在 Node.js 中建立網路爬蟲以發現 GitHub 上由 AI 驅動的 JavaScript 儲存庫
GitHub 是創新專案的寶庫,尤其是在不斷發展的人工智慧世界中。但是要篩選無數的儲存庫來找到那些結合了 AI 和 JavaScript 的儲存庫嗎?這就像在浩瀚的程式碼海洋中尋找寶石一樣。輸入我們的 Node.js 網路爬蟲——一個自動搜尋、提取儲存庫詳細資訊(如名稱、URL 和描述)的腳本。
在本教學中,我們將建立一個利用 GitHub 的爬蟲,尋找與 AI 和 JavaScript 搭配使用的儲存庫。讓我們深入研究程式碼並開始挖掘這些寶石。
第 1 部分:設定項目
初始化 Node.js 項目
首先為您的專案建立一個新目錄並使用 npm 對其進行初始化:
mkdir github-ai-crawler cd github-ai-crawler npm init -y
接下來,安裝必要的依賴項:
npm install axios cheerio
- axios :用於向 GitHub 發出 HTTP 請求。
- cheerio :用於解析和操作 HTML,類似 jQuery。
第 2 部分:了解 GitHub 的搜索
GitHub 提供了強大的搜尋功能,可透過 URL 查詢存取。例如,您可以使用下列查詢搜尋與 AI 相關的 JavaScript 儲存庫:
https://github.com/search?q=ai+language:javascript&type=repositories
我們的爬蟲將模倣此搜索,解析結果並提取相關詳細資訊。
第三部分:編寫爬蟲腳本
在專案目錄中建立一個名為crawler.js的檔案並開始編碼。
第 1 步:導入依賴項
const axios = require('axios'); const cheerio = require('cheerio');
我們使用 axios 來取得 GitHub 的搜尋結果,並使用 Cheerio 來解析 HTML。
第 2 步:定義搜尋 URL
const SEARCH_URL = 'https://github.com/search?q=ai+language:javascript&type=repositories';
此 URL 的目標是與 AI 相關並用 JavaScript 編寫的儲存庫。
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第 3 步:取得並解析 HTML
const fetchRepositories = async () => { try { // Fetch the search results page const { data } = await axios.get(SEARCH_URL); const $ = cheerio.load(data); // Load the HTML into cheerio // Extract repository details const repositories = []; $('.repo-list-item').each((_, element) => { const repoName = $(element).find('a').text().trim(); const repoUrl = `https://github.com${$(element).find('a').attr('href')}`; const repoDescription = $(element).find('.mb-1').text().trim(); repositories.push({ name: repoName, url: repoUrl, description: repoDescription, }); }); return repositories; } catch (error) { console.error('Error fetching repositories:', error.message); return []; } };
這是發生的事情:
- 取得 HTML :axios.get 方法檢索搜尋結果頁。
- 使用 Cheerio 進行解析:我們使用 Cheerio 來導航 DOM,定位具有 .repo-list-item 等類的元素。
- 提取詳細資訊:對於每個儲存庫,我們提取名稱、URL 和描述。
第 4 步:顯示結果
最後,呼叫函數並記錄結果:
mkdir github-ai-crawler cd github-ai-crawler npm init -y
第 4 部分:運行爬網程序
儲存腳本並使用 Node.js 運行它:
npm install axios cheerio
您將看到與 AI 相關的 JavaScript 儲存庫列表,每個儲存庫都有其名稱、URL 和描述,整齊地顯示在您的終端中。
第 5 部分:增強爬蟲
想更進一步嗎?這裡有一些想法:
- 分頁 :透過使用 &p=2、&p=3 等修改 URL 來新增對取得多頁搜尋結果的支援
- 過濾:按星號或分岔過濾儲存庫,以優先考慮熱門項目。
- 儲存資料:將結果儲存到檔案或資料庫以供進一步分析。
儲存到 JSON 檔案的範例:
https://github.com/search?q=ai+language:javascript&type=repositories
自動化之美
透過這個爬蟲,您可以自動完成在 GitHub 上尋找相關儲存庫的繁瑣任務。不再需要手動瀏覽或無休止的點擊——您的腳本會完成艱苦的工作,在幾秒鐘內呈現結果。
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以上是在 Node.js 中建立網路爬蟲以發現 GitHub 上由 AI 驅動的 JavaScript 儲存庫的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

從C/C 轉向JavaScript需要適應動態類型、垃圾回收和異步編程等特點。 1)C/C 是靜態類型語言,需手動管理內存,而JavaScript是動態類型,垃圾回收自動處理。 2)C/C 需編譯成機器碼,JavaScript則為解釋型語言。 3)JavaScript引入閉包、原型鍊和Promise等概念,增強了靈活性和異步編程能力。

JavaScript在Web開發中的主要用途包括客戶端交互、表單驗證和異步通信。 1)通過DOM操作實現動態內容更新和用戶交互;2)在用戶提交數據前進行客戶端驗證,提高用戶體驗;3)通過AJAX技術實現與服務器的無刷新通信。

JavaScript在現實世界中的應用包括前端和後端開發。 1)通過構建TODO列表應用展示前端應用,涉及DOM操作和事件處理。 2)通過Node.js和Express構建RESTfulAPI展示後端應用。

理解JavaScript引擎內部工作原理對開發者重要,因為它能幫助編寫更高效的代碼並理解性能瓶頸和優化策略。 1)引擎的工作流程包括解析、編譯和執行三個階段;2)執行過程中,引擎會進行動態優化,如內聯緩存和隱藏類;3)最佳實踐包括避免全局變量、優化循環、使用const和let,以及避免過度使用閉包。

Python和JavaScript在社區、庫和資源方面的對比各有優劣。 1)Python社區友好,適合初學者,但前端開發資源不如JavaScript豐富。 2)Python在數據科學和機器學習庫方面強大,JavaScript則在前端開發庫和框架上更勝一籌。 3)兩者的學習資源都豐富,但Python適合從官方文檔開始,JavaScript則以MDNWebDocs為佳。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python和JavaScript在開發環境上的選擇都很重要。 1)Python的開發環境包括PyCharm、JupyterNotebook和Anaconda,適合數據科學和快速原型開發。 2)JavaScript的開發環境包括Node.js、VSCode和Webpack,適用於前端和後端開發。根據項目需求選擇合適的工具可以提高開發效率和項目成功率。

C和C 在JavaScript引擎中扮演了至关重要的角色,主要用于实现解释器和JIT编译器。1)C 用于解析JavaScript源码并生成抽象语法树。2)C 负责生成和执行字节码。3)C 实现JIT编译器,在运行时优化和编译热点代码,显著提高JavaScript的执行效率。
