使用puppeteer将网络碎片数据上传到node.js中的firebase云存储



我正在尝试浏览一个新闻网站,打开文章的每个链接并获取数据。我可以与木偶师进行网络抓取,但无法将其上传到fire base云存储。我如何每隔一个小时左右做一次?我在asynchrones函数中进行了webcraw,然后在cloud函数中调用了它:我用木偶师从新闻编辑室网站上抓取文章的链接,然后用这些链接从文章中获取更多信息。我最初把所有东西都放在一个异步函数中,但云函数抛出了一个错误,即循环中不应该有任何等待。

更新:

我在firebase函数中植入了上面的代码,但仍然没有收到等待循环错误。

这里有一些错误,但您正在努力实现这一点。主要的问题是,在try {} catch {}块中不能有await。异步JavaScript有一种不同的处理错误的方法。请参阅:带有async/await的try/catch块。

在您的情况下,在一个异步函数中编写所有内容是完全可以的。以下是我的做法:

async function scrapeIfc() {
const completeData = [];
const url = 'https://www.ifc.org/wps/wcm/connect/news_ext_content/ifc_external_corporate_site/news+and+events/pressroom/press+releases';
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto(url);
await page.setDefaultNavigationTimeout(0);
const links = await page.evaluate(() =>
Array.from(document.querySelectorAll('h3 > a')).map(anchor => anchor.href)
);
for (const link of links) {
const newPage = await browser.newPage();
await newPage.goto(link);
const data = await newPage.evaluate(() => {
const titleElement = document.querySelector('td[class="PressTitle"] > h3');
const contactElement = document.querySelector('center > table > tbody > tr:nth-child(1) > td');
const txtElement = document.querySelector('center > table > tbody > tr:nth-child(2) > td');
return {
source: 'ITC',
title: titleElement ? titleElement.innerText : undefined,
contact: contactElement ? contactElement.innerText : undefined,
txt: txtElement ? txtElement.innerText : undefined,
}
})
completeData.push(data);
newPage.close();
}
await browser.close();
return completeData;
}

还有几件事你应该注意:

  • 您有一堆未使用的导入titlelinkresolvereject作为脚本的头,它们可能是由代码编辑器自动添加的。去掉它们,因为它们可能会覆盖真实的变量
  • 我把你的document.querySelector改得更具体,因为我无法从ITC网站上选择实际元素。你可能需要修改它们
  • 对于本地开发,我使用谷歌的函数框架,它帮助我在部署之前在本地运行和测试函数。如果你在本地机器上有错误,那么在部署到谷歌云时就会出现错误
  • (观点(如果你不需要Firebase,我会用Google Cloud Functions、Cloud Scheduler和Cloud Firestore来运行它。对我来说,这是定期刮取网页的工作流程
  • (观点(Puppeteer可能过于热衷于抓取一个简单的静态网站,因为它是在无头浏览器中运行的。像Cheerio这样的东西要轻得多,速度也快得多

希望我能帮忙。如果您遇到其他问题,请告诉我们。欢迎来到Stack Overflow社区!

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