实践Python的爬虫框架Scrapy来抓取豆瓣电影TOP250

# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider,Rule
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from doubanmoive.items import DoubanmoiveItem

class MoiveSpider(CrawlSpider):
 name="doubanmoive"
 allowed_domains=["movie.douban.com"]
 start_urls=["http://movie.douban.com/top250"]
 rules=[
  Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://movie.douban.com/top250\?start=\d+.*'))),
  Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://movie.douban.com/subject/\d+')),callback="parse_item"),  
 ]

 def parse_item(self,response):
  sel=Selector(response)
  item=DoubanmoiveItem()
  item['name']=sel.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[1]/text()').extract()
  item['year']=sel.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[2]/text()').re(r'\((\d+)\)')
  item['score']=sel.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div/p[1]/strong/text()').extract()
  item['director']=sel.xpath('//*[@id="info"]/span[1]/a/text()').extract()
  item['classification']= sel.xpath('//span[@property="v:genre"]/text()').extract()
  item['actor']= sel.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/a[1]/text()').extract()
  return item

代码说明： MoiveSpider 继承Scrapy中的 CrawlSpider ， name , allow_domains , start_url 看名字就知道什么含义，其中rules稍微复杂一些，定义了URL的抓取规则，符合 allow 正则表达式的链接都会加入到Scheduler（调度程序）。通过分析豆瓣电影Top250的分页URL http://movie.douban.com/top250?start=25&filter=&type= 可以得到以下规则

Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://movie.douban.com/top250\?start=\d+.*'))),
而我们真正要抓取的页面是每一个电影的详细介绍，如肖申克的救赎的链接为 http://movie.douban.com/subject/1292052/ ，那只有 subject 后面的数字是变化的，根据正则表达式得到如下代码。我们需要抓取这种类型链接中的内容，于是加入callback属性，将Response交给parse_item函数来处理。

Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://movie.douban.com/subject/\d+')),callback="parse_item"),
在 parse_item 函数中的处理逻辑非常简单，获取符合条件链接的代码，然后根据一定的规则抓取内容赋给item并返回 Item Pipeline 。获取大部分标签的内容不需要编写复杂的正则表达式，我们可以使用 XPath 。 XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言，但它也可以用在HTML中。下表列出了常用表达式。

存储数据

爬虫获取到数据以后我们需要将其存储到数据库中，之前我们提到该操作需要靠项目管道（pipeline）来处理，其通常执行的操作为：

• 清洗HTML数据
• 验证解析到的数据（检查项目是否包含必要的字段）
• 检查是否是重复数据（如果重复就删除）
• 将解析到的数据存储到数据库中

由于我们获取的数据格式多种多样，有一些存储在关系型数据库中并不方便，所以我在写完MySQL版本的Pipeline之后又写了一个MongoDB的。

MySQL版本：

# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy import log
from twisted.enterprise import adbapi
from scrapy.http import Request

import MySQLdb
import MySQLdb.cursors


class DoubanmoivePipeline(object):
 def __init__(self):
  self.dbpool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',
    db = 'python',
    user = 'root',
    passwd = 'root',
    cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor,
    charset = 'utf8',
    use_unicode = False
  )
 def process_item(self, item, spider):
  query = self.dbpool.runInteraction(self._conditional_insert, item)
  query.addErrback(self.handle_error)
  return item

 def _conditional_insert(self,tx,item):
  tx.execute("select * from doubanmoive where m_name= %s",(item['name'][0],))
  result=tx.fetchone()
  log.msg(result,level=log.DEBUG)
  print result
  if result:
   log.msg("Item already stored in db:%s" % item,level=log.DEBUG)
  else:
   classification=actor=''
   lenClassification=len(item['classification'])
   lenActor=len(item['actor'])
   for n in xrange(lenClassification):
    classification+=item['classification'][n]
    if n

# -*- coding: utf-8 -*-
import pymongo

from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy.conf import settings
from scrapy import log

class MongoDBPipeline(object):
 #Connect to the MongoDB database
 def __init__(self):
  connection = pymongo.Connection(settings['MONGODB_SERVER'], settings['MONGODB_PORT'])
  db = connection[settings['MONGODB_DB']]
  self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]

 def process_item(self, item, spider):
  #Remove invalid data
  valid = True
  for data in item:
   if not data:
   valid = False
   raise DropItem("Missing %s of blogpost from %s" %(data, item['url']))
  if valid:
  #Insert data into database
   new_moive=[{
    "name":item['name'][0],
    "year":item['year'][0],
    "score":item['score'][0],
    "director":item['director'],
    "classification":item['classification'],
    "actor":item['actor']
   }]
   self.collection.insert(new_moive)
   log.msg("Item wrote to MongoDB database %s/%s" %
   (settings['MONGODB_DB'], settings['MONGODB_COLLECTION']),
   level=log.DEBUG, spider=spider) 
  return item

BOT_NAME = 'doubanmoive'
SPIDER_MODULES = ['doubanmoive.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'doubanmoive.spiders'
ITEM_PIPELINES={
 'doubanmoive.mongo_pipelines.MongoDBPipeline':300,
 'doubanmoive.pipelines.DoubanmoivePipeline':400,
}
LOG_LEVEL='DEBUG'

DOWNLOAD_DELAY = 2
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5'
COOKIES_ENABLED = True

MONGODB_SERVER = 'localhost'
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = 'python'
MONGODB_COLLECTION = 'test'