畅游网络:构建C++网络爬虫的指南

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 本文介绍如何使用C++和cpprestsdk库构建高效网络爬虫,以抓取知乎热点信息。通过亿牛云爬虫代理服务解决IP限制问题,利用多线程提升数据采集速度。示例代码展示如何配置代理、发送HTTP请求及处理响应,实现多线程抓取。注意替换有效代理服务器参数,并处理异常。

爬虫代理.jpg

概述

随着信息时代的来临,网络爬虫技术成为数据采集和网络分析的重要工具。本文旨在探讨如何运用C++语言及其强大的cpprestsdk库构建一个高效的网络爬虫,以便捕捉知乎等热点信息。为了应对IP限制的挑战,我们将引入亿牛云爬虫代理服务,借助其强大的代理功能实现IP地址的轮换。同时,通过多线程技术的巧妙运用,将进一步提升爬虫的数据采集效率,使其能够更迅速地获取大量信息

细节

使用cpprestsdk库

cpprestsdk,由微软支持的开源项目,提供了一套丰富的API,专门用于HTTP通信。通过这个库,我们可以高效地发送HTTP请求并且灵活地处理来自服务器的响应。cpprestsdk支持多种HTTP方法,包括GET、POST、PUT和DELETE,同时还提供了对HTTPS的支持,确保通信的安全性。其简洁而强大的接口设计使得在C++中进行网络通信变得轻而易举,无论是进行数据采集还是与远程服务器进行交互,都能够得心应手。

多线程采集

多线程技术可以让我们同时运行多个爬虫实例,这样可以显著提高数据采集的速度。C++11标准引入了线程库,使得实现多线程变得简单。
接下来是C++代码示例,实现了上述功能:

#include <cpprest/http_client.h>
#include <cpprest/filestream.h>
#include <pplx/pplxtasks.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <unordered_map>

// 亿牛云爬虫代理配置
const utility::string_t PROXY_DOMAIN = U(代理服务器域名);
const int PROXY_PORT = 代理服务器端口;
const utility::string_t PROXY_USERNAME = U("用户名");
const utility::string_t PROXY_PASSWORD = U("密码");

// 知乎热点URL
const utility::string_t ZHIHU_TRENDING_URL = U("https://www.zhihu.com/api/v4/questions/trending_topics");

// 使用cpprestsdk的http_client配置代理并访问知乎热点
void fetch_zhihu_trending(const utility::string_t& proxy_domain, int proxy_port, const utility::string_t& proxy_username, const utility::string_t& proxy_password, std::unordered_map<utility::string_t, int>& hot_topics) {
   
   
    web::http::client::http_client_config client_config;
    client_config.set_proxy(web::http::client::web_proxy(proxy_domain + U(":") + std::to_string(proxy_port)));
    client_config.set_credentials(web::http::credentials(proxy_username, proxy_password));

    web::http::client::http_client client(ZHIHU_TRENDING_URL, client_config);

    // 发送GET请求
    client.request(web::http::methods::GET).then([&hot_topics](web::http::http_response response) {
   
   
        return response.extract_json();
    }).then([&hot_topics](web::json::value json_response) {
   
   
        // 处理热点数据
        auto topics = json_response[U("data")].as_array();
        for (const auto& topic : topics) {
   
   
            utility::string_t name = topic[U("name")].as_string();
            int followers = topic[U("followers")].as_integer();
            hot_topics[name] += followers;
        }
    }).wait();
}

// 多线程抓取知乎热点
void multi_thread_fetch() {
   
   
    std::unordered_map<utility::string_t, int> hot_topics; // 存储热点数据

    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
   
    // 创建5个线程
        threads.push_back(std::thread(fetch_zhihu_trending, PROXY_DOMAIN, PROXY_PORT, PROXY_USERNAME, PROXY_PASSWORD, std::ref(hot_topics)));
    }

    for (auto& th : threads) {
   
    // 等待所有线程完成
        th.join();
    }

    // 输出热点数据
    for (const auto& pair : hot_topics) {
   
   
        std::wcout << pair.first << U(": ") << pair.second << std::endl;
    }
}

int main() {
   
   
    multi_thread_fetch();
    return 0;
}

请注意,上述代码仅为示例,实际使用时需要替换为有效的代理服务器域名、端口、用户名和密码。此外,还需要处理网络请求的异常和错误。

希望这篇文章和代码示例能够帮助你构建自己的C++网络爬虫。祝你编程愉快!

相关文章
|
20天前
|
存储 监控 安全
单位网络监控软件:Java 技术驱动的高效网络监管体系构建
在数字化办公时代,构建基于Java技术的单位网络监控软件至关重要。该软件能精准监管单位网络活动,保障信息安全,提升工作效率。通过网络流量监测、访问控制及连接状态监控等模块,实现高效网络监管,确保网络稳定、安全、高效运行。
46 11
|
2月前
|
数据采集 缓存 定位技术
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
|
3天前
|
运维 监控 Cloud Native
构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台
本文介绍了构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台(简称NIS),旨在解决云上网络运维面临的复杂挑战。内容涵盖云网络运维的三大难题、打造云原生AIOps工具集的解决思路、可观测性对业务稳定的重要性,以及产品发布的亮点,包括流量分析NPM、网络架构巡检和自动化运维OpenAPI,助力客户实现自助运维与优化。
|
3天前
|
人工智能 大数据 网络性能优化
构建超大带宽、超高性能及稳定可观测的全球互联网络
本次课程聚焦构建超大带宽、超高性能及稳定可观测的全球互联网络。首先介绍全球互联网络的功能与应用场景,涵盖云企业网、转发路由器等产品。接着探讨AI时代下全球互联网络面临的挑战,如大规模带宽需求、超低时延、极致稳定性和全面可观测性,并分享相应的解决方案,包括升级转发路由器、基于时延的流量调度和增强网络稳定性。最后宣布降价措施,降低数据与算力连接成本,助力企业全球化发展。
|
13天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
基于AI的网络流量分析:构建智能化运维体系
基于AI的网络流量分析:构建智能化运维体系
87 13
|
26天前
|
云安全 人工智能 安全
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
C++构建 GAN 模型:生成器与判别器平衡训练的关键秘籍
生成对抗网络(GAN)是AI领域的明星,尤其在C++中构建时,平衡生成器与判别器的训练尤为关键。本文探讨了GAN的基本架构、训练原理及平衡训练的重要性,提出了包括合理初始化、精心设计损失函数、动态调整学习率、引入正则化技术和监测训练过程在内的五大策略,旨在确保GAN模型在C++环境下的高效、稳定训练,以生成高质量的结果,推动AI技术的发展。
68 10
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习入门:用Python构建你的第一个神经网络
在人工智能的海洋中,深度学习是那艘能够带你远航的船。本文将作为你的航标,引导你搭建第一个神经网络模型,让你领略深度学习的魅力。通过简单直观的语言和实例,我们将一起探索隐藏在数据背后的模式,体验从零开始创造智能系统的快感。准备好了吗?让我们启航吧!
72 3
|
11天前
|
数据采集 安全 API
高级技术文章:使用 Kotlin 和 Unirest 构建高效的 Facebook 图像爬虫
高级技术文章:使用 Kotlin 和 Unirest 构建高效的 Facebook 图像爬虫
|
2月前
|
数据采集 XML 存储
构建高效的Python网络爬虫:从入门到实践
本文旨在通过深入浅出的方式,引导读者从零开始构建一个高效的Python网络爬虫。我们将探索爬虫的基本原理、核心组件以及如何利用Python的强大库进行数据抓取和处理。文章不仅提供理论指导,还结合实战案例,让读者能够快速掌握爬虫技术,并应用于实际项目中。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中找到有价值的内容。