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python爬取安居客二手房网站数据(转)

时间:2023-11-16 03:18:11

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python爬取安居客二手房网站数据(转)

之前没课的时候写过安居客的爬虫,但那也是小打小闹,那这次呢,

还是小打小闹

哈哈,现在开始正式进行爬虫书写

首先,需要分析一下要爬取的网站的结构:

作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧!

在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州的二手房都是这么的贵,作为即将毕业的学生狗惹不起啊惹不起

还是正文吧!!!

由上可以看到网页一条条的房源信息,点击进去后就会发现:

房源的详细信息。

OK!那么我们要干嘛呢,就是把郑州这个地区的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到数据库中,用来干嘛呢,作为一个地理人,还是有点用处的,这次就不说了

好,正式开始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模块来进行爬取页面,

首先由requests模块进行请求:

# 网页的请求头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链接url = '/sale/'response = requests.get(url, headers=header)print(response.text)

执行后就会得到这个网站的html代码了

通过分析可以得到每个房源都在class="list-item"的 li 标签中,那么我们就可以根据BeautifulSoup包进行提取

# 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})for i in result_li:print(i)

通过打印就能进一步减少了code量,好,继续提取

# 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})# 进行循环遍历其中的房源详细列表for i in result_li:# 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串,所以进行转换page_url = str(i)soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')# 由于通过class解析的为一个列表,所以只需要第一个参数result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]print(result_href.attrs['href'])

这样,我们就能看到一个个的url了,是不是很喜欢

好了,按正常的逻辑就要进入页面开始分析详细页面了,但是爬取完后如何进行下一页的爬取呢

所以,我们就需要先分析该页面是否有下一页

同样的方法就可以发现下一页同样是如此的简单,那么咱们就可以还是按原来的配方原来的味道继续

# 进行下一页的爬取result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'})if len(result_next_page) != 0:print(result_next_page[0].attrs['href'])else:print('没有下一页了')

因为当存在下一页的时候,网页中就是一个a标签,如果没有的话,就会成为i标签了,所以这样的就行,因此,我们就能完善一下,将以上这些封装为一个函数

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 网页的请求头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)# 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})# 进行下一页的爬取result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'})if len(result_next_page) != 0:# 函数进行递归get_page(result_next_page[0].attrs['href'])else:print('没有下一页了')# 进行循环遍历其中的房源详细列表for i in result_li:# 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串,所以进行转换page_url = str(i)soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')# 由于通过class解析的为一个列表,所以只需要第一个参数result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]# 先不做分析,等一会进行详细页面函数完成后进行调用print(result_href.attrs['href'])if __name__ == '__main__':# url链接url = '/sale/'# 页面爬取函数调用get_page(url)

好了,那么咱们就开始详细页面的爬取了

哎,怎么动不动就要断电了,大学的坑啊,先把结果附上,闲了在补充,

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 网页的请求头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)# 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印soup_idex = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')result_li = soup_idex.find_all('li', {'class': 'list-item'})# 进行循环遍历其中的房源详细列表for i in result_li:# 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串,所以进行转换page_url = str(i)soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')# 由于通过class解析的为一个列表,所以只需要第一个参数result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]# 详细页面的函数调用get_page_detail(result_href.attrs['href'])# 进行下一页的爬取result_next_page = soup_idex.find_all('a', {'class': 'aNxt'})if len(result_next_page) != 0:# 函数进行递归get_page(result_next_page[0].attrs['href'])else:print('没有下一页了')# 进行字符串中空格,换行,tab键的替换及删除字符串两边的空格删除def my_strip(s):return str(s).replace(" ", "").replace("\n", "").replace("\t", "").strip()# 由于频繁进行BeautifulSoup的使用,封装一下,很鸡肋def my_Beautifulsoup(response):return BeautifulSoup(str(response), 'html.parser')# 详细页面的爬取def get_page_detail(url):response = requests.get(url, headers=header)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 标题什么的一大堆,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('div', {'class': 'first-col detail-col'})result_house_2 = soup.find_all('div', {'class': 'second-col detail-col'})result_house_3 = soup.find_all('div', {'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,省实验中学,首付只需70万,大三房,诚心卖,价可谈 270万宇泰文博公寓 金水-花园路-文博东路4号 普通住宅3室2厅2卫 140平方米 南北 中层(共32层)精装修 19285元/m² 81.00万'''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链接url = '/sale/'# 页面爬取函数调用get_page(url)

由于自己边写博客,边写的代码,所以get_page函数中进行了一些改变,就是下一页的递归调用需要放在函数后面,以及进行封装了两个函数没有介绍,

而且数据存储到mysql也没有写,所以后期会继续跟进的,thank you!!!

/gkf0103/p/7689600.html

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