写在前面
是这样的！我个人是Go语言爱好者，接触七牛是在大一的时候，这几天七牛云带着
Go+来CSDN征文！那我就用Go+写一个爬虫吧！
项目初始化
前面我们已经完成了go+的搭建，然后我们建立一个项目吧！用vscode吧，因为goland没有goplus的插件。
- 创建一个
.gop文件
- 写入hello world 测试能否跑通
gop run main.gop
但是会出错
这里提示gop.mod没有找到！
此时我们应该要先gop mod一下包名！ 注意！！ 我们一定要用gop mod！
虽然用go mod可以执行，但是不是gop的mod而是go的mod，我一开始就是用go mod进行init的，但是许老师说是要gop mod的！！
然后就会出现这个东西gop mod文件了
然后我们继续跑一下！
就会有这个错，此时我们只需要按照他的要求，go get一下这个builtin就可以了
之后就可以跑出来了
那我们用Go+写一个爬虫吧！
1. 找到blink
CSDN呢，要切换成新版才能看到blink的！我本来是旧版的，就先切换一下新版。
我们就找到了
2. 分析页面
我们发现并没有相应的接口显示评论，所以我们点击更多之后
就会出现这个了，这个就是我们的爬取地址了！
然后我们看一下这个url，返回就是我们所需要的评论信息！
然后我们看响应参数！
- pageNum就是页码
- pageSize就是页面大小
- blinkId就是这个blink的id了
那么我们可以直接让pageNum=1，pageSize=500，直接返回全部的评论！
舒服了！
3. 编写代码
如果你不喜欢在goland中没有go-plus插件的提示的话，可以在vscode上创建，这样可以有高亮的提示了。
3.1 发送请求
使用net/http包，构造一个client，
client := &http.Client{
}
reqSpider, err := http.NewRequest("GET", "https://blink-open-api.csdn.net/v1/pc/blink/allComment?pageNum=1&pageSize=400&blinkId=1260435", nil)
if err != nil {
println err
}
reqSpider.Header.Set("content-length", "0")
reqSpider.Header.Set("accept", "*/*")
reqSpider.Header.Set("x-requested-with", "XMLHttpRequest")
respSpider, err := client.Do(reqSpider)
if err != nil {
println err
}
bodyText, _ := ioutil.ReadAll(respSpider.Body)
3.2 解析数据
我们通过刚刚查看响应的方式情况，可以看到这是标准的json格式的数据，
所以我们可以使用json包，将string转化成结构体的json格式
var result BlinkResult
_ = json.Unmarshal(bodyText, &result)
3.3 数据处理与分析
- 查看24天前的这一天的所有留言记录
count := 0
// 如果存在20天前发表的内容,打印出内容
if ({
for item <- items, item.CreateTime == "24 天前"}) {
// 注意这里一定要有括号, 返回bool
for item <- items, item.CreateTime == "24 天前" {
count++
println item
}
printf("一共有%d人在24天前留言", count)
}
- 查看所有评论的来源平台
for item <- items {
switch item.FromType {
case "CSDN-APP:Android:":
countAndroid++
userAndroid = append(userAndroid, item)
case "CSDN-APP:iOS:":
countIOS++
userIOS = append(userIOS, item)
case "pc":
countPC++
userPC = append(userPC, item)
default:
countOrder++
}
}
- 做一个小升级，我们统计各个平台的平均评论时间
countAndroid, countIOS, countPC, countOrder, all := 0, 0, 0, 0, len(items)
meanDayIOS, meanDayAndroid, meanDayPC := 0, 0, 0
tmp := 0
var userAndroid []LuckyBlinkPerson
var userIOS []LuckyBlinkPerson
var userPC []LuckyBlinkPerson
// 统计所有的来源平台以及平均评论天数
for item <- items {
switch item.FromType {
case "CSDN-APP:Android:":
countAndroid++
tmp, _ = strconv.Atoi(item.CreateTime[:2])
userAndroid = append(userAndroid, item)
meanDayAndroid += tmp
case "CSDN-APP:iOS:":
countIOS++
userIOS = append(userIOS, item)
tmp, _ = strconv.Atoi(item.CreateTime[:2])
meanDayIOS += tmp
case "pc":
countPC++
userPC = append(userPC, item)
tmp, _ = strconv.Atoi(item.CreateTime[:2])
meanDayPC += tmp
default:
countOrder++
}
}
printf("来自Android有:%d人 平均评论天:%d天前\n", countAndroid, meanDayAndroid/len(userAndroid))
printf("来自iOS有:%d人 平均评论天:%d天前\n", countIOS, meanDayIOS/len(userIOS))
printf("来自pc有:%d人 平均评论天:%d天前\n", countPC, meanDayPC/len(userPC))
printf("其他的有:%d人\n", countOrder)
printf("一共有%d人\n", all)
- 然后我们统计出哪天评论了多少人
// 统计评论天数每一天有多少人评论
mapDay := map[string]int{
}
meanDayIOS, meanDayAndroid, meanDayPC = 0, 0, 0
for user <- items {
mapDay[user.CreateTime]++
}
for k, v <- mapDay {
printf("%s 评论了 %d 条信息\n", k, v)
}
- 返回所有在20天前的这一天评论的
安卓用户的昵称，内容，创建时间
androidCommont := [[user.NickName, user.Content, user.CreateTime] for user <- userAndroid, user.CreateTime == "20 天前"]
if len(androidCommont) != 0 {
for androidInfo <- androidCommont {
println androidInfo
}
}
- 去除重复的用户名称的评论数据
func removeBlinkRepByMap(slc []LuckyBlinkPerson) []LuckyBlinkPerson {
var result []LuckyBlinkPerson
tempMap := map[LuckyBlinkPerson]byte{
}
for _, e <- slc {
l := len(tempMap)
tempMap[e] = 0
if len(tempMap) != l {
result = append(result, e)
}
}
return result
}
3.4 输出所有的评论
var luckyBPList []LuckyBlinkPerson
for _, v <- commentList {
var luckBlinkPerson LuckyBlinkPerson
luckBlinkPerson.FromType = v.FromType
luckBlinkPerson.NickName = v.Nickname
luckBlinkPerson.CreateTime = v.CreateTime
luckBlinkPerson.Content = v.Content
luckyBPList = append(luckyBPList, luckBlinkPerson)
}
luckyBPList = removeBlinkRepByMap(luckyBPList)
for _, v <- luckyBPList {
println v.NickName, v.Content, v.CreateTime
}
完整代码在github上：
https://github.com/CocaineCong/go-plus-demo
总结
怎么说呢，写完爬虫感觉，这个好像有点写python的感觉，毕竟我是数据科学专业的，经常用到python进行数据处理…
Go+的领域就是面向数据分析的，Go+的爬虫很快！性能也比python牛，语法也相似
相信Go+的未来一定会如同其创始公司一样，7777777牛起来！
也希望我能为Go+社区尽一份绵薄之力，一份Go+爬虫送给大家！