def parse(self, response): global count html = response.text movies_name = re.findall(r'class="m-b-sm">(.*?)</h2>',html)[0] rating = re.findall(r'm-b-n-sm">\n *(.*?)</p>',html) plot_summary = re.findall(r'<p data-v-63864230="">\n *(.*?)\n *</p></div>',html) url=self.start_urls[count] count += 1

这段代码是一个 Scrapy 爬虫的解析函数，用于从响应中提取数据。具体来说，它做了以下几个事情：

1. 将响应的 HTML 文本提取到变量 html 中。
2. 使用正则表达式从 html 中提取电影名称（第一条 re.findall 的结果），评分和剧情概述（第二、三条 re.findall 的结果）。
3. 将爬取到的数据存储到对应的变量（movies_name、rating、plot_summary）中。
4. 获取当前爬虫正在爬取的 URL，并将 count 值加 1，以便下次解析下一个 URL。

需要注意的是，这里使用了全局变量 count，这意味着该爬虫只能单线程运行，否则可能会出现多个请求同时修改 count 值的情况。

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def parse(self, response): global count html = response.text movies_name = re.findall(r'class="m-b-sm">(.*?)</h2>',html)[0] rating = re.findall(r'm-b-n-sm">\n *(.*?)</p>',html) plot_summary = re.findall(r'<p da

ta-qa="plot-summary" class="">(.*?)</p>',html)[0] # 爬取电影名称、评分、剧情简介 # 将获取的数据存储到字典中 movie_dict = {} movie_dict['name'] = movies_name movie_dict['rating'] = rating[0] if rating else None movie_dict['plot_summary'] = plot_summary # 将字典转换为JSON格式 movie_json = json.dumps(movie_dict) # 将JSON数据写入文件中 with open('movie.json', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(movie_json + '\n') # 计数器加一 count += 1 # 打印当前爬取的电影数量 print('已爬取{}部电影'.format(count)) # 获取下一页的链接 next_page_link = re.findall(r'<a class="next-page" href="(.*?)" >下一页</a>',html) if next_page_link: # 如果存在下一页，则继续爬取 yield scrapy.Request(url=next_page_link[0], callback=self.parse) 以上是一个简单的爬虫程序，能够爬取豆瓣电影中的电影名称、评分、剧情简介，并将爬取的数据存储到一个JSON文件中。程序通过正则表达式从HTML源代码中提取所需数据，并使用Scrapy框架进行网页爬取和数据存储。

def main(self): start_response = self.get_response(url=self.start_url) self.parse_start_url(response=start_response) [pool.submit(self.parse_book_info, self.queue.get()) for i in range(self.queue.qsize())]

这是一个主函数`main()`的代码片段。在这个函数中，首先调用`get_response()`方法获取起始页面的响应，并将响应保存在`start_response`变量中。然后，调用`parse_start_url()`方法对起始页面的响应进行解析。

接下来，使用列表推导式并发地提交任务到线程池中。使用`self.queue.get()`从队列中获取待处理的任务，并调用`parse_book_info()`方法对任务进行解析。`range(self.queue.qsize())`指定了循环的次数，确保每个任务都被处理。

这段代码的目的是通过多线程并发地解析图书信息。通过使用线程池和队列来管理任务，可以提高解析的效率。

请注意，这只是代码片段的一部分，缺少了前面的方法定义和可能的变量声明。完整的代码可能包含更多的逻辑和功能。