Scrapy爬取豆瓣电影Top250实战指南-代码聚汇网

Scrapy爬取豆瓣电影Top250实战指南

董云舟·2026-08-16·阅读 23 GEO检测（免费）

Scrapy豆瓣电影Python爬虫

|难度：普通|阅读约 23 分钟

1. 项目概述：爬取豆瓣电影Top 250的技术价值

爬取豆瓣电影Top 250这个经典项目，几乎是每个爬虫学习者的必经之路。我十年前第一次用Python写爬虫时，就是从豆瓣电影开始的。这个项目看似简单，但完整实现需要处理反爬机制、数据清洗、存储优化等多个技术环节，特别适合用来掌握Scrapy框架的核心用法。

为什么选择Scrapy而不是Requests？当需要爬取多个页面时，Scrapy的异步处理能力能让效率提升5-10倍。我实测过，用Requests顺序抓取250条电影数据需要3分钟左右，而Scrapy只需要20秒。更重要的是，Scrapy内置的中间件和管道机制，能优雅地处理这个项目中会遇到的三个关键难点：豆瓣的访问频率限制、动态加载的内容、以及数据存储的规范化。

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2. 环境准备与项目创建

2.1 基础环境配置

建议使用Python 3.8+版本，这个版本对异步IO的支持已经非常成熟。我习惯用virtualenv创建隔离环境：

bash复制python -m venv douban_env
source douban_env/bin/activate  # Linux/Mac
douban_env\Scripts\activate     # Windows

安装必要的包：

bash复制pip install scrapy scrapy-playwright fake-useragent

注意：这里特意加入了scrapy-playwright，因为豆瓣的部分页面元素是通过JavaScript动态加载的，传统爬取方式会漏掉这些内容。

2.2 创建Scrapy项目

执行以下命令初始化项目结构：

bash复制scrapy startproject douban_top250
cd douban_top250
scrapy genspider movie "movie.douban.com/top250"

生成的项目结构中，有几个关键文件需要特别关注：

items.py - 定义数据结构
middlewares.py - 处理反爬策略
pipelines.py - 数据存储处理
settings.py - 爬虫配置

3. 核心爬虫逻辑实现

3.1 分析页面结构

打开豆瓣电影Top250页面，按F12进入开发者工具观察：

每页显示25部电影
分页通过?start=参数控制
电影详情页URL在class为"hd"的div下的a标签href属性中

关键数据位置：

电影名称：<span class="title">
评分：<span class="rating_num">
评价人数：<div class="star">下的最后一个span
经典台词：<span class="inq">（可能不存在）

3.2 编写Items

在items.py中定义数据结构：

python复制import scrapy

class DoubanItem(scrapy.Item):
    rank = scrapy.Field()       # 排名
    title = scrapy.Field()      # 中文名
    original_title = scrapy.Field()  # 原名
    rating = scrapy.Field()     # 评分
    votes = scrapy.Field()      # 评价人数
    quote = scrapy.Field()      # 经典台词
    url = scrapy.Field()        # 详情页链接
    cover_url = scrapy.Field()  # 封面图链接
    directors = scrapy.Field()  # 导演
    casts = scrapy.Field()      # 主演
    year = scrapy.Field()       # 年份
    genres = scrapy.Field()     # 类型
    countries = scrapy.Field()  # 国家/地区

3.3 编写爬虫主逻辑

修改movie.py文件：

python复制import scrapy
from douban_top250.items import DoubanItem
from urllib.parse import urljoin

class MovieSpider(scrapy.Spider):
    name = 'movie'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
    
    custom_settings = {
        'DOWNLOAD_DELAY': 2,
        'CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN': 1,
        'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }

    def parse(self, response):
        movies = response.css('.item')
        for movie in movies:
            item = DoubanItem()
            item['rank'] = movie.css('.pic em::text').get()
            item['title'] = movie.css('.title::text').get()
            item['original_title'] = movie.css('.title::text').getall()[1].strip() if len(movie.css('.title::text').getall()) > 1 else ''
            item['rating'] = movie.css('.rating_num::text').get()
            item['votes'] = movie.css('.star span::text').re(r'(\d+)人评价')[0]
            item['quote'] = movie.css('.inq::text').get('')
            item['url'] = movie.css('.hd a::attr(href)').get()
            item['cover_url'] = movie.css('.pic img::attr(src)').get()
            
            # 进入详情页获取更多信息
            yield scrapy.Request(url=item['url'], 
                               callback=self.parse_detail,
                               meta={'item': item})
        
        # 处理分页
        next_page = response.css('.next a::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield scrapy.Request(url=urljoin(response.url, next_page),
                               callback=self.parse)

    def parse_detail(self, response):
        item = response.meta['item']
        info = response.css('#info')
        
        item['directors'] = info.css('span:contains("导演") + span a::text').getall()
        item['casts'] = info.css('span:contains("主演") + span a::text').getall()[:3]  # 只取前三位主演
        item['year'] = info.re_first(r'<span class="year">\((\d+)\)</span>')
        item['genres'] = info.css('span[property="v:genre"]::text').getall()
        item['countries'] = info.re(r'<span class="pl">制片国家/地区:</span>(.*?)<br>')[0].strip().split(' / ') if info.re(r'<span class="pl">制片国家/地区:</span>(.*?)<br>') else []
        
        yield item

4. 反爬策略与优化

4.1 应对反爬机制

豆瓣有比较完善的反爬系统，我们需要在middlewares.py中添加以下策略：

python复制from urllib.parse import urlparse
import random
from fake_useragent import UserAgent

class RandomUserAgentMiddleware:
    def process_request(self, request, spider):
        ua = UserAgent()
        request.headers['User-Agent'] = ua.random
        request.headers['Referer'] = 'https://www.douban.com/'
        request.headers['Host'] = urlparse(request.url).netloc

class ProxyMiddleware:
    def process_request(self, request, spider):
        # 这里使用本地代理池示例，实际使用时需要替换为真实代理
        proxy_list = [
            'http://127.0.0.1:8080',
            'http://127.0.0.1:8888'
        ]
        request.meta['proxy'] = random.choice(proxy_list)

在settings.py中启用中间件：

python复制DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'douban_top250.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 543,
    'douban_top250.middlewares.ProxyMiddleware': 544,
    'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,
}

4.2 处理动态内容

对于JavaScript渲染的内容，我们使用Playwright：

python复制from scrapy_playwright.page import PageMethod

def parse(self, response):
    yield scrapy.Request(
        url=response.url,
        callback=self.parse,
        meta={
            "playwright": True,
            "playwright_page_methods": [
                PageMethod("wait_for_selector", ".item"),
            ],
        }
    )

在settings.py中添加：

python复制DOWNLOAD_HANDLERS = {
    "http": "scrapy_playwright.handler.ScrapyPlaywrightDownloadHandler",
    "https": "scrapy_playwright.handler.ScrapyPlaywrightDownloadHandler",
}

5. 数据存储与导出

5.1 数据清洗管道

在pipelines.py中添加数据清洗逻辑：

python复制import pymongo
from itemadapter import ItemAdapter

class DoubanPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 清洗评分数据
        item['rating'] = float(item['rating']) if item['rating'] else 0.0
        
        # 清洗评价人数
        item['votes'] = int(item['votes'].replace(',', '')) if item['votes'] else 0
        
        # 处理空值
        for field in item.fields:
            item.setdefault(field, '')
            
        return item

class MongoPipeline:
    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
            mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'douban')
        )

    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]

    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()

    def process_item(self, item, spider):
        self.db['top250'].update_one(
            {'url': item['url']},
            {'$set': dict(item)},
            upsert=True
        )
        return item

5.2 导出为CSV和JSON

在settings.py中配置：

python复制FEEDS = {
    'top250.csv': {
        'format': 'csv',
        'fields': ['rank', 'title', 'original_title', 'rating', 'votes', 'year'],
        'overwrite': True
    },
    'top250.json': {
        'format': 'json',
        'encoding': 'utf8',
        'overwrite': True
    }
}

ITEM_PIPELINES = {
    'douban_top250.pipelines.DoubanPipeline': 300,
    'douban_top250.pipelines.MongoPipeline': 800,
}

6. 运行与调试技巧

6.1 启动爬虫

使用以下命令启动爬虫：

bash复制scrapy crawl movie -s JOBDIR=crawls/movie

提示：JOBDIR参数可以保存爬取状态，当爬虫意外中断时可以恢复

6.2 常见问题解决

403 Forbidden错误
- 解决方案：更换User-Agent，增加请求间隔
- 修改settings.py：
```
python复制DOWNLOAD_DELAY = 3
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True
```
数据缺失问题
- 原因：页面结构变化或动态加载失败
- 检查点：
  - 使用scrapy shell <url>测试选择器
  - 启用Playwright处理动态内容
数据库连接失败
- 检查MongoDB服务是否启动
- 确认settings.py中的MONGO_URI配置正确

6.3 性能优化建议

使用CONCURRENT_REQUESTS控制并发数，建议设置为3-5

对高频变化的字段建立数据库索引：

python复制self.db['top250'].create_index([('rating', pymongo.DESCENDING)])

使用缓存中间件减少重复请求：

python复制HTTPCACHE_ENABLED = True
HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 86400  # 1天

7. 项目扩展方向

这个基础项目可以进一步扩展：

情感分析：对电影评论进行情感倾向分析
推荐系统：基于用户评分数据构建推荐模型
可视化展示：用Echarts等库展示电影数据分布
定时任务：设置定期爬取跟踪排名变化

python复制# 示例：使用APScheduler定时运行爬虫
from apscheduler.schedulers.twisted import TwistedScheduler
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings

scheduler = TwistedScheduler()
process = CrawlerProcess(get_project_settings())

@scheduler.scheduled_job('cron', hour=3)
def scheduled_job():
    process.crawl('movie')
    process.start()

scheduler.start()

在实际项目中，我通常会添加日志记录和错误报警机制，当爬虫异常时可以及时收到通知。对于需要长期运行的爬虫，建议使用Scrapy的Telnet控制台或Scrapyd服务进行监控和管理。