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作者：叶庭云

CSDN：https://blog.csdn.net/fyfugoyfa

一、分析网页

目标URL：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=

每一页有25条电影信息，总共10页。检查网页可以发现，每条电影的详细信息在 ol class="grid_view" 下的 li 标签里。

翻页查看网页可以发现URL变化的规律，在第 page 页，URL为：f'https://movie.douban.com/top250?start={(page-1) * 25} &filter='

在编写 scrapy 爬虫时，可以构造出 10 页的URL，生成10次请求。

二、scrapy爬虫

编写scrapy爬虫，电影信息保存到 csv 文件，电影海报保存到本地文件夹。

创建项目

scrapy startproject Douban_movie_top250
cd Douban_movie_top250
scrapy genspider Douban movie.douban.com

构造请求

Douban.py中定义 start_requests() 方法，爬取十页的电影信息，生成10次请求，代码如下：

    def start_requests(self):for i in range(10):url = f'https://movie.douban.com/top250?start={25 * i}&filter='yield Request(url=url, callback=self.parse)

编写 items.py

import scrapyclass DoubanMovieTop250Item(scrapy.Item):# 定义 Item 数据结构name = scrapy.Field()pic_link = scrapy.Field()rank = scrapy.Field()director_actor = scrapy.Field()info = scrapy.Field()rating_score = scrapy.Field()rating_num = scrapy.Field()introduce = scrapy.Field()

编写 Douban.py

Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站，包括了爬取的动作(例如：是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(抓取item)

import scrapy
from scrapy import Request
from Douban_movie_top250.items import DoubanMovieTop250Itemclass DoubanSpider(scrapy.Spider):name = 'Douban'allowed_domains = ['movie.douban.com']def start_requests(self):for i in range(10):url = f'https://movie.douban.com/top250?start={25 * i}&filter='yield Request(url=url, callback=self.parse)def parse(self, response, **kwargs):# Xpath定位提取数据  遍历  获取每一条电影的详细信息for li in response.xpath("//ol[@class='grid_view']/li"):item = DoubanMovieTop250Item()item['rank'] = li.xpath(".//div[@class='pic']/em/text()").extract_first()item['name'] = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/span[@class='title']/text()").extract_first()item['pic_link'] = li.xpath(".//div[@class='pic']/a/img/@src").extract_first()item['info'] = li.xpath(".//div[@class='bd']/p/text()").extract()[1].strip()item['director_actor'] = li.xpath(".//div[@class='bd']/p/text()").extract_first().strip()item['rating_score'] = li.xpath(".//div[@class='star']/span[2]/text()").extract_first()item['rating_num'] = li.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()").extract_first()item['introduce'] = li.xpath(".//p[@class='quote']/span/text()").extract_first()yield item

编写管道文件 pipelines.py

还要将电影海报一起下载下来，所以需要编写管道文件 pipelines.py，Scrapy 提供了专门处理下载的 Pipeline，包括文件下载和图片下载。下载文件和图片的原理与抓取页面的原理一样，因此下载过程支持异步和多线程，十分高效。

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline  # scrapy图片下载器
from scrapy import Request
from scrapy.exceptions import DropItemclass DoubanMovieTop250Pipeline(ImagesPipeline):# 请求下载图片def get_media_requests(self, item, info):yield Request(item['pic_link'], meta={'name': item['name']})def item_completed(self, results, item, info):# 分析下载结果并剔除下载失败的图片image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]if not image_paths:raise DropItem("Item contains no images")return item# 重写file_path方法，将图片以原来的名称和格式进行保存def file_path(self, request, response=None, info=None):name = request.meta['name']  # 接收上面meta传递过来的图片名称file_name = name + '.jpg'    # 添加图片后缀名return file_name

配置文件 settings.py

# settings.pyBOT_NAME = 'Douban_movie_top250'SPIDER_MODULES = ['Douban_movie_top250.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'Douban_movie_top250.spiders'# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24'# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
CONCURRENT_REQUESTS = 10# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
DOWNLOAD_DELAY = 0.25# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {'Douban_movie_top250.pipelines.DoubanMovieTop250Pipeline': 300,
}
IMAGES_STORE = './Douban_pic'    # 图片保存路径

运行程序

# 切换路径到img_spider的目录
scrapy crawl Douban -o movies_info.csv

运行效果如下：

scrapy爬虫在 2020-08-28  16:56:14启动，输出了 Scrapy 的版本和一些配置信息，之后爬虫一边爬取一边下载，下载速度非常快。2020-08-28  16:56:45 scrapy爬虫完成了电影信息和海报的爬取。

运行结果如下：

三、处理数据

用scrapy框架爬取电影信息时，支持异步、并发，爬取效率很高，但输出到 CSV 文件里列名并没有按照 item 赋值时的顺序，每行的电影信息页没有按照排名排序，将数据处理一下并重新保存到Excel。

import pandas as pddf4 = pd.read_csv('movies_info.csv')
cols = df4.columns[[5, 3, 0, 1, 6, 7, 2, 4]]  # 交换列的位置  自定义
new_df4 = df4[cols]
new_df4.sort_values(by='rank', inplace=True)  # 按排名排序
new_df4.to_excel('moives_info.xlsx', index=False)   # 重新保存到Excel

运行效果如下：

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