电影Redis爬取豆瓣电影揭开网页技术的最新秘密（redis爬去豆瓣）

电影Redis爬取豆瓣电影：揭开网页技术的最新秘密

随着互联网技术的不断发展，网页开发也日新月异，新技术层出不穷。其中，Redis作为一种高效的内存数据库，越来越受到开发者们的青睐。本文将介绍如何使用Redis对豆瓣电影进行爬取，同时探究其中所涉及到的网页技术秘密。

一、Redis的介绍

Redis是一个基于内存的高效数据缓存、数据库、消息中间件系统，其特点在于高性能和可持久化。Redis使用所谓的“键值对”存储数据，因此能够支持多种数据结构，如哈希表、字符串、列表等。Redis在实现过程中使用C语言作为主要开发语言，同时支持多种语言的API，如Java、Python、Ruby等。

二、豆瓣电影网站分析

豆瓣电影作为一个知名的电影评价、评论社区，拥有大量的电影数据。我们需要了解其网页结构如何组成，才能更好地进行爬取。豆瓣电影网页可以分为以下几个部分：

1.首页

首页主要包括Banner，显示当前最热门影片和影人，以及搜索入口。

2.电影列表

电影列表以列表形式显示所有电影，其中包括每部电影的海报、名称、评分、评价人数等基本信息。

3.电影详情

电影详情主要包括电影海报、电影名称、评分、上映日期、制片国家、导演、演员等信息，以及豆瓣用户的评价与评论。

三、Redis爬取豆瓣电影

1.爬取电影列表

我们可以使用Python的requests库从豆瓣电影列表页面获取数据，并使用BeautifulSoup库对抓取到的HTML页面进行解析。然后将解析出来的电影名称、评分、评价人数等信息存储为一个字典对象，最后使用Redis的集合数据结构存储这些字典对象，实现数据的去重和快速查找。

下面是Python的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import redis
# 获取电影列表
def get_movies():
    movies = set()
    url = "https://movie.douban.com/chart"
    r = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
    items = soup.select(".pl2 a")
    for item in items:
        movie = {}
        movie["name"] = item["title"]
        movie["url"] = item["href"]
        movie["rating"] = float(item.find_next_sibling("div").select("span")[1].text)
        movie["votes"] = int(item.find_next_sibling("div").select("span")[3].text[:-3])
        movies.add(str(movie))
    return movies

# 将电影列表存储到Redis中
def save_movies(movies):
    r = redis.StrictRedis(host="localhost", port=6379, db=0)
    for movie in movies:
        r.sadd("movies", movie)

2.爬取电影详情

接下来需要爬取每个电影的详情，包括海报、名称、评分、上映日期、制片国家、导演、演员等信息。这时我们需要使用Python的selenium库，它可以模拟浏览器的行为，从而访问JavaScript动态生成的网页内容。

同样地，爬取到的电影详情也会存储为一个字典对象，但此时我们需要使用Redis的哈希表数据结构存储每个电影详情，其中键为电影的名称，值为该电影的字典对象。

下面是Python的示例代码：

import time
from selenium import webdriver
import redis
# 获取电影详情
def get_movie_detl(url):
    movie = {}
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get(url)
    time.sleep(2)
    movie["name"] = driver.find_element_by_xpath("//h1/span[1]").text
    movie["rating"] = float(driver.find_element_by_css_selector(".rating_num").text)
    movie["release_date"] = driver.find_element_by_css_selector("span[property='v:initialReleaseDate']").text
    movie["country"] = driver.find_element_by_css_selector("span[property='v:initialReleaseDate']").find_next_sibling("br").find_next_sibling("a").text
    movie["director"] = driver.find_element_by_css_selector("a[rel='v:directedBy']").text
    actors = [elem.text for elem in driver.find_elements_by_css_selector(".actor .attrs a")]
    movie["actors"] = ",".join(actors)
    movie["comments"] = []
    for elem in driver.find_elements_by_css_selector(".comment-item"):
        username = elem.find_element_by_css_selector(".comment .comment-info a").text
        rating = int(elem.find_element_by_css_selector(".comment .comment-info span").get_attribute("class")[-2:]) // 10
        content = elem.find_element_by_css_selector(".comment .comment-content").text.strip()
        movie["comments"].append({"username": username, "rating": rating, "content": content})
    driver.quit()
    return movie

# 将电影详情存储到Redis中
def save_movie_detl(movie):
    r = redis.StrictRedis(host="localhost", port=6379, db=0)
    r.hmset(movie["name"], movie)

综上所述，本文介绍了如何使用Redis对豆瓣电影进行爬取，同时从网页技术的角度分析了如何利用Python和其他一些常用库来实现这个功能。随着前端技术的不断更新，爬虫工程师也需要不断地学习和掌握最新的技术，并且谨慎使用这些技术，以免滥用或违反相关法律规定。