爬虫MongoDB爬取豆瓣信息挖掘之旅

1. 爬虫概述

爬虫（Spider）是一种能够从互联网上自动采集信息的程序，它通过模拟浏览器发送请求，从而获取页面内容并解析提取感兴趣的数据，然后将数据存储到本地或远程数据库中。Python语言是一种开发爬虫程序的利器，它提供了许多优秀的库和框架，如BeautifulSoup、Scrapy、Selenium等，可以快速高效地实现爬虫的开发和维护。

1.1 MongoDB数据库介绍

MongoDB是一种NON-SQL数据库，是一种基于分布式文件存储的 NoSQL（非关系型数据库）系统，由C++语言编写，主要是为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB最大的特点就是其便携性和可扩展性非常优秀，而且与传统的关系型数据库相比，MongoDB更加灵活，支持下一代应用程序的高性能查询和管理。

1.2 豆瓣网介绍

豆瓣网是一个面向文化爱好者的网站，提供电影、图书、音乐、同城活动、情感、艺术与设计等方面的服务。豆瓣网实现了社区、商业化的双重价值的组合，成为中国最受喜爱的文化类网站之一。

2. 爬取豆瓣信息

我们打算从豆瓣网上爬取电影信息，包括电影名称、导演、主演、评分、上映时间、剧情简介等。首先需要对豆瓣网的网页结构进行分析，找到我们需要爬取的信息所在的HTML标签和属性，然后编写Python程序进行爬取。以下是爬取豆瓣电影信息的Python代码：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
movies = soup.select('.item')
for movie in movies:
    title = movie.select('span.title')[0].text.strip()
    director = movie.select('div.info > div > span:nth-of-type(1) > a')[0].text.strip()
    actors = [actor.text.strip() for actor in movie.select('div.info > div > span:nth-of-type(3) > span')]
    rating = movie.select('span.rating_num')[0].text.strip()
    time = movie.select('div.info > div > span:nth-of-type(4)')[0].text.strip()
    introduction = movie.select('div.info > div > p')[0].text.strip()
 
    print('电影名称：', title)
    print('导演：', director)
    print('主演：', actors)
    print('评分：', rating)
    print('上映时间：', time)
    print('剧情简介：', introduction)
    print('-'*100)

以上代码中，我们使用了requests库向网站发送HTTP请求，并设置了请求头，将User-Agent设置成浏览器的User-Agent，模拟浏览器发送请求。然后，使用BeautifulSoup库对网页进行解析，找到电影信息所在的HTML标签和属性。最后，我们从中提取出电影名称、导演、主演、评分、上映时间和剧情简介等信息，并将其打印出来。

3. 数据存储与管理

了解了如何爬取豆瓣电影信息之后，接下来我们需要将信息存储到数据库中方便管理和分析。这里我们选择使用MongoDB数据库，通过pymongo库来进行数据插入、查询和删除等操作。

3.1 安装MongoDB数据库

在开始之前需要先安装和配置MongoDB数据库，可以到MongoDB官网进行下载和安装。安装完成后，可以使用命令行客户端Mongo Shell来操作MongoDB数据库。

3.2 pymongo库介绍

pymongo是Python的一个MongoDB数据库驱动程序，用于与MongoDB进行交互。它提供了一系列API，可以方便地进行数据插入、查询、更新和删除等操作。

以下是使用pymongo库将豆瓣电影信息存储到MongoDB数据库中的Python代码：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup
from pymongo import MongoClient
 
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
client = MongoClient()
db = client['douban']
collection = db['movies']
movies = soup.select('.item')
for movie in movies:
    title = movie.select('span.title')[0].text.strip()
    director = movie.select('div.info > div > span:nth-of-type(1) > a')[0].text.strip()
    actors = [actor.text.strip() for actor in movie.select('div.info > div > span:nth-of-type(3) > span')]
    rating = movie.select('span.rating_num')[0].text.strip()
    time = movie.select('div.info > div > span:nth-of-type(4)')[0].text.strip()
    introduction = movie.select('div.info > div > p')[0].text.strip()
 
    data = {'title': title, 'director': director, 'actors': actors, 'rating': rating, 'time': time, 'introduction': introduction}
    collection.insert_one(data)
 
client.close()

以上代码中，我们首先使用MongoClient连接MongoDB数据库，然后选择数据库和集合，并将电影信息插入到集合中。最后，关闭MongoDB数据库连接。

4. 结束语

通过以上操作，我们成功爬取了豆瓣电影信息，并使用MongoDB数据库进行了数据存储和管理。我们可以通过MongoDB数据库的查询语句来筛选特定的数据，进行数据分析和挖掘。爬虫和数据管理是数据挖掘的基础，对于开发数据挖掘系统和应用具有重要的意义。