Lua嵌入式爬虫实现步骤

在Lua中实现嵌入式爬虫，通俗点说就是指在一个宿主程序（如Nginx/OpenResty、Redis等）中使用Lua脚本来完成网络爬取任务。由于Lua本身的标准库并不包含网络请求功能，因此我们需要依赖宿主环境提供的网络库。

在Lua中实现嵌入式爬虫通常指在资源受限环境（如OpenResty/Nginx、Redis、IoT设备）中运行的轻量级网络爬取工具。以下是关键实现方案和示例：

核心方案：基于OpenResty（推荐）

优势：非阻塞I/O、高性能，适合生产环境

-- 加载依赖库
local http = require "resty.http"
local cjson = require "cjson"

-- 创建HTTP客户端
local function fetch_url(url)
    local httpc = http.new()
    httpc:set_timeout(3000)  -- 3秒超时
    
    local res, err = httpc:request_uri(url, {
        method = "GET",
        headers = {["User-Agent"] = "Mozilla/5.0"}
    })
    
    if not res then
        return nil, "Request failed: " .. err
    end
    
    if res.status ~= 200 then
        return nil, "HTTP " .. res.status
    end
    
    return res.body
end

-- 解析HTML（简单正则示例）
local function extract_links(html)
    local links = {}
    for link in html:gmatch('href="(.-)"') do
        table.insert(links, link)
    end
    return links
end

-- 主流程
local url = "https://example.com"
local html, err = fetch_url(url)
if html then
    local links = extract_links(html)
    ngx.say("Found links: ", cjson.encode(links))
else
    ngx.say("Error: ", err)
end

备选方案：纯Lua环境

依赖库：luasocket + luasec（HTTPS支持）

local http = require "socket.http"
local https = require "ssl.https"
local ltn12 = require "ltn12"

-- 通用请求函数
local function fetch(url)
    local response = {}
    local scheme = url:match("^(%a+):")
    
    local request = (scheme == "https") and https.request or http.request
    
    local ok, code, headers = request{
        url = url,
        sink = ltn12.sink.table(response),
        headers = {["User-Agent"] = "LuaBot/1.0"}
    }
    
    if not ok then return nil, code end
    return table.concat(response), code, headers
end

-- 使用示例
local html, err = fetch("http://example.com")

关键优化技巧

1、并发控制（OpenResty）：

-- 使用ngx.thread.spawn实现并发
local threads = {}
for i, url in ipairs(url_list) do
    threads[i] = ngx.thread.spawn(fetch_url, url)
end

-- 等待所有线程完成
for i, thread in ipairs(threads) do
    ngx.thread.wait(thread)
end

2、内存管理：

• 使用collectgarbage("collect")主动回收内存
• 避免大表操作，分块处理数据

3. 遵守爬虫礼仪：

-- 请求间隔控制
ngx.sleep(1.5)  -- OpenResty中延迟1.5秒

嵌入式环境特殊考量

1、资源限制：

• 限制最大响应尺寸：httpc:set_max_resp_size(1024*1024) (1MB)
• 禁用DNS缓存：httpc:set_resolver("8.8.8.8")

2、无文件系统时：

• 数据直接存入Redis：

local redis = require "resty.redis"
local red = redis:new()
red:set("page_content", html)

3、TLS证书验证：

httpc:set_ssl_verify(true)  -- 启用证书验证
httpc:set_ssl_cert_path("/path/to/cert.pem")

完整工作流程

常见问题解决

1、编码问题：

-- 转换编码示例
local iconv = require "iconv"
local to_utf8 = iconv.new("UTF-8", "GB18030")
local utf8_content = to_utf8:convert(gbk_content)

2、反爬应对：

• 随机User-Agent
• 轮换代理IP（需外部服务）
• 动态Cookie处理

3. 性能瓶颈：

• 使用FFI调用C解析库（如libxml2）
• 避免在循环中创建新表

但在资源受限的嵌入式设备中，可能需要考虑内存和网络资源的限制。