用Scrapy爬虫爬取豆瓣电影排行榜数据,存储到Mongodb数据库
爬虫第一步:新建项目
- 选择合适的位置,执行命令:scrapy startproje xxxx(我的项目名:douban)
爬虫第二步:明确目标
- 豆瓣电影排行url:https://movie.douban.com/top250?start=0,
分析url后发现srart=后面的数字,以25的步长递增,最大为225,所以可以利用这个条件来发Request请求 - 本文只取了三个字段,电影名、评分和介绍,当然你想去更多信息也是可以的
- item["name"]:电影名
- item["rating_num"]:评分
- item["inq"]:介绍
- 用xpath提取数据
# 电影名字 extract()方法的作用是将xpath对象转为unicode对象 item["name"] = each.xpath('.//span[@class="title"][1]/text()').extract()[0] # 评分 item["rating_num"] = each.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()').extract()[0] # 介绍 item["inq"] = each.xpath('.//span[@class="inq"]/text()').extract()[0]
- 写好items.py文件
import scrapy class DoubanItem(scrapy.Item): # 电影名 name = scrapy.Field() # 评分 rating_num = scrapy.Field() # 介绍 inq = scrapy.Field()
爬虫第三步:编写爬虫文件spider
- 这里用spider类,执行命令:scrapy genspider doubanMovie "movie.douban.com"(爬虫名不能和项目名一样)
import scrapy # 从items.py文件中导入DoubanItem类 from douban.items import DoubanItem class DoubanmovieSpider(scrapy.Spider): # 爬虫名 name = 'doubanMovie' # 允许爬虫的范围 allowed_domains = ['movie.douban.com'] # 构造url地址,因为最后那个数字是变化的,可以动态生成url地址 url = "https://movie.douban.com/top250?start=" offset = 0 start_urls = [url + str(offset)] # 页面解析函数 def parse(self, response): # xpath找到一个根节点 datas = response.xpath('//div[@class="item"]//div[@class="info"]') for each in datas: # 实例化item对象 item = DoubanItem() # 电影名字 extract()方法的作用是将xpath对象转为unicode对象 item["name"] = each.xpath('.//span[@class="title"][1]/text()').extract()[0] # 评分 item["rating_num"] = each.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()').extract()[0] # 介绍 item["inq"] = each.xpath('.//span[@class="inq"]/text()').extract()[0] yield item # 当start后面的数字小于225就一直发请求 if self.offset < 225: self.offset +=25 # 回调函数仍然是这个方法 yield scrapy.Request(self.url+str(self.offset),callback=self.parse)
爬虫第四步:存储内容,编写管道文件pipeline.py
- 将数据存储在Mongodb数据库里,需要先在配置文件里配置主机、端口、数据库名、表名,四个字段的数据(当然你也可以选择在pipelinse文件中写)
# python中操作Mongodb数据库是通过pymongo这个模块来实现的,所以要导入这个模块 import pymongo # 导入setting.py中的相关内容 from scrapy.utils.project import get_project_settings class DoubanPipeline(object): def __init__(self): settings = get_project_settings() # 主机ip host = settings["MONGODB_HOST"] # port port = settings["MONGODB_PORT"] # 数据库名 dbname = settings['MONGODB_DBNAME'] # 表名 sheetname= settings['MONGODB_SHEETNAME'] # 创建数据库连接 client = pymongo.MongoClient(host=host,port=port) # 指定数据库 mydb = client[dbname] # 指定数据库表名字 self.sheet = mydb[sheetname] def process_item(self, item, spider): # 转为字典格式 data = dict(item) # 插入数据 self.sheet.insert(data) return item
最后配置完setting.py文件就可以运行了
- 以下只是需要添加或修改的代码,没有贴全
# 这个需要自己取消注释,才会执行我们的管道方法 ITEM_PIPELINES = { 'douban.pipelines.DoubanPipeline': 300, } # MONGODB 主机名 MONGODB_HOST = "127.0.0.1" # MONGODB 端口号 MONGODB_PORT = 27017 # MONGODB 数据库名 MONGODB_DBNAME = "Douban" # MONGODB 存放的表名 MONGODB_SHEETNAME = "doubanmovies"
运行结果
- 用Robo 3T可视化工具查看数据:
如图是拿到的250条数据,第一个是肖申克的救赎。
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