我们已经学习了多进程、requests、正则表达式的基本用法,但还没有完整地实现过一个爬取案例。这一节，我们就来实现一个完整的网站爬虫，把前面学习的知识点串联起来，同时加深对这些知识点的理解。

准备工作

我们需要先做好如下准备工作。

• 安装好 Python3，最低为 3.6版本，并能成功运行 Python3 程序:
• 了解 Python 多进程的基本原理。
• 了解 Python HTTP 请求库 requests 的基本用法。
• 了解正则表达式的用法和 Python 中正则表达式库re 的基本用法。

爬取目标

本节我们以一个基本的静态网站作为案例进行爬取，需要爬取的链接为 https://ssr1.scrape.center/这个网站里面包含一些电影信息，界面如下图所示。

网站首页展示了一个由多个电影组成的列表,其中每部电影都包含封面、名称、分类、上映时间评分等内容，同时列表页还支持翻页，单击相应的页码就能进入对应的新列表页。

如果我们点开其中一部电影，会进入该电影的详情页面，例如我们打开第一部电影《霸王别姬》会得到如下图所示的页面。

这个页面显示的内容更加丰富，包括剧情简介、导演、演员等信息。

我们本节要完成的目标有:

• 利用requests 爬取这个站点每一页的电影列表，顺着列表再爬取每个电影的详情页;
• 用正则表达式提取每部电影的名称、封面、类别、上映时间、评分、剧情简介等内容;
• 把以上爬取的内容保存为JSON 文本文件;
• 使用多进程实现爬取的加速。

已经做好准备，也明确了目标，那我们现在就开始吧。

爬取列表页

第一步爬取肯定要从列表页人手，我们首先观察一下列表页的结构和翻页规则。在浏览器中访问https://ssr1.scrape.center/，然后打开浏览器开发者工具，如下图所示。

观察每一个电影信息区块对应的 HTML以及进入到详情页的 URL，可以发现每部电影对应的区块都是一个 div节点,这些节点的 class属性中都有 el-card这个值。每个列表页有 10个这样的 div节点，也就对应着 10部电影的信息。

接下来再分析一下是怎么从列表页进入详情页的，我们选中第一个电影的名称，看下结果，如下图所示。

可以看到这个名称实际上是一个h2节点,其内部的文字就是电影标题。h2节点的外面包含一个a节点，这个a节点带有 href属性，这就是一个超链接，其中href的值为 /detail/1，这是一个相对网站的根 URL https://ssrl.scrape.center/ 的路径，加上网站的根 URL就构成了 https://ssrl.scrape.centerdetail/1，也就是这部电影的详情页的 URL。这样我们只需要提取这个 href 属性就能构造出详情页的URL 并接着爬取了。

接下来我们分析翻页的逻辑，拉到页面的最下方，可以看到分页页码，如下图所示。

我们单机第二页，如下图所示：

可以看到网页的 URL, 变成了 https://ssrl.scrape.center/page/2，相比根 URL多了 /page/2 这部分内容。网页的结构还是和原来一模一样，可以像第1页那样处理。

接着我们查看第3页、第4页等内容，可以发现一个规律，这些页面的 URL最后分别为 /page/3/page/4。所以，/page 后面跟的就是列表页的页码，当然第1页也是一样，我们在根 URL 后面加上/page/1也是能访问这页的，只不过网站做了一下处理，默认的页码是1，所以第一次显示的是第1页内容。

好，分析到这里，逻辑基本清晰了。
于是我们要完成列表页的爬取，可以这么实现:

• 遍历所有页码，构造10页的索引页URL;
• 从每个索引页，分析提取出每个电影的详情页 URL。

那么我们写代码来实现一下吧。
首先，需要先定义一些基础的变量，并引人一些必要的库，写法如下:

import requests
import logging
import re
from urllib.parse import urljoin

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
BASE_URL = 'https://ssr1.scrape.center'
TOTAL_PAGE = 10

这里我们引人了requests库用来爬取页面、logging库用来输出信息、re库用来实现正则表达式解析、urljoin 模块用来做 URL 的拼接。

接着我们定义了日志输出级别和输出格式，以及 BASE_URL为当前站点的根 URL，TOTAL_PAGE 为需要爬取的总页码数量。

完成了这些工作，来实现一个页面爬取的方法吧，实现如下:

def scrape_page(url):
    logging.info('scraping %s...', url)
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        logging.error('get invalid status code %s while scraping %s', response.status_code, url)
    except requests.RequestException:
        logging.error('error occurred while scraping %s', url, exc_info=True)

考虑到不仅要爬取列表页,还要爬取详情页,所以这里我们定义了一个较通用的爬取页面的方法叫作 scrape_page，它接收一个参数 url，返回页面的 HTML 代码。上面首先判断状态码是不是 200.如果是,就直接返回页面的 HTML代码:如果不是,则输出错误日志信息。另外这里实现了reguests 的异常处理，如果出现了爬取异常，就输出对应的错误日志信息。我们将 logging 库中的 error 方法里的 exc info 参数设置为 True，可以打印出 Traceback 错误堆栈信息。

好了，有了 scrape_page 方法之后，我们给这个方法传入一个 ur1，如果情况正常，它就可以返回页面的 HTML 代码了。

在 scrape_page 方法的基础上，我们来定义列表页的爬取方法吧，实现如下:

def scrape_index(page):
    index_url = f'{BASE_URL}/page/{page}'
    return scrape_page(index_url)

方法名称叫作 scrape index，这个实现就很简单了，这个方法会接收一个 page参数，即列表页的页码，我们在方法里面实现列表页的URL拼接，然后调用scrape_page方法爬取即可，这样就能得到列表页的 HTML 代码了。

获取了 HTML代码之后，下一步就是解析列表页，并得到每部电影的详情页的URL，实现如下:

def parse_index(html):
    pattern = re.compile('<a.*?href="(.*?)".*?class="name">')
    items = re.findall(pattern, html)
    if not items:
        return []
    for item in items:
        detail_url = urljoin(BASE_URL, item)
        logging.info('get detail url %s', detail_url)
        yield detail_url

这里我们定义了 parse index 方法，它接收一个参数 html，即列表页的 HTML代码。在 parse index方法里，我们首先定义了一个提取标题超链接 href属性的正则表达式，内容为:

<a.*?href="(.*?)".*?class="name">

其中我们使用非贪婪通用匹配.*?来匹配任意字符，同时在 href属性的引号之间使用了分组匹配(.*?)正则表达式，这样我们便能在匹配结果里面获取 href 的属性值了。正则表达式后面紧跟着class=“name”，用来标示这个<a>节点是代表电影名称的节点。

现在有了正则表达式，那么怎么提取列表页所有的 href 值呢?使用re库的 findall 方法就可以了，第一个参数传人这个正则表达式构造的 pattern 对象，第二个参数传入 html，这样 findall 方法便会搜索 html 中所有能与该正则表达式相匹配的内容，之后把匹配到的结果返回，并赋值为 items。

如果 items 为空，那么可以直接返回空列表;如果 items 不为空，那么直接遍历处理即可。

遍历 items 得到的 item 就是我们在上文所说的类似 /detai1/1这样的结果。由于这并不是一个完整的 URL，所以需要借助 urljoin 方法把 BASE URL 和 href 拼接到一起，获得详情页的完整 URL，得到的结果就是类似 https://ssr1.scrape.center/detail/1 这样的完整 URL，最后调用 yield 返回即可。

现在我们通过调用 parse index方法，往其中传人列表页的 HTML代码，就可以获得该列表页中所有电影的详情页 URL 了。

接下来我们对上面的方法串联调用一下，实现如下:

def main():
    for page in range(1, TOTAL_PAGE + 1):
        index_html = scrape_index(page)
        detail_urls = parse_index(index_html)
        logging.info('detail urls %s', list(detail_urls))


if __name__ == '__main__':
    main()

这里我们定义了 main 方法，以完成对上面所有方法的调用。main 方法中首先使用 range 方法遍历了所有页码,得到的 page 就是 1-10;接着把 page 变量传给scrape_index方法,得到列表页的 HTML;把得到的 HTML 赋值为 index_html 变量。接下来将 index html变量传给 parse_index 方法，得到列表页所有电影的详情页 URL，并赋值为 detail_urls，结果是一个生成器，我们调用list方法就可以将其输出。

运行一下上面的代码，结果如下:

2024-12-22 22:14:49,777 - INFO: scraping https://ssr1.scrape.center/page/1...
2024-12-22 22:14:50,874 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/1
2024-12-22 22:14:50,874 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/2
2024-12-22 22:14:50,875 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/3
2024-12-22 22:14:50,875 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/4
2024-12-22 22:14:50,875 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/5
2024-12-22 22:14:50,875 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/6
2024-12-22 22:14:50,876 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/7
2024-12-22 22:14:50,876 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/8
2024-12-22 22:14:50,876 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/9
2024-12-22 22:14:50,876 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/10
2024-12-22 22:14:50,876 - INFO: detail urls ['https://ssr1.scrape.center/detail/1', 'https://ssr1.scrape.center/detail/2', 'https://ssr1.scrape.center/detail/3', 'https://ssr1.scrape.center/detail/4', 'https://ssr1.scrape.center/detail/5', 'https://ssr1.scrape.center/detail/6', 'https://ssr1.scrape.center/detail/7', 'https://ssr1.scrape.center/detail/8', 'https://ssr1.scrape.center/detail/9', 'https://ssr1.scrape.center/detail/10']
2024-12-22 22:14:50,877 - INFO: scraping https://ssr1.scrape.center/page/2...
2024-12-22 22:14:51,315 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/11
2024-12-22 22:14:51,315 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/12
2024-12-22 22:14:51,315 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/13
2024-12-22 22:14:51,316 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/14
2024-12-22 22:14:51,316 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/15
2024-12-22 22:14:51,316 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/16
2024-12-22 22:14:51,316 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/17
2024-12-22 22:14:51,316 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/18
2024-12-22 22:14:51,316 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/19
2024-12-22 22:14:51,316 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/20
...

输出内容比较多，这里只贴了一部分。

可以看到,程序首先爬取了第1页列表页,然后得到了对应详情页的每个 URL,接着再爬第2页第3页，一直到第 10 页，依次输出了每一页的详情页 URL。意味着我们成功获取了所有电影的详情页 URL。

爬取详情页

已经可以成功获取所有详情页 URL了，下一步当然就是解析详情页，并提取我们想要的信息了首先观察一下详情页的 HTML 代码，如下图所示。

经过分析，我们想要提取的内容和对应的节点信息如下。

• 封面:是一个 img 节点，其 class 属性为 cover。
• 名称:是一个h2节点，其内容是电影名称。
• 类别:是 span节点，其内容是电影类别。span节点的外侧是button节点，再外侧是class为categories的 div 节点。
• 上映时间:是 span 节点，其内容包含上映时间，外侧是 class为 info 的 div 节点。另外提取结果中还多了“上映”二字，我们可以用正则表达式把日期提取出来。
• 评分:是一个p节点，其内容便是电影评分。p节点的class属性为score。
• 剧情简介:是一个p节点，其内容便是剧情简介，其外侧是class 为 drama 的 div 节点。

看着有点复杂吧，不用担心，正则表达式在手，我们都可以轻松搞定，接着实现一下代码吧。
我们已经成功获取了详情页 URL，下面当然是定义一个详情页的爬取方法了，实现如下:

def scrape_detail(url):
    return scrape_page(url)

这里定义了一个scrape_detail方法，接收一个参数url，并通过调用scrape_page方法获得网页源代码。由于我们刚才已经实现了 scrape_page 方法，所以这里不用再写一遍页面爬取的逻辑，直接调用即可，做到了代码复用。

另外有人会说，这个 scrape_detail 方法里面只调用了 scrape_page 方法，而没有别的功能，那爬取详情页直接用 scrape_page 方法不就好了，还有必要再单独定义 scrape_detail方法吗?有必要单独定义一个 scrape_detail方法在逻辑上会显得更清晰,而且以后如果想对scrape detail方法进行改动，例如添加日志输出、增加预处理，都可以在scrape_detail里实现，而不用改动scrape_page方法，灵活性会更好。

好了，详情页的爬取方法已经实现了，接着就是对详情页的解析了，实现如下:

def parse_detail(html):
    cover_pattern = re.compile('class="item.*?<img.*?src="(.*?)".*?class="cover">', re.S)
    name_pattern = re.compile('<h2.*?>(.*?)</h2>')
    categories_pattern = re.compile('<button.*?category.*?<span>(.*?)</span>.*?</button>', re.S)
    published_at_pattern = re.compile('(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s?上映')
    drama_pattern = re.compile('<div.*?drama.*?>.*?<p.*?>(.*?)</p>', re.S)
    score_pattern = re.compile('<p.*?score.*?>(.*?)</p>', re.S)
    cover = re.search(cover_pattern, html).group(1).strip() if re.search(cover_pattern, html) else None
    name = re.search(name_pattern, html).group(1).strip() if re.search(name_pattern, html) else None
    categories = re.findall(categories_pattern, html) if re.findall(categories_pattern, html) else []
    published_at = re.search(published_at_pattern, html).group(1) if re.search(published_at_pattern, html) else None
    drama = re.search(drama_pattern, html).group(1).strip() if re.search(drama_pattern, html) else None
    score = float(re.search(score_pattern, html).group(1).strip()) if re.search(score_pattern, html) else None
    return {'cover': cover, 'name': name, 'categories': categories, 'published at': published_at,
            'drama': drama, 'score': score}

这里我们定义了 parse_detail方法,用于解析详情页,它接收一个参数为 html,解析其中的内容并以字典的形式返回结果。每个字段的解析情况如下所述。

• cover:封面。其值是带有 cover 这个 class 的 img,节点的 src 属性的值，所以 src 的内容使用(.*?)来表示即可，在 img 节点的前面我们再加上一些用来区分位置的标识符，如 item。由于结果只有一个，因此写好正则表达式后用search 方法提取即可。
• name:名称。其值是h2节点的文本值，因此可以直接在 h2标签的中间使用(.*?)表示。因为结果只有一个，所以写好正则表达式后同样用 search 方法提取即可。
• categories:类别。我们注意到每个category 的值都是 button 节点里面 span 节点的值，所以写好表示 button 节点的正则表达式后，直接在其内部 span 标签的中间使用(.*?)表示即可。因为结果有多个，所以这里使用findall方法提取，结果是一个列表。
• published at:上映时间。由于每个上映时间信息都包含“上映”二字，日期又都是一个规整的格式,所以对于上映时间的提取,我们直接使用标准年月日的正则表达式(\d{4}-\d{2}-\d{2})即可。因为结果只有一个，所以直接使用 search 方法提取即可。
• drama:直接提取 class 为 drama 的节点内部的p节点的文本即可，同样用 search 方法提取。
• score:直接提取class 为score 的p节点的文本即可，由于提取结果是字符串，因此还需要把它转成浮点数，即 float 类型。

上述字段都提取完毕之后，构造一个字典并返回。
这样，我们就成功完成了详情页的提取和分析。
最后，稍微改写一下main方法，增加对scrape_detail方法和 parse_detail方法的调用，改写如下：

def main():
    for page in range(1, TOTAL_PAGE + 1):
        index_html = scrape_index(page)
        detail_urls = parse_index(index_html)
        for detail_url in detail_urls:
            detail_html = scrape_detail(detail_url)
            data = parse_detail(detail_html)
            logging.info('get detail data %s', data)

这里我们首先遍历 detail urls，获取了每个详情页的 URL;然后依次调用了 scrape detail 和parse detail方法;最后得到了每个详情页的提取结果，赋值为 data 并输出。

运行结果如下:

2024-12-22 22:48:12,784 - INFO: scraping https://ssr1.scrape.center/page/1...
2024-12-22 22:48:14,071 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/1
2024-12-22 22:48:14,071 - INFO: scraping https://ssr1.scrape.center/detail/1...
2024-12-22 22:48:18,623 - INFO: get detail data {'cover': 'https://p0.meituan.net/movie/ce4da3e03e655b5b88ed31b5cd7896cf62472.jpg@464w_644h_1e_1c', 'name': '霸王别姬 - Farewell My Concubine', 'categories': ['剧情', '爱情'], 'published at': '1993-07-26', 'drama': '影片借一出《霸王别姬》的京戏，牵扯出三个人之间一段随时代风云变幻的爱恨情仇。段小楼（张丰毅 饰）与程蝶衣（张国荣 饰）是一对打小一起长大的师兄弟，两人一个演生，一个饰旦，一向配合天衣无缝，尤其一出《霸王别姬》，更是誉满京城，为此，两人约定合演一辈子《霸王别姬》。但两人对戏剧与人生关系的理解有本质不同，段小楼深知戏非人生，程蝶衣则是人戏不分。段小楼在认为该成家立业之时迎娶了名妓菊仙（巩俐 饰），致使程蝶衣认定菊仙是可耻的第三者，使段小楼做了叛徒，自此，三人围绕一出《霸王别姬》生出的爱恨情仇战开始随着时代风云的变迁不断升级，终酿成悲剧。', 'score': 9.5}
...

由于内容较多，这里省略了后续内容。
至此，我们已经成功提取出了每部电影的基本信息，包括封面、名称、类别等。

保存数据

成功提取到详情页信息之后，下一步就要把数据保存起来了。由于到现在我们还没有学习数据库的存储，所以临时先将数据保存成文本格式，这里我们可以一个条目定义一个 JSON 文本。

定义一个保存数据的方法如下:

import json
from os import makedirs
from os.path import exists

RESULTS_DIR = 'results'
exists(RESULTS_DIR) or makedirs(RESULTS_DIR)


def save_data(data):
    name = data.get('name')
    data_path = f'{RESULTS_DIR}/{name}.json'
    json.dump(data, open(data_path, 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False, indent=2)

这里我们首先定义保存数据的文件夹 RESULTS DIR，然后判断这个文件夹是否存在，如果不存在则创建一个。

接着，我们定义了保存数据的方法 save data，其中先是获取数据的name 字段，即电影名称，将其当作 JSON 文件的名称;然后构造 JSON 文件的路径，接着用 json 的 dump 方法将数据保存成文本格式。dump方法设置有两个参数，一个是ensure_ascii，值为False，可以保证中文字符在文件中能以正常的中文文本呈现，而不是 unicode 字符;另一个是 indent，值为 2，设置了 JSON 数据的结果有两行缩进，让 JSON 数据的格式显得更加美观。

接下来把 main 方法稍微改写一下就好了，改写如下:

def main():
    for page in range(1, TOTAL_PAGE + 1):
        index_html = scrape_index(page)
        detail_urls = parse_index(index_html)
        for detail_url in detail_urls:
            detail_html = scrape_detail(detail_url)
            data = parse_detail(detail_html)
            logging.info('get detail data %s', data)
            logging.info('saving data to json file')
            save_data(data)
            logging.info('saving data successfully')

这就是加了对 save data 方法调用的 main 方法，其中还加了一些日志信息。
重新运行，我们看下输出结果:

2024-12-22 22:57:54,570 - INFO: scraping https://ssr1.scrape.center/page/1...
2024-12-22 22:57:55,220 - INFO: get detail url https://ssr1.scrape.center/detail/1
2024-12-22 22:57:55,220 - INFO: scraping https://ssr1.scrape.center/detail/1...
2024-12-22 22:57:55,558 - INFO: get detail data {'cover': 'https://p0.meituan.net/movie/ce4da3e03e655b5b88ed31b5cd7896cf62472.jpg@464w_644h_1e_1c', 'name': '霸王别姬 - Farewell My Concubine', 'categories': ['剧情', '爱情'], 'published at': '1993-07-26', 'drama': '影片借一出《霸王别姬》的京戏，牵扯出三个人之间一段随时代风云变幻的爱恨情仇。段小楼（张丰毅 饰）与程蝶衣（张国荣 饰）是一对打小一起长大的师兄弟，两人一个演生，一个饰旦，一向配合天衣无缝，尤其一出《霸王别姬》，更是誉满京城，为此，两人约定合演一辈子《霸王别姬》。但两人对戏剧与人生关系的理解有本质不同，段小楼深知戏非人生，程蝶衣则是人戏不分。段小楼在认为该成家立业之时迎娶了名妓菊仙（巩俐 饰），致使程蝶衣认定菊仙是可耻的第三者，使段小楼做了叛徒，自此，三人围绕一出《霸王别姬》生出的爱恨情仇战开始随着时代风云的变迁不断升级，终酿成悲剧。', 'score': 9.5}
2024-12-22 22:57:55,559 - INFO: saving data to json file
2024-12-22 22:57:55,570 - INFO: saving data successfully
...

通过运行结果可以发现，这里成功输出了将数据存储到 JSON 文件的信息。
运行完毕之后，我们可以观察下本地的结果，可以看到 results 文件夹下多了 100个JSON 文件，每部电影数据都是一个JSON文件，文件名就是电影名，如图下所示。

多进程加速

由于整个爬取是单进程的，而且只能逐条爬取，因此速度稍微有点慢，那有没有方法对整个爬取过程进行加速呢?
前面我们讲了多进程的基本原理和使用方法，下面就来实践一下多进程爬取吧。

由于一共有 10 页详情页，且这 10 页内容互不干扰，因此我们可以一页开一个进程来爬取。而且因为这 10个列表页页码正好可以提前构造成一个列表，所以我们可以选用多进程里面的进程池 Pool来实现这个过程。

这里我们需要改写下 main 方法，实现如下:

import multiprocessing
def main(page):
        index_html = scrape_index(page)
        detail_urls = parse_index(index_html)
        for detail_url in detail_urls:
            detail_html = scrape_detail(detail_url)
            data = parse_detail(detail_html)
            logging.info('get detail data %s', data)
            logging.info('saving data to json file')
            save_data(data)
            logging.info('saving data successfully')


if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    pages = range(1, TOTAL_PAGE + 1)
    pool.map(main, pages)
    pool.close()
    pool.join()

我们首先给 main 方法添加了一个参数 page，用以表示列表页的页码。接着声明了一个进程池。并声明 pages 为所有需要遍历的页码，即 1-10。最后调用 map 方法，其第一个参数就是需要被调用的参数，第二个参数就是 pages，即需要遍历的页码。

这样就会依次遍历 pages 中的内容，把1-10这 10个页码分别传递给 main方法，并把每次的调用分别变成一个进程，加入进程池中，进程池会根据当前运行环境来决定运行多少个进程。例如我的机器的 CPU有8个核，那么进程池的大小就会默认设置为8，这样会有8个进程并行运行。

运行后的输出结果和之前类似，只是可以明显看到，多进程执行之后的爬取速度快了很多。可以清空之前的爬取数据，会发现数据依然可以被正常保存成 JSON 文件。

好了，到现在为止，我们就完成了全站电影数据的爬取，并实现了爬取数据的存储和优化。

完整代码

import requests
import logging
import re
from urllib.parse import urljoin

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
BASE_URL = 'https://ssr1.scrape.center'
TOTAL_PAGE = 10


def scrape_page(url):
    logging.info('scraping %s...', url)
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        logging.error('get invalid status code %s while scraping %s', response.status_code, url)
    except requests.RequestException:
        logging.error('error occurred while scraping %s', url, exc_info=True)


def scrape_index(page):
    index_url = f'{BASE_URL}/page/{page}'
    return scrape_page(index_url)


def parse_index(html):
    pattern = re.compile('<a.*?href="(.*?)".*?class="name">')
    items = re.findall(pattern, html)
    if not items:
        return []
    for item in items:
        detail_url = urljoin(BASE_URL, item)
        logging.info('get detail url %s', detail_url)
        yield detail_url


def scrape_detail(url):
    return scrape_page(url)


def parse_detail(html):
    cover_pattern = re.compile('class="item.*?<img.*?src="(.*?)".*?class="cover">', re.S)
    name_pattern = re.compile('<h2.*?>(.*?)</h2>')
    categories_pattern = re.compile('<button.*?category.*?<span>(.*?)</span>.*?</button>', re.S)
    published_at_pattern = re.compile('(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s?上映')
    drama_pattern = re.compile('<div.*?drama.*?>.*?<p.*?>(.*?)</p>', re.S)
    score_pattern = re.compile('<p.*?score.*?>(.*?)</p>', re.S)
    cover = re.search(cover_pattern, html).group(1).strip() if re.search(cover_pattern, html) else None
    name = re.search(name_pattern, html).group(1).strip() if re.search(name_pattern, html) else None
    categories = re.findall(categories_pattern, html) if re.findall(categories_pattern, html) else []
    published_at = re.search(published_at_pattern, html).group(1) if re.search(published_at_pattern, html) else None
    drama = re.search(drama_pattern, html).group(1).strip() if re.search(drama_pattern, html) else None
    score = float(re.search(score_pattern, html).group(1).strip()) if re.search(score_pattern, html) else None
    return {'cover': cover, 'name': name, 'categories': categories, 'published at': published_at,
            'drama': drama, 'score': score}


import json
from os import makedirs
from os.path import exists

RESULTS_DIR = 'results'
exists(RESULTS_DIR) or makedirs(RESULTS_DIR)


def save_data(data):
    name = data.get('name')
    data_path = f'{RESULTS_DIR}/{name}.json'
    json.dump(data, open(data_path, 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False, indent=2)

import multiprocessing
def main(page):
        index_html = scrape_index(page)
        detail_urls = parse_index(index_html)
        for detail_url in detail_urls:
            detail_html = scrape_detail(detail_url)
            data = parse_detail(detail_html)
            logging.info('get detail data %s', data)
            logging.info('saving data to json file')
            save_data(data)
            logging.info('saving data successfully')


if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    pages = range(1, TOTAL_PAGE + 1)
    pool.map(main, pages)
    pool.close()
    pool.join()

总结

本篇博客用到的库有 requests、multiprocessing、re、logging等，通过这个案例实战，我们把前面学习到的知识都串联了起来，对于其中的一些实现方法，可以好好思考和体会，也希望这个案例能够让你对爬虫的实现有更实际的了解。