当前位置：首页 > web >正文

Rust爬虫实战：用reqwest+select打造高效网页抓取工具

web 2025/8/26 11:21:16

一、环境搭建：三分钟启动项目

二、基础爬虫实现：五步抓取图书数据

三、进阶功能实现：从基础到专业

四、性能优化与最佳实践

五、实战案例：完整爬虫系统

六、总结与展望

「编程软件工具合集」：夸克网盘分享

在数据驱动的时代，网页爬虫已成为获取公开信息的重要工具。相比Python的requests库，Rust凭借其内存安全性和并发优势，特别适合构建高稳定性的爬虫系统。本文将以books.toscrape.com为例，演示如何使用reqwest发送HTTP请求、select解析HTML，并实现分页抓取与数据存储功能。

一、环境搭建：三分钟启动项目

1.1 创建新项目
打开终端执行以下命令，自动生成Rust项目模板：

cargo new book_scraper
cd book_scraper

1.2 添加依赖
编辑Cargo.toml文件，添加三个核心库：

[dependencies]
reqwest = { version = "0.11", features = ["blocking"] }  # 同步HTTP客户端
select = "0.5"                                          # CSS选择器库
anyhow = "1.0"                                          # 错误处理工具
csv = "1.1"                                             # CSV文件操作（可选）

reqwest选择blocking特性简化同步请求处理
select提供类似jQuery的CSS选择器语法
anyhow实现链式错误传播

二、基础爬虫实现：五步抓取图书数据

2.1 发送HTTP请求

use anyhow::{Context, Result};
use select::document::Document;
use select::predicate::{Class, Name};fn main() -> Result<()> {let url = "http://books.toscrape.com/";let response = reqwest::blocking::get(url).with_context(|| format!("Failed to fetch {}", url))?;if !response.status().is_success() {anyhow::bail!("Request failed with status: {}", response.status());}// 后续处理...
}
with_context为错误添加描述信息

显式检查HTTP状态码

2.2 解析HTML文档

let html_content = response.text().with_context(|| "Failed to read response body")?;
let document = Document::from(html_content.as_str());

select库将HTML转换为可查询的DOM树结构，支持链式调用：

for book in document.find(Class("product_pod")) {let title = book.find(Name("h3")).next().and_then(|h3| h3.find(Name("a")).next()).map(|a| a.text()).unwrap_or_default();// 提取价格和库存...
}

2.3 数据提取技巧
通过组合选择器实现精准定位：


// 提取价格（带£符号）
let price = book.find(Class("price_color")).next().map(|p| p.text()).unwrap_or_default();// 提取库存状态
let stock = book.find(Class("instock")).next().map(|s| s.text().trim().to_string()).unwrap_or_else(|| "未知库存".to_string());

unwrap_or_default处理缺失字段
trim()清除多余空白字符

2.4 完整代码示例

fn main() -> Result<()> {let url = "http://books.toscrape.com/";let response = reqwest::blocking::get(url)?;let html_content = response.text()?;let document = Document::from(html_content.as_str());println!("开始爬取: {}", url);println!("{:-^50}", "图书列表");for book in document.find(Class("product_pod")) {let title = extract_title(&book);let price = extract_price(&book);let stock = extract_stock(&book);println!("书名: {}", title);println!("价格: {}", price);println!("库存: {}", stock);println!("{}", "-".repeat(40));}println!("爬取完成! 共找到 {} 本书", document.find(Class("product_pod")).count());Ok(())
}// 提取函数封装
fn extract_title(book: &select::node::Node) -> String {book.find(Name("h3")).next().and_then(|h3| h3.find(Name("a")).next()).map(|a| a.text()).unwrap_or_default()
}
// 其他提取函数类似...

三、进阶功能实现：从基础到专业

3.1 数据持久化（CSV存储）
添加csv依赖后，实现结构化存储：

use csv::Writer;fn main() -> Result<()> {let mut wtr = Writer::from_path("books.csv")?;wtr.write_record(&["书名", "价格", "库存"])?;// 在循环内替换println为：wtr.write_record(&[&title, &price, &stock])?;wtr.flush()?;println!("数据已保存到 books.csv");Ok(())
}

3.2 自动翻页实现
通过分析分页按钮结构，实现全站抓取：

let mut page = 1;
loop {let url = format!("http://books.toscrape.com/catalogue/page-{}.html", page);let response = reqwest::blocking::get(&url)?;let document = Document::from(response.text()?.as_str());// 原有提取逻辑...// 检查下一页按钮if document.find(Class("next")).next().is_none() {break;}page += 1;std::thread::sleep(std::time::Duration::from_secs(1)); // 礼貌性延迟
}

3.3 异常处理增强
添加重试机制应对网络波动：

fn fetch_with_retry(url: &str, max_retries: u8) -> Result<String> {let mut retries = 0;loop {match reqwest::blocking::get(url).and_then(|r| r.text()) {Ok(content) => return Ok(content),Err(e) => {retries += 1;if retries > max_retries {anyhow::bail!("Max retries exceeded: {}", e);}std::thread::sleep(std::time::Duration::from_secs(2));}}}
}

四、性能优化与最佳实践

4.1 异步版本改造
使用tokio实现并发请求：

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {let urls = vec!["http://books.toscrape.com/","http://books.toscrape.com/catalogue/page-2.html"];let mut handles = vec![];for url in urls {let handle = tokio::spawn(async move {let response = reqwest::get(url).await?;let content = response.text().await?;Ok::<_, anyhow::Error>(content)});handles.push(handle);}for handle in handles {let content = handle.await??;// 处理每个页面的内容...}Ok(())
}

4.2 反爬策略应对
User-Agent伪装：

let client = reqwest::Client::builder().user_agent("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36").build()?;
let response = client.get(url).send()?;

请求间隔控制：

use rand::Rng;
fn random_delay() {let delay = rand::thread_rng().gen_range(1000..3000); // 1-3秒随机延迟std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(delay));
}

4.3 内存优化技巧
对于大规模抓取：

使用scraper::Html替代select::Document减少内存占用
流式处理大文件：

let response = reqwest::get(url).send()?;
let stream = response.bytes_stream();
// 分块处理数据流...

五、实战案例：完整爬虫系统

整合所有功能的完整实现：

use anyhow::{Context, Result};
use csv::Writer;
use select::document::Document;
use select::predicate::{Class, Name};
use std::thread;
use std::time::Duration;#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {let mut wtr = Writer::from_path("all_books.csv")?;wtr.write_record(&["书名", "价格", "库存"])?;let mut page = 1;loop {let url = format!("http://books.toscrape.com/catalogue/page-{}.html", page);let content = fetch_with_retry(&url, 3).await?;let document = Document::from(content.as_str());let mut book_count = 0;for book in document.find(Class("product_pod")) {let title = extract_field(&book, Name("h3"), Name("a"))?;let price = extract_field(&book, Class("price_color"), None)?;let stock = extract_field(&book, Class("instock"), None)?;wtr.write_record(&[&title, &price, &stock])?;book_count += 1;}println!("第{}页抓取完成，共{}本书", page, book_count);if document.find(Class("next")).next().is_none() {break;}page += 1;thread::sleep(Duration::from_secs(1));}wtr.flush()?;println!("所有数据已保存到 all_books.csv");Ok(())
}async fn fetch_with_retry(url: &str, max_retries: u8) -> Result<String> {// 实现带重试的异步获取...
}fn extract_field(node: &select::node::Node,primary: impl Into<select::predicate::Predicate>,secondary: Option<impl Into<select::predicate::Predicate>>,
) -> Result<String> {// 通用字段提取逻辑...
}