Python爬虫入门教程 23-100 石家庄链家租房数据抓取-阿里云开发者社区

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Python爬虫入门教程 23-100 石家庄链家租房数据抓取

简介: 1. 石家庄链家租房数据-写在前面 作为一个活跃在京津冀地区的开发者,要闲着没事就看看石家庄这个国际化大都市的一些数据,这篇博客爬取了链家网的租房信息,爬取到的数据在后面的博客中可以作为一些数据分析的素材。

1. 石家庄链家租房数据-写在前面

作为一个活跃在京津冀地区的开发者,要闲着没事就看看石家庄这个国际化大都市的一些数据,这篇博客爬取了链家网的租房信息,爬取到的数据在后面的博客中可以作为一些数据分析的素材。
我们需要爬取的网址为:https://sjz.lianjia.com/zufang/

2. 石家庄链家租房数据-分析网址

首先确定一下,哪些数据是我们需要的

image

可以看到,黄色框就是我们需要的数据。

接下来,确定一下翻页规律

https://sjz.lianjia.com/zufang/pg1/
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg2/
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg3/
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg4/
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg5/
... 
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg80/

3. 石家庄链家租房数据-解析网页

有了分页地址,就可以快速把链接拼接完毕,我们采用lxml模块解析网页源码,获取想要的数据。

本次编码使用了一个新的模块 fake_useragent ,这个模块,可以随机的去获取一个UA(user-agent),模块使用比较简单,可以去百度百度就很多教程。

本篇博客主要使用的是调用一个随机的UA

self._ua = UserAgent()
self._headers = {"User-Agent": self._ua.random}  # 调用一个随机的UA

由于可以快速的把页码拼接出来,所以采用协程进行抓取,写入csv文件采用的pandas模块

from fake_useragent import UserAgent
from lxml import etree
import asyncio
import aiohttp
import pandas as pd

class LianjiaSpider(object):

    def __init__(self):
        self._ua = UserAgent()
        self._headers = {"User-Agent": self._ua.random}
        self._data = list()


    async def get(self,url):
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            try:
                async with session.get(url,headers=self._headers,timeout=3) as resp:
                    if resp.status==200:
                        result = await resp.text()
                        return result
            except Exception as e:
                print(e.args)

    async def parse_html(self):
        for page in range(1,77):
            url = "https://sjz.lianjia.com/zufang/pg{}/".format(page)
            print("正在爬取{}".format(url))
            html = await self.get(url)   # 获取网页内容
            html = etree.HTML(html)  # 解析网页
            self.parse_page(html)   # 匹配我们想要的数据

            print("正在存储数据....")
            ######################### 数据写入
            data = pd.DataFrame(self._data)
            data.to_csv("链家网租房数据.csv", encoding='utf_8_sig')   # 写入文件
            ######################### 数据写入



    def run(self):
        loop = asyncio.get_event_loop()
        tasks = [asyncio.ensure_future(self.parse_html())]
        loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))


if __name__ == '__main__':
    l = LianjiaSpider()
    l.run()

上述代码中缺少一个解析网页的函数,我们接下来把他补全

    def parse_page(self,html):
        info_panel = html.xpath("//div[@class='info-panel']")
        for info in info_panel:
            region = self.remove_space(info.xpath(".//span[@class='region']/text()"))
            zone = self.remove_space(info.xpath(".//span[@class='zone']/span/text()"))
            meters = self.remove_space(info.xpath(".//span[@class='meters']/text()"))
            where = self.remove_space(info.xpath(".//div[@class='where']/span[4]/text()"))

            con = info.xpath(".//div[@class='con']/text()")
            floor = con[0]  # 楼层
            type = con[1]   # 样式

            agent = info.xpath(".//div[@class='con']/a/text()")[0]

            has = info.xpath(".//div[@class='left agency']//text()")

            price = info.xpath(".//div[@class='price']/span/text()")[0]
            price_pre =  info.xpath(".//div[@class='price-pre']/text()")[0]
            look_num = info.xpath(".//div[@class='square']//span[@class='num']/text()")[0]

            one_data = {
                "region":region,
                "zone":zone,
                "meters":meters,
                "where":where,
                "louceng":floor,
                "type":type,
                "xiaoshou":agent,
                "has":has,
                "price":price,
                "price_pre":price_pre,
                "num":look_num
            }
            self._data.append(one_data)  # 添加数据

不一会,数据就爬取的差不多了。

image

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