本文实例讲述了Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影。分享给大家供大家参考，具体如下：

1、概念

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

通过Python包管理工具可以很便捷地对scrapy进行安装，如果在安装中报错提示缺少依赖的包，那就通过pip安装所缺的包

pip install scrapy

scrapy的组成结构如下图所示

引擎Scrapy Engine，用于中转调度其他部分的信号和数据传递

调度器Scheduler，一个存储Request的队列，引擎将请求的连接发送给Scheduler，它将请求进行排队，但引擎需要时再将队列中的第一个请求发送给引擎

下载器Downloader，引擎将请求Request链接发送给Downloader之后它就从互联网上下载相应的数据，并将返回的数据Responses交给引擎

爬虫Spiders，引擎将下载的Responses数据交给Spiders进行解析，提取我们需要的网页信息。如果在解析中发现有新的所需要的url连接，Spiders会将链接交给引擎存入调度器

管道Item Pipline，爬虫会将页面中的数据通过引擎交给管道做进一步处理，进行过滤、存储等操作

下载中间件Downloader Middlewares，自定义扩展组件，用于在请求页面时封装代理、http请求头等操作

爬虫中间件Spider Middlewares，用于对进入Spiders的Responses和出去的Requests等数据作一些修改

scrapy的工作流程：首先我们将入口url交给spider爬虫，爬虫通过引擎将url放入调度器，经调度器排队之后返回第一个请求Request，引擎再将请求转交给下载器进行下载，下载好的数据交给爬虫进行爬取，爬取的数据一部分是我们需要的数据交给管道进行数据清洗和存储，还有一部分是新的url连接会再次交给调度器，之后再循环进行数据爬取

2、新建Scrapy项目

首先在存放项目的文件夹内打开命令行，在命令行下输入scrapy startproject 项目名称，就会在当前文件夹自动创建项目所需的python文件，例如创建一个爬取豆瓣电影的项目douban，其目录结构如下：

Db_Project/
  scrapy.cfg        --项目的配置文件
  douban/          --该项目的python模块目录，在其中编写python代码
    __init__.py      --python包的初始化文件
    items.py       --用于定义item数据结构
    pipelines.py     --项目中的pipelines文件
    settings.py      --定义项目的全局设置，例如下载延迟、并发量
    spiders/       --存放爬虫代码的包目录
      __init__.py
      ...

之后进入spiders目录下输入scrapy genspider 爬虫名 域名，就会生成爬虫文件douban.py文件，用于之后定义爬虫的爬取逻辑和正则表达式等内容

scrapy genspider douban movie.douban.com

3、定义数据

要爬取的豆瓣电影网址为 https://movie.douban.com/top250，其中的每个电影如下

我们要爬取其中的序号、名称、介绍、星级、评论数、描述这几个关键信息，因此需要在管道文件items.py中先定义这几个对象，类似于ORM，通过scrapy.Field()方法为每个字段定义一个数据类型