简单的爬取某租房网站租房信息并存入MySQL数据库_links_div = soup.find_all('div',class_="pic-panel"

这是我第一个爬虫项目，因为我有一些其他语言的基础，所以在入坑python十来天后终于完成了一个小项目，其间的辛酸不足为外人道也...说了这么多，那就让我们开始吧。

1.先看看使用的库：

import requests
import pymysql
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
import re

requests库用于处理url，并将其转化为文本格式，用来分析；

BeautifulSoup库用于将处理的文本格式化为html的形式，可以方便的使用CSS来查找链接，寻找相似性，并且其中还用到过re库，使用正则表达式与前者的寻找链接速度做过比对，但是正则表达式直接分析文本不经BeautifulSoup转化虽然快，但是在使用的过程中发现会有很多重复；

datetime库用来计算程序运行时间；

pymysql用来对MySQL数据库进行操作，将爬取的数据全部存入数据库中，而且python3貌似不支持mysqldb；

2.函数（方法基本都写成了函数，避免代码重复）

下面代码中，使用beautifulSoup，由于html5lib的兼容性最好，所以我使用的是html5lib,也有其他的,如lxml,大家也可以尝试一下：

# # 直接获取url的text形式，用正则表达式验证看是否能够加速
# def get_text(page_url):
#     response = requests.get(page_url)
#     response.encoding = 'utf-8'
#     return response.text
 
# 获取url下的页面内容，返回soup对象
def get_htmtext(page_url):
    soup = BeautifulSoup(requests.get(page_url).text,'html5lib')
    return soup
 
 
# 封装成函数，作用是获取列表页下面的所有租房页面链接，生成一个链接列表
def get_links(page_url):
    soup = get_htmtext(page_url)
    links_div = soup.find_all('div',class_="pic-panel")
    links = [div.a.get('href') for div in links_div]
    return links

获取租房信息：

# 获取房屋信息
def get_info(link_url):
    soup = get_htmtext(link_url)
    price = soup.find('span',class_="total").text  #价格
    unit = soup.find('span',class_="unit").text.strip()  #单位，并去掉特殊符号
    house_info = soup.find_all('p')  #获取租房信息
    area = house_info[0].text[3:]
    layout = house_info[1].text[5:]
    floor = house_info[2].text[3:]
    direction = house_info[3].text[5:]
    subway = house_info[4].text[3:]
    community = house_info[5].text[3:].strip()
    location = house_info[6].text[3:]
    create_time = house_info[7].text[3:]
 
    agent_name = soup.find('a',class_="name LOGCLICK").text
    house_num = soup.find('span',class_="houseNum").text[5:]
    # 生成字典
    info = {
        'house_num': house_num,
        'price': price,
        'unit': unit,
        'area': area,
        'layout': layout,
        'floor': floor,
        'direction': direction,
        'subway': subway,
        'community': community,
        'location': location,
        'create_time': create_time,
        'agent_name': agent_name
    }
    return info

设置登录数据库的参数以及登入函数：

# 数据库登录参数设置
DATABASE ={
    'host': 'localhost',  #如果是远程数据库，此处为远程服务器的IP地址
    'database': 'test',
    'user': 'root',
    'password': '******'
}
 
# 登入数据库
def load_db(setting):
    return pymysql.Connect(**setting)

将数据存入数据库的插入函数：

# 插入数据库函数
def insert_sql(db,house_info):
    dic = house_info
    ls = list(dic)
    table_name = 'user'
 
    data_type = {
        type("str"): '"%({})s"',
        type(0): '%({})s',
        type(0.1): '%({})s',
        type(None): 'null'
    }
 
    # sql生成语句
    sentence = 'insert ignore into %s('%table_name+','.join(ls)+') values(' + ','.join([data_type[type(dic[i])].format(i) for i in ls]) + ');'
    sql = sentence % dic
 
    cursor = db.cursor()
    try:
        cursor.execute(sql)
        db.commit()
    except Exception as e:
        print(e)

插入函数作为数据库存储的核心，其中的SQL生成语句是重中之重，可以一整行一整行的将数据存入，ignore避免重复存储，使用游标执行SQL语句，然后上传

最后进入正题，调用函数完成爬取，存储操作：

# 根据规律获取所有页面链接
def get_allpages():
    links = []
    for i in range(2,11):
        links.append('https://bj.lianjia.com/zufang/pg'+str(i)+'/')
    return links
 
 
first_url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/'
 
start_time = datetime.datetime.now()    # 程序开始时间
 
# 使用BeautifulSoup方法，速度较慢但基本不会重复
links = get_links(first_url)
for i in get_allpages():
    for j in get_links(i):
        links.append(j)
 
# # 使用正则表达式很快，但有许多重复
# links = get_links(first_url)
# for i in get_allpages():
#     eve_links = re.findall(r'href="(https://bj.lianjia.com/zufang/\w+\.html)"',get_text(i))
#     for j in eve_links:
#         links.append(j)
 
db = load_db(DATABASE)
for i in range(len(links)):
    insert_sql(db,get_info(links[i]))
 
end_time = datetime.datetime.now()    #程序结束时间
print((end_time-start_time).seconds)

因为该网站每页的链接特别明显，所以直接写了一个get_allpages函数，大致思路就是从首页的一个url地址，不断地将其他页面的链接分析读取出来，所以很大一部分是找出链接的特征，而且在爬取时能明显的感觉速度很慢，300个链接大概需要五分钟，可能是方法的问题，而且只是单纯的入库，并没有进行数据分析，所以还有很多不足，下次应该会发一篇分析这批数据的文章，并且采用其他的方法爬取数据。人生苦短，我用python！感谢大家的阅读！