Scrapy 爬取 Bangumi 网站的分页与详情页数据

使用 Scrapy 爬取 Bangumi 网站的分页与详情页数据

项目简介

在本项目中,我们使用 Scrapy 框架实现了对 Bangumi 网站的分页与详情页数据的爬取。项目包括以下功能:

  1. 分页解析:爬取排名页面的动漫信息。
  2. 详情页解析:获取动漫的详细描述。
  3. 图片下载与处理:从资源网站下载图片,进行重命名后存储。
注意: 在之前, 已经讲过很多怎么去找请求, 怎么去爬取请求相关的内容, 一些基本的操作, 从这篇文章开始, 就不再赘述了。

功能实现

1. 分页与详情页爬虫

我们定义了一个名为 BangumiSpider 的 Scrapy 爬虫类,具体实现如下:

class BangumiSpider(scrapy.Spider):
    name = "bangumi"
    start_urls = ["https://bgm.tv/anime/browser?sort=rank"]
    page = 2
    count = 1

    def parse(self, response):
        lis = response.xpath('//ul[@id="browserItemList"]/li')
        for li in lis:
            title = li.xpath('.//a[@class="l"]/text()').get()
            info = li.xpath('.//p[@class="info tip"]/text()').get().replace(' ', '').replace('\n', '')
            fade = li.xpath('.//small[@class="fade"]/text()')
### 使用 Scrapy 抓取豆瓣 TOP250 电影详情页数据并导出为 JSON 文件 #### 创建 Scrapy 工程 通过命令行创建一个新的 Scrapy 项目,命名为 `douban_movie`。此操作会生成项目的目录结构以及必要的配置文件。 ```bash scrapy startproject douban_movie ``` 这一步完成后,会在当前路径下生成一个名为 `douban_movie` 的文件夹,其中包含了多个子文件和目录[^1]。 #### 定义 Item 对象 编辑 `items.py` 文件,定义需要抓取的数据字段。以下是示例代码: ```python import scrapy class DoubanMovieItem(scrapy.Item): ranking = scrapy.Field() # 排名 name = scrapy.Field() # 名称 introduction = scrapy.Field() # 简介 star = scrapy.Field() # 星级评分 evaluate = scrapy.Field() # 评价人数 description = scrapy.Field() # 描述信息 ``` 这些字段对应于豆瓣 TOP250 页面中的具体信息项。 #### 编写 Spider 脚本 在 `spiders/` 目录下创建新的爬虫脚本,例如 `douban_spider.py`。以下是一个完整的实现例子: ```python import scrapy from ..items import DoubanMovieItem class DoubanSpider(scrapy.Spider): name = 'douban_spider' allowed_domains = ['movie.douban.com'] start_urls = [ f'https://movie.douban.com/top250?start={page * 25}&filter=' for page in range(10) ] def parse(self, response): movie_items = response.css('div.item') for item in movie_items: detail_url = item.css('a::attr(href)').get() yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_detail) def parse_detail(self, response): movie_item = DoubanMovieItem() movie_item['ranking'] = response.xpath('//span[@class="top250-no"]/text()').re(r'#(\d+)')[0] movie_item['name'] = response.css('h1 span[property="v:itemreviewed"]::text').get() movie_item['introduction'] = response.css('div.indent span::text').get().strip() movie_item['star'] = response.css('strong.rating_num::text').get() movie_item['evaluate'] = response.css('a.rating_people span::text').get() movie_item['description'] = ''.join(response.css('#link-report span.all.hidden::text,#link-report span.pl::text').extract()).strip() yield movie_item ``` 上述代码实现了两个解析函数:`parse()` 和 `parse_detail()`。前者负责从列表页面跳转到每部电影的详情页;后者则提取具体的电影信息。 #### 配置 Pipeline 输出 修改 `pipelines.py` 文件以支持将数据保存为 JSON 格式的功能。默认情况下,Scrapy 提供了一个内置方法可以直接完成这一需求。因此无需额外定制 pipeline 功能即可满足基本要求[^3]。 运行如下命令启动爬虫并将结果保存至本地 JSON 文件中: ```bash scrapy crawl douban_spider -o movies.json ``` 该指令表示执行名为 `douban_spider` 的爬虫程序,并将其输出重定向到名为 `movies.json` 的文件里。 --- ### 注意事项 - **反爬机制处理**:由于豆瓣网站可能存在一定的防爬措施(如 IP 封禁),建议适当降低请求频率或者启用代理池服务。 - **合法性声明**:确保遵守目标网站的服务条款法律法规,在合理范围内开展数据采集活动。 ---
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