用 Rust 进行网页抓取 - 2024 完整指南

Rust 网页爬取终极指南

在本指南中，您将学习：

Rust 是否适合网页爬取。
最佳 Rust 网页爬取库。
如何用 Rust 构建网页爬取器。
如何使您的爬取操作符合道德并尊重他人。

让我们开始吧！

Rust 适合进行网页爬取吗？

Rust 是一种静态类型编程语言，以其对安全性、性能和并发性的关注而闻名。近年来，它因其高效性而受到广泛欢迎，这使它成为各种应用的优秀选择，包括网页爬取。

Rust 为在线数据爬取提供了有价值的特性。特别是其强大的并发模型，能够同时执行多个网页请求。这一特性使它成为一种高效从不同网站提取大量数据的多功能语言。

此外，Rust 生态系统包含了 HTTP 客户端和 HTML 解析库，以简化网页检索和数据提取的过程。让我们来看一下最顶尖的一些库！

最佳 Rust 网页爬取库

最流行和广泛采用的 Rust 网页爬取库包括：

reqwest：一个强大的 Rust HTTP 客户端，能够实现无缝的网页请求和交互。
scraper：一个灵活的 Rust HTML 解析库，能够高效地从 HTML 文档中提取数据。
rust-headless-chrome：使用 Rust 进行无头 Chrome 浏览器自动化，提供动态网页爬取的强大解决方案。
thirtyfour：Rust 对 Selenium 的绑定，允许通过与浏览器交互进行自动化测试和网页爬取。

前提条件

按照以下说明准备编写一些 Rust 代码。

设置环境

开始之前，您必须在计算机上安装 Rust。要验证您是否已经安装，打开终端并输入以下命令：

rustc --version

如果结果类似于以下内容，您就可以开始了：

rustc 1.75.0 (82e1608df 2023-12-21)

使用以下命令更新 Rust 到最新版本：

rustup update

如果该命令返回错误，则需要安装 Rust。从官方网站下载安装程序，启动它并按照向导进行操作。这将设置：

rustup：Rust 编程语言的安装程序和版本管理器，允许轻松安装和管理不同的工具链。
cargo：Rust 的官方包管理器和构建工具。它简化了管理依赖关系和构建 Rust 项目的过程。

关闭所有打开的终端窗口，并重复本节开头的命令。这次您会得到所需的结果。

太好了！您现在已经安装好了 Rust！

创建一个 Rust 项目

假设您想创建一个名为 simple_rust_web_scraper 的新 Rust 项目。打开终端并执行以下cargo new命令：

cargo new simple_rust_web_scraper

如果一切按预期进行，您将收到以下消息：

Created binary (application) `simple_rust_web_scraper` package

具体来说，该命令将创建一个 simple_rust_web_scraper 文件夹。打开它，注意它包含：

Cargo.toml：用于指定项目依赖项的清单文件。
src/：用于放置 Rust 文件的文件夹。默认情况下，它为您初始化一个示例 main.rs 文件。

在您的 Rust IDE 中打开 simple_rust_web_scraper。例如，使用Rust 扩展的 Visual Studio Code 将非常适合：

导航到 src/ 文件夹，打开 main.rs 文件，您将看到这些行：

fn main() {

    println!("Hello, world!");

}

这只是一个简单的 Rust 脚本，在终端中打印“Hello, world!”。特别是，main() 函数代表任何 Rust 应用程序的入口点，您将在这里编写爬取逻辑。

太棒了！只需验证您的新 Rust 项目是否正常工作！

在您的 IDE 终端中打开终端，运行此命令以编译您的 Rust 应用程序：

cargo build

在项目根文件夹中将出现一个存储二进制文件的 target/ 文件夹。

运行与您的代码关联的已编译二进制可执行文件：

cargo run

这应该在终端中打印：

Finished dev [unoptimized + debuginfo] target(s) in 0.05s

     Running `target\debug\simple_rust_web_scraper.exe`

Hello, world!

前两行只是日志信息，可以忽略。关注最后一行，看到项目按预期生成了“Hello, World!”消息。

完美！您现在有了一个 Rust 项目。是时候编写一些 Rust 网页爬取逻辑了！

如何在 Rust 中构建网页爬取器

在这个逐步教程部分，您将学习如何使用 Rust 进行网页爬取。具体来说，您将构建一个 Rust 网页爬取器，自动从Scrape This Site Country sandbox中收集数据。这是目标页面的样子：

如您所见，它包含了世界上所有国家的列表和一些有趣的信息。

Rust 网页爬取脚本将执行以下操作：

连接到目标页面并解析其 HTML。
从页面中选择国家 HTML 元素。
从中提取数据并将其存储在 Rust 数据结构中。
将收集到的数据转换为人类可读的格式，如 CSV。

按照以下步骤实现您的爬取目标！

步骤 #1：检查目标站点

您需要安装一些库来在 Rust 中进行网页爬取，但哪些库最适合您的特定场景？要回答这个问题，您需要弄清楚目标站点是否有静态内容页面或动态内容页面。因此，在浏览器中访问该站点。

导航到目标页面，右键单击空白部分，选择“检查”选项以打开 DevTools。进入“网络”选项卡并重新加载页面。关注您在“Fetch/XHR”部分看到的内容：

在页面加载和渲染时，该部分将保持为空。这意味着网页不会发出任何 AJAX 请求。换句话说，它不会在客户端通过 JavaScript 动态检索数据。因此，它是一个静态内容页面，其 HTML 文档已经包含了所有感兴趣的数据。

为了进一步确认，右键单击并选择“查看页面源代码”选项：

探索代码，您会注意到页面中的所有数据都嵌入在服务器返回的 HTML 中。

在包含多个页面的站点上，在所有感兴趣的页面上重复此过程。

由于目标页面不使用 JavaScript，因此您不需要浏览器自动化库如 rust-headless-chrome。您仍然可以使用它，但运行 Chrome 需要时间和资源，因此它只会引入性能开销而没有实际好处。

相反，您应该使用 HTTP 客户端库来检索与页面关联的 HTML 文档，并使用 HTML 解析库来从中提取数据。因此，reqwest 和 scraper 是您所需的两个 Rust 网页爬取库！

步骤 #2：安装爬取库

是时候安装 reqwest 和 scraper 了。

在项目根文件夹中打开终端或使用 IDE 的终端。运行以下命令将 reqwest 和 scraper 添加到项目依赖项中：

cargo add scraper reqwest --features "reqwest/blocking"

注意：reqwest/blocking 特性允许 reqwest 执行同步 HTTP 调用，阻塞当前线程。在文档中了解更多。

cargo add 命令将相应地更新 Cargo.toml 文件，确保其包含：

[dependencies]
reqwest = { version = "0.11.23", features = ["blocking"] }

scraper = "0.18.1"

此外，它还将安装这两个库及其所有依赖项。

太好了！您现在拥有了用 Rust 进行网页爬取所需的一切！

步骤 #3：连接到目标页面

使用 reqwest::blocking 的 get() 方法发出对给定 URL 的 GET 请求并下载关联的 HTML 文档：

let response = reqwest::blocking::get("https://www.scrapethissite.com/pages/simple/")?;

请记住，这条指令是同步的，因此脚本的执行将被中断，直到服务器响应。

一旦得到响应，您可以使用以下代码访问目标页面的 HTML 代码：

let html = response.text()?;

将这两行写入 main.rs 的 main() 函数中：

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {

    // connect to the target page

    let response = reqwest::blocking::get("https://www.scrapethissite.com/pages/simple/")?;

    // extract the raw html and print it

    let html = response.text()?;

    println!("{html}");

    Ok(())

}

如果您想知道 Result<(), Box<dyn std::error::Error>> 是什么，因为我们要使用剩余类型。还请注意最后的 println() 函数，它记录了检索到的 HTML。

执行脚本，它将在终端中打印：

<!doctype html>

<html lang="en">

  <head>

    <meta charset="utf-8">

    <title>Countries of the World: A Simple Example | Scrape This Site | A public sandbox for learning web scraping</title>

    <!-- omitted for brevity... -->

干得好！这正是目标页面的 HTML！

步骤 #4：解析 HTML 文档

您现在已将目标页面的源 HTML 存储在一个字符串变量中。将其传递给 scraper 的 parse_document() 函数进行解析：

let document = scraper::Html::parse_document(&html);

返回的 document 对象公开了您需要使用的 DOM 探索 API，以便使用 Rust 进行网页爬取。

目前为止，您的 main.rs 文件应如下所示：

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {

    // connect to the target page

    let response = reqwest::blocking::get("https://www.scrapethissite.com/pages/simple/")?;

    // extract the raw html and print it

    let html = response.text()?;

    // parse the HTML document

    let document = scraper::Html::parse_document(&html);

    Ok(())

}

您已准备好编写数据解析逻辑。但首先，您必须研究目标页面的结构！

步骤 #5：检查页面

网页爬取涉及在页面上选择 HTML 节点并从中提取数据。CSS 选择器是选择 HTML 节点的最流行方法之一。如果您是网页开发人员，您可能已经熟悉它们。如果没有，请探索文档。

定义有效的 CSS 选择器的唯一方法是检查目标页面的 HTML。因此，在浏览器中打开Scrape This Site Country sandbox，右键单击一个国家元素，并选择“检查”：

您可以看到，每个国家信息框是一个 .country HTML 节点，包含：

国家名称在 .country-name 元素中。
首都名称在 .country-capital 元素中。
人口信息在 .country-population 元素中。
国家占地面积（以平方公里为单位）在 .country-area 元素中。

上述段落中有所有选择所需的 CSS 选择器。在将选择器应用于页面上的所有元素之前，请先在国家信息框上测试选择器！

步骤 #6：从单个元素中检索数据

scraper::Selector 的 parse() 函数接受一个表示 CSS 选择器的字符串，并返回一个选择器对象。如下所示使用它：

let html_country_info_box_selector = scraper::Selector::parse(".country")?;

然后，您可以将选择器传递给 document 暴露的 select() 方法：

let html_country_info_box_element = document

    .select(&html_country_info_box_selector)

    .next()

    .ok_or("Country info box element not found!")?;

这将应用 CSS 选择器到页面，并返回选定的 HTML 元素。由于 select() 始终返回一个迭代器，因此需要 .next() 调用以获取第一个国家信息框节点。

请注意 select() 返回的对象也公开了 select() 函数。在本例中，它只会在当前节点的子节点中搜索节点。因此，您可以按如下所示实现整个 Rust 网页爬取逻辑：

let country_name_selector = scraper::Selector::parse(".country-name")?;

let name = html_country_info_box_element

    .select(&country_name_selector)

    .next()

    .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

    .ok_or("Country name not found")?;

let country_capital_selector = scraper::Selector::parse(".country-capital")?;

let capital = html_country_info_box_element

    .select(&country_capital_selector)

    .next()

    .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

    .ok_or("Country capital not found")?;

let country_population_selector = scraper::Selector::parse(".country-population")?;

let population = html_country_info_box_element

    .select(&country_population_selector)

    .next()

    .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

    .ok_or("Country population not found")?;

let country_area_selector = scraper::Selector::parse(".country-area")?;

let area = html_country_info_box_element

    .select(&country_area_selector)

    .next()

    .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

    .ok_or("Country area not found")?;

text() 方法使您可以访问选定 HTML 节点中的文本。对于其他数据提取方法，查看文档。由于提取的文本可能包含不需要的空格，请使用 trim() 删除它们。

打印爬取到的数据以验证爬取逻辑是否按预期工作：

println!("Country name: {name}");

println!("Country capital: {capital}");

println!("Country name: {population}");

println!("Country area: {area}");

That would produce:

Country name: Andorra

Country capital: Andorra la Vella

Country population: 84000

Country area: 468.0

是的！您刚刚使用 Rust 进行网页爬取！

步骤 #7：爬取页面上的所有元素

这次，您将扩展上述代码，以遍历页面上的所有国家信息框节点。

首先，您需要定义一个自定义数据结构来存储收集到的数据。要指定一个新的struct以适应这一需求，在您的 main.rs 文件顶部添加以下行：

struct Country {

    name: String,

    capital: String,

    population: String,

    area: String,

}

其次，在 main() 中实例化一个 Vec 的 Country 对象：

let mut countries: Vec = Vec::new();

该向量将包含您所有爬取的数据。

接下来，删除 .next() 调用以获取所有国家信息框，迭代它们，并填充 countries：

// where to store the scraped data

let mut countries: Vec<Country> = Vec::new();

// select the country info box HTML elements

let html_country_info_box_selector = scraper::Selector::parse(".country")?;

let html_country_info_box_elements = document.select(&html_country_info_box_selector);

// iterate over the country HTML elements

// and scrape them all

for html_country_info_box_element in html_country_info_box_elements {

    // scraping logic for a single country info box HTML element...

    // create a new Country object and add it to the vector

    let country = Country {

            name,

            capital,

            population,

            area,

        };

    countries.push(country);

}

然后，您可以使用以下代码打印所有爬取的国家：

// 记录结果

for country in countries {

println!("Country name: {}", country.name);

println!("Country capital: {}", country.capital);

println!("Country population: {}", country.population);

println!("Country area: {}", country.area);

println!();

}

新的 main.rs Rust 网页爬取文件将包含：

// custom struct to store the scraping data

struct Country {

    name: String,

    capital: String,

    population: String,

    area: String,

}

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {

    // connect to the target page

    let response = reqwest::blocking::get("https://www.scrapethissite.com/pages/simple/")?;

    // extract the raw html and print it

    let html = response.text()?;

    // parse the HTML document

    let document = scraper::Html::parse_document(&html);

    // where to store the scraped data

    let mut countries: Vec<Country> = Vec::new();

    // select the country info box HTML elements

    let html_country_info_box_selector = scraper::Selector::parse(".country")?;

    let html_country_info_box_elements = document.select(&html_country_info_box_selector);

    // iterate over the country HTML elements

    // and scrape them all

    for html_country_info_box_element in html_country_info_box_elements {

        // scraping logic for a single country info box HTML element

        let country_name_selector = scraper::Selector::parse(".country-name")?;

        let name = html_country_info_box_element

            .select(&country_name_selector)

            .next()

            .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

            .ok_or("Country name not found")?;

        let country_capital_selector = scraper::Selector::parse(".country-capital")?;

        let capital = html_country_info_box_element

            .select(&country_capital_selector)

            .next()

            .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

            .ok_or("Country capital not found")?;

        let country_population_selector = scraper::Selector::parse(".country-population")?;

        let population = html_country_info_box_element

            .select(&country_population_selector)

            .next()

            .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

            .ok_or("Country population not found")?;

        let country_area_selector = scraper::Selector::parse(".country-area")?;

        let area = html_country_info_box_element

            .select(&country_area_selector)

            .next()

            .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

            .ok_or("Country area not found")?;

        // create a new Country object and add it to the vector

        let country = Country {

            name,

            capital,

            population,

            area,

        };

        countries.push(country);

    }

    // log the results

    for country in countries {

        println!("Country name: {}", country.name);

        println!("Country capital: {}", country.capital);

        println!("Country name: {}", country.population);

        println!("Country area: {}", country.area);

        println!();

    }

    Ok(())

}

Launch it, and it will generate this output:

Country name: Andorra

Country capital: Andorra la Vella

Country population: 84000

Country area: 468.0

# omitted for brevity...

Country name: Zimbabwe

Country capital: Harare

Country name: 11651858

Country area: 390580.0

任务完成！您刚刚从目标页面爬取了所有国家！

步骤 #8：将提取的数据导出为 CSV

收集到的数据现在存储在 Rust 向量中，如果您想与他人分享，这不是最佳格式。这就是为什么您需要将其导出为易于查看的格式，如 CSV。

要将数据导出为 CSV 文件，您应该使用 csv 库。通过以下命令安装它：

cargo add csv

然后，您可以使用它来生成 CSV 导出文件：

// initialize the output CSV file

let mut writer = csv::Writer::from_path("countries.csv")?;

// write the CSV header

writer.write_record(&["name", "capital", "population", "area"])?;

// populate the file with each country

for country in countries {

    writer.write_record(&[

        country.name,

        country.capital,

        country.population,

        country.area,

    ])?;

}

该代码段创建一个 CSV 文件，用标题行初始化它，最后通过迭代 countries 向量来填充它。

步骤 #9：整合所有内容

这是您的网页爬取 Rust 脚本的完整代码：

// custom struct to store the scraping data

pub struct Country {

    name: String,

    capital: String,

    population: String,

    area: String,

}

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {

    // connect to the target page

    let response = reqwest::blocking::get("https://www.scrapethissite.com/pages/simple/")?;

    // extract the raw html and print it

    let html = response.text()?;

    // parse the HTML document

    let document = scraper::Html::parse_document(&html);

    // where to store the scraped data

    let mut countries: Vec<Country> = Vec::new();

    // select the country info box HTML elements

    let html_country_info_box_selector = scraper::Selector::parse(".country")?;

    let html_country_info_box_elements = document.select(&html_country_info_box_selector);

    // iterate over the country HTML elements

    // and scrape them all

    for html_country_info_box_element in html_country_info_box_elements {

        // scraping logic for a single country info box HTML element

        let country_name_selector = scraper::Selector::parse(".country-name")?;

        let name = html_country_info_box_element

            .select(&country_name_selector)

            .next()

            .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

            .ok_or("Country name not found")?;

        let country_capital_selector = scraper::Selector::parse(".country-capital")?;

        let capital = html_country_info_box_element

            .select(&country_capital_selector)

            .next()

            .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

            .ok_or("Country capital not found")?;

        let country_population_selector = scraper::Selector::parse(".country-population")?;

        let population = html_country_info_box_element

            .select(&country_population_selector)

            .next()

            .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

            .ok_or("Country population not found")?;

        let country_area_selector = scraper::Selector::parse(".country-area")?;

        let area = html_country_info_box_element

            .select(&country_area_selector)

            .next()

            .map(|element| element.text().collect::<String>().trim().to_owned())

            .ok_or("Country area not found")?;

        // create a new Country object and add it to the vector

        let country = Country {

            name,

            capital,

            population,

            area,

        };

        countries.push(country);

    }

    // initialize the output CSV file

    let mut writer = csv::Writer::from_path("countries.csv")?;

    // write the CSV header

    writer.write_record(&["name", "capital", "population", "area"])?;

    // populate the file with each country

    for country in countries {

        writer.write_record(&[

            country.name,

            country.capital,

            country.population,

            country.area,

        ])?;

    }

    Ok(())

}

您相信吗？您可以在不到 100 行代码中构建一个 Rust 数据爬取器。

使用以下命令编译应用程序：

cargo build

然后，使用以下命令启动它：

cargo run

当脚本终止时，项目根文件夹中将出现一个 countries.csv 文件。打开它，您应该会看到以下数据：

瞧！您现在知道 Rust 网页爬取的基础知识了！

保持您的网页爬取操作符合道德并尊重他人

自动从互联网检索数据是一种获取有用信息的有效方式。然而，您不希望在执行操作时对目标站点造成伤害。因此，您必须以正确的预防措施进行操作。

为了进行负责任的网页爬取，请考虑以下提示：

遵守 robots.txt 文件：每个站点都有一个 robots.txt 文件，指定了自动爬虫如何访问其页面的规则。为了保持道德的爬取实践，您必须遵守这些指南。了解更多信息，请阅读我们的robots.txt 网页爬取指南。
限制请求频率：在短时间内发出太多请求会导致服务器过载，影响所有用户的站点性能。这也可能触发速率限制措施并导致您被封禁。因此，请在请求之间添加随机延迟，以避免淹没目标服务器。
检查并遵守站点的服务条款：在爬取网站之前，请查看并遵守其服务条款。这些条款可能包含关于版权、知识产权以及如何何时使用其数据的指南。
仅爬取公开可用的信息：专注于提取站点上公开访问的数据，而不是通过登录凭证或其他形式授权保护的数据。未经适当许可，爬取私人或敏感数据是不道德的，可能会导致法律后果。
依赖可靠和最新的爬取工具：选择信誉良好的提供商，选择维护良好且定期更新的库和工具。只有这样，您才能确保它们符合最新的道德爬取原则和最佳实践。如果您有任何疑问，请阅读我们的文章，了解如何选择最佳的网页爬取服务。

结论

在本教程中，您看到了为什么 Rust 是网页爬取的好选择以及应使用哪些库来执行爬取。在这里，您学习了如何使用 reqwest 和 scraper 来构建一个可以从实际站点提取数据的 Rust 网页爬取器。只需几行代码即可实现！

然而，请记住，网页爬取并不总是那么容易。原因是反爬取和反机器人解决方案变得越来越普遍。这些技术可以检测到您的脚本的自动化性质并阻止它，对您的爬取操作构成严重挑战。

避免这些麻烦，使用 Bright Data 提供的下一代和高级网页爬取工具。如果您想了解更多关于如何避免被封锁的信息，请使用其中一个多种代理服务或开始使用高级 Web Unlocker。

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步骤 #3：连接到目标页面

步骤 #4：解析 HTML 文档

步骤 #5：检查页面

步骤 #6：从单个元素中检索数据

步骤 #7：爬取页面上的所有元素

步骤 #8：将提取的数据导出为 CSV

步骤 #9：整合所有内容

保持您的网页爬取操作符合道德并尊重他人

结论

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