Scrapy爬取豆瓣电影

1.在items.py中定义字段,这些字段用来保存数据,方便后续的操作

import scrapy


class MovieItem(scrapy.Item):
    rank = scrapy.Field()  # 排名
    title = scrapy.Field()  # 名称
    score = scrapy.Field()  # 评分

2.修改settings.py对项目进行配置

  • 设置用户代理,模拟浏览器访问页面
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' \
             'Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36'
  • 是否遵循robots协议。
    如果没有配置USER_AGENT,需要把ROBOTSTXT_OBEY的值改为False
ROBOTSTXT_OBEY = True
  • 指定请求数目,相当于线程数量,尽可能用较小的数。
CONCURRENT_REQUESTS = 1
  • 配置DOWNLOAD_DELAY
DOWNLOAD_DELAY = 5
  • 缓存页面
HTTPCACHE_ENABLED = True
HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

如果想要指定代理用户,需要做如下操作:

  • 在settings.py中配置DOWNLOADER_MIDDLEWARES
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'douban.middlewares.DoubanDownloaderMiddleware': 543,
}
  • 在middlewears.py中配置
    找到DoubanDownloaderMiddleware类的process_request函数,修改函数为如下内容
class DoubanDownloaderMiddleware(object):

    def process_request(self, request, spider):
        # Called for each request that goes through the downloader
        # middleware.

        # Must either:
        # - return None: continue processing this request
        # - or return a Response object
        # - or return a Request object
        # - or raise IgnoreRequest: process_exception() methods of
        #   installed downloader middleware will be called
        request.meta['proxy'] = 'http://ip:port'

3.编写我们的spider

rules中的LinkExtractor方法会自动去页面中搜索和rules中规则相匹配的url,callback指定调用的函数。

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

from douban2.items import MovieItem


class MovieSpider(scrapy.Spider):
    name = 'movie'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

    # parse 是回调函数
    def parse(self, response):
        # 获取首页最下面的页面跳转链接
        # 由于需要获取每个页面中的电影详情页
        # 所以对于获取 的url ,需要指定回调函数 parse() 
        for a in response.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/a'):
            url = response.urljoin(a.xpath('@href').extract_first())
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

        # 获取电影详情页面链接
        # 由于需要通过电影详情页获取每部电影的信息
        # 所以对于此处获取的url,需要指定回调函数 parse_item()
        for li in response.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li'):
            url = li.xpath('div/div[2]/div[1]/a/@href').extract_first()
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_item)

    def parse_item(self, response):
        item = MovieItem()
        item['rank'] = response.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/span[1]/text()').extract_first()
        item['title'] = response.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[1]/text()').extract_first()
        item['score'] = response.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div[1]/div[2]/strong/text()').extract_first()
        return item

4.启动shell,看spider是否能成功请求网页:

scrapy shell "https://movie.douban.com/top250"

注意:网页链接必须用双引号,如果用单引号会发生如下错误:



如果看到下面的结果,则表示请求成功。


5.运行爬虫,抓取数据
由于此处还没有把抓取到的有效内容做持久化处理,所有可以把内容重定向到一个文件中,便于我们查看。要实现这样的效果,只需要在命令后面加上 -o <filename>,此处我把结果存储在result.json文件中。

scrapy crawl movie -o result.json

6.执行结果:
项目文件夹中生成了一个result.json文件,里面保存了抓取的全部数据信息。



通过菜鸟工具JSON在线解析帮助我们更好的查看数据。

总共抓取到了246条信息,网页中应该是有250个电影信息,经过建厂,发现网页中存在一些死链接,说明我们的spider成功抓取到了我们需要的所有信息。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,390评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,821评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,632评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,170评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,033评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,098评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,511评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,204评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,479评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,572评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,341评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,213评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,576评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,893评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,171评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,486评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,676评论 2 335