好的,我可以为您提供
爬虫教程,以下是使用Scrapy框架
爬取豆瓣电影TOP250的步骤:
1. 创建Scrapy项目
首先需要使用Scrapy命令行工具创建一个Scrapy项目,可以使用以下命令:
```
scrapy startproject douban_top250
```
该命令将会在当前目录下创建一个名为douban_top250的Scrapy项目。
2. 创建Spider
接下来需要创建一个Spider来定义
爬取的规则,可以使用以下命令在Scrapy项目的spiders目录下创建一个名为douban_spider的Spider:
```
scrapy genspider douban_spider movie.douban.com
```
在spiders目录下会生成一个名为douban_spider.py的文件,我们可以在该文件中定义
爬取规则。
3. 编写Spider规则
在douban_spider.py文件中,我们需要定义如何
爬取豆瓣电影TOP250的规则,以下是一个简单的例子:
```python
i
mport scrapy
from scrapy i
mport Selec
tor
from douban_top250.items i
mport DoubanTop250Item
class DoubanSpider(scrapy.Spider):
name = "douban_spider"
allowed_domains = ["movie.douban.com"]
start_urls = [
"https://movie.douban.com/top250"
]
def parse(self, response):
selector = Selector(response)
item_list = selector.xpath(
'//ol[@class="grid_view"]/li
')
for item in item_list:
douban_item = DoubanTop250Item()
douban_item[
'rank
'] = item.xpath(
'div[@class="pic"]/em/text()
').extract()[0]
douban_item[
'title
'] = item.xpath(
'div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()
').extract()[0]
douban_item[
'rating
'] = item.xpath(
'div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()
').extract()[0]
douban_item[
'quote
'] = item.xpath(
'div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span[@class="inq"]/text()
').extract()[0]
yield douban_item
```
在上述
代码中,我们定义了一个名为DoubanSpider的Spider,并定义了一些
爬取规则:
- allowed_domains:定义允许
爬取的域名;
- start_urls:定义
爬虫开始
爬取的URL列表;
- parse:定义如何解析响应结果,生成Item对象。
4. 定义Item
在上述
代码中,我们定义了一个名为DoubanTop250Item的Item,需要在douban_top250/items.py文件中定义该Item,以下是一个简单的例子:
```python
i
mport scrapy
class DoubanTop250Item(scrapy.Item):
rank = scrapy.Field()
title = scrapy.Field()
rating = scrapy.Field()
quote = scrapy.Field()
```
在上述
代码中,我们定义了DoubanTop250Item包含以下字段:
- rank:电影排名;
- title:电影名称;
- rating:电影评分;
- quote:电影的经典语录。
5. 运行Spider
在完成上述步骤后,就可以运行Spider开始
爬取豆瓣电影TOP250了,可以通过以下命令来运行Spider:
```
scrapy crawl douban_spider -o douban_top250.csv
```
该命令将会运行名为douban_spider的Spider,并将结果保存到douban_top250.csv文件中。