Python爬虫:爬取80s获取电影下载地址

一直以来下载电影都是在80s上,突发奇想,是否可以爬取到好评电影的下载地址呢,以下是尝试阶段:
网址:https://www.80s.tw/movie/list/----g
在当前页面上可以爬取到电影具体网址、名称'name',以及豆瓣评分'rate'
先构建Item:

import scrapy

class Test80SItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    rate = scrapy.Field()
    download_url = scrapy.Field()

分析页面:


页面分析

提取信息的代码如下:

    def parse(self, response):
        movies = response.css('ul.me1.clearfix li')
        for mov in movies:
            mov_url = mov.css('a::attr(href)').extract_first()
            mov_url = response.urljoin(mov_url)
            mov_url = str(mov_url) + '/bd-1' #标记一下,下面会说为什么要这样做
            name = mov.css('h3.h3>a::text').extract_first().strip('\n').strip()
            rate = mov.css('a::attr(title)').extract_first().split('豆瓣')[1] #只用获取评分

再获取下一页信息:


获取下一页

很容易获取到,但需要作一下判断,当没有‘下一页’时意味着所有页面获取结束。

        next_url = response.css('div.pager>a:nth-last-child(2)::attr(href)').extract_first()
        if response.css('div.pager>a:nth-last-child(2)::text').extract_first() == '下一页':
            next_url = response.urljoin(next_url)
            yield Request(next_url, callback=self.parse)

下面进入具体电影界面,就打开大名鼎鼎的肖申克了


打开后的第一页面

TV格式文件太大,只需要下载1024就够了,但当前页面并没有1024的内容,需要点击后动态加载出来,先点击查看一下


果然出现了相关内容

但对于爬虫,不能每个页面都手动点击一下,点击'Network'查看各个加载出来的项目。会发现多了'bd-1',如图:
bd-1

在Response里找到了要爬取的下载地址

查看其Header


发现只是在电影网址后面多了‘/bd-1’
mov_url = str(mov_url) + '/bd-1' #原因出来了

最后发现'name'、'rate'、'download_url'不在同一个函数中,这时就要用到Request的meta属性,其作用时传递信息给下一个函数。

movie = Test80SItem()
movie['name'] = name
movie['rate'] = rate
yield Request(mov_url, callback=self.parse_movie, meta={'_movie': movie})

下一个函数通过response.meta[]接收

    def parse_movie(self, response):
        movie = response.meta['_movie']
        download_url = response.css('input#downid_0::attr(value)').extract_first()
        movie['download_url'] = download_url
        yield movie

此时进入最后阶段,setting.py

#模拟浏览器访问
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
#忽略规则
ROBOTSTXT_OBEY = False
#设置延时
DOWNLOAD_DELAY = random.random() + random.random()
#输出排序
FEED_EXPORT_FIELDS = ['name', 'rate', 'download_url']

整体代码如下:

import scrapy
from scrapy import Request
from ..items import Test80SItem

class A80sSpider(scrapy.Spider):

    name = '80s'
    allowed_domains = ['www.80s.tw']
    start_urls = ['https://www.80s.tw/movie/list/----g']

    def parse(self, response):
        movies = response.css('ul.me1.clearfix li')
        for mov in movies:
            mov_url = mov.css('a::attr(href)').extract_first()
            mov_url = response.urljoin(mov_url)
            mov_url = str(mov_url) + '/bd-1'
            name = mov.css('h3.h3>a::text').extract_first().strip('\n').strip()
            rate = mov.css('a::attr(title)').extract_first().split('豆瓣')[1]
            movie = Test80SItem()
            movie['name'] = name
            movie['rate'] = rate
            yield Request(mov_url, callback=self.parse_movie, meta={'_movie': movie})
        next_url = response.css('div.pager>a:nth-last-child(2)::attr(href)').extract_first()
        if response.css('div.pager>a:nth-last-child(2)::text').extract_first() == '下一页':
            next_url = response.urljoin(next_url)
            yield Request(next_url, callback=self.parse)

    def parse_movie(self, response):
        movie = response.meta['_movie']
        download_url = response.css('input#downid_0::attr(value)').extract_first()
        movie['download_url'] = download_url
        yield movie

运行:scrapy crawl 80s -o 80s.csv
编写完后发现有些影源没有1024的,会出现错误,而这段代码只能爬取1024的电影。等下会改进并调试下。

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 221,576评论 6 515
  • 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 94,515评论 3 399
  • 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 168,017评论 0 360
  • 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 59,626评论 1 296
  • 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 68,625评论 6 397
  • 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 52,255评论 1 308
  • 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 40,825评论 3 421
  • 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 39,729评论 0 276
  • 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 46,271评论 1 320
  • 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 38,363评论 3 340
  • 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 40,498评论 1 352
  • 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 36,183评论 5 350
  • 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 41,867评论 3 333
  • 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 32,338评论 0 24
  • 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 33,458评论 1 272
  • 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 48,906评论 3 376
  • 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 45,507评论 2 359

推荐阅读更多精彩内容