1. 首页
  2. Python 爬虫

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

人生苦短,我用 Python

前文传送门:

小白学 Python 爬虫(1):开篇

小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装

小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门

小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门

小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础

小白学 Python 爬虫(6):前置准备(五)爬虫框架的安装

小白学 Python 爬虫(7):HTTP 基础

小白学 Python 爬虫(8):网页基础

小白学 Python 爬虫(9):爬虫基础

小白学 Python 爬虫(10):Session 和 Cookies

小白学 Python 爬虫(11):urllib 基础使用(一)

小白学 Python 爬虫(12):urllib 基础使用(二)

小白学 Python 爬虫(13):urllib 基础使用(三)

小白学 Python 爬虫(14):urllib 基础使用(四)

小白学 Python 爬虫(15):urllib 基础使用(五)

小白学 Python 爬虫(16):urllib 实战之爬取妹子图

小白学 Python 爬虫(17):Requests 基础使用

小白学 Python 爬虫(18):Requests 进阶操作

小白学 Python 爬虫(19):Xpath 基操

小白学 Python 爬虫(20):Xpath 进阶

小白学 Python 爬虫(21):解析库 Beautiful Soup(上)

小白学 Python 爬虫(22):解析库 Beautiful Soup(下)

小白学 Python 爬虫(23):解析库 pyquery 入门

小白学 Python 爬虫(24):2019 豆瓣电影排行

小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息

引言

看到题目肯定有同学会问,为啥不包含新房,emmmmmmmmmmm

说出来都是血泪史啊。。。

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

小编已经哭晕在厕所,那位同学赶紧醒醒,太阳还没下山呢。

别看不起二手房,说的好像大家都买得起一样。

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

分析

淡不多扯,先进入正题,目标页面的链接小编已经找好了:https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg1/

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

房源数量还是蛮多的么,今年正题房产行业不景气,据说 房价都不高。

小编其实是有目的的,毕竟也来上海五年多了,万一真的爬出来的数据看到有合适,对吧,顺便也能帮大家探个路。

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

首先还是分析页面的链接信息,其实已经很明显了,在链接最后一栏有一个 pg1 ,小编猜应该是 page1 的意思,不信换成 pg2 试试看,很显然的么。

随便打开一个房屋页面进到内层页面,看下数据:

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

数据还是很全面的嘛,那详细数据就从这里取了。

顺便再看下详情页的链接:https://sh.lianjia.com/ershoufang/107102012982.html

这个编号从哪里来?

小编敢保证在外层列表页的 DOM 结构里肯定能找到。

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

这就叫老司机的直觉,秀不秀就完了。

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

撸代码

思想还是老思想,先将外层列表页的数据构建一个列表,然后通过循环那个列表爬取详情页,将获取到的数据写入 Mysql 中。

本篇所使用到的请求库和解析库还是 Requests 和 pyquery 。

别问为啥,问就是小编喜欢。

因为简单。

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

还是先定义一个爬取外层房源列表的方法:

def get_outer_list(maxNum):
    list = []
    for i in range(1, maxNum + 1):
        url = 'https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg' + str(i)
        print('正在爬取的链接为: %s' %url)
        response = requests.get(url, headers=headers)
        print('正在获取第 %d 页房源' % i)
        doc = PyQuery(response.text)
        num = 0
        for item in doc('.sellListContent li').items():
            num += 1
            list.append(item.attr('data-lj_action_housedel_id'))
        print('当前页面房源共 %d 套' %num)
    return list

这里先获取房源的那个 id 编号列表,方便我们下一步进行连接的拼接,这里的传入参数是最大页数,只要不超过实际页数即可,目前最大页数是 100 页,这里最大也只能传入 100 。

房源列表获取到以后,接着就是要获取房源的详细信息,这次的信息量有点大,解析起来稍有费劲儿:

def get_inner_info(list):
    for i in list:
        try:
            response = requests.get('https://sh.lianjia.com/ershoufang/' + str(i) + '.html', headers=headers)
            doc = PyQuery(response.text)

            # 基本属性解析
            base_li_item = doc('.base .content ul li').remove('.label').items()
            base_li_list = []
            for item in base_li_item:
                base_li_list.append(item.text())

            # 交易属性解析
            transaction_li_item = doc('.transaction .content ul li').items()
            transaction_li_list = []
            for item in transaction_li_item:
                transaction_li_list.append(item.children().not_('.label').text())

            insert_data = {
                "id": i,
                "danjia": doc('.unitPriceValue').remove('i').text(),
                "zongjia": doc('.price .total').text() + '万',
                "quyu": doc('.areaName .info').text(),
                "xiaoqu": doc('.communityName .info').text(),
                "huxing": base_li_list[0],
                "louceng": base_li_list[1],
                "jianmian": base_li_list[2],
                "jiegou": base_li_list[3],
                "taoneimianji": base_li_list[4],
                "jianzhuleixing": base_li_list[5],
                "chaoxiang": base_li_list[6],
                "jianzhujiegou": base_li_list[7],
                "zhuangxiu": base_li_list[8],
                "tihubili": base_li_list[9],
                "dianti": base_li_list[10],
                "chanquan": base_li_list[11],
                "guapaishijian": transaction_li_list[0],
                "jiaoyiquanshu": transaction_li_list[1],
                "shangcijiaoyi": transaction_li_list[2],
                "fangwuyongtu": transaction_li_list[3],
                "fangwunianxian": transaction_li_list[4],
                "chanquansuoshu": transaction_li_list[5],
                "diyaxinxi": transaction_li_list[6]
            }
            cursor.execute(sql_insert, insert_data)
            conn.commit()
            print(i, ':写入完成')
        except:
            print(i, ':写入异常')
            continue

两个最关键的方法已经写完了,接下来看下小编的成果:

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

这个价格看的小编血压有点高。

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

果然还是我大魔都,不管几手房,价格看看就好。

小结

从结果可以看出来,链家虽然是说的有 6W 多套房子,实际上我们从页面上可以爬取到的拢共也就只有 3000 套,远没有达到我们想要的所有的数据。但是小编增加筛选条件,房源总数确实也是会变动的,应该是做了强限制,最多只能展示 100 页的数据,防止数据被完全爬走。

套路还是很深的,只要不把数据放出来,泥萌就不要想能爬到我的数据。对于一般用户而言,能看到前面的一些数据也足够了,估计也没几个人会翻到最后几页去看数据。

小白学 Python 爬虫(26):为啥上海二手房你都买不起

本篇的代码就到这里了,如果有需要获取全部代码的,可以访问代码仓库获取。

示例代码

本系列的所有代码小编都会放在代码管理仓库 Github 和 Gitee 上,方便大家取用。

示例代码-Github

示例代码-Gitee

转载声明:本博客由极客挖掘机创作,采用 CC BY 3.0 CN 许可协议。可自由转载、引用,但需署名作者且注明文章出处。如转载至微信公众号,请在文末添加作者公众号二维码。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

评论列表(2条)

  • 待定 2019年12月24日 下午4:44

    求大佬在传授一下寻找数据接口和for item in doc(‘.sellListContent li’).items()中doc括号里面的东西是怎么选择的,,

QR code