scrapy爬虫案例:用MongoDB保存数据

用Pymongo保存数据

爬取豆瓣电影top250movie.douban.com/top250的电影数据,并保存在MongoDB中。

items.py

class DoubanspiderItem(scrapy.Item):
    # 电影标题
    title = scrapy.Field()
    # 电影评分
    score = scrapy.Field()
    # 电影信息
    content = scrapy.Field()
    # 简介
    info = scrapy.Field()

spiders/douban.py

import scrapy
from doubanSpider.items import DoubanspiderItem

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = "douban"
    allowed_domains = ["movie.douban.com"]
    start = 0
    url = ‘https://movie.douban.com/top250?start=‘
    end = ‘&filter=‘
    start_urls = [url + str(start) + end]

    def parse(self, response):

        item = DoubanspiderItem()

        movies = response.xpath("//div[@class=\‘info\‘]")

        for each in movies:
            title = each.xpath(‘div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()‘).extract()
            content = each.xpath(‘div[@class="bd"]/p/text()‘).extract()
            score = each.xpath(‘div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()‘).extract()
            info = each.xpath(‘div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()‘).extract()

            item[‘title‘] = title[0]
            # 以;作为分隔,将content列表里所有元素合并成一个新的字符串
            item[‘content‘] = ‘;‘.join(content)
            item[‘score‘] = score[0]
            item[‘info‘] = info[0]
            # 提交item

            yield item

        if self.start <= 225:
            self.start += 25
            yield scrapy.Request(self.url + str(self.start) + self.end, callback=self.parse)

pipelines.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don‘t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import json

import pymongo
from scrapy.utils.project import get_project_settings

class DoubanspiderPipeline(object):
    def __init__(self):
        settings = get_project_settings()
        # 获取setting主机名、端口号和数据库名
        host = settings[‘MONGODB_HOST‘]
        port = settings[‘MONGODB_PORT‘]
        dbname = settings[‘MONGODB_DBNAME‘]

        # pymongo.MongoClient(host, port) 创建MongoDB链接
        client = pymongo.MongoClient(host=host, port=port)

        # 指向指定的数据库
        mdb = client[dbname]
        # 获取数据库里存放数据的表名
        self.post = mdb[settings[‘MONGODB_DOCNAME‘]]

    def process_item(self, item, spider):
        data = dict(item)
        # 向指定的表里添加数据
        self.post.insert(data)
        return item
BOT_NAME = ‘doubanSpider‘

SPIDER_MODULES = [‘doubanSpider.spiders‘]
NEWSPIDER_MODULE = ‘doubanSpider.spiders‘

ITEM_PIPELINES = {
        ‘doubanSpider.pipelines.DoubanspiderPipeline‘ : 300
        }

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36‘

# MONGODB 主机环回地址127.0.0.1
MONGODB_HOST = ‘127.0.0.1‘
# 端口号,默认是27017
MONGODB_PORT = 27017
# 设置数据库名称
MONGODB_DBNAME = ‘DouBan‘
# 存放本次数据的表名称
MONGODB_DOCNAME = ‘DouBanMovies‘

效果:

原文地址:https://www.cnblogs.com/loaderman/p/11890356.html

时间: 2024-11-08 23:36:56

scrapy爬虫案例:用MongoDB保存数据的相关文章

爬虫案例—中基协数据爬取

因为工作原因,需要爬取相关网站的数据,包括中基协网站和天眼查部分数据. 一.中基协网站 爬取思路: 1.查看目标页:http://gs.amac.org.cn/amac-infodisc/api/pof/manager?rand=0.9775162173180119&page=%s&size=50 发现有随机数字串(刷新反爬措施),以及页码和每页信息条数,可以用来拼接爬取url 用一个循环爬取所有展示页面,用到requests库以及random函数生成随机数 返回的是json数据,直接用r

2017.08.04 Python网络爬虫之Scrapy爬虫实战二 天气预报的数据存储问题

1.数据存储到JSon:程序阅读一般都是使用更方便的Json或者cvs等待格式,继续讲解Scrapy爬虫的保存方式,也就是继续对pipelines.py文件动手脚 (1)创建pipelines2json.py文件: import timeimport jsonimport codecs class WeatherPipeline(object): def process_item(self, item, spider): today=time.strftime('%Y%m%d',time.loc

scrapy爬虫案例

一个简单的爬虫案例 from scrapy_redis.spiders import RedisSpider import os,urllib.request,time class XiaohuaSpider(scrapy.Spider): name = 'xiaohua' allowed_domains = ['90xiaohua.com'] start_urls = ['http://90xiaohua.com//'] file_path = r'D:\python_code\spider\

scrapy爬虫案例数据存入MongoDB

爬虫py文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ..items import RtysItem class RtSpider(scrapy.Spider): name = 'rt' #爬虫名,启动项目时用 # allowed_domains = ['www.baidu.com'] #定义爬虫范围 注释掉就可以 start_urls = ['https://www.woyaogexing.com/touxiang/'] #起始url 项目启动时,

Scrapy爬虫案例01——翻页爬取

之前用python写爬虫,都是自己用requests库请求,beautifulsoup(pyquery.lxml等)解析.没有用过高大上的框架.早就听说过Scrapy,一直想研究一下.下面记录一下我学习使用Scrapy的系列代码及笔记. 安装 Scrapy的安装很简单,官方文档也有详细的说明 http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/install.html .这里不详细说明了. 创建工程 我是用的是pycharm开发,打开pycharm

爬虫案例(js动态生成数据)

需求:爬取https://www.xuexi.cn/f997e76a890b0e5a053c57b19f468436/018d244441062d8916dd472a4c6a0a0b.html页面中的新闻数据. 分析: 1.首先通过分析页面会发现该页面中的新闻数据都是动态加载出来的,并且通过抓包工具抓取数据可以发现动态数据也不是ajax请求获取的动态数据(因为没有捕获到ajax请求的数据包),那么只剩下一种可能,该动态数据是js动态生成的. 2.通过抓包工具查找到底数据是由哪个js请求产生的动态

python爬虫Scrapy(一)-我爬了boss数据

一.概述 学习python有一段时间了,最近了解了下Python的入门爬虫框架Scrapy,参考了文章Python爬虫框架Scrapy入门.本篇文章属于初学经验记录,比较简单,适合刚学习爬虫的小伙伴.    这次我选择爬取的是boss直聘来数据,毕竟这个网站的数据还是很有参考价值的,下面我们讲述怎么爬取boss直聘的招聘信息并存盘,下一篇文章我们在对爬取到的数据进行分析. 二.Scrapy框架使用步骤 下面我们做一个简单示例,创建一个名字为BOSS的爬虫工程,然后创建一个名字为zhipin的爬虫

【爬虫】把抓到数据存起来——爬虫绝配mongodb

[爬虫]把抓到数据存起来--爬虫绝配mongodb 视频地址 抓取数据的方法,前面的课程该讲的都已经讲了,爬取下来数据只是第一步,第二步就是要先存起来.我们最容易想到的就是存文件里喽,python写文件之前的课程也已经讲过了.存到文件里当然是可以的,但是你是否想过,每次使用都要把整个文件打开,然后读取,实在是有点不geek啊. 所以我们通常会选择存进数据库,方便写入和读取数据,并且对于大部分情况而言,python数据结构中的dict足够我们去结构化抓取的数据,那么能把两者发挥到极致的神器就是--

股票数据Scrapy爬虫

功能描述: 技术路线:scrapy 目标:获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息 输出:保存到文件中 数据网站的确定 获取股票列表: 东方财富网:http://quote.eastmoney.com/stock_list.html 获取个股信息: 百度股票:https://gupiao.baidu.com/stock/ 单个股票:https://gupiao.baidu.com/stock/sz002439.html 步骤: 步骤1:建立工程和Spider模板 D:\pycodes>scra