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1️⃣制作你的第一个 n8n
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第三方接入
这篇文章适合谁阅读？
适合对n8n完全没有了解，并且运维技巧几乎为 0 的人阅读。
这篇文章会基于 n8n 内建的节点完成工作工作，不需要配置任何的外部服务 API，主要是为了帮助读者熟悉 n8n 的基础用法，按照这篇文档操作，就可以在 10 分钟之内彻底了解 n8n 的基本使用。
这篇文档不会机械式地教学，而是会穿插很多需求分析，节点找寻的思路，来帮助初学者降低学习门槛，让学习曲线不再陡峭。
在阅读这篇文的之前，你需要先部署 n8n，关于部署 n8n 的方法，详细见下面的三篇文档：
需求描述
当我们打开网页版的即刻(比如：@评论尸），进入某一个用户的主页，可以查看他最新的 10 条动态。
目前即刻 PC Web 端必须登录才能查看消息，因此如果你使用其他用户的主页尝试本教程，需要获取对方的移动端页面，而非 PC 端页面。如果你拿到的地址是
https://web.okjike.com/u/6d3698d6-0970-49a6-a19d-f8d3cfa33a6f 你需要将其修改为 https://m.okjike.com/users/6d3698d6-0970-49a6-a19d-f8d3cfa33a6f
在 n8n 中，可以获取需要登录的页面，但那比较复杂，我们在这里先不做讲解。
请问我们要如何用 n8n 做一个最简单的爬虫，把这 10 个动态爬取下来呢？
详细配置步骤
第一步：如何触发程序运行
所有的程序运行都需要一个条件触发，当你打开一个画布，选择新增第一个节点时，系统会询问你希望通过什么方式来触发这个程序的运行。
这些选项的含义分别是：
- 在 n8n 上面点击一下运行按钮，触发程序运行；
- 外界 API 发来的命令，比如 Telegram 收到一个消息；
- 每天/每小时固定一个时间执行;
- 通过 HTTP 请求触发任务；
- 由另一个 Workflow 触发这个任务；
- 由聊天框消息触发这个程序运行（AI 对话类节点专用）；
- 文件变更/Email/等等；
因为这是一个示例节点，所以我们只需要选择第一个选项即可。
所以我们的第一个节点如下图所示：
第二步：如何读取网页的内容？
我们都知道，网页是由 HTML 撰写的，所以在 n8n 的节点里面尝试搜索 html，可以看到如下结果：
上面的三个选项的含义分别是：
- 创建一个 html 模板；
- 转化 html 内容；
- 把内容填写进入 html 的表格；
显然第二个更符合我们的诉求，可是当我们打开第二个节点，发现它的界面如下图所示：
怎么回事？并没有可以让我们填写网址的地方？那么我要怎么告诉 n8n 我要读取的网页是哪个呢？
这里需要解释一下，在 n8n 设计中，通过某个协议读取某个类型的内容，需要两个步骤完成，这里需要读者朋友们了解一下网页渲染的背景知识。
在我们日常浏览网页的过程中，浏览器回通过 http 协议，把 html 格式内容从服务器下载到本地，并且渲染成网页。
在系统层面我们能看到一个网页是两个步骤：
- 通过 http/https 协议把 html 网页从远程下载下来；
- 把 html 网页转化成我们人类能看懂的东西；
其中的 2 是可以对应到我们上方的 Extract HTML Content 的。
所以在使用 Extract HTML Content 之前，我们需要有一个节点，这个节点的作用是通过 http/https 协议把 html 网页从远程下载下来。
我们需要再次在节点里面，用 http 作为关键词进行搜索，就可以搜到如下节点：
这上面写着用一个 http 请求，去获取返回的数据，这正是我们想要的，所以这就是我们的第二个节点。
打开第二个节点，发现必填的参数有三个：
- 方法
- URL
- 登录信息
URL 就是我们要爬取的网页，这个很好理解，这个网页不需要登录信息，所以我们选择 None，那么 Method 是个什么东西呢？
不要紧张，这个时候请让我们问一下万能的 ChatGPT：
所以我们选择 GET 方法即可，于是第二个节点配置完成，让我们点击中间的橙色按钮，Test 一下，完全没有问题。
第三步：如何将网页有效信息读取出来？
现在我们获得了一堆 html 代码，他们就在 n8n 的页面里面，乱糟糟的，并不能正常被人类阅读，那么应该怎么办呢？
我们可以看刚刚找到的 Extract HTML Content 节点。
其实最核心的内容就是 Extraction Values 里面的内容，翻译成中文就是要把哪些值转化出来，假如我们想要读取其中的日期和动态文本，应该怎么办呢？
其实也很简单，我们可以看一下 n8n 对于我们填写 Extraction Values 分别有什么要求：
- Key
- CSS Selector
- Return Value
- Skip Selectors
其中 Key 就是指我们要给这个变量名起什么名字，这个我们自定义就是。
Return Value 指的是返回的值是什么类型，但是里面的选项我根本看不懂，看不懂没关系，我们可以问 ChatGPT：
如此一来，我们就可以很清楚地知道在我们的需求下，应该选 Text。
那么 Css Selector 又是什么呢？也还是可以继续询问 ChatGPT。
所以我们接下来只需要把网页的 html 代码复制给 ChatGPT，并且要求他给出日期和动态内容的 Css Selector 的值就可以了。
问题是我们要如何才能知道该怎么填写正确的 Css Selector 呢？这首先需要我们对 html + css 的语法有最基础的了解。
简单的说，html 控制网页的内容，并且给每个网页打上一个“记号”，而 css 回单独存储一份代码，用来说明每个记号代表了什么样式。比如 H1 标题用宋体，正文用楷体等等。
由于html + css 语法不是这篇教程的重点，所以这里推荐一个视频教学，大家可以学习参考：
了解了这个特性我们就可以知道，n8n 的 Extract HTML Content 节点之所以使用 CSS Selector 作为读取数据的标记位，是因为通常在设计网页时，不同类型的数据会用不同的样式区隔，但是想同类型的数据，比如 10 条动态内容，那么动态的正文样式一样的。
这个时候我们需要借助 Chrome 浏览器，打开它的开发者模式，选中我们想要读取的元素并且将对应的 html 代码复制出来，如下图所示：
红色的框就代表是这个内容的 CSS Selector。
有人可能会问，为什么不能直接把整个 html 发给 ChatGPT，让 ChatGPT 来直接告诉我们答案呢？因为代码长度太长了，超过了它能处理的最大长度，导致回答会出现幻觉。所以在和大模型配合的过程中，我们要时刻理解他们的局限性在哪里。
最后，因为我们要输出多条数据，所以每个字段都需要把 Return Array 打开，这意味着输出的将会是一个数组。
一切配置完毕，让我们 Test 一下，结果如下图所示：
虽然所有的内容被提取出来了，但是这个导出的结果是把 10 条动态都输入到了 1 行数据里面，这个显然不符合我们的预期。
所以我们接下来有一个非常简单的数据处理的诉求，就是把这 1 行数据分成 10 行数据，所幸的的是 n8n 内部内置了大量的数据处理的节点，可以帮助我们快速完成这项工作。
点击 Data transformation，菜单如下图所示：
蓝色部分是开启了沉浸式翻译之后的效果，我们的需求是把 1 行数据根据一定的规则分成 10 行数据，所以 Split Out 自然是符合我们的诉求的。
因为上一个步骤中我们把数据输出成了数组，所以这次的拆分会非常简单，只需要把需要拆分的字段拖拽进入文本框即可。
至于下面的 Include 是什么？不重要，Test step 如果没有问题，就别去管他了。
第四步：如何将数据导出
现在我们就有了按行区分的数据了，要怎么把他们导出成一个 xlsx 文件呢？
最挫的方法自然是直接选中复制，但是这会有个问题，如果行数太多不好复制怎么办？
这个时候最好的办法就是遇事不决就搜索有没有相关的节点，让我们以 Excel 文件的后缀名 xlsx 作为关键词在 n8n 中搜索节点。
第一个就是导出成文件。
选择这个节点，把需要导出的字段拖拽塞入到文本框之后，点击测试，我们就可以获得一个导出了数据的 xlsx 文件。
最终整个工作流如下图所示：
示例工作流下载：
如果你已经可以熟练的从零开始构建这个工作流了，那么不妨开始下一步学习：
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Last update: 2024-07-04
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