修改spiders文件夹中名为douban.py 的文件,它是蜘蛛程序的核心,需要我们添加解析页面的代码。在这里,我们可以通过对Response对象的解析,获取电影的信息,代码如下所示。
import scrapy
from scrapy import Selector, Request
from scrapy.http import HtmlResponse
from demo.items import MovieItem
class DoubanSpider(scrapy.Spider):
name = 'douban'
allowed_domains = ['movie.douban.com']
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=']
def parse(self, response: HtmlResponse):
sel = Selector(response)
movie_items = sel.css('#content > div > div.article > ol > li')
for movie_sel in movie_items:
item = MovieItem()
item['title'] = movie_sel.css('.title::text').extract_first()
item['score'] = movie_sel.css('.rating_num::text').extract_first()
item['motto'] = movie_sel.css('.inq::text').extract_first()
yield item
通过上面的代码不难看出,我们可以使用 CSS 选择器进行页面解析。当然,如果你愿意也可以使用 XPath 或正则表达式进行页面解析,对应的方法分别是xpath和re。
如果还要生成后续爬取的请求,我们可以用yield产出Request对象。Request对象有两个非常重要的属性,一个是url,它代表了要请求的地址;一个是callback,它代表了获得响应之后要执行的回调函数。我们可以将上面的代码稍作修改。
import scrapy
from scrapy import Selector, Request
from scrapy.http import HtmlResponse
from demo.items import MovieItem
class DoubanSpider(scrapy.Spider):
name = 'douban'
allowed_domains = ['movie.douban.com']
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=']
def parse(self, response: HtmlResponse):
sel = Selector(response)
movie_items = sel.css('#content > div > div.article > ol > li')
for movie_sel in movie_items:
item = MovieItem()
item['title'] = movie_sel.css('.title::text').extract_first()
item['score'] = movie_sel.css('.rating_num::text').extract_first()
item['motto'] = movie_sel.css('.inq::text').extract_first()
yield item
hrefs = sel.css('#content > div > div.article > div.paginator > a::attr("href")')
for href in hrefs:
full_url = response.urljoin(href.extract())
yield Request(url=full_url)
到这里,我们已经可以通过下面的命令让爬虫运转起来。
scrapy crawl movie
可以在控制台看到爬取到的数据,如果想将这些数据保存到文件中,可以通过-o参数来指定文件名,Scrapy 支持我们将爬取到的数据导出成 JSON、CSV、XML 等格式。
scrapy crawl moive -o result.json
不知大家是否注意到,通过运行爬虫获得的 JSON 文件中有275条数据,那是因为首页被重复爬取了。要解决这个问题,可以对上面的代码稍作调整,不在parse方法中解析获取新页面的 URL,而是通过start_requests方法提前准备好待爬取页面的 URL,调整后的代码如下所示。
import scrapy
from scrapy import Selector, Request
from scrapy.http import HtmlResponse
from demo.items import MovieItem
class DoubanSpider(scrapy.Spider):
name = 'douban'
allowed_domains = ['movie.douban.com']
def start_requests(self):
for page in range(10):
yield Request(url=f'https://movie.douban.com/top250?start={page * 25}')
def parse(self, response: HtmlResponse):
sel = Selector(response)
movie_items = sel.css('#content > div > div.article > ol > li')
for movie_sel in movie_items:
item = MovieItem()
item['title'] = movie_sel.css('.title::text').extract_first()
item['score'] = movie_sel.css('.rating_num::text').extract_first()
item['motto'] = movie_sel.css('.inq::text').extract_first()
yield item
如果希望完成爬虫数据的持久化,可以在数据管道中处理蜘蛛程序产生的Item对象。例如,我们可以通过前面讲到的openpyxl操作 Excel 文件,将数据写入 Excel 文件中,代码如下所示。
import openpyxl
from demo.items import MovieItem
class MovieItemPipeline:
def __init__(self):
self.wb = openpyxl.Workbook()
self.sheet = self.wb.active
self.sheet.title = 'Top250'
self.sheet.append(('名称', '评分', '名言'))
def process_item(self, item: MovieItem, spider):
self.sheet.append((item['title'], item['score'], item['motto']))
return item
def close_spider(self, spider):
self.wb.save('豆瓣电影数据.xlsx')
上面的process_item和close_spider都是回调方法(钩子函数), 简单的说就是 Scrapy 框架会自动去调用的方法。当蜘蛛程序产生一个Item对象交给引擎时,引擎会将该Item对象交给数据管道,这时我们配置好的数据管道的parse_item方法就会被执行,所以我们可以在该方法中获取数据并完成数据的持久化操作。另一个方法close_spider是在爬虫结束运行前会自动执行的方法,在上面的代码中,我们在这个地方进行了保存 Excel 文件的操作,相信这段代码大家是很容易读懂的。
总而言之,数据管道可以帮助我们完成以下操作:
- 清理 HTML 数据,验证爬取的数据。
- 丢弃重复的不必要的内容。
- 将爬取的结果进行持久化操作。