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        python爬取安居客二手房網站數據方法分享

        來源:懂視網 責編:小OO 時間:2020-11-27 14:13:17
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        python爬取安居客二手房網站數據方法分享

        現在開始正式進行爬蟲書寫首先,需要分析一下要爬取的網站的結構:作為一名河南的學生,那就看看鄭州的二手房信息吧。在上面這個頁面中,可以看到一條條的房源信息,由上可以看到網頁一條條的房源信息,點擊進去后就會發現。房源的詳細信息。OK。那么我們要干嘛呢,就是把鄭州這個地區的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到數據庫中,用來干嘛呢,作為一個地理人,還是有點用處的,這次就不說了好,正式開始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模塊來進行爬取頁面,首先由requests模塊進行請求。
        推薦度:
        導讀現在開始正式進行爬蟲書寫首先,需要分析一下要爬取的網站的結構:作為一名河南的學生,那就看看鄭州的二手房信息吧。在上面這個頁面中,可以看到一條條的房源信息,由上可以看到網頁一條條的房源信息,點擊進去后就會發現。房源的詳細信息。OK。那么我們要干嘛呢,就是把鄭州這個地區的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到數據庫中,用來干嘛呢,作為一個地理人,還是有點用處的,這次就不說了好,正式開始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模塊來進行爬取頁面,首先由requests模塊進行請求。
        本文主要為大家帶來一篇python爬取安居客二手房網站數據(實例講解)。小編覺得挺不錯的,現在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧,希望能幫助到大家。

        現在開始正式進行爬蟲書寫首先,需要分析一下要爬取的網站的結構:作為一名河南的學生,那就看看鄭州的二手房信息吧!

        在上面這個頁面中,我們可以看到一條條的房源信息,由上可以看到網頁一條條的房源信息,點擊進去后就會發現:

        房源的詳細信息。OK!那么我們要干嘛呢,就是把鄭州這個地區的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到數據庫中,用來干嘛呢,作為一個地理人,還是有點用處的,這次就不說了好,正式開始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模塊來進行爬取頁面,首先由requests模塊進行請求:

        # 網頁的請求頭
        header = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'
        }
        # url鏈接
        url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'
        response = requests.get(url, headers=header)
        print(response.text)

        執行后就會得到這個網站的html代碼了

        通過分析可以得到每個房源都在class="list-item"的 li 標簽中,那么我們就可以根據BeautifulSoup包進行提取

        # 通過BeautifulSoup進行解析出每個房源詳細列表并進行打印
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})
        for i in result_li:
         print(i)

        通過打印就能進一步減少了code量,好,繼續提取

        # 通過BeautifulSoup進行解析出每個房源詳細列表并進行打印
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})
        # 進行循環遍歷其中的房源詳細列表
        for i in result_li:
         # 由于BeautifulSoup傳入的必須為字符串,所以進行轉換
         page_url = str(i)
         soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')
         # 由于通過class解析的為一個列表,所以只需要第一個參數
         result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]
         print(result_href.attrs['href'])

        這樣,我們就能看到一個個的url了,是不是很喜歡

        好了,按正常的邏輯就要進入頁面開始分析詳細頁面了,但是爬取完后如何進行下一頁的爬取呢所以,我們就需要先分析該頁面是否有下一頁

        同樣的方法就可以發現下一頁同樣是如此的簡單,那么咱們就可以還是按原來的配方原來的味道繼續

        # 進行下一頁的爬取
        result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'})
        if len(result_next_page) != 0:
         print(result_next_page[0].attrs['href'])
        else:
         print('沒有下一頁了')

        因為當存在下一頁的時候,網頁中就是一個a標簽,如果沒有的話,就會成為i標簽了,所以這樣的就行,因此,我們就能完善一下,將以上這些封裝為一個函數

        import requests
        from bs4 import BeautifulSoup
        
        # 網頁的請求頭
        header = {
         'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'
        }
        
        def get_page(url):
         response = requests.get(url, headers=header)
        
         # 通過BeautifulSoup進行解析出每個房源詳細列表并進行打印
         soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
         result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})
        
         # 進行下一頁的爬取
         result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'})
         if len(result_next_page) != 0:
         # 函數進行遞歸
         get_page(result_next_page[0].attrs['href'])
         else:
         print('沒有下一頁了')
        
         # 進行循環遍歷其中的房源詳細列表
         for i in result_li:
         # 由于BeautifulSoup傳入的必須為字符串,所以進行轉換
         page_url = str(i)
         soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')
         # 由于通過class解析的為一個列表,所以只需要第一個參數
         result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]
         # 先不做分析,等一會進行詳細頁面函數完成后進行調用
         print(result_href.attrs['href'])
        
        
        if __name__ == '__main__':
         # url鏈接
         url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'
         # 頁面爬取函數調用
         get_page(url)

        好了,那么咱們就開始詳細頁面的爬取了

        哎,怎么動不動就要斷電了,大學的坑啊,先把結果附上,閑了在補充,

        import requests
        from bs4 import BeautifulSoup
        
        # 網頁的請求頭
        header = {
         'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'
        }
        
        def get_page(url):
         response = requests.get(url, headers=header)
        
         # 通過BeautifulSoup進行解析出每個房源詳細列表并進行打印
         soup_idex = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
         result_li = soup_idex.find_all('li', {'class': 'list-item'})
        
         # 進行循環遍歷其中的房源詳細列表
         for i in result_li:
         # 由于BeautifulSoup傳入的必須為字符串,所以進行轉換
         page_url = str(i)
         soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')
         # 由于通過class解析的為一個列表,所以只需要第一個參數
         result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]
         # 詳細頁面的函數調用
         get_page_detail(result_href.attrs['href'])
        
        
         # 進行下一頁的爬取
         result_next_page = soup_idex.find_all('a', {'class': 'aNxt'})
         if len(result_next_page) != 0:
         # 函數進行遞歸
         get_page(result_next_page[0].attrs['href'])
         else:
         print('沒有下一頁了')
        
        # 進行字符串中空格,換行,tab鍵的替換及刪除字符串兩邊的空格刪除
        def my_strip(s):
         return str(s).replace(" ", "").replace("
        ", "").replace("	", "").strip()
        # 由于頻繁進行BeautifulSoup的使用,封裝一下,很雞肋
        def my_Beautifulsoup(response):
         return BeautifulSoup(str(response), 'html.parser')
        
        
        
        # 詳細頁面的爬取
        def get_page_detail(url):
         response = requests.get(url, headers=header)
         if response.status_code == 200:
         soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
         # 標題什么的一大堆,哈哈
         result_title = soup.find_all('h3', {'class': 'long-title'})[0]
         result_price = soup.find_all('span', {'class': 'light info-tag'})[0]
         result_house_1 = soup.find_all('p', {'class': 'first-col detail-col'})
         result_house_2 = soup.find_all('p', {'class': 'second-col detail-col'})
         result_house_3 = soup.find_all('p', {'class': 'third-col detail-col'})
         soup_1 = my_Beautifulsoup(result_house_1)
         soup_2 = my_Beautifulsoup(result_house_2)
         soup_3 = my_Beautifulsoup(result_house_3)
         result_house_tar_1 = soup_1.find_all('dd')
         result_house_tar_2 = soup_2.find_all('dd')
         result_house_tar_3 = soup_3.find_all('dd')
         '''
         文博公寓,省實驗中學,首付只需70萬,大三房,誠心賣,價可談 270萬
         宇泰文博公寓 金水-花園路-文博東路4號 2010年 普通住宅
         3室2廳2衛 140平方米 南北 中層(共32層)
         精裝修 19285元/m? 81.00萬
         '''
         print(my_strip(result_title.text), my_strip(result_price.text))
         print(my_strip(result_house_tar_1[0].text),
         my_strip(my_Beautifulsoup(result_house_tar_1[1]).find_all('p')[0].text),
         my_strip(result_house_tar_1[2].text), my_strip(result_house_tar_1[3].text))
         print(my_strip(result_house_tar_2[0].text), my_strip(result_house_tar_2[1].text),
         my_strip(result_house_tar_2[2].text), my_strip(result_house_tar_2[3].text))
         print(my_strip(result_house_tar_3[0].text), my_strip(result_house_tar_3[1].text),
         my_strip(result_house_tar_3[2].text))
        
        if __name__ == '__main__':
         # url鏈接
         url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'
         # 頁面爬取函數調用
         get_page(url)

        由于自己邊寫博客,邊寫的代碼,所以get_page函數中進行了一些改變,就是下一頁的遞歸調用需要放在函數后面,以及進行封裝了兩個函數沒有介紹,

        而且數據存儲到mysql也沒有寫,所以后期會繼續跟進的,thank you!!!

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        python爬取安居客二手房網站數據方法分享

        現在開始正式進行爬蟲書寫首先,需要分析一下要爬取的網站的結構:作為一名河南的學生,那就看看鄭州的二手房信息吧。在上面這個頁面中,可以看到一條條的房源信息,由上可以看到網頁一條條的房源信息,點擊進去后就會發現。房源的詳細信息。OK。那么我們要干嘛呢,就是把鄭州這個地區的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到數據庫中,用來干嘛呢,作為一個地理人,還是有點用處的,這次就不說了好,正式開始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模塊來進行爬取頁面,首先由requests模塊進行請求。
        推薦度:
        標簽: 數據 二手房 python
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