nodejs获取网页内容绑定data事件，获取到的数据会分几次相应，如果想全局内容匹配，需要等待请求结束，在end结束事件里把累积起来的全局数据进行操作！
举个例子，比如要在页面中找有没有www.baidu.com，不多说了，直接放代码：
//引入模块 var http = require("http"), fs = require('fs'), url = require('url'); //写入文件，把结果写入不同的文件 var writeRes = function(p, r) { fs.appendFile(p , r, function(err) { if(err) console.log(err); else console.log(r); }); }, //发请求，并验证内容，把结果写入文件 postHttp = function(arr, num) { console.log('第'+num+"条！") var a = arr[num].split(" - "); if(!a[0] || !a[1]) { return; } var address = url.parse(a[1]), options = { host : address.host, path: address.path, hostname : address.hostname, method: 'GET', headers: { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 Safari/537.36' } } var req = http.request(options, function(res) { if (res.statusCode == 200) { res.setEncoding('UTF-8'); var data = ''; res.on('data', function (rd) { data += rd; }); res.on('end', function(q) { if(!~data.indexOf("www.baidu.com")) { return writeRes('./no2.txt', a[0] + '--' + a[1] + 'n'); } else { return writeRes('./has2.txt', a[0] + '--' + a[1] + "n"); } }) } else { writeRes('./error2.txt', a[0] + '--' + a[1] + '--' + res.statusCode + 'n'); } }); req.on('error', function(e) { writeRes('./error2.txt', a[0] + '--' + a[1] + '--' + e + 'n'); }) req.end(); }, //读取文件，获取需要抓取的页面 openFile = function(path, coding) { fs.readFile(path, coding, function(err, data) { var res = data.split("n"); for (var i = 0, rl = res.length; i < rl; i++) { if(!res[i]) continue; postHttp(res, i); }; }) }; openFile('./sites.log', 'utf-8');
上面代码大家可以看的懂吧，有哪里不清楚的朋友欢迎给我留言，具体的还要靠大家发挥应用到实践当中。
下面给大家介绍Nodejs对于网页抓取的能力
首先PHP。先说优势：网上抓取和解析html的框架一抓一大把，各种工具直接拿来用就行了，比较省心。缺点：首先速度/效率很成问题，有一次下载电影海报的时候，由于是crontab定期执行，也没做优化，开的php进程太多，直接把内存撑爆了。然后语法方面也很拖沓，各种关键字 符号 太多，不够简洁，给人一种没有认真设计过的感觉，写起来很麻烦。
Node.js。优点是效率、效率还是效率，由于网络是异步的，所以基本如同几百个进程并发一样强大，内存和CPU占用非常小，如果没有对抓取来的数据进行复杂的运算加工，那么系统的瓶颈基本就在带宽和写入MySQL等数据库的I/O速度。当然，优点的反面也是缺点，异步网络代表你需要callback，这时候如果业务需求是线性了，比如必须等待上一个页面抓取完成后，拿到数据，才能进行下一个页面的抓取，甚至多层的依赖关系，那就会出现可怕的多层callback！基本这时候，代码结构和逻辑就会一团乱麻。当然可以用Step等流程控制工具解决这些问题。
最后说Python。如果你对效率没有极端的要求，那么推荐用Python！首先，Python的语法很简洁，同样的语句，可以少敲很多次键盘。然后，Python非常适合做数据的处理，比如函数参数的打包解包，列表解析，矩阵处理，非常方便。
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