下面我来详细讲解Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影的攻略。

爬虫框架Scrapy简介

Scrapy是一款使用Python语言编写的开源网络爬虫框架，目的是帮助开发者高效地爬取Web站点的信息内容。它通过定制配置的方式对每个请求进行处理，从而实现高效率、快速的数据抓取。

Scrapy框架具有以下特点：

强大的抓取性能，支持异步处理和并发下载；
灵活的数据解析和导出能力；
可扩展性强，提供了丰富的插件机制。

爬取豆瓣电影

下面我们以爬取豆瓣电影为例，来讲解如何使用Scrapy框架爬取网站信息。

创建Scrapy项目

首先，我们需要在电脑中安装Scrapy框架，安装方式可以通过pip命令进行，具体命令如下：

pip install scrapy

安装完成后，我们就可以通过Scrapy框架创建我们的爬虫项目了。在命令行中执行如下命令：

scrapy startproject douban_movie

执行成功后，将会在命令行所在的目录下创建名为"douban_movie"的文件夹，这个文件夹中包含了Scrapy项目的基本结构。

分析网页结构

在开始编写爬虫程序之前，我们需要先分析豆瓣电影的网页结构，确定我们需要爬取哪些信息。为此，我们可以打开豆瓣电影的网页，并通过浏览器的开发者工具来查看网页的HTML代码和页面结构。

针对豆瓣电影的网页，我们可以发现，每部电影的信息都包含在一个class为"item"的div容器中。我们需要从这个容器中抓取详细信息，包括电影名称，导演，主演，评分等信息。

编写爬虫程序

有了网页结构的分析，接下来我们就可以开始编写我们的爬虫程序了。在"douban_movie/spiders"文件夹下，创建一个名为"douban_spider.py"的文件，并输入如下代码：

import scrapy

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'douban'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

    def parse(self, response):
        movie_list = response.xpath('//div[@class="item"]')
        for movie in movie_list:
            title = movie.xpath('div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span/text()').extract_first()
            star = movie.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract_first()
            director = movie.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[1]/text()').extract_first().strip().split(':')[-1].strip()
            actors = movie.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[2]/text()').extract_first().strip().split(':')[-1].strip()
            yield {
                'title': title,
                'star': star,
                'director': director,
                'actors': actors
            }

        next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')
        if next_page:
            url = response.urljoin(next_page.extract_first())
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

代码解释如下：

首先通过import scrapy导入Scrapy框架。
编写DoubanSpider类，并定义了name，allowed_domains和start_urls这三个属性。
在parse方法中，我们通过XPath选取所有class为"item"的div容器，并依次获取每部电影的详细信息。
对于每部电影，我们使用XPath选取其电影名称、主演、导演和评分等信息，并通过yield返回一个字典形式的结果。
最后，我们在parse方法末尾通过XPath查询下一页的链接地址，并通过yield返回一个新的Request对象，让程序自动爬取下一页的数据。

运行爬虫程序

到此为止，我们的爬虫程序已经完成了。为了运行程序，我们需要打开命令行窗口，在项目文件夹下输入如下命令：

scrapy crawl douban -o movie.csv

运行完毕后，我们就可以在项目文件夹中看到一个名为"movie.csv"的文件，其中保存了我们爬取到的豆瓣电影的信息。我们也可以将数据格式化为JSON或其他形式的文件。

示例1：

上面给出的代码只能爬取豆瓣电影前25部，如果我们需要爬取前100部或者更多，我们只需要在start_urls中添加对应的链接即可。

例如，如果我们需要爬取前100部电影，可以将start_urls修改为如下形式：

start_urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}'.format(num) for num in range(0, 100, 25)]

代码解释如下：

将start_urls修改为一个列表形式，列表中包含4个URL链接，表示爬取豆瓣电影排名前100的电影。
修改首页URL为'https://movie.douban.com/top250?start=0'，并以25为步进值循环产生URL。

示例2：

上述代码中只爬取了电影的名称，导演、主演和评分，如果我们需要爬取更多的信息，我们需要通过XPath选取对应的HTML元素，并在代码中进行解析。

以下是一个简单的示例，假设我们需要爬取每部电影的时长信息，我们可以修改代码如下：

import scrapy

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'douban'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

    def parse(self, response):
        movie_list = response.xpath('//div[@class="item"]')
        for movie in movie_list:
            title = movie.xpath('div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span/text()').extract_first()
            star = movie.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract_first()
            director = movie.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[1]/text()').extract_first().strip().split(':')[-1].strip()
            actors = movie.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[2]/text()').extract_first().strip().split(':')[-1].strip()
            duration = movie.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[position()=3]/text()').extract_first().strip().split(':')[1].strip()
            yield {
                'title': title,
                'star': star,
                'director': director,
                'actors': actors,
                'duration': duration
            }

        next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')
        if next_page:
            url = response.urljoin(next_page.extract_first())
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

代码解释如下：