python数据爬取案例--地产数据及交通数据_交通数据抓取

一、地产数据爬取

原创代码，打个标签，便于自己以后整理。

1、数据来源

数据来源为浙报传媒地产研究院的网上数据，红色标注区段改写后，可用于提取不同地市、不同时段的房地产土地交易数据，用于深入分析。

2、数据爬取

采用requests进行数据爬取，需要注意对异常数据的处理。本代码中采用try进行流拍、中止交易处理。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import urllib3
import re
import csv
import os
from urllib.parse import urljoin,urlparse

#检查URL地址
def check_link(url):
   header= {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.109 Safari/537.36'}
   r=requests.get(url=url,headers=header)   #查看网页源代码 document.charset
   return(r.text)

#爬取资源
def get_contents(ulist,rurl):
    soup=BeautifulSoup(rurl,'html.parser')
    table=soup.find('table')   #找到包含数据的表格
    #print(table)
    trs=table.find_all('tr')
    for tr in trs:
      ui=[]
      for td in tr:
        ui.append(td.string)
      ulist.append(ui)
    for list in ulist:
     print(list)

#保存资源
def save_contents(file_path,file_name,urlist):
  if not os.path.exists(file_path):#是否存在文件夹，不存在就创建
     os.makedirs(file_path)
  path=file_path+os.path.sep+'{file_name}'.format(file_name=file_name+".csv")
  with open(path,"w",newline='') as f:
    writer=csv.writer(f)
    writer.writerow(['嘉兴土地交易状况'])
    ge=['中止','流拍']
    try:
     for i in range(len(urlist)):
       if urlist[i][13] not in ge:
            writer.writerow([urlist[i][1],urlist[i][3],urlist[i][5],urlist[i][7],urlist[i][9],urlist[i][11],urlist[i][13],urlist[i][15],urlist[i][17],urlist[i][19],urlist[i][21]])
       else:
            writer.writerow([urlist[i][1],urlist[i][3],urlist[i][5],urlist[i][7],urlist[i][9],urlist[i][11],urlist[i][13]])   #应对流拍、中止情况
    except:
     pass

def main():
  urli=[]
  url='http://yanjiu.zzhz.com.cn/newPageindex.html?att=2019&attName=2019&slRg=54&brd=&brdName=%25E5%2598%2589%25E5%2585%25B4'   #修改URL地址，获取不同阶段的地价表格
  rs=check_link(url)
  #print(rs)
  get_contents(urli,rs)
  save_contents(r"E:\地产研究资料","2019-jx",urli)

main()

3、数据结果

二、交通数据爬取

爬取数据来源：http://www.hzjtydzs.com/index4.html

1、爬取数据代码

原网页是基于js编写的，因此requests不同提取得到数据。采用selenium进行数据提取，方法是一样的。需要先定位到数据，对数据进行提取，保存。

#抓取杭州市交通拥堵指数页面-分区域交通-主要道路行程车速
#设置保存文件的位置，并按照“时间”对文件进行命名，进行存储。
#
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import re
import csv
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import lxml
import datetime
import time
import os as os

 

url='http://www.hzjtydzs.com/index4.html' 
browser=webdriver.Chrome()  #需安装webdriver，在chrome的开发模式下进行
browser.get(url)

#找到页面源码
print("等待网页相应....")
wait=WebDriverWait(browser,10)
Xpath="//*[@id=\"secure_fund_list1\"]"    #可借助xpath helper定位到数据
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH,Xpath)))   
#presence_of_element_located()方法中传入的应该是一个元组, ec.presence_of_element_located((By.ID, 'feed_friend')) 
#多了一个括号, 把传入参数变为元组类型
print("正在获取网页数据...")
soup=BeautifulSoup(browser.page_source,'html.parser')   #页面解析
browser.close()      #关闭brower

#定位数据
ulist=[]
for tr in soup.find_all('tr'):
 item=[]
 for td in tr.find_all('td'):
   lst=td.get_text()
   item.append(lst)
 ulist.append(item)
shuju=[]
for i in range(0,len(ulist),2):
 shuju.append(ulist[i])
#print(shuju)  #打印数据
#print(len(shuju))  #打印数据长度
#print(shuju[2])    #打印数据第3行(编号从0开始)

#保存资源 
def save_contents(file_path,file_name,urlist):
   if not os.path.exists(file_path):#是否存在文件夹，不存在就创建
      os.makedirs(file_path)
   path=file_path+os.path.sep+'{file_name}'.format(file_name=file_name+".csv")
   #path=r"D:\jtzs\{name}".format(name=file_name+".csv")
   with open(path,"w",newline='') as f:   #增加newline=''，删除空格行
    writer=csv.writer(f)
    writer.writerow(['jtzs'])
    for i in range(len(ulist)):
     try:
       writer.writerow([urlist[i][0],urlist[i][1],urlist[i][2],urlist[i][3]])
     except:
      pass
def main():
 path=r"D:\jtzs"
 filename=datetime.datetime.now().strftime('%b-%d-%Y %H%M%S')
 save_contents(path,filename,shuju) 
  
main()

2、提取得到数据