[scrapy]scrapy按分类爬取豆瓣电影基础信息

Scrapy简介

Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。

Scrapy入门请看官方文档: [ scrapy官方文档 ](http://scrapy-
chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/tutorial.html)

本爬虫简介

本爬虫实现按分类爬取豆瓣电影信息,一次爬取一个分类,且自动切换代理池,防止ip在访问过多过频繁后无效。

分类如图所示:

实现-scrapy中间件

scrapy基础框架参考上面的官方教程,搭建好基础框架后,本爬虫特殊之处在于为了防止爬虫被封,采用了轮换代理和agent的中间件。

agent轮换池:

简单的写一个user_agent_list来使得每次的agent不同,原理简单,代码如下:

class RotateUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware):  #轮换代理agent
    def __init__(self, user_agent=''):
        self.user_agent = user_agent

    def process_request(self, request, spider):
        ua = random.choice(self.user_agent_list)
        if ua:
            #print '-----------------------Using user-agent:', ua, '------------------------'
            request.headers.setdefault('User-Agent', ua)

            # the default user_agent_list composes chrome,IE,firefox,Mozilla,opera,netscape

    # for more user agent strings,you can find it in http://www.useragentstring.com/pages/useragentstring.php
    user_agent_list = [ \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1" \
        "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1", \
        "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3", \
        "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3", \
        "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24", \
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
    ]

ip轮换池:

采用了一位大神cocoakekeyu写的中间件 Github地址
,并不认识他,但是为他点赞。代码在这里不贴了,可以去Github看。

** “一个用于scrapy爬虫的自动代理中间件。可自动抓取和切换代理,自定义抓取和切换规则。” **

**
**

**
**

实现-爬虫实现

item.py

class DoubanItem(scrapy.Item):
    movie_name = scrapy.Field()
    movie_director = scrapy.Field()
    movie_writer = scrapy.Field()
    movie_starring = scrapy.Field()
    movie_category = scrapy.Field()
    movie_country = scrapy.Field()
    #movie_language = scrapy.Field()
    movie_date = scrapy.Field()
    movie_time = scrapy.Field()
    movie_star = scrapy.Field()
    movie_5score = scrapy.Field()
    movie_4score = scrapy.Field()
    movie_3score = scrapy.Field()
    movie_2score = scrapy.Field()
    movie_1score = scrapy.Field()
    movie_describe = scrapy.Field()
    pass

看这item名都不用我解释...

doubanlist_spider.py

先贴上代码:

class doubanlistSpider(scrapy.Spider):
    name = "doubanlist"
    allowed_domains = ["movie.douban.com"]
    start_urls = [
        "https://movie.douban.com/tag/%E5%8A%A8%E7%94%BB"
    ]


    def parse(self, response):
        for href in response.xpath('//a[@class="nbg"]/@href'):
            url = href.extract()
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_each_movie)
        next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href').extract()
        if next_page:
            print '--------------Finding next page: [%s] --------------------------', next_page
            yield scrapy.Request(next_page[0], callback=self.parse)
        else:
            print '--------------There is no more page!--------------------------'


    def parse_each_movie(self, response):
        item = DoubanItem()
        item['movie_name'] = response.xpath('//span[@property="v:itemreviewed"]/text()').extract()
        item['movie_director'] = response.xpath('//a[@rel="v:directedBy"]/text()').extract()
        item['movie_writer'] = response.xpath('//span[@class="attrs"][2]/a/text()').extract()
        item['movie_starring'] = response.xpath('//a[@rel="v:starring"]/text()').extract()
        item['movie_category'] = response.xpath('//span[@property="v:genre"]/text()').extract()
        #item['movie_language'] = response.xpath('//*[@id="info"]').re(r'</span> (.*)<br>\n')[2]
        item['movie_date'] = response.xpath('//span[@property="v:initialReleaseDate"]/text()').extract()
        item['movie_time'] = response.xpath('//span[@property="v:runtime"]/text()').extract()
        item['movie_star'] = response.xpath('//strong[@property="v:average"]/text()').extract()
        item['movie_5score'] = response.xpath('//span[@class="rating_per"][1]/text()').extract()
        item['movie_4score'] = response.xpath('//span[@class="rating_per"][2]/text()').extract()
        item['movie_3score'] = response.xpath('//span[@class="rating_per"][3]/text()').extract()
        item['movie_2score'] = response.xpath('//span[@class="rating_per"][4]/text()').extract()
        item['movie_1score'] = response.xpath('//span[@class="rating_per"][5]/text()').extract()
        item['movie_describe'] = response.xpath('//*[@id="link-report"]/span/text()').re(r'\S+')

        check_item = response.xpath('//*[@id="info"]').re(r'</span> (.*)<br>\n')[1]
        result = self.check_contain_chinese(check_item)
        if result:
            item['movie_country'] = response.xpath('//*[@id="info"]').re(r'</span> (.*)<br>\n')[1]
        else:
            item['movie_country'] = response.xpath('//*[@id="info"]').re(r'</span> (.*)<br>\n')[2]

        yield item

    def check_contain_chinese(self, check_str):
        for ch in check_str.decode('utf-8'):
            if u'\u4e00' <= ch <= u'\u9fff':
                return True
        return False

def parse(self, response):从https://movie.douban.com/tag/%E5%8A%A8%E7%94%BB(某一特
定分类)开始,爬取20条本页的电影,之后判定“下一页”按钮是否存在,如果存在则继续爬取下一页。

def parse_each_movie(self, response):对于每个电影详细页,爬取所需要的信息,全部使用xpath

中间一段是在爬取电影国家信息时,由于有不同情况的网页(可能是新老页面交替),需要不同处理,不然会爬到不正确的信息,xpath定位不准。

def check_contain_chinese:为了确定爬取的中文内容为中文字符串,需要进行判断。

总结

具体项目请查看:https://github.com/qqxx6661/scrapy_yzd

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 159,015评论 4 362
  • 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 67,262评论 1 292
  • 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 108,727评论 0 243
  • 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 43,986评论 0 205
  • 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 52,363评论 3 287
  • 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 40,610评论 1 219
  • 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 31,871评论 2 312
  • 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 30,582评论 0 198
  • 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 34,297评论 1 242
  • 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 30,551评论 2 246
  • 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 32,053评论 1 260
  • 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 28,385评论 2 253
  • 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 33,035评论 3 236
  • 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 26,079评论 0 8
  • 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 26,841评论 0 195
  • 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 35,648评论 2 274
  • 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 35,550评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容