目錄

引言：當豆瓣榜單遇見大數據技術

項目文檔

1.1 選題背景

1.2 項目目標

2. 項目概述

2.1 系統架構設計

2.2 技術選型

2.3 項目環境搭建

2.3.1 基礎環境準備

2.3.2 爬蟲環境配置

2.3.3 Docker安裝ES連接Kibana

安裝IK插件

2.3.4 vscode依賴服務安裝

3. 核心模塊設計與實現

3.1 爬蟲模塊

3.1.1 界面設計與實現

3.1.2 類設計與實現

3.1.3 核心功能實現

3.2 Elasticsearch存儲模塊

3.2.1 索引設計

3.2.2 數據存儲優化

4.系統測試與優化

4.1功能測試

4.2 異常處理

總結與展望

---

引言：當豆瓣榜單遇見大數據技術

在影視數據分析領域，豆瓣電影Top250榜單猶如一座待挖掘的金礦。本文將深度解析我設計的智能爬蟲系統，該系統成功突破反爬壁壘，日均處理2500條結構化數據，并構建了支持百萬級擴展的Elasticsearch存儲引擎。這不僅是技術棧的完整實踐，更是應對真實世界數據挑戰的解決方案。

項目文檔

通過網盤分享的文件：資料
鏈接: https://pan.baidu.com/s/1ICBsamI9J8Q3yUeAnASPYA?pwd=957c 提取碼: 957c

1.1 選題背景

數據價值：豆瓣電影Top250榜單具有高公信力，其評分、影評及影片信息對影視行業分析、用戶偏好研究具有重要參考價值。

技術挑戰性：

反爬機制復雜（驗證碼、IP封禁、請求頻率限制）。

動態網頁渲染與多模式數據解析需求。

高并發場景下的數據存儲與檢索優化。

1.2 項目目標

數據采集范圍：爬取豆瓣電影Top250全部2500條數據（100頁×25條/頁），包含片名、評分、經典臺詞、導演/主演、年份等信息。

存儲規模：設計Elasticsearch索引存儲結構，支持百萬級數據量擴展。

實際應用場景：

影視推薦系統數據源。

影評分析與輿情監控。

電影行業趨勢研究。

2. 項目概述

2.1 系統架構設計

[爬蟲模塊] → [數據清洗] → [Elasticsearch存儲] → [可視化檢索]

   ↑                                     ↓

[代理池] ← [反爬檢測] ← [請求調度模塊]

2.2 技術選型

爬蟲框架：Python Requests + BeautifulSoup（多模式解析）。

存儲引擎：Elasticsearch 6.8.23（分布式檢索）。

部署環境：Docker容器化部署（爬蟲/ES集群分離）。

2.3 項目環境搭建

2.3.1 基礎環境準備

Window軟件         Visual Studio Code 1.98.2

系統版本 CentOS 7.9 x86_64

軟件版本

Python             3.12.10

Elasticsearch      8.15.0

Docker             20.10.17

Kibana             8.15.0

2.3.2 爬蟲環境配置

Linux服務器配置（安裝）

pip install pydevd-pycharm

遠程Python調試

2.3.3 Docker安裝ES連接Kibana

services:

  elasticsearch:

    image: elasticsearch:8.15.0

    restart: unless-stopped

    container_name: elasticsearch

    ports:

      - 9200:9200

    environment:

      - ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx