习node爬虫

2023-03-20 19:53:40

node爬虫

本项目源代码地址

node爬虫入门

批量爬取网站图片

实现步骤

  • 发送http请求获取整个网页内容
  • 通过cheerio库对网页内容进行分析
  • 提取img标签的src属性
  • 使用download库对图片进行批量下载

发送http请求

// 批量爬取 http://www.itheima.com/teacher.html#ajavaee 网站中的老师图片
let http = require('http')

// 创建一个请求，此时不会真正的去发送请求
let request = http.request('http://www.itheima.com/teacher.html#ajavaee', res => {
    // 异步响应数据
    let chunsk = []
    // 监听 data 事件，获取传递过来的数据片段并且拼接数据
    res.on('data', c => chunsk.push(c))
    // 监听end事件，数据获取完毕后触发
    res.on('end',()=>{
        // 使用一个Buffer来处理获取到的数据,并且按照 utf-8 处理解析字符串
        console.log(Buffer.concat(chunsk).toString('utf-8'));
    })
})
// 发送请求
request.end()

cheerio库简介

cheerio 可以在服务端像使用 jQuery 一样来解析 html，使用它可以非常简单的帮助我们解析通过 http 获取到html 字符串

官网文档

安装

npm install cheerio --save

实例demo

const cheerio = require('cheerio');
const $ = cheerio.load('<h2 class="title">Hello world</h2>');

$('h2.title').text('Hello there!');
$('h2').addClass('welcome');

$.html();
//=> <html><head></head><body><h2 class="title welcome">Hello there!</h2></body></html>

使用cheerio解析html，获取图片中的src属性值

首先要将网址的域名作为一个常量抽离出来

const HOST = 'http://www.itheima.com/'
let cheerio = require('cheerio') // 引入 cheerio 解析 html

然后将获取到的网站代码用cheerio的load方法解析获取一个 $, 使用 $ 获取图片

// 监听end事件，数据获取完毕后触发
res.on('end', () => {
    // 使用一个Buffer来处理获取到的数据,并且按照 utf-8 处理解析字符串
    const HTMLStr = Buffer.concat(chunsk).toString('utf-8')
    // 使用 cheerio 接收html字符串
    const $ = cheerio.load(HTMLStr);
    // 分析页面结构获取一个图片元素伪数组
    // 使用 map 获取处理数组，获取所有 img 标签中的 src 属性值
    let imgs = Array.prototype.map.call($('.maincon .clears li .main_pic img'), item => {
        return HOST + $(item).attr('src')
    })
    console.log(imgs);
})

使用download批量下载图片

官方文档

安装

npm install download --save

官方实例demo

const fs = require('fs');
const download = require('download');
 
(async () => {
    await download('http://unicorn.com/foo.jpg', 'dist');
 
    fs.writeFileSync('dist/foo.jpg', await download('http://unicorn.com/foo.jpg'));
 
    download('unicorn.com/foo.jpg').pipe(fs.createWriteStream('dist/foo.jpg'));
 
    await Promise.all([
        'unicorn.com/foo.jpg',
        'cats.com/dancing.gif'
    ].map(url => download(url, 'dist')));
})();

使用 Promise.all 批量下载我们获取到的图片

注意：请求的路径中不能包含中文，如果有中文需要用一个全局方法 encodeURL来对路径进行 base64 转义

let download = require('download')

// 使用 map 获取处理数组，获取所有 img 标签中的 src 属性值
let imgs = Array.prototype.map.call($('.maincon .clears li .main_pic img'), item => {
    return encodeURI(HOST + $(item).attr('src'))
})
// 批量下载图片到 dist 文件夹中
Promise.all(imgs.map(url => download(url, 'dist'))).then(()=>{
    console.log('图片获取成功');
})

encodeURL 方法

encodeURI() 函数可把字符串作为 URI 进行编码

console.log(encodeURI('http://百度.com')); // => http://%E7%99%BE%E5%BA%A6.com

http发送请求（伪造header）

使用http发送post请求时有时候需要携带header请求头才可以正常请求

http请求的第二个参数可以设置请求方式和请求头

- method 设置请求方法，不设置默认是 get
- headers 是一个对象，里面设置请求的头信息，需要用引号括起来

let http = require('https')

let request = http.request('https://weibo.com/ajax/statuses/hot_band', {
    method: "get",
    headers: {
        "authority": "weibo.com",
        "method": "GET",
        "path": "/ajax/statuses/hot_band",
        "scheme": "https",
        "accept": "application/json, text/plain, */*",
        "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
        "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9",
        "cookie": "SUBP=0033WrSXqPxfM725Ws9jqgMF55529P9D9WWjZa3-O7Xh0ilHzUjr5bGu5JpX5KMhUgL.Fo-fS05XSKq7Sh52dJLoIpxqgCH8SC-RxF-4SEH8SCHFSE-4x5tt; SINAGLOBAL=8655939215617.323.1616200012427; UM_distinctid=178632914c4a0e-0c5c35f55fe3f8-3c634203-100200-178632914c58b9; ALF=1650518966; SSOLoginState=1618982966; SCF=AmdR3wyLr9BHJPHz43JVNdyeUIoju-GE2ECLznLbRe_e7p1bSHxE0b_cwSvRBWwBZoKQE3xnKfVDzl6BqldWTOI.; SUB=_2A25Ne8hnDeRhGeNL7FIV9SjMzzyIHXVu8L6vrDV8PUNbmtANLWTmkW9NSPtXpCiVfjEDU4GIDRCh1uRuK0D2il7X; wvr=6; wb_view_log_5570456040=1366*7681; _s_tentry=login.sina.com.cn; Apache=345608834203.7789.1618982971783; UOR=login.sina.com.cn,service.weibo.com,www.baidu.com; ULV=1618982971818:3:1:1:345608834203.7789.1618982971783:1616571340254; webim_unReadCount=%7B%22time%22%3A1618982990208%2C%22dm_pub_total%22%3A5%2C%22chat_group_client%22%3A0%2C%22chat_group_notice%22%3A0%2C%22allcountNum%22%3A79%2C%22msgbox%22%3A0%7D; XSRF-TOKEN=D6EqZZsYP2IFHxXs47IJQFlv; WBPSESS=chY5fvV0VYzufsU9gfOV8Hvaow8rhToTA9H35uW2CRhBnav2CB7tH6LS37WchRB6yzq7wkApy7JK43mOrl0mUIjfeWrk6RUnplJcpt-6DmKq8OqV1UGcwxm394UGfafg",
        "referer": "https://weibo.com/hot/search",
        "sec-fetch-dest": "empty",
        "sec-fetch-mode": "cors",
        "sec-fetch-site": "same-origin",
        "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.135 Safari/537.36",
        "x-requested-with": "XMLHttpRequest",
        "x-xsrf-token": "D6EqZZsYP2IFHxXs47IJQFlv"
    }
}, res => {
    // 异步响应数据
    let chunsk = []
    // 监听 data 事件，获取传递过来的数据片段并且拼接数据
    res.on('data', c => chunsk.push(c))

    res.on('end', () => {
        console.log(Buffer.concat(chunsk).toString('utf-8'));
    })
})

request.end()

封装爬虫基础库

为了方便开发，考虑代码规范，建议使用 typescript 进行封装

准备环境

  • 首先全局安装 typeScript

    npm install typescript -g

  • 使用 tsc 初始化项目

    tsc --init

    初始化完成后自动创建一个 tsconfig.json 文件,这个文件是 typescript 的配置文件

  • 有了这个配置文件后可以吧我们编写的 ts 代码编译成 js 代码，但是只有这个文件还不够，需要进一步配置才可以

    ts 的配置如下

    {
  "compilerOptions": {
    "target": "es2015", // 希望编译后的js是哪个版本，es2015表示es6
    "module": "commonjs", // commonjs可以使用模块语法
    "outDir": "./bin", // 编译后的代码输出录
    "rootDir": "./src", // 从哪个入口开始编译代码
    "strict": true, // 是否开启严格模式
    "esModuleInterop": true,
    "skipLibCheck": true, 
    "forceConsistentCasingInFileNames": true 
  },
  "include": [
    "src/**/*"  // 限制 ts 从哪个文件夹下编译，防止去编译别的文件夹下的文件
  ],
  "exclude": [
    "node_modules", // 设置要忽略哪些文件不用编译
    "**/*.spec.ts"
  ]  
}

hello ts

在 src 目录下新建 hellots.ts

console.log('hello ts');

然后在项目根目录执行 tsc 命令开始编译,编译成功后会自动生成 bin 文件夹，bin 文件夹下有一个 hellots.js 文件，文件内容就是编译后的结果

"use strict";
console.log('hello ts');

创建一个祖宗类的基本功能

实现一个爬虫祖宗类

这个类接收一个对象，里面包含url，method，header

子类继承这个祖宗类，传入url自动开爬

class Spider {
    constructor(options) {

    }
}

设置接口

在 src 目录下新建 interfaceOptions/spiderOptions.ts 文件，这个文件用来设置这个祖宗类的参数字段类型和是否必填

// 导出接口参数字段
export default interface spiderOptions {
    url: String, // url必填
    method?: String, // 请求方式，非必填
    Header?: Object // 请求头信息，非必填
}

导入接口并实现基础请求功能

// 导入请求模块
const http = require('https')
// 导入参数接口，用来限制接口类型
import spiderOptions from './interfaceOptions/spiderOptions'

// 实现一个爬虫祖宗类
// 这个类接收一个对象，里面包含url，method，header
// 子类继承这个祖宗类，传入url自动开爬
class Spider {
    // 初始化参数值
    options: spiderOptions
    // 设置options参数的字段及类型;设置 method 默认值为 get
    constructor(options: spiderOptions = { url: '', method: 'get' }) {
        this.options = options
        this.start()
    }
    // 设置爬取方法
    start() {
        // 创建请求
        let requset = http.request(this.options.url, (res: any) => {
            let chunks: any = []
            res.on('data', (c: any) => chunks.push(c))
            res.on('end', () => {
                console.log(Buffer.concat(chunks).toString('utf-8'));
            })
        })
        // 发送请求
        requset.end()
    }
}
// 导出祖宗类
export default Spider

ts环境下使用require时的坑

在使用 require 导入 https 时会有一个报错，这是因为我们是在 ts 的开发环境下编码，需要在开发环境依赖中添加@types/node包，打开命令提示工具执行以下这个命令即可

npm i --save-dev @types/node

新建测试文件查看功能是否正常

新建 src/test.ts 文件，导入 Spider 类，传入我们要爬取的 url 地址，查看功能是否正常

import Spider from './Spider'
new Spider({
    url: 'https://www.jianshu.com/p/c8b86b09daf0'
})

切记编写好 ts 文件后我们不能直接运行，需要把ts文件编译成 js 文件才可以执行，在项目根目录下执行 tsc 开始编译代码，然后在 bin 文件夹下自动生成对应的 js 文件

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然后在 bin 目录下执行 node test.js，可以看到页面代码可以成功获取到

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selenium基础使用

selenium简介

Selenium 是一个 Web 的自动化测试工具，类型像我们玩游戏用的按键精灵，它支持所
有主流的浏览器（包括 PhantomJS 这些*面的浏览器）。
Selenium 可以根据我们的指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的数据，甚至页面截屏，或者判断网站上某些动作是否发生。

selenium-webdriver下载

首先在 npm 官网搜索 selenium

https://www.npmjs.com/search?q=selenium

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选择第二个点击进来，这里我们选择 Chrome 浏览器

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点击 chromedriver(.ext)会进入到一个好多版本的下载页面，此时不要着急，我们先查看我们浏览器的版本，去下载对应的版本。 这时打开 Chrome 浏览器的设置页面，查看我们浏览器的版本号

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然后在刚才打开的页面选择对应的版本，这里我的浏览器版本是 90.0.4430.85，那么我们要找的版本是至少精确到 4430 的版本

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找到之后点击进来选择对应的平台压缩包进行下载

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选择下载目录是我们项目的根目录

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下载好之后解压出来可以看到一个 exe 文件，这个文件我们要通过写代码的方式来运行它

使用selenium实现自动打开百度并搜索

首先根据官方介绍安装依赖包

npm install selenium-webdriver

新建 hello-selenium.js

// 从 selenium-webdriver 包中导入相关依赖
const {
    Builder,
    By,
    Key,
    until
} = require('selenium-webdriver');
// 声明一个自执行方法
(async function example() {
    // 实例化 Chrome 浏览器
    let driver = await new Builder().forBrowser('chrome').build();
    try {
        // 访问百度
        await driver.get('https://www.baidu.com');
        // 打开百度后找到搜索框的id，百度搜索框的id是 kw,并输入哔哩哔哩，然后回车开始查询
        await driver.findElement(By.id('kw')).sendKeys('哔哩哔哩', Key.RETURN);
        // 等待1秒后验证网站标题是否为：哔哩哔哩_百度搜索
        await driver.wait(until.titleIs('哔哩哔哩_百度搜索'), 1000);
    } finally {
        // 退出浏览器，开发阶段不用退出
        // await driver.quit();
    }
})();

selenium API

https://www.selenium.dev/selenium/docs/api/javascript/index.html

设置无头浏览器

无头浏览器表示不打开新窗口，在后台默默爬取

 let chrome = require('selenium-webdriver/chrome');
 let {Builder,By} = require('selenium-webdriver');

 let driver = new Builder()
     .forBrowser('chrome')
     .setChromeOptions(new chrome.Options().headless())
     .build();

关于 chrome 浏览器的更多设置，请查看 API 文档

https://www.selenium.dev/selenium/docs/api/javascript/module/selenium-webdriver/chrome_exports_Options.html

自动打开浏览器输入关键字进行查询

下面代码实现了自动打开拉钩官网，选择上海站并搜索前端

// 从 selenium-webdriver 包中导入相关依赖
const {
    Builder,
    By,
    Key,
    until
} = require('selenium-webdriver');
// 声明一个自执行方法
(async function example() {
    // 实例化 Chrome 浏览器
    let driver = await new Builder().forBrowser('chrome').build();
    // 打开拉钩官网
    await driver.get('https://www.lagou.com/');
    // 勾选上海站
    await driver.findElement(By.css("div#changeCityBox ul.clearfix li:nth-child(2)")).click()
    // 搜索前端并回车
    await driver.findElement(By.id('search_input')).sendKeys('前端', Key.RETURN);
})();

获取拉钩网站的第一页职位信息并保存到数组中

使用 driver.findElements 可以获取到批量元素

然后循环每个职位元素，分析每个信息的结构，获取元素中的文字

// 搜索前端并回车
await driver.findElement(By.id('search_input')).sendKeys('前端', Key.RETURN);
// 获取到职位列表集合
let items = await driver.findElements(By.css("div#s_position_list>ul.item_con_list li"))
// 存放职位信息
let jobList = []
// 遍历每个职位，获取职位的详细信息
for (let i = 0; i < items.length; i++) {
    let item = items[i]
    // 获取职位名称
    let jobName = await item.findElement(By.css(".position>.p_top>a>h3")).getText()
    // 获取工作地址
    let jobAddress = await item.findElement(By.css(".position>.p_top>a>span>em")).getText()
    // 获取职位链接
    let positionLink = await item.findElement(By.css(".position>.p_top>a")).getAttribute('href')
    // 获取职位发布时间
    let formatTime = await item.findElement(By.css(".position>.p_top>.format-time")).getText()
    // 职位薪资
    let money = await item.findElement(By.css(".position>.p_bot>.li_b_l>.money")).getText()
    // 职位要求
    let requirement = await item.findElement(By.css(".position>.p_bot>.li_b_l")).getText()
    // 由于要求没有标签包裹，所以需要替换一下
    requirement = requirement.replace(money, "")
    // 获取工作内容
    let jobContent = await item.findElement(By.css("div.list_item_bot>.li_b_l")).getText()
    // 获取公司福利
    let jobwelfare = await item.findElement(By.css("div.list_item_bot>.li_b_r")).getText()
    // 获取公司名称
    let companyname = await item.findElement(By.css("div.company>div.company_name>a")).getText()
    // 获取公司网址
    let companylink = await item.findElement(By.css("div.company>div.company_name>a")).getAttribute('href')
    // 获取公司规模
    let industry = await item.findElement(By.css("div.company>.industry")).getText()

    jobList.push({
        jobName,
        jobAddress,
        positionLink,
        formatTime,
        money,
        requirement,
        jobContent,
        jobwelfare,
        companyname,
        companylink,
        industry
    })
}
console.log(jobList);

运行结果

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分页爬取信息思路

  • 首先将爬取网站信息的方法提取出来
  • 声明一个当前页码和最大页码
  • 首先先爬取第一页的数据，如果当前页爬取成功后，让当前页码 ++
  • 如果当前页码小于等于最大页码，则说明没有爬完，应该点击下一页，递归调用爬取方法

常见错误分析

这个错误是由于页面数据还有加载出来，我们的爬虫就去根据我们编写的 css 结构去获取数据而导致的

StaleElementReferenceError: stale element reference: element is not attached to the page document

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解决这种错误我们采用一个 while 循环来重复调用爬取接口，在每次循环后我们定义一个 netError 变量，默认是一个 true，表示我们这次循环没有错误发生， 然后用一个 try catch 来包裹住爬取的方法，如果发生错误会进入到 catch 中，此时设置 notError 为 false，然后在 finally 方法中去判断这个变量，finally 方法是除了 try catch 之外的另外一个方法，这个方法无论对错都会执行，所以在 finally 方法中判断 notError 是否为 true ，如果为 true 表示本次请求没有错误，则 break 退出 while 循环，否则进行 while 循环判断页面数据是否加载成功

分页爬取拉钩网站数据的完整代码

const fs = require('fs')
// 从 selenium-webdriver 包中导入相关依赖
const {
    Builder,
    By,
    Key,
    until
} = require('selenium-webdriver');

// 存放职位信息
let jobList = []
// 定义初始页码
let currentTag = 1;
// 定义最大页码
let maxTag;
// 实例化 Chrome 浏览器
let driver = new Builder().forBrowser('chrome').build();

// 声明一个自执行方法
(async function example() {
    // 打开拉钩官网
    await driver.get('https://www.lagou.com/');
    // 勾选上海站
    await driver.findElement(By.css("div#changeCityBox ul.clearfix li:nth-child(2)")).click()
    // 搜索前端并回车
    await driver.findElement(By.id('search_input')).sendKeys('前端', Key.RETURN);
    // 获取最大页码
    maxTag = await driver.findElement(By.css("div.page-number>.totalNum")).getText()
    // 执行爬取方法
    start()
})();

// 将爬取方法抽离出来
async function start() {
    // 只有正确时才打印
    console.log(`------当前正在获取第${currentTag}页的数据，共${maxTag}页------`);
    while (true) {
        // 每次进来先声明本次循环没有错误，没有错误则会退出 while 循环，不会陷入死循环
        let netError = true
        try {
            // 获取到职位列表集合
            let items = await driver.findElements(By.css("div#s_position_list>ul.item_con_list li"))
            // 遍历每个职位，获取职位的详细信息
            for (let i = 0; i < items.length; i++) {
                let item = items[i]
                // 获取职位名称
                let jobName = await item.findElement(By.css(".position>.p_top>a>h3")).getText()
                // 获取工作地址
                let jobAddress = await item.findElement(By.css(".position>.p_top>a>span>em")).getText()
                // 获取职位链接
                let positionLink = await item.findElement(By.css(".position>.p_top>a")).getAttribute('href')
                // 获取职位发布时间
                let formatTime = await item.findElement(By.css(".position>.p_top>.format-time")).getText()
                // 职位薪资
                let money = await item.findElement(By.css(".position>.p_bot>.li_b_l>.money")).getText()
                // 职位要求
                let requirement = await item.findElement(By.css(".position>.p_bot>.li_b_l")).getText()
                // 由于要求没有标签包裹，所以需要替换一下
                requirement = requirement.replace(money, "")
                // 获取工作内容
                let jobContent = await item.findElement(By.css("div.list_item_bot>.li_b_l")).getText()
                // 获取公司福利
                let jobwelfare = await item.findElement(By.css("div.list_item_bot>.li_b_r")).getText()
                // 获取公司名称
                let companyname = await item.findElement(By.css("div.company>div.company_name>a")).getText()
                // 获取公司网址
                let companylink = await item.findElement(By.css("div.company>div.company_name>a")).getAttribute('href')
                // 获取公司规模
                let industry = await item.findElement(By.css("div.company>.industry")).getText()

                jobList.push({
                    jobName,
                    jobAddress,
                    positionLink,
                    formatTime,
                    money,
                    requirement,
                    jobContent,
                    jobwelfare,
                    companyname,
                    companylink,
                    industry
                })
            }
            // 爬取完第一页后让当前页码加1
            currentTag++
            // 如果当亲的页码小于等于最大页码，则说明没有爬取结束继续爬下一页数据
            if (currentTag <= 3) {
                // 执行点击下一页的操作
                await driver.findElement(By.css(".item_con_pager>.pager_container>.pager_next")).click()
                // 递归执行爬取方法
                await start()
            } else {
                fs.writeFile('./bin/joblist.txt', JSON.stringify(jobList), (err, data) => {
                    // 保存爬取到的数据信息到TXT文件中
                    console.log('数据获取完毕');
                })
            }
        } catch (error) {
            // 如果有错误，则让循环状态变成 false ，继续下一次循环
            if (error) netError = false
        } finally {
            // finally 表示无论对错都会执行
            // 每次循环的时候就来判断对错，如果没有错误则 break 退出 while 循环
            if (netError) break;
        }
    }
}

将数据保存到 xlsx 文件中

node-xlsx

node-xlsx 可以将一个二维数组转成 buffer 类型数据的第三方依赖包，将生成的buffer数据写入到 xlsx 文件中即可获得一个有数据的 xlsx 文件

安装

npm install node-xlsx --save

使用

注意：写入的数据必须是一个二维数组，二维数组里面的第一个元素为 xlsx 文件的表头

import xlsx from 'node-xlsx';
// Or var xlsx = require('node-xlsx').default;

const data = [[1, 2, 3], [true, false, null, 'sheetjs'], ['foo', 'bar', new Date('2014-02-19T14:30Z'), '0.3'], ['baz', null, 'qux']];
var buffer = xlsx.build([{name: "mySheetName", data: data}]); // Returns a buffer

设置列宽

列宽 10 表示一列可以展示 5 个汉字，10个英文字母，超出的部分将会被遮挡住

import xlsx from 'node-xlsx';
// Or var xlsx = require('node-xlsx').default;

const data = [[1, 2, 3], [true, false, null, 'sheetjs'], ['foo', 'bar', new Date('2014-02-19T14:30Z'), '0.3'], ['baz', null, 'qux']]
const options = {'!cols': [{ wch: 6 }, { wch: 7 }, { wch: 10 }, { wch: 20 } ]};

var buffer = xlsx.build([{name: "mySheetName", data: data}], options); // Returns a buffer

将 buffer 写到 xlsx 文件中

var xlsx = require('node-xlsx').default;
var fs = require('fs')
// 要写入的数据
const data = [[1, 2, 3], [true, false, null, 'sheetjs'], ['foo', 'bar', new Date('2014-02-19T14:30Z'), '0.3'], ['baz', null, 'qux']]
// 设置每列的宽度
const options = {'!cols': [{ wch: 6 }, { wch: 7 }, { wch: 10 }, { wch: 20 } ]};
// 生成 buffer 数据
var buffer = xlsx.build([{name: "mySheetName", data: data}], options); 
// 写入数据
fs.writeFile('./bin/test.xlsx',buffer,(err,res)=>{
    if(err) return console.log('写入失败');
    console.log('写入成功');
})

从零学习node爬虫

打开 test.xlsx 文件查看文件内容

从零学习node爬虫

改造爬取拉钩网的案例

写一个公共的生成 xlsx 的方法，这个方法接收我们爬取到的数据，然后将数据处理后存入 xlsx 文件中，方便我们查看

提取公共的生成 xlsx 方法

新建 utli/node-create-excel.js 文件，导出一个方法，这个方法接收一个一维数组

const xlsx = require('node-xlsx').default;
const fs = require('fs')
const path = require('path')
// 接收一个数组
// 将数组转成二维数组
// 使用 node-xlsx 将二维数组转成文件流
// 将文件流写入excel中
module.exports = function (joblist) {
    // 1.将一维数组转成二维数组
    let twoDList = [];
    joblist.forEach(item => twoDList.push(Object.values(item)))
    // 2.设置excel表头
    let xlsxTitle = [
        '工作名称', '工作地址', '工作详情', '发布时间', '薪资范围', '基本要求',
        '行业范围', '福利待遇', '公司名称', '公司介绍', '公司规模'
    ]
    // 3.将表头插入二维数据中
    twoDList.unshift(xlsxTitle)
    // 4.设置列宽
    let excelTitleWidht = {
        '!cols': [{
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }, {
            wch: 16
        }]
    };
    // 5.生成文件流
    let excelBuffer = xlsx.build([{
        name: "mySheetName",
        data: twoDList
    }], excelTitleWidht);
    console.log(twoDList);
    // 6.写入文件流
    fs.writeFile(path.join(__dirname, "../bin/joblist.xlsx"), excelBuffer, (err, res) => {
        if (err) return console.log(err);
        console.log('文件写入成功')
    })
}

爬取到数据后调用方法生成xlsx

在代码顶部导入方法

// 将获取到的数据存到excel中
const writeExcel = require('./util/node-create-excel')

修改原有代码，将原本写到 txt 文件的方法替换成调用生成 xlsx 方法。这里为了方便测试，只让爬虫获取第一页的数据，可根据实例需求获取前几页的数据或者所有页数据

// 如果当亲的页码小于等于最大页码，则说明没有爬取结束继续爬下一页数据
if (currentTag <= 1) {
    // 执行点击下一页的操作
    await driver.findElement(By.css(".item_con_pager>.pager_container>.pager_next")).click()
    // 递归执行爬取方法
    await start()
} else {
    // 保存爬取到的数据信息到TXT文件中
    // fs.writeFile('./bin/joblist.txt', JSON.stringify(jobList), (err, data) => {
    //     console.log('数据获取完毕');
    // })
    writeExcel(jobList)
}

执行代码查看运行效果

从零学习node爬虫

打开文件查看获取到的数据

从零学习node爬虫

完。

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