一、从需求到数据模型：为数据分析设计爬虫目标
1. 明确数据字段与数据字典
在进行网页抓取前，明确字段集合、字段命名、数据类型和单位，便于后续清洗与分析。
此外，建立一个强制执行的数据字典文档，记录字段含义、单位、取值范围和异常处理策略，这是团队协作与复用的关键。通过这种方法，数据一致性在跨域分析时得到保障。
2. 目标网页结构与变动应对
分析目标网页的HTML结构，确定定位策略、标签层级与选择器的稳定性，以降低维护成本。
对可能的分页、动态加载或反爬措施进行风险评估。分页策略、延时控制、伪造头信息等都是常见的应对点，确保数据连续性和抓取稳定性。
二、环境与核心工具：PHP 爬虫的技术栈
1. 运行环境与依赖
在本地或服务器上搭建 PHP 环境，确保版本兼容性。PHP 7.4+/8.x、curl 扩展、以及合理的内存限制，是高效爬虫的基础。
通过 Composer 管理依赖，可以实现模块化、可重复部署。版本锁定、自动加载、依赖清晰是持续集成友好的做法，便于将爬虫与数据分析管道对接。
2. 常用库与选择
常用的 HTTP 客户端包括 curl、GuzzleHttp，用于发送请求并支持并发。
用于解析 HTML 的库有 DOMDocument + DOMXPath、Symfony DomCrawler、以及 CSS 选择器，可提升定位效率。
composer require guzzlehttp/guzzle
composer require symfony/dom-crawler
composer require symfony/css-selector
三、快速入门：分步搭建一个稳定的抓取流程
1) 构建请求层：curl/multi 的使用
为了提高抓取速率，采用 curl_multi 进行并发请求，同时注意与目标站点的负载协商。
下面给出一个简化示例，展示如何创建并发请求、收集响应并处理错误。并发控制、错误处理、超时设置是稳定性关键。
$url) {
$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_TIMEOUT, 15);
curl_setopt($ch, CURLOPT_USERAGENT, 'Mozilla/5.0 (compatible; DataScraper/1.0)');
curl_multi_add_handle($mh, $ch);
$handles[$idx] = $ch;
}
$active = null;
do {
$status = curl_multi_exec($mh, $active);
$status = curl_multi_select($mh);
} while ($status == CURLM_CALL_MULTI_PERFORM || $active);
$responses = [];
foreach ($handles as $idx => $ch) {
$responses[$idx] = curl_multi_getcontent($ch);
curl_multi_remove_handle($mh, $ch);
}
curl_multi_close($mh);
?> 请注意，实际使用中需要对响应状态码和内容进行检查，辅助日志记录以及错误重试策略应纳入设计。
2) 页面对齐与解析：DOM + XPath
获取 HTML 内容后，使用 DOMDocument 进行结构化解析，借助 DOMXPath 快速定位目标数据节点。
通过明确的 XPath 路径，可以实现对不同字段的高效提取，同时避免手写复杂的正则表达式。结构化定位是提升解析鲁棒性的关键。
loadHTML($html);
libxml_clear_errors();
$xpath = new DOMXPath($dom);
// 假设目标数据在一个 class 为 'product' 的 div 中
$nodes = $xpath->query("//div[@class='product']//span[@class='title']");
$titles = [];
foreach ($nodes as $node) {
$titles[] = trim($node->nodeValue);
}
?> 3) 数据清洗与输出
抓取到的原始文本往往需要清洗：去掉多余空格、统一编码、规范日期和数字格式。正则替换、trim 和 mb_convert_encoding 是常用工具。
为后续数据分析准备一个结构化输出，例如 CSV 或 JSON。CSV 友好、JSON 易于分析链路 是常见选择。
'示例商品', 'price' => '12.99', 'date' => '2024-12-31']
];
// UTF-8 确保输出不乱码
$out = fopen(__DIR__ . '/data.csv', 'w');
fputcsv($out, ['title', 'price', 'date']);
foreach ($rows as $row) {
// 简单清洗示例
$title = preg_replace('/\s+/', ' ', trim($row['title']));
fputcsv($out, [$title, $row['price'], $row['date']]);
}
fclose($out);
?> 4) 数据持久化到数据库的示例
对于大规模分析，通常将数据存储到数据库以便 SQL 查询和与分析工具对接。PDO 提供了稳健的数据库抽象层。
下面演示如何将抓取的数据写入 MySQL 数据库表中。事务控制、参数化查询、防注入 是安全要点。
PDO::ERRMODE_EXCEPTION
]);
$pdo->beginTransaction();
$stmt = $pdo->prepare('INSERT INTO products (title, price, date) VALUES (?, ?, ?)');
foreach ($rows as $row) {
$title = trim($row['title']);
$price = $row['price'];
$date = $row['date'];
$stmt->execute([$title, $price, $date]);
}
$pdo->commit();
?> 