前言

随着大数据时代的来临,数据对一个企业越来越重要,没有数据的支撑,那么这个企业必然会落后于其它企业,那么怎么样获取数据呢？本篇文章将告诉你如何从互联网上抓取有用的数据并持久化存储

一、Scrapy是什么？

Scrapy 是一套基于基于Twisted的异步处理框架，纯python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便～

二、使用步骤

1.安装Scrapy

pip install scrapy

2.创建Scrapy项目

scrapy startproject 项目名

3.Scrapy架构图

Item Pipeline:可以简称为数据结构,即要存储的数据的结构,可以理解为面向对象中的类,这个模块在Spiders模块解析后,会进行回调。 Spiders:数据解析模块,即在此模块中,只是做对数据的解析，并提取链接信息发送给Scheduler模块进行排队。 Downloader:下载模块,只做数据请求,并将返回的数据放入Spiders中解析。 Scheduler:队列模块,只负责对请求的链接进行排序并发送给Downloader.

三.实战项目:爬取豆瓣电影TOP250电影信息

1.items.py

该模块对应items模块

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    ##电影序号
    movie_number=scrapy.Field()
    ##电影名字
    movie_name=scrapy.Field()
    ##电影信息
    movie_tostar=scrapy.Field()
    ##星级
    movie_star=scrapy.Field()
    ##评论人数
    movie_evaluate=scrapy.Field()
    ##电影介绍
    movie_introduction=scrapy.Field()

2.pipelines.py

# Define your item pipelines here
#
# Dont forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
import pymongo


class DoubanPipeline:

    def __init__(self) -> None:
        host="mongodb://localhost"
        prot="27017"
        dbname="movie"
        client=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017")
        db=client[dbname]
        self.movie_table=db[movie_table]
    def process_item(self, item, spider):
        print(item)
        data=dict(item)
        self.movie_table.insert_one(data)
        return item

3.douban_spider.py

import scrapy
from douban.items import DoubanItem

class DoubanSpiderSpider(scrapy.Spider):
    ##爬虫名字
    name = douban_spider
    ##允许的域名
    allowed_domains = [movie.douban.com]
    ##入口url
    start_urls = [https://movie.douban.com/top250]

    def parse(self, response):
        next=response.xpath(//*[@id="content"]/div/div[1]/div[2]/span[3]/a/@href).extract()
        my_list=response.xpath(//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li)
        for item in my_list:
            my_item=DoubanItem()
            my_item[movie_number]=item.xpath(./div[@class="item"]//em/text()).extract_first()
            my_item[movie_name]=item.xpath(./div[@class="item"]/div[@class="info"]//a/span[1]/text()).extract_first()
            my_item[movie_tostar]=item.xpath(./div[@class="item"]/div[@class="info"]//div[@class="bd"]/p/text()).extract_first()
            my_item[movie_star]=item.xpath(./div[@class="item"]/div[@class="info"]//div[@class="star"]/span[2]/text()).extract_first()
            my_item[movie_evaluate]=item.xpath(./div[@class="item"]/div[@class="info"]//div[@class="star"]/span[4]/text()).extract_first()
            my_item[movie_introduction]=item.xpath(./div[@class="item"]/div[@class="info"]//p[@class="quote"]/span[1]/text()).extract_first()
            yield my_item
        if next:
            yield  scrapy.Request("https://movie.douban.com/top250"+next[0],self.parse)

4.运行结果

附带源码: