python3 爬虫教学之爬取链家二手房（最下面源码） //以更新源码

2021-07-25 12:54:44

前言

作为一只小白，刚进入Python爬虫领域，今天尝试一下爬取链家的二手房，之前已经爬取了房天下的了，看看链家有什么不同，马上开始。

一、分析观察爬取网站结构

这里以广州链家二手房为例：http://gz.lianjia.com/ershoufang/

这是第一页，我们看看第二页的url会有什么变化发现多出来一个/g2，第三页/pg3，那么原始的是不是就是增加/pg1呢，我们测试一下http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/ == http://gz.lianjia.com/ershoufang/那么问题不大，我们继续分析。

这些就是我们想得到的二手房资讯，但是这个是有链接可以点进去的，我们看看：

里面的二手房资讯更加全面，那我是想得到这个网页里面的资讯了。

二、编写爬虫

1.得到url

　　我们先可以得到全部详细的链接，这里有100页，那么我们可以http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/.../pg2.../pg3.../pg100 　　先生成全部url，再从这些url得到每一页里面详细的url，再从详细的url分析html得到我想要的资讯。

2.分析　　htmlhttp://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/

　　先打开chrom自带的开发者工具分析里面的network，把preserve log勾上，清空，然后我们刷新一下网页。

发现get：http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/请求到的html

那么我们就可以开始生成全部url先了：

def generate_allurl(user_in_nub):

    url = 'http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg{}/'

    for url_next in range(1,int(user_in_nub)):

        yield url.format(url_next)

def main():

    user_in_nub = input('输入生成页数：')

    for i in generate_allurl(user_in_nub):

        print(i)

if __name__ == '__main__':

    main()

　　运行结果：

这样我们就生成了100页的url

然后我们就要分析这些url里面的详细每一页的url：

　　先分析网页结构，

　　发现我们要的url是再class为title里面的a标签，我们可以使用request来获取html，用正则表达法来分析获取详情页url：

import requests

import re

　　def一个方法，把得到的generate_allurl传进来再打印一下看看

def get_allurl(generate_allurl):

    get_url = requests.get(generate_allurl,)

    if get_url.status_code == 200:

        re_set = re.compile('<li.*?class="clear">.*?<a.*?class="img.*?".*?href="(.*?)"')

        re_get = re.findall(re_set,get_url.text)

        print(re_get)

　　　　　　正常获取详细页的链接

下一步我们就要分析这些详细页连接以获取里面的资讯，使用自带开发者工具点击这个箭头可以选择网页元素：

　　　　发现资讯在一个class为main里面，可以用BeautifulSoup模块里面的方法得到：

from bs4 import BeautifulSoup

　　定义一个方法来把详情url链接传进来分析：

def open_url(re_get):

    res = requests.get(re_get)

    if res.status_code == 200:

        info = {}

        soup = BeautifulSoup(res.text,'lxml')

        info['标题'] = soup.select('.main')[0].text

        info['总价'] = soup.select('.total')[0].text + '万'

        info['每平方售价'] = soup.select('.unitPriceValue')[0].text

        return info

　　这里把requests.get对象传给res，然后把这个变量传给BeautifulSoup，用lxml解析器解析，再把结果传给soup，然后就可以soup.select方法来筛选，因为上面标题在，main下：

　　　　　　soup.select('.main')，因为这里是一个class，所以前面要加.，如果筛选的是id，则加#。

得到如下结果：

是一个list，所以我们要加[ 0 ]取出，然后可以运用方法 .text得到文本。

def open_url(re_get):
    res = requests.get(re_get)
    if res.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(res.text,'lxml')
        title = soup.select('.main')[0].text
        print(title)

　　　　　　得到结果

　　　　　　然后还可以添加到字典，return返回字典：

def open_url(re_get):

    res = requests.get(re_get)

    if res.status_code == 200:

        info = {}

        soup = BeautifulSoup(res.text,'lxml')

        info['标题'] = soup.select('.main')[0].text

        info['总价'] = soup.select('.total')[0].text + '万'

        info['每平方售价'] = soup.select('.unitPriceValue')[0].text

        return info

　　　　　　　　得到结果：

　　　　　　　　还可以储存到xlsx文档里面:

def pandas_to_xlsx(info):

    pd_look = pd.DataFrame(info)

    pd_look.to_excel('链家二手房.xlsx',sheet_name='链家二手房')

　　　　　　ok基本完成，可能有没有说清楚的，留言我继续更新

 #!/usr/bin/env python3

 # -*- coding: utf-8 -*-

 # Author;Tsukasa

 import json

 from multiprocessing import Pool

 import requests

 from bs4 import BeautifulSoup

 import re

 import pandas as pd

 import pymongo

 def generate_allurl(user_in_nub, user_in_city):  # 生成url

     url = 'http://' + user_in_city + '.lianjia.com/ershoufang/pg{}/'

     for url_next in range(1, int(user_in_nub)):

         yield url.format(url_next)

 def get_allurl(generate_allurl):  # 分析url解析出每一页的详细url

     get_url = requests.get(generate_allurl, 'lxml')

     if get_url.status_code == 200:

         re_set = re.compile('<li.*?class="clear">.*?<a.*?class="img.*?".*?href="(.*?)"')

         re_get = re.findall(re_set, get_url.text)

         return re_get

 def open_url(re_get):  # 分析详细url获取所需信息

     res = requests.get(re_get)

     if res.status_code == 200:

         info = {}

         soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')

         info['标题'] = soup.select('.main')[0].text

         info['总价'] = soup.select('.total')[0].text + '万'

         info['每平方售价'] = soup.select('.unitPriceValue')[0].text

         info['参考总价'] = soup.select('.taxtext')[0].text

         info['建造时间'] = soup.select('.subInfo')[2].text

         info['小区名称'] = soup.select('.info')[0].text

         info['所在区域'] = soup.select('.info a')[0].text + ':' + soup.select('.info a')[1].text

         info['链家编号'] = str(re_get)[33:].rsplit('.html')[0]

         for i in soup.select('.base li'):

             i = str(i)

             if '</span>' in i or len(i) > 0:

                 key, value = (i.split('</span>'))

                 info[key[24:]] = value.rsplit('</li>')[0]

         for i in soup.select('.transaction li'):

             i = str(i)

             if '</span>' in i and len(i) > 0 and '抵押信息' not in i:

                 key, value = (i.split('</span>'))

                 info[key[24:]] = value.rsplit('</li>')[0]

         print(info)

         return info

 def update_to_MongoDB(one_page):  # update储存到MongoDB

     if db[Mongo_TABLE].update({'链家编号': one_page['链家编号']}, {'$set': one_page}, True): #去重复

         print('储存MongoDB 成功!')

         return True

     return False

 def pandas_to_xlsx(info):  # 储存到xlsx

     pd_look = pd.DataFrame(info)

     pd_look.to_excel('链家二手房.xlsx', sheet_name='链家二手房')

 def writer_to_text(list):  # 储存到text

     with open('链家二手房.text', 'a', encoding='utf-8')as f:

         f.write(json.dumps(list, ensure_ascii=False) + '\n')

         f.close()

 def main(url):

     writer_to_text(open_url(url))    #储存到text文件

     # update_to_MongoDB(list)   #储存到Mongodb

 if __name__ == '__main__':

     user_in_city = input('输入爬取城市：')

     user_in_nub = input('输入爬取页数：')

     Mongo_Url = 'localhost'

     Mongo_DB = 'Lianjia'

     Mongo_TABLE = 'Lianjia' + '\n' + str('zs')

     client = pymongo.MongoClient(Mongo_Url)

     db = client[Mongo_DB]

     pool = Pool()

     for i in generate_allurl('', 'zs'):

         pool.map(main, [url for url in get_allurl(i)])

源码地址：https://gist.github.com/Tsukasa007/660fce644b7dd33afc57998fdc6c376a

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一、分析观察爬取网站结构

二、编写爬虫

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