【Python从入门到进阶】51、电影天堂网站多页面下载实战

接上篇《50、当当网Scrapy项目实战（三）》
上一篇我们讲解了使用Scrapy框架在当当网抓取多页书籍数据的效果，本篇我们来抓取电影天堂网站的数据，同样采用Scrapy框架多页面下载的模式来实现。

一、抓取需求

打开电影天堂网站（https://dy2018.com/），点击最新电影的更多页面（https://www.dy2018.com/html/gndy/dyzz/index.html），这里需要抓取最新电影的名字，以及详情页的图片：

要完成这个目标，我们需要造Scrapy框架中封装一个里外嵌套的item对象。下面我们来进行开发。

二、创建工程及爬虫文件

首先我们打开编辑器，打开控制台，进入爬虫文件夹，使用“scrapy startproject 项目名”指令，来创建我们的爬虫工程：

然后进入配置文件settings.py，设置ROBOTSTXT_OBEY参数为false，即不遵循robots协议。
然后进入工程文件的spiders文件夹下，使用“scrapy genspider 爬虫文件名爬取路径”创建我们的爬虫文件，这里我命名爬虫文件为“movies”：

三、编写爬虫逻辑

默认生成的spider爬虫代码如下：

python">import scrapy

class MoviesSpider(scrapy.Spider):
    name = "movies"
    allowed_domains = ["www.dy2018.com"]
    start_urls = ["https://www.dy2018.com/html/gndy/dyzz/index.html"]

    def parse(self, response):
        pass

我们把其中的“pass”替换为“print("=============")”，使用“scrapy crawl 爬虫文件名”执行该爬虫：

可以看到正常输出了我们打印的等于号，可以证明网站并没有设置反爬虫。下面我们来编写实际内容，首先我们先定义我们最终要包装成的item对象：

python">import scrapy

class ScrapyMovieItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    src = scrapy.Field()

这里我们主要定义了两个参数，一个是电影名字name，一个是电影封面地址src。

然后我们回到电影天堂列表界面，F12查看电影名字的Html代码：

可以看到是由td包裹的标签，其中a标签中的内容即为电影名字，其中的href参数为电影的详情页面地址。
然后邮件Html中的电影名所在标签，使用xpath工具，获取到电影名字的xpath路径：

xpath地址为：

python">/html/body/div/div/div[3]/div[6]/div[2]/div[2]/div[2]/ul/table[1]/tbody/tr[2]/td[2]/b/a

这里full xpath获取的地址太长，我们再观察一下，发在它是在class为co_content8的div下面的：

xpath地址可以缩减为：
(1)电影名称

python">//div[@class="co_content8"]//td[2]//a[1]/text()

(2)详情地址

python">//div[@class="co_content8"]//td[2]//a[1]/@href

所以爬虫代码可以编写为：

python">import scrapy


class MoviesSpider(scrapy.Spider):
    name = "movies"
    allowed_domains = ["www.dy2018.com"]
    start_urls = ["https://www.dy2018.com/html/gndy/dyzz/index.html"]

    def parse(self, response):
        # 抓取电影名称以及详情页的封面
        a_list = response.xpath('//div[@class="co_content8"]//td[2]//a[1]')

        for a in a_list:
            # 获取第一页的name和要点击的详情链接地址
            name = a.xpath('./text()').extract_first()
            href = a.xpath('./@href').extract_first()

            print(name,href)

执行一下爬虫，可以看到能拿到相应结果：

然后完善详情界面的地址，进入详情地址，然后获取详情页的图片：

python">import scrapy

class MoviesSpider(scrapy.Spider):
    name = "movies"
    allowed_domains = ["www.dy2018.com"]
    start_urls = ["https://www.dy2018.com/html/gndy/dyzz/index.html"]

    def parse(self, response):
        # 抓取电影名称以及详情页的封面
        a_list = response.xpath('//div[@class="co_content8"]//td[2]//a[1]')

        for a in a_list:
            # 获取第一页的name和要点击的详情链接地址
            name = a.xpath('./text()').extract_first()
            href = a.xpath('./@href').extract_first()

            # 拼接得到详情页地址
            url = 'https://www.dy2018.com'+href
            # 对第二页的链接发起访问
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_second, meta={'name': name})

    def parse_second(self, response):
        print("第二个解析方法")

这里我们执行了第二个解析方法，并在下面定义了这个方法“parse_second”，并在上一个函数中，将name作为meta参数带入进去。
此时我们去电影天堂网站打开第一个电影的详情页，右键或F12查看电影封面：

可以大致推断出封面路径的xpath地址为：

python">//div[@id="Zoom"]//img[1]/@src

所以解析详情图片的代码为（ScrapyMovieItem需要import一下）：

python">def parse_second(self, response):
    src = response.xpath('//div[@id="Zoom"]//img[1]/@src').extract_first()
    # 获取上一步得到的meta参数中的name
    name = response.meta['name']

    movie = ScrapyMovieItem(name=name, src=src)
    yield movie

最后将封装好的movie对象返回给管道。完整代码：

python">import scrapy

from scrapy_movie.items import ScrapyMovieItem


class MoviesSpider(scrapy.Spider):
    name = "movies"
    allowed_domains = ["www.dy2018.com"]
    start_urls = ["https://www.dy2018.com/html/gndy/dyzz/index.html"]

    def parse(self, response):
        # 抓取电影名称以及详情页的封面
        a_list = response.xpath('//div[@class="co_content8"]//td[2]//a[1]')

        for a in a_list:
            # 获取第一页的name和要点击的详情链接地址
            name = a.xpath('./text()').extract_first()
            href = a.xpath('./@href').extract_first()

            # 拼接得到详情页地址
            url = 'https://www.dy2018.com' + href
            # 对第二页的链接发起访问
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_second, meta={'name': name})

    def parse_second(self, response):
        src = response.xpath('//div[@id="Zoom"]//img[1]/@src').extract_first()
        # 获取上一步得到的meta参数中的name
        name = response.meta['name']
        print(name, src)
        movie = ScrapyMovieItem(name=name, src=src)

        yield movie

四、开启并定义管道

此时我们前往settings.py开启管道（将ITEM_PIPELINES注释取消即可）：

python">ITEM_PIPELINES = {
   "scrapy_movie.pipelines.ScrapyMoviePipeline": 300,
}

然后打开pipelines.py，编写一段逻辑，将获取的电影名字和封面地址写入一个json文件中：

python"># 如果需要使用管道，要在setting.py中打开ITEM_PIPELINES参数
class ScrapyMoviePipeline:
    # 1、在爬虫文件开始执行前执行的方法
    def open_spider(self, spider):
        print('++++++++爬虫开始++++++++')
        # 这里写入文件需要用'a'追加模式，而不是'w'写入模式，因为写入模式会覆盖之前写的
        self.fp = open('movies.json', 'a', encoding='utf-8')  # 打开文件写入

    # 2、爬虫文件执行时，返回数据时执行的方法
    # process_item函数中的item，就是爬虫文件yield的movie对象
    def process_item(self, item, spider):
        # write方法必须写一个字符串，而不能是其他的对象
        self.fp.write(str(item))  # 将爬取信息写入文件
        return item

    # 在爬虫文件开始执行后执行的方法
    def close_spider(self, spider):
        print('++++++++爬虫结束++++++++')
        self.fp.close()  # 关闭文件写入