Scrapy是一个开源的Python框架，用于快速高效地爬取数据。在本文中，我们将使用Scrapy爬取豆瓣电影的数据和评分热度排名。
- 准备工作
首先，我们需要安装Scrapy。您可以在命令行中输入以下命令来安装Scrapy：
pip install scrapy登录后复制
接下来，我们将创建一个Scrapy项目。在命令行中，输入以下命令：
scrapy startproject doubanmovie登录后复制
这将创建一个名为doubanmovie的Scrapy项目。然后，我们将进入项目目录并创建一个名为douban.py的Spider。在命令行中，输入以下命令：
cd doubanmovie scrapy genspider douban douban.com登录后复制
现在，我们已经有了一个可以使用的Spider。接下来，我们将定义Spider的行为以获取所需的数据。
- 爬取电影数据
我们将使用Spider来爬取豆瓣电影的数据。具体来说，我们将获取以下信息：
- 电影名称
- 导演
- 演员
- 类型
- 国家
- 语言
- 上映日期
- 片长
- 评分
- 评价人数
打开douban.py文件，我们将添加以下代码：
import scrapy
class DoubanSpider(scrapy.Spider):
name = 'douban'
allowed_domains = ['douban.com']
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
def parse(self, response):
movie_list = response.xpath('//div[@class="item"]')
for movie in movie_list:
yield {
'name': movie.xpath('.//span[@class="title"]/text()').get(),
'director': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[1]').get(),
'actors': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[2]').get(),
'genre': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[3]').get(),
'country': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[4]').get(),
'language': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[5]').get(),
'release_date': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[6]').get(),
'duration': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[7]').get(),
'rating': movie.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()').get(),
'num_reviews': movie.xpath('.//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').get(),
}登录后复制在这个代码中，我们使用XPath来选取我们需要获取的信息。我们使用yield来生成这些信息，并使用return来将它们返回到用户。
如果我们现在运行我们的Spider（运行以下命令：scrapy crawl douban），它将爬取前250部电影的数据，并将它们返回到命令行中。
- 获取评分热度排名
现在，我们已经成功地获取了前250部电影的数据。接下来，我们将获取它们的评分热度排名。
我们需要先创建一个新的Spider，来爬取豆瓣电影的TOP250列表。我们将使用此列表来获取电影的排名。
在douban.py文件中，我们将添加以下代码：
import scrapy
class DoubanSpider(scrapy.Spider):
name = 'douban'
allowed_domains = ['douban.com']
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
def parse(self, response):
movie_list = response.xpath('//div[@class="item"]')
for movie in movie_list:
yield {
'name': movie.xpath('.//span[@class="title"]/text()').get(),
'director': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[1]').get(),
'actors': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[2]').get(),
'genre': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[3]').get(),
'country': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[4]').get(),
'language': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[5]').get(),
'release_date': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[6]').get(),
'duration': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[7]').get(),
'rating': movie.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()').get(),
'num_reviews': movie.xpath('.//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').get(),
}
next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')
if next_page:
url = response.urljoin(next_page[0].get())
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)登录后复制在代码中，我们使用了一个名为next_page的变量，来检查我们是否到达了最后一页。如果我们还没有到达最后一页，我们将继续爬取下一页。
接下来，我们需要更新parse方法，以获取电影的排名。我们将使用Python的enumerate函数来将排名与每部电影相关联。
在douban.py文件中，我们将替换原来的parse方法：
def parse(self, response):
movie_list = response.xpath('//div[@class="item"]')
for i, movie in enumerate(movie_list):
yield {
'rank': i + 1,
'name': movie.xpath('.//span[@class="title"]/text()').get(),
'director': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[1]').get(),
'actors': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[2]').get(),
'genre': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[3]').get(),
'country': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[4]').get(),
'language': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[5]').get(),
'release_date': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[6]').get(),
'duration': movie.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()[7]').get(),
'rating': movie.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()').get(),
'num_reviews': movie.xpath('.//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').get(),
}
next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')
if next_page:
url = response.urljoin(next_page[0].get())
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)登录后复制现在，如果我们再次运行我们的Spider，它将获取前250部电影的数据，并将它们返回到命令行中。此时，我们将看到所有电影的排名。
- 结论
Scrapy是一种非常强大和灵活的工具，用于快速高效地爬取数据。在本文中，我们已经成功地使用Scrapy来爬取豆瓣电影的数据和评分热度排名。
我们使用Python代码和XPath来选择性获取网页上的信息，并使用yield语句来将其返回给用户。在整个过程中，Scrapy提供了一个简单而有效的方式来管理和爬取大量的数据，使我们能够快速地进行数据分析和处理。