Scrapy爬虫实战：抓取猫眼电影排行榜数据

Scrapy爬虫实战：抓取猫眼电影排行榜数据

随着互联网的发展，数据爬取成为了大数据时代的重要组成部分。在数据爬取的过程中，利用爬虫技术能够自动化地获取当下需要的数据，并将其进行处理和分析。近年来，Python成为了最受欢迎的编程语言之一，其中，Scrapy是一个基于Python的强大的爬虫框架，其应用范围广泛，尤其在数据抓取领域受到了大家的关注。

本文即基于Scrapy框架来实现猫眼电影排行榜数据的爬取，具体过程分为四个部分：分析页面结构、编写爬虫框架、解析页面、存储数据。

一、分析页面结构

首先，我们需要对猫眼电影排行榜页面的结构进行分析。为了方便操作，我们使用Google Chrome浏览器进行页面分析，并使用XPath来提取需要的信息。

可以看到，猫眼电影排行榜页面包含了多个电影的信息，每一个电影都有一个类似下图中的HTML代码块。

我们的目标是从每个HTML代码块中获取电影的名称、主演、上映时间、电影海报链接和评分五项数据。那么我们可以在Google Chrome浏览器中按F12键打开开发者工具，然后选择"Elements"标签页，并将鼠标移动到我们需要抽取的目标元素上，右键点击并选择"Copy -> Copy XPath"。

复制出来的XPath路径如下：

/html/body/div[3]/div/div[2]/dl/dd[1]/div/div/div[1]/p[1]/a/text()

其中"/html/body/div[3]/div/div[2]/dl/dd"表示整个电影列表的父节点，依次往下，即可找到我们需要抽取的元素。

二、编写爬虫框架

接下来，我们需要建立一个Scrapy项目，可参照Scrapy的官方文档（https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html）。创建好项目之后，在Spiders目录下新建一个名为maoyan.py的文件。

下面是我们的爬虫框架代码：

import scrapy
from maoyan.items import MaoyanItem

class MaoyanSpider(scrapy.Spider):

name = 'maoyan'
allowed_domains = ['maoyan.com']
start_urls = ['http://maoyan.com/board/4']

def parse(self, response):
    movies = response.xpath('//dl[@class="board-wrapper"]/dd')
    for movie in movies:
        item = MaoyanItem()
        item['title'] = movie.xpath('.//p[@class="name"]/a/@title').extract_first()
        item['actors'] = movie.xpath('.//p[@class="star"]/text()').extract_first().strip()
        item['release_date'] = movie.xpath('.//p[@class="releasetime"]/text()').extract_first().strip()
        item['image_url'] = movie.xpath('.//img/@data-src').extract_first()
        item['score'] = movie.xpath('.//p[@class="score"]/i[@class="integer"]/text()').extract_first() + 
                        movie.xpath('.//p[@class="score"]/i[@class="fraction"]/text()').extract_first()
        yield item

在代码中，我们首先定义了Spider的name、allowed_domains和start_urls。其中，“allowed_domains”表示只有属于该域名下的URL才会被爬虫访问和抽取内容。同时，“start_urls”表示爬虫将请求的第一个URL地址。

Spider的parse方法接收来自response的内容，然后通过XPath路径抽取了每个电影的名称、主演、上映时间、电影海报链接和评分五项数据，保存到MaoyanItem中。

最后，我们通过yield关键字返回了每个Item对象。注意：我们定义的Item对象是在一个名为items.py的文件中，需要导入。

三、解析页面

当爬虫定位到我们需要抓取的页面时，我们就可以开始解析HTML文档，提取我们需要的信息。这部分内容主要集中在Scrapy中response对象的XPath查询和正则表达式处理上。

在本例中，我们使用XPath路径来抽取猫眼电影排行榜页面中的每个电影的五项数据。

四、存储数据

当数据被解析后，我们需要将其存储起来。通常来说，我们将所得到的数据存在一个文件中或者保存到一个数据库中。

在本例中，我们选择将数据保存到一个.csv文件中：

import csv

class MaoyanPipeline(object):

def __init__(self):
    self.file = open('maoyan_top100_movies.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8')
    self.writer = csv.writer(self.file)

def process_item(self, item, spider):
    row = [item['title'], item['actors'], item['release_date'], item['image_url'], item['score']]
    self.writer.writerow(row)
    return item

def close_spider(self, spider):
    self.file.close()

在上面的代码中，我们使用了Python内部的csv模块将数据写入到一个名为maoyan_top100_movies.csv的文件中。当这个Spider被关闭的时候，csv文件也会被关闭。

总结

通过本文，我们了解了如何使用Scrapy框架来实现猫眼电影排行榜数据的爬取。首先我们分析了页面结构，然后编写了Scrapy框架来抓取数据、解析页面和存储数据。在实战中我们可以从中学习了如何在抓取数据中做到合法性、可用性及高效性的统一。

以上是Scrapy爬虫实战：抓取猫眼电影排行榜数据的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！