如果用C++写一个舆情监控的爬虫程序。我们得要考虑C++在这方面的优势,比如性能高,适合处理大量数据。如果大家对C++的网络库不太熟悉,需要选择合适的库,比如libcurl或者Boost.Beast。然后得解析HTML,可能需要用到Gumbo或者类似的解析库。
多线程或异步处理可能会提升效率,但C++的多线程管理需要谨慎处理,避免资源竞争。代码结构方面,应该模块化,方便维护和扩展,比如将网络请求、HTML解析、数据存储分开。具体操作看下面完全代码。
以下是用C++实现舆情监控爬虫的示例代码。这个程序使用libcurl进行网络请求,Gumbo-Parser进行HTML解析,并支持多线程抓取:
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <curl/curl.h>
#include <gumbo.h>using namespace std;// 全局互斥锁
mutex g_mtx;// 存储结果的数据结构
vector<string> g_results;// libcurl写回调函数
static size_t WriteCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {((string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);return size * nmemb;
}// 使用Gumbo解析HTML
void parse_html(const string& html) {GumboOutput* output = gumbo_parse(html.c_str());// 示例:提取所有<p>标签内容GumboNode* root = output->root;GumboVector* children = &root->v.element.children;for (unsigned int i = 0; i < children->length; ++i) {GumboNode* node = static_cast<GumboNode*>(children->data[i]);if (node->type == GUMBO_NODE_ELEMENT &&node->v.element.tag == GUMBO_TAG_P) {GumboNode* text = static_cast<GumboNode*>(node->v.element.children.data[0]);if (text->type == GUMBO_NODE_TEXT) {lock_guard<mutex> lock(g_mtx);g_results.push_back(text->v.text.text);}}}gumbo_destroy_output(&kGumboDefaultOptions, output);
}// 爬取单个URL
void crawl_url(const string& url) {CURL* curl = curl_easy_init();if (curl) {CURLcode res;string readBuffer;// 设置curl参数curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_USERAGENT, "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36");curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1L);curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_TIMEOUT, 10L);res = curl_easy_perform(curl);if (res == CURLE_OK) {parse_html(readBuffer);}curl_easy_cleanup(curl);}
}// 舆情关键词过滤
bool contains_keywords(const string& text, const vector<string>& keywords) {for (const auto& kw : keywords) {if (text.find(kw) != string::npos) {return true;}}return false;
}int main() {curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);// 配置参数vector<string> urls = {"https://news.example.com","https://forum.example.org","https://blog.test.net"};vector<string> keywords = {"疫情", "经济", "政策"};vector<thread> threads;// 创建爬取线程for (const auto& url : urls) {threads.emplace_back([url]() {crawl_url(url);});}// 等待所有线程完成for (auto& t : threads) {t.join();}// 过滤和输出结果cout << "舆情分析结果:" << endl;for (const auto& text : g_results) {if (contains_keywords(text, keywords)) {cout << "- " << text << endl;}}curl_global_cleanup();return 0;
}
这个程序包含以下关键功能:
- 网络请求模块:
- 使用libcurl进行HTTP请求
- 设置User-Agent模拟浏览器
- 支持重定向和超时设置
- HTML解析模块:
- 使用Gumbo-Parser解析HTML
- 示例提取
标签内容(可根据需要修改)
- 多线程支持:
- 使用C++11线程实现并发抓取
- 使用互斥锁保证线程安全
- 舆情分析功能:
- 关键词过滤
- 简单的结果分析输出
- 配置选项:
- 可配置监控网站列表
- 可自定义关键词列表
扩展建议:
- 反爬虫策略:
// 随机延迟
void random_delay() {this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(rand() % 3000 + 1000));
}// 在crawl_url函数中添加
random_delay();
- 代理支持:
// 设置代理服务器
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_PROXY, "http://proxy.example.com:8080");
- 数据存储:
// SQLite3存储示例
#include <sqlite3.h>void save_to_db(const string& text) {sqlite3* db;sqlite3_open("results.db", &db);string sql = "INSERT INTO results(content) VALUES('" + text + "');";sqlite3_exec(db, sql.c_str(), 0, 0, 0);sqlite3_close(db);
}
- 性能优化:
- 使用连接池复用curl句柄
- 实现异步IO
- 添加缓存机制
注意事项:
- 遵守robots.txt协议
- 设置合理的请求间隔
- 处理网站编码问题
- 添加异常处理机制
- 遵守相关法律法规
建议根据具体需求扩展以下功能:
- 支持JavaScript渲染(可集成Headless浏览器)
- 情感分析模块
- 实时警报系统
- 可视化报表生成
- 分布式部署支持
编译命令示例(需要安装依赖库):
g++ -std=c++11舆情爬虫.cpp -lcurl -lgumbo -lsqlite3 -lpthread -o monitor
上面就是我辛苦熬夜几个通宵写出来的相关程序,希望大家能用得到。