• scrapy爬取迅雷电影天堂最新电影ed2k


    前言

    几天没用scrapy爬网站了,正好最近在刷电影,就想着把自己常用的一个电影分享网站给爬取下来保存到本地mongodb中


    项目开始

    第一步仍然是创建scrapy项目与spider文件

    切换到工作目录两条命令依次输入

    • scrapy startproject xunleidianying
    • scrapy genspider xunleiBT https://www.xl720.com/thunder/years/2019


    内容分析

    打开目标网站(分类是2019年上映的电影),分析我们需要的数据

    进入页面是列表的形式就像豆瓣电影一样,然后我们点进去具体页面看看

    这个页面就是我们需要拿到的内容页面,我们来看我们需要哪些数据(某些数据从第一个页面就可以获得,但是下载地址必须到第二个页面)

    • 电影名称
    • 电影信息
    • 电影内容剧情
    • 电影下载地址

    分析完成之后就可以首先编写 items.py文件

    import scrapy
    
    
    class XunleidianyingItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
        # name = scrapy.Field()
        name = scrapy.Field()
        information = scrapy.Field()
        content = scrapy.Field()
        downloadurl = scrapy.Field()
        pass

    另外别忘了去settings.py中开启 ITEM_PIPELINES 选项


    爬虫文件编写

    老样子,为了方便测试我们的爬虫,首先编写一个main.py的文件方便IDE调用

    main.py:

    import scrapy.cmdline
    scrapy.cmdline.execute('scrapy crawl xunleiBT'.split())

    首先我们先测试直接向目标发送请求是否可以得到响应

    爬虫文件 xunleiBT.py编写如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    
    
    class XunleibtSpider(scrapy.Spider):
        name = 'xunleiBT'
        allowed_domains = ['https://www.xl720.com/thunder/years/2019']
        start_urls = ['https://www.xl720.com/thunder/years/2019/']
    
        def parse(self, response):
            print(response.text)
            pass

    运行 main.py 看看会出现什么

    好的,发现直接返回正常的网页也就是我们要的网页,说明该网站没有反爬机制,这样我们就更容易爬取了

    然后通过xpath定位页面元素,具体就不再赘述,之前的scarpy教程中都有 继续编写爬虫文件

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    #导入编写的 item
    from xunleidianying.items import XunleidianyingItem
    
    
    class XunleibtSpider(scrapy.Spider):
        name = 'xunleiBT'
        allowed_domains = ['www.xl720.com']
        start_urls = ['https://www.xl720.com/thunder/years/2019/']
    
        def parse(self, response):
            url_list = response.xpath('//h3//@href').getall()
            for url in url_list:
                yield scrapy.Request(url,callback=self.detail_page)
            nextpage_link = response.xpath('//a[@class="nextpostslink"]/@href').get()
            if nextpage_link:
                yield scrapy.Request(nextpage_link, callback=self.parse)
    
    
        def detail_page(self,response):
            # 切记item带括号
            BT_item = XunleidianyingItem()
            BT_item['name'] = response.xpath('//h1/text()').get()
            BT_item['information'] = ''.join(response.xpath('//div[@id="info"]//text()').getall())
            BT_item['content'] = response.xpath('//div[@id="link-report"]/text()').get()
            BT_item['downloadurl'] = response.xpath('//div[@class="download-link"]/a/text() | //div[@class="download-link"]/a/@href').getall()
            yield BT_item

    ITEM爬取完成后该干什么?当然是入库保存了,编写pipelines.py文件进行入库保存

    再次提醒别忘了去settings.py中开启 ITEM_PIPELINES 选项

    pipelines.py文件代码如下:

    import pymongo
    #连接本地数据库
    myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
    #数据库名称
    mydb = myclient["movie_BT"]
    #数据表名称
    mysheet = mydb["movie"]
    
    
    class XunleidianyingPipeline(object):
        def process_item(self, item, spider):
            data = dict(item)
            mysheet.insert(data)
            return item

    再次运行main.py 等待运行完成后打开数据库查询

    数据保存完成,这次我们一共导入了380个数据,可以愉快的查看电影了

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/CYHISTW/p/11613485.html
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