使用Scrapy爬取电影链接

本文介绍了如何使用Scrapy爬虫框架来简化电影下载链接的抓取过程,包括创建Scrapy项目、配置Settings.py和Items.py,以及编写爬虫文件中的关键函数如start_requests、middle和parse,实现多页面爬取。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

之前使用过requests爬取电影天堂,BT天堂,爱下电影这三个网站的电影下载链接,自己手写爬虫其实比较复杂,所以这里使用scrapy框架来执行该操作


Step 1 创建scrapy项目

有很多种方法执行该操作,这里用cmd建立工程以及模板。在命令提示行中输入下列指令
此时在该目录中就生成了一个scrapy项目,这里我的项目就存放在f盘根目录下
然后创建爬虫模板,这里因为只需要爬虫部分链接所以用basic类型就够了。在命令提示行中打开项目文件输入以下语句
自此项目建立完成

Step 2 修改Setting.py,items.py

在项目文件下会有一个setting.py文件,打开,修改这一项
scrapy提供了一个生成字典类型的文件items.py,其中的xxxIte
### 如何使用Scrapy实现电影数据抓取 #### 页面结构分析 在开始构建Scrapy爬虫之前,需要先对目标网站的页面结构进行详细的分析。这一步骤是为了确定哪些字段是我们感兴趣的(例如电影名称、评分、导演等),并找到这些字段对应的HTML标签及其属性[^1]。 #### 创建Scrapy项目 创建一个新的Scrapy项目可以通过命令行完成。运行以下命令初始化一个名为`movie_scraper`的新项目: ```bash scrapy startproject movie_scraper ``` 进入该项目目录后,可以进一步定义Spider类来指定要爬取的目标URL和解析逻辑[^3]。 #### 定义Item模型 为了存储爬取到的数据,在`items.py`文件中定义所需的字段。例如,如果希望获取每部电影的名字、导演、演员列表和评分,则可以在该文件中添加如下代码片段: ```python import scrapy class MovieScraperItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() director = scrapy.Field() actors = scrapy.Field() rating = scrapy.Field() ``` #### 编写Spider 接下来编写具体的Spider脚本来访问网页并提取所需的信息。下面是一个简单的例子展示如何设置初始请求以及解析函数: ```python import scrapy from ..items import MovieScraperItem class MaoyanSpider(scrapy.Spider): name = 'maoyan' allowed_domains = ['maoyan.com'] start_urls = ['https://maoyan.com/board/4'] # 假设这是猫眼电影TOP榜链接 def parse(self, response): items = [] movies = response.css('div.board-item-content') # 查找包含电影信息的部分 for movie in movies: item = MovieScraperItem() item['title'] = movie.css('.name a::text').get() # 获取电影名 item['rating'] = movie.css('.score integer::text,.fraction::text').getall()[0]+movie.css('.score integer::text,.fraction::text').getall()[1] # 组合整数部分与小数部分形成完整分数 detail_page_url = movie.css('.name a::attr(href)').extract_first() yield response.follow(detail_page_url, self.parse_detail, meta={'item': item}) def parse_detail(self, response): item = response.meta.get('item') info_texts = response.xpath('//li[@class="ellipsis"]/text()').extract() item['director'] = info_texts[0].strip().split(':')[1] item['actors'] = ','.join([actor.strip() for actor in info_texts[-1].split(',')]) yield item ``` 上述代码展示了如何从首页抓取基本信息,并跳转至详情页以获得更多细节[^2]。 #### 配置数据管道(Data Pipeline) 最后配置好数据导出方式,比如保存成JSON文件或者导入数据库。编辑settings.py中的ITEM_PIPELINES选项即可启用自定义pipeline处理流程。 #### 提升效率的方法 当面对大规模数据采集需求时,可采取多种策略提高Scrapy的工作效能,包括但不限于采用分布式架构设计思路;利用消息中间件优化任务调度机制等等[^4]。 ---
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