2024-08-16

以下是一个简单的Golang多线程爬虫的例子,使用了go关键字来创建goroutines以实现并发下载。




package main
 
import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "sync"
    "time"
)
 
var wg sync.WaitGroup
 
func download(url string, ch chan<- string) {
    defer wg.Done() // 在函数退出时通知main()一个goroutine结束了
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        ch <- "Error: " + err.Error()
        return
    }
    defer resp.Body.Close() // 确保关闭resp的Body
 
    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        ch <- "Error: " + err.Error()
        return
    }
 
    // 将下载的内容作为字符串发送到通道ch
    ch <- string(body)
}
 
func main() {
    start := time.Now()
    ch := make(chan string, 3) // 创建一个通道,容量为3
 
    urls := []string{
        "https://www.golang.org/",
        "https://golang.org/doc/",
        "https://play.golang.org/",
    }
 
    for _, url := range urls {
        wg.Add(1) // 为每个链接增加一个等待组的计数器
        go download(url, ch) // 创建goroutine下载网页
    }
 
    // 等待所有的goroutines完成
    go func() {
        wg.Wait()
        close(ch) // 确保通道关闭,通知main()所有结果都发送完毕
    }()
 
    // 接收并打印通道中的结果
    for result := range ch {
        fmt.Println(result)
    }
 
    // 报告下载和处理时间
    fmt.Printf("Elapsed time: %s\n", time.Since(start))
}

这段代码创建了一个简单的多线程网络爬虫,使用了sync.WaitGroup来等待所有的goroutines完成他们的工作,并通过通道ch安全地在main goroutine和下载goroutines之间传递数据。通过make(chan string, 3)创建了一个有缓冲的字符串通道,缓冲区大小为3,以允许同时传递最多三个结果,而不会阻塞下载goroutines。

2024-08-16



# 导入Django模型
from django.db import models
 
# 定义爬虫项目模型
class Project(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    # 其他字段...
 
# 定义爬虫任务模型
class Task(models.Model):
    project = models.ForeignKey(Project, on_delete=models.CASCADE)
    url = models.URLField()
    # 其他字段...
 
# 定义爬虫统计模型
class Statistic(models.Model):
    task = models.ForeignKey(Task, on_delete=models.CASCADE)
    items_scraped = models.IntegerField()
    # 其他字段...

这个例子展示了如何使用Django的模型来定义一个简单的爬虫管理系统的数据结构。每个爬虫项目可以有多个爬虫任务,每个爬虫任务生成相应的统计数据。这个系统可以用来跟踪和管理企业级的爬虫项目。

2024-08-16

由于提出的查询涉及的内容较多,我将提供一个简化的示例,展示如何使用Django框架创建一个简单的网站来可视化爬取的数据。




# 安装Django
# pip install django
 
# 创建项目和应用
# django-admin startproject myproject
# python manage.py startapp myapp
 
# myproject/myapp/models.py
from django.db import models
 
class TouristSpot(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    location = models.CharField(max_length=100)
    description = models.TextField()
 
    def __str__(self):
        return self.name
 
# myproject/myapp/views.py
from django.shortcuts import render
from .models import TouristSpot
 
def home(request):
    spots = TouristSpot.objects.all()
    return render(request, 'home.html', {'spots': spots})
 
# myproject/myapp/urls.py
from django.urls import path
from .views import home
 
urlpatterns = [
    path('', home, name='home'),
]
 
# myproject/templates/home.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Beijing Tourist Spots</title>
</head>
<body>
    <h1>Beijing Tourist Spots</h1>
    <ul>
        {% for spot in spots %}
        <li>{{ spot.name }} - {{ spot.location }}</li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

这个简单的示例展示了如何使用Django模型来定义景点数据,视图函数来渲染数据,以及如何在HTML模板中循环显示数据。这个示例不包含爬虫代码,因为这个问题的重点是数据可视化,而爬虫通常是数据收集的一部分。实际应用中,爬虫代码会与这些Django组件配合工作,抓取数据并将其存储到模型中,然后通过视图和模板展示出来。

2024-08-16



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def crawl_google(query, num_results=10):
    base_url = "https://www.google.com/search?q={query}&num={num}"
    params = {
        "query": query.replace(' ', '+'),
        "num": num_results
    }
    url = base_url.format(**params)
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0",
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def crawl_bing(query, num_results=10):
    base_url = "https://www.bing.com/search?q={query}&count={num}"
    params = {
        "query": query.replace(' ', '+'),
        "num": num_results
    }
    url = base_url.format(**params)
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0",
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_results(html_content, engine='Google'):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    results = soup.find_all('div', class_='r') if engine == 'Google' else soup.find_all('li', class_='b_algo')
    parsed_results = []
    for result in results:
        link = result.find('a')
        if link:
            title = link.text
            href = link['href']
            parsed_results.append({'title': title, 'link': href})
    return parsed_results
 
# 使用示例
google_results = parse_results(crawl_google('Python'), engine='Google')
bing_results = parse_results(crawl_bing('Python'), engine='Bing')
 
print("Google Results:")
for result in google_results:
    print(f"Title: {result['title']}, Link: {result['link']}")
 
print("\nBing Results:")
for result in bing_results:
    print(f"Title: {result['title']}, Link: {result['link']}")

这段代码定义了两个函数crawl_googlecrawl_bing来分别爬取Google和Bing的搜索结果,然后定义了一个parse_results函数来解析返回的HTML内容,提取出搜索结果的标题和链接。最后,我们使用这些函数来爬取"Python"作为关键词的搜索结果,并打印出来。这个例子展示了如何使用Python进行基本的网络爬虫,并且说明了如何处理动态内容和反爬虫策略。

2024-08-16



package main
 
import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
    "os"
    "time"
 
    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
)
 
func main() {
    // 设置超时时间
    client := &http.Client{Timeout: 10 * time.Second}
 
    // 创建http.Get请求
    res, err := client.Get("https://example.com")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer res.Body.Close()
 
    if res.StatusCode != 200 {
        log.Fatalf("status code error: %d %s", res.StatusCode, res.Status)
    }
 
    // 使用goquery解析HTML文档
    doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(res.Body)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 查询并输出所有的链接
    doc.Find("a").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        if href, exists := s.Attr("href"); exists {
            fmt.Printf("Link found: %s\n", href)
        }
    })
}

这段代码使用了Go语言的标准库net/http来发送HTTP请求,并使用github.com/PuerkitoBio/goquery包来解析HTML文档并查询其中的元素。代码简洁,注重于展示如何实现一个基本的站点模板爬虫。

2024-08-16



package main
 
import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
    "os"
    "time"
 
    "go.uber.org/zap"
    "go.uber.org/zap/zapcore"
    "golang.org/x/net/html"
    "golang.org/x/net/html/atom"
)
 
// 初始化日志配置
func initLogger() (*zap.Logger, error) {
    encoderConfig := zapcore.EncoderConfig{
        TimeKey:        "ts",
        LevelKey:       "level",
        NameKey:        "logger",
        CallerKey:      "caller",
        MessageKey:     "msg",
        StacktraceKey:  "stacktrace",
        LineEnding:     zapcore.DefaultLineEnding,
        EncodeLevel:    zapcore.LowercaseLevelEncoder,
        EncodeTime:     zapcore.EpochMillisTimeEncoder,
        EncodeDuration: zapcore.SecondsDurationEncoder,
    }
    core := zapcore.NewCore(zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig), os.Stdout, zapcore.InfoLevel)
    return zap.New(core), nil
}
 
// 解析HTML并提取元素
func extractElements(doc *html.Node, targetAtom atom.Atom) []*html.Node {
    var elements []*html.Node
    for c := doc.FirstChild; c != nil; c = c.NextSibling {
        if c.Type == html.ElementNode && c.DataAtom == targetAtom {
            elements = append(elements, c)
        }
    }
    return elements
}
 
// 爬取指定URL的站点模板信息
func crawlSiteTemplate(logger *zap.Logger, url string) {
    start := time.Now()
    logger.Info("开始爬取", zap.String("url", url))
 
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        logger.Error("爬取失败", zap.Error(err))
        return
    }
    defer resp.Body.Close()
 
    doc, err := html.Parse(resp.Body)
    if err != nil {
        logger.Error("HTML解析失败", zap.Error(err))
        return
    }
 
    titleElems := extractElements(doc, atom.Title)
    if len(titleElems) == 0 {
        logger.Warn("未找到标题元素")
        return
    }
 
    // 假设每个页面只有一个标题元素
    title := titleElems[0]
    logger.Info("爬取成功", zap.String("title", title.FirstChild.Data), zap.Duration("cost", time.Since(start)))
}
 
func main() {
    logger, err := initLogger()
    if err != nil {
        log.Fatalf("初始化日志失败: %v", err)
    }
 
    crawlSiteTemplate(logger, "https://example.com")
}

这段代码展示了如何使用Go语言的net/http包进行HTTP请求,以及使用golang.org/x/net/html包来解析HTML文档并提取特定元素。同时,使用了Uber的zap库来实现结构化的日志记录。这个例子简单地爬取了一个指定URL页面的标题,并且展示了如何测量爬取操作的耗时。

2024-08-16

在Golang中,如果你想要触发JavaScript代码,通常是通过一个支持JavaScript执行的浏览器引擎。你可以使用一个库如goquery来解析HTML,然后使用一个浏览器引擎如chromedp来执行JavaScript。

首先,你需要安装chromedp库:




go get -u github.com/chromedp/chromedp

以下是一个简单的例子,展示如何使用chromedp触发页面上的JavaScript代码:




package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
 
    "github.com/chromedp/chromedp"
)
 
func main() {
    // 创建一个context
    ctx, cancel := chromedp.NewContext(context.Background())
    defer cancel()
 
    // 定义一个任务来执行JavaScript
    var result string
    err := chromedp.Run(ctx,
        chromedp.Navigate(`https://example.com`), // 导航到你想要爬取的页面
        chromedp.Evaluate(`document.title`, &result), // 触发JavaScript,获取页面标题
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    fmt.Printf("页面标题: %s\n", result)
}

在这个例子中,chromedp.Evaluate函数被用来执行一个JavaScript表达式,并将结果存储在result变量中。这个函数可以用来触发任何你需要执行的JavaScript代码。记住,这需要你的系统上安装了Chrome浏览器,因为chromedp是通过Chrome的DevTools Protocol与浏览器通信的。

2024-08-16



package main
 
import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "github.com/sirupsen/logrus"
)
 
// 自定义日志结构体
type customLogger struct {
    *logrus.Logger
}
 
// 实现 gin.HandlerFunc 接口
func (c customLogger) Write(p []byte) (n int, err error) {
    c.Logger.Info(string(p))
    return len(p), nil
}
 
func main() {
    // 创建自定义日志实例
    logger := &customLogger{logrus.New()}
 
    // 创建一个使用自定义日志的 gin 引擎
    engine := gin.New()
    engine.Use(gin.Recovery())
    engine.Use(logger)
 
    // 设置一个路由
    engine.GET("/", func(c *gin.Context) {
        c.String(200, "Hello, world!")
    })
 
    // 启动服务器
    engine.Run(":8080")
}

这段代码定义了一个自定义的日志结构体customLogger,它实现了gin.HandlerFunc接口,并重写了Write方法来记录请求信息。然后,在Gin引擎中使用这个自定义的日志处理器。这样,所有通过Gin引擎的请求和响应都会被记录下来。

2024-08-16

Gin 是一个用 Go (Golang) 编写的 web 框架,它是一个类型安全的、快速的 HTTP 路由器,它可以让你以近乎手动编写的速度编写 web 应用和 API,并且还提供了一些非常有用的中间件,例如日志记录、错误管理、认证等。

以下是一个使用 Gin 框架的简单示例:




package main
 
import "github.com/gin-gonic/gin"
 
func main() {
    // 设置 Gin 为发布模式
    gin.SetMode(gin.ReleaseMode)
 
    // 创建一个 Gin 引擎
    engine := gin.New()
 
    // 创建一个 GET 路由,当访问 /hello 时,返回 "Hello, World!"
    engine.GET("/hello", func(context *gin.Context) {
        context.String(200, "Hello, World!")
    })
 
    // 启动服务器,在 8080 端口监听
    engine.Run(":8080")
}

在这个例子中,我们创建了一个简单的 web 服务器,它在 8080 端口监听 HTTP 请求。当访问 /hello 路径时,它会返回 "Hello, World!" 字符串。

这只是 Gin 框架的一个非常基本的使用示例。Gin 还提供了更多强大的功能,例如路由分组、中间件、JSON 绑定和验证、表单绑定和文件上传等。要更深入地了解 Gin,你应该查看官方文档或者 Github 仓库。

2024-08-16

由于问题描述较为复杂且涉及的技术栈较广,以下是一个简化版的核心函数示例,展示如何使用Spring Boot和Netty创建一个简单的UDP服务端,以及如何使用Go语言和net模块创建一个模拟设备客户端,实现指令联动。

Spring Boot + Netty 服务端代码示例(UDP服务端):




import io.netty.bootstrap.Bootstrap;
import io.netty.channel.Channel;
import io.netty.channel.EventLoopGroup;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.nio.NioDatagramChannel;
 
public class UdpServer {
 
    public static void main(String[] args) {
        EventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup();
        try {
            Bootstrap b = new Bootstrap();
            b.group(group)
             .channel(NioDatagramChannel.class)
             .handler(new UdpServerHandler());
 
            Channel ch = b.bind(1234).sync().channel();
 
            System.out.println("UDP服务器运行在端口:1234");
            ch.closeFuture().sync();
        } finally {
            group.shutdownGracefully();
        }
    }
}

Go 客户端代码示例(模拟设备,UDP客户端):




package main
 
import (
    "fmt"
    "net"
    "time"
)
 
func main() {
    // 连接UDP服务端
    addr, _ := net.ResolveUDPAddr("udp", "127.0.0.1:1234")
    conn, _ := net.DialUDP("udp", nil, addr)
 
    // 模拟设备发送指令
    _, err := conn.Write([]byte("Ping"))
    if err != nil {
        fmt.Println("发送指令失败:", err)
        return
    }
 
    // 等待响应
    buf := make([]byte, 1024)
    for {
        n, err := conn.Read(buf)
        if err != nil {
            fmt.Println("接收响应失败:", err)
            continue
        }
        fmt.Printf("接收到响应: %s\n", buf[:n])
        time.Sleep(5 * time.Second) // 模拟设备每5秒发送一次指令
    }
}

在这个例子中,Spring Boot使用Netty框架创建了一个UDP服务端,用于接收和处理来自Go语言客户端的指令。Go语言客户端代码通过UDP协议连接到服务端,发送"Ping"指令,并打印服务端的响应。这个例子展示了如何使用两种不同的语言和框架实现简单的网络通信,并且可以作为设备联动和远程控制的基础。