Scrapy项目 – 实现豆瓣 Top250 电影信息爬取的爬虫设计

       通过使Scrapy框架，掌握如何使用Twisted异步网络框架来处理网络通讯的问题，进行数据挖掘和对web站点页面提取结构化数据，可以加快我们的下载速度，也可深入接触各种中间件接口，灵活的完成各种需求，使得我们的爬虫更强大、更高效。  

一、项目分析

      豆瓣电影网页爬虫，要求使用scrapy框架爬取豆瓣电影 Top 250网页（https://movie.douban.com/top250?start=0）上所罗列上映电影的标题、主要信息、评分和电影简介等的信息，将所爬取的内容保存输出为CSV和JSON格式文件，在python程序代码中要求将所输出显示的内容进行utf-8类型编码。

1. 网页分析

    对于本例实验，要求爬取的豆瓣电影 Top 250网页上的电影信息，显而易见，网页（ https://movie.douban.com/top250?start=0）的页面布局结构可如图2-1所示： 

图1-1 所要爬取的信息页面布局

使用xpath_helper_2_0_2辅助工具，对其中上映电影的标题、主要信息、评分和电影简介等的信息内容进行xpath语法分析如下：

标题：//div[@class=’info’]//span[@class=’title’][1]/text()

信息：//div[@class=’info’]//div[@class=’bd’]/p[@class=”]/text()

评分：.//div[@class=’bd’]/div[@class=’star’]/span[@class=’rating_num’]/text()

简介：//div[@class=’info’]//div[@class=’bd’]/p[@class=’quote’]/span/text()

2. url分析

       获取url进行解析移交给scrapy，而对于request类，含有的参数 url 与callback回调函数为parse_details。出现搜索到的url不全，加上当前目录的url拼接，采用prase.urljoin(base,url)，最后获取下一页url交给scrapy ，再用Request进行返回。

      换句话说，Spiders处理response时，提取数据并将数据经ScrapyEngine交给ItemPipeline保存,提取url重新经ScrapyEngine交给Scheduler进行下一个循环。直到无Url请求程序停止结束。

二、项目工具

       Python 3.7.1       、 JetBrains PyCharm 2018.3.2        其它辅助工具：略

三、项目过程

（一）使用Xmind工具对Python爬虫程序（网络爬虫）流程图进行分析，绘制如图3-1所示的程序逻辑框架图：

图3-1 程序逻辑框架图

  （二）爬虫程序调试过程BUG描述（截图）

图3-2 爬虫程序BUG描述①

图3-3 爬虫程序BUG描述②

（三）爬虫运行结果

图3-4 爬虫程序输出运行结果1

图3-5 爬虫程序输出文件

四、项目心得

  关于本例实验心得可总结如下：

1、 当Scrapy执行crawl命令报错：ModuleNotFoundError: No module named ***时，应该首先检查Project Interpreter是否为系统安装的python环境路径，如图4-1所示：

图4-1 检查Project Interpreter路径

2、 schelduler会按照一定的次序取出请求，经由引擎, 下载器中间键，发送给下载器dowmloader 这里的下载器中间键是设定在请求执行前，因此可以设定代理，请求头，cookie等

3、 spider打开某网页，获取到一个或者多个request，经由scrapy engine传送给调度器scheduler request特别多并且速度特别快会在scheduler形成请求队列queue，由scheduler安排执行