scrapy爬取豆瓣电影数据的方法

小编给大家分享一下scrapy爬取豆瓣电影数据的方法，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！

创新互联建站是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的十余年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如成都门帘等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致夸奖。

1.建立项目

执行如下命令建立scrapy爬虫项目

scrapy startproject spider_douban

命令执行完成后，建立了spider_douban文件夹，目录结构如下：

.
├── scrapy.cfg
└── spider_douban
   ├── __init__.py
   ├── items.py
   ├── middlewares.py
   ├── pipelines.py
   ├── settings.py
   └── spiders
       ├── douban_spider.py
       └── __init__.py

2.建立爬虫数据模型

打开 ./spider_douban/items.py 文件，编辑内容如下：

import scrapy

class DoubanMovieItem(scrapy.Item):
    # 排名
    ranking = scrapy.Field()
    # 电影名称
    movie_name = scrapy.Field()
    # 评分
    score = scrapy.Field()
    # 评论人数
    score_num = scrapy.Field()

3.新建爬虫文件

新建 ./spiders/douban_spider.py 文件，编辑内容如下：

from scrapy import Request
from scrapy.spiders import Spider
from spider_douban.items import DoubanMovieItem
class DoubanMovieTop250Spider(Spider):
    name = 'douban_movie_top250'
    start_urls = {
        'https://movie.douban.com/top250'
        }
    '''
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36',
    }
    def start_requests(self):
        url = 'https://movie.douban.com/top250'
        yield Request(url, headers=self.headers)
    '''
    def parse(self, response):
        item = DoubanMovieItem()
        movies = response.xpath('//ol[@class="grid_view"]/li')
        print(movies)
        print('=============================================')
        for movie in movies:
            item['ranking'] = movie.xpath(
                './/div[@class="pic"]/em/text()').extract()[0]
            item['movie_name'] = movie.xpath(
                './/div[@class="hd"]/a/span[1]/text()').extract()[0]
            item['score'] = movie.xpath(
                './/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()'
            ).extract()[0]
            item['score_num'] = movie.xpath(
                './/div[@class="star"]/span/text()').re(r'(\d+)人评价')[0]
            yield item
        
        next_url = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href').extract()
        
        if next_url:
            next_url = 'https://movie.douban.com/top250' + next_url[0]
            yield Request(next_url)

爬虫文件各部分功能记录

douban_spider.py文件主要有几部分构成。

导入模块

from scrapy import Request
from scrapy.spiders import Spider
from spider_douban.items import DoubanMovieItem

Request 类用于请求要爬取的页面数据
Spider 类是爬虫的基类
DoubanMovieItem 是我们第一步建立的爬取数据模型

初始设置

基于spider类定义的爬虫类DoubanMovieTop250Spider中，首先定义爬虫的基本信息：

name：在项目中爬虫的名称，可以在项目目录中执行scrapy list获取已经定义的爬虫列表
start_urls：是爬取的第一个页面地址
headers：是向web服务器发送页面请求的时候附加的user-agent消息，告诉web服务器是什么类型的浏览器或设备在请求页面，对于不具备简单反爬机制的网站，headers部分可以省略。

为了迷惑web服务器，一般会在爬虫发送web请求的时候定义user-agent信息，这里有两种写法。

• header的第一种定义：    

headers = {
  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36',
}
   def start_requests(self):
       url = 'https://movie.douban.com/top250'
       yield Request(url, headers=self.headers)

可以看到，这种写法中，start_urls定义没有了，转而定义了start_requests函数，开始的url写到了函数里。同时，定义了headers字典，在发送Request请求的时候，将headers字典一并发送。这种写法简单直观，缺点是在一个爬虫项目执行期间，所有请求都是一个User-Agent属性。

• header的第二种定义：  

start_urls = {
       'https://movie.douban.com/top250'
    }

简单、直接的定义start_urls属性，而Request中的header属性通过其他方法另外定义，容后再说。

parse处理函数

逐句分解说明

1.基于我们定义的DoubanMovieItem类创建item实例

item = DoubanMovieItem()

2.解析页面 - 获取内容框架

通过分析页面源码，我们能够看到，页面中的电影信息是保存在了

标签中，这个
标签有一个独特的样式表grid_view，而每一个单独的电影信息保存在了
1. 标签中，下面代码获取class属性为grid_view的
   标签下的所有
   1. 标签内容。

      movies = response.xpath('//ol[@class="grid_view"]/li')

      3.解析页面 - 获取分项

      在每一个

   2. 标签中，还有内部结构，通过xpath()解析，将每一项内容解析出来，赋值给item实例中的各个字段。通过查看movie.douban.com/top250页面的源码可以很容易找到这个标签定义的内容。如果我们通过type()函数查看movies的变量类型，可以发现他的类型是。
      标签中的每一个
      1. 标签都是这个列表中的一项，那么就可以对movies做迭代。

         首先看看

      2. 标签中的页面结构：

         

         可以看到要提取数据的各部分所在标签位置：

         排名：class属性为pic的

         标签下，，标签中...
         电影名：class属性为hd的

         标签下，标签中的第一个标签...
         评分：class属性为star的

         标签下，class属性为rating_num的标签中...
         评论人数：class属性为star的

         标签下，标签中。由于使用了re正则表达式，所以没有特别指定是哪一个标签。

         回到代码部分，对之前定义的movies做迭代，逐项获取要抓取的数据。

         for movie in movies:
             item['ranking'] = movie.xpath('.//div[@class="pic"]/em/text()').extract()[0]
             item['movie_name'] = movie.xpath('.//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()').extract()[0]
             item['score'] = movie.xpath('.//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract()[0]
             item['score_num'] = movie.xpath('.//div[@class="star"]/span/text()').re(r '(\d+)人评价')[0]
         yield item

         4.Url跳转（翻页）

         如果到此为止，我们可以将https://movie.douban.com/top250页面中的第一页内容爬取到，但只有25项记录，要爬取全部的250条记录，就要执行下面代码：

         next_url = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href').extract()
             if next_url:
                 next_url = 'https://movie.douban.com/top250' + next_url[0]
                 yield Request(next_url)

         首先通过xpath解析了页面中后页的链接，并赋值给next_url变量，如果我们当前在第一页，那么解析后页的链接就是?start=25&filter=。将解析的后页链接与完整url连接形成完整的地址，再次执行Request()，就实现了对全部250条记录的爬取。注意：通过xpath解析出的结果是列表，所以在引用的时候写成next_url[0]。

         4.处理随机Head属性（随机User-Agent）

         实现随机的head属性发送。主要改两个文件：

         settings.py

         USER_AGENT_LIST = [
             'zspider/0.9-dev http://feedback.redkolibri.com/',
             'Xaldon_WebSpider/2.0.b1',
             'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US) Speedy Spider (http://www.entireweb.com/about/search_tech/speedy_spider/)',
             'Mozilla/5.0 (compatible; Speedy Spider; http://www.entireweb.com/about/search_tech/speedy_spider/)',
             'Speedy Spider (Entireweb; Beta/1.3; http://www.entireweb.com/about/search_tech/speedyspider/)',
             'Speedy Spider (Entireweb; Beta/1.2; http://www.entireweb.com/about/search_tech/speedyspider/)',
             'Speedy Spider (Entireweb; Beta/1.1; http://www.entireweb.com/about/search_tech/speedyspider/)',
             'Speedy Spider (Entireweb; Beta/1.0; http://www.entireweb.com/about/search_tech/speedyspider/)',
             'Speedy Spider (Beta/1.0; www.entireweb.com)',
             'Speedy Spider (http://www.entireweb.com/about/search_tech/speedy_spider/)',
             'Speedy Spider (http://www.entireweb.com/about/search_tech/speedyspider/)',
             'Speedy Spider (http://www.entireweb.com)',
             'Sosospider+(+http://help.soso.com/webspider.htm)',
             'sogou spider',
             'Nusearch Spider (www.nusearch.com)',
             'nuSearch Spider (compatible; MSIE 4.01; Windows NT)',
             'lmspider (lmspider@scansoft.com)',
             'lmspider lmspider@scansoft.com',
             'ldspider (http://code.google.com/p/ldspider/wiki/Robots)',
             'iaskspider/2.0(+http://iask.com/help/help_index.html)',
             'iaskspider',
             'hl_ftien_spider_v1.1',
             'hl_ftien_spider',
             'FyberSpider (+http://www.fybersearch.com/fyberspider.php)',
             'FyberSpider',
             'everyfeed-spider/2.0 (http://www.everyfeed.com)',
             'envolk[ITS]spider/1.6 (+http://www.envolk.com/envolkspider.html)',
             'envolk[ITS]spider/1.6 ( http://www.envolk.com/envolkspider.html)',
             'Baiduspider+(+http://www.baidu.com/search/spider_jp.html)',
             'Baiduspider+(+http://www.baidu.com/search/spider.htm)',
             'BaiDuSpider',
             'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0) AddSugarSpiderBot www.idealobserver.com',
             ]
         DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
             'spider_douban.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 400,
             'scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent.UserAgentMiddleware': None,
         }

         USER_AGENT_LIST定义了一些浏览器user-agent属性，网上有很多，可以找来直接加进去，需要注意的是有些user-agent信息是移动设备（手机或平板）的，如果不注意的话，可能请求到的数据与你看到的数据有较大差异；
         DOWNLOADER_MIDDLEWARES定义了下载器中间件，它在发送页面请求数据的时候被调用。

         middlewares.py

         from spider_douban.settings import USER_AGENT_LIST
         import random
         
         class RandomUserAgentMiddleware():
             def process_request(self, request, spider):
                 ua  = random.choice(USER_AGENT_LIST)
                 if ua:
                     request.headers.setdefault('User-Agent', ua)

         在RandomUserAgentMiddleware()中，每次发送请求数据，会在USER_AGENT_LIST中随机选择一条User-Agent记录。

         5.结果保存

         编辑pipelines.py文件：

         from scrapy import signals
         from scrapy.contrib.exporter import CsvItemExporter
         
         class SpiderDoubanPipeline(CsvItemExporter):
             def __init__(self):
                 self.files = {}
             @classmethod
             def from_crawler(cls, crawler):
                 print('==========pipeline==========from_crawler==========')
                 pipeline = cls()
                 crawler.signals.connect(pipeline.spider_opened, signals.spider_opened)
                 crawler.signals.connect(pipeline.spider_closed, signals.spider_closed)
                 return pipeline
             def spider_opened(self, spider):
                 savefile = open('douban_top250_export.csv', 'wb+')
                 self.files[spider] = savefile
                 print('==========pipeline==========spider_opened==========')
                 self.exporter = CsvItemExporter(savefile)
                 self.exporter.start_exporting()
             def spider_closed(self, spider):
                 print('==========pipeline==========spider_closed==========')
                 self.exporter.finish_exporting()
                 savefile = self.files.pop(spider)
                 savefile.close()
             def process_item(self, item, spider):
                 print('==========pipeline==========process_item==========')
                 print(type(item))
                 self.exporter.export_item(item)
                 return item

         SpiderDoubanPipeline类是建立项目的时候自行建立的，为了保存文件，做了修改。

         def from_crawler(cls, crawler):

         • 如果存在，则调用此类方法从Crawler创建pipeline实例。它必须返回一个新的pipeline实例。抓取对象提供对所有Scrapy核心组件的访问，如settings和signals; 这是pipeline访问它们并将其功能挂接到Scrapy的一种方式。

         在此方法中，定义了一个数据收集器(cls)的实例：‘pipeline’。

         signals：Scrapy使用信号来通知事情发生。您可以在您的Scrapy项目中捕捉一些信号(使用 extension)来完成额外的工作或添加额外的功能，扩展Scrapy。虽然信号提供了一些参数，不过处理函数不用接收所有的参数 - 信号分发机制(singal dispatching mechanism)仅仅提供处理器(handler)接受的参数。您可以通过 信号(Signals) API 来连接(或发送您自己的)信号。

         connect：链接一个接收器函数(receiver function) 到一个信号(signal)。signal可以是任何对象，虽然Scrapy提供了一些预先定义好的信号。

         def spider_opened(self, spider):

         • 当spider开始爬取时发送该信号。该信号一般用来分配spider的资源，不过其也能做任何事。该信号支持返回deferreds。

         此方法中，创建了一个文件对象实例：savefile。

         CsvItemExporter(savefile)：输出 csv 文件格式. 如果添加 fields_to_export 属性, 它会按顺序定义CSV的列名.

         def spider_closed(self, spider):

         • 当某个spider被关闭时，该信号被发送。该信号可以用来释放每个spider在 spider_opened 时占用的资源。该信号支持返回deferreds。

         def process_item(self, item, spider):

         • 每个item pipeline组件都需要调用该方法，这个方法必须返回一个 Item (或任何继承类)对象， 或是抛出 DropItem 异常，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。

         启用pipeline

         为了让我们定义的pipeline生效，要在settings.py文件中，打开ITEM_PIPELINES注释：

         ITEM_PIPELINES = {
             'spider_douban.pipelines.SpiderDoubanPipeline': 300,
         }

         6.执行爬虫

         scrapy crawl douban_movie_top250

         执行爬虫能够看到爬取到的数据。。。

         如果之前pipeline部分代码没有写，也可以用下面的命令，在爬虫执行的时候直接导出数据：

         scrapy crawl douban_movie_top250 -o douban.csv

         增加-o参数，可以将爬取到的数据保存到douban.csv文件中。。

         7.文件编码的问题

         我在linux服务器执行爬虫，生成csv文件后，在win7系统中用excel打开变成乱码。在网上找了一些文章，有的文章直接改变linux文件默认编码，但是感觉这么做会对其他项目产生影响。最后选择一个相对简单的方式。按这几步执行就可以：

         1. 不要直接用excel打开csv文件。先打开excel，建立空白工作表。

         2. 选择数据选项卡，打开获取外部数据中的自文本。

         3. 在导入文本文件对话框中选择要导入的csv文件。

         4. 在文本导入向导 - 第1步中，设置文件原始格式为65001 : Unicode (UTF-8)

         5. 继续下一步选择逗号分隔，就可以导入正常文本了。

         看完了这篇文章，相信你对scrapy爬取豆瓣电影数据的方法有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

         
         网站题目：scrapy爬取豆瓣电影数据的方法
         文章URL：http://wjwzjz.com/article/iicjio.html