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念天地之悠悠,独怆然而涕下。
大家好,我是J哥。
新房数据,对于房地产置业者来说是买房的重要参考依据,对于房地产开发商来说,也是分析竞争对手项目的绝佳途径,对于房地产代理来说,是踩盘前的重要准备。
今天J哥以「惠民之家」为例,手把手教你利用Python将惠州市新房数据批量抓取下来,共采集到近千个楼盘,包含楼盘名称、销售价格、主力户型、开盘时间、容积率、绿化率等「41个字段」。数据预览如下:
后台回复「新房」二字,可领取本文代码。
惠民之家首页网址:
http://www.fz0752.com/
新房列表网址:
http://www.fz0752.com/project/list.shtml
选择一个新房并点击「详情信息」即可找到目标字段:
软件:Pycharm
第三方库:requests,fake_useragent,lxml
网站地址:http://www.fz0752.com/
打开新房列表网页,点击「下一页」后,网址变成:
http://www.fz0752.com/project/list.shtml?state=&key=&qy=&area=&danjia=&func=&fea=&type=&kp=&mj=&sort=&pageNO=2
很显然,这是静态网页,翻页参数为「pageNO」,区域参数为「qy」,其余参数也很好理解,点击对应筛选项即可发现网页链接变化。咱们可以通过遍历区域和页码,将新房列表的房源URL提取下来,再遍历这些URL,抓取到每个房源的详情信息。
选择一个新房URL,点击进去,链接如下:
http://newhouse.fz0752.com/fontHtml/html/project/00020170060.html
即这个新房的id为「00020170060」,再点击详情信息,链接变为:
http://newhouse.fz0752.com/project/detail.shtml?num=20170060
即这个新房的「详情信息」的id为「20170060」,我们可以大胆假设这个id就是新房id截取的一部分。多找几个新房点击尝试,很容易验证这个规律。
相同的ip地址频繁访问同一个网页会有被封风险,本文采用fake_useragent,将随机生成的User-Agent请求头去访问网页,将减少ip封锁的风险。
导入爬虫相关库,定义一个主函数,构建区域列表(不同区域对应不用的区域id),遍历并用requests去请求由区域参数和页码参数拼接的URL。这里将页码设置50上限,当遍历的某个房源URL长度为0(即不存在新房数据)时,直接break,让程序进行下一个区域的遍历,直至所有数据抓取完毕,程序停止。
- # -*- coding = uft-8 -*-
- # @Time : 2020/12/21 9:29 下午
- # @Author : J哥
- # @File : newhouse.py
-
- import csv
- import time
- import random
- import requests
- import traceback
- from lxml import etree
- from fake_useragent import UserAgent
-
- def main():
- #46:惠城区,47:仲恺区,171:惠阳区,172:大亚湾,173:博罗县,174:惠东县,175:龙门县
- qy_list = [46,47,171,172,173,174,175]
- for qy in qy_list: #遍历区域
- for page in range(1,50): #遍历页数
- url = f'http://www.fz0752.com/project/list.shtml?state=&key=&qy={qy}&area=&danjia=&func=&fea=&type=&kp=&mj=&sort=&pageNO={page}'
- response = requests.request("GET", url, headers = headers,timeout = 5)
- print(response.status_code)
- if response.status_code == 200:
- re = response.content.decode('utf-8')
- print("正在提取" + str(qy) +'第' + str(page) + "页")
- #time.sleep(random.uniform(1, 2))
- print("-" * 80)
- # print(re)
- parse = etree.HTML(re)
- get_href(parse,qy)
- num = ''.join(parse.xpath('//*[@id="parent-content"]/div/div[6]/div/div[1]/div[2]/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/a/@href'))
- print(len(num))
- if len(num) == 0:
- break
-
- if __name__ == '__main__':
- ua = UserAgent(verify_ssl=False)
- headers = {"User-Agent": ua.random}
- time.sleep(random.uniform(1, 2))
- main()
发送请求,获取新房列表网页,并解析到所有新房URL,同时将新房id替换为详情信息id。在程序运行中发现有少数新房URL不一致,因此这里做了判断,修改后可以获取完整的详情信息id,并拼接出对应的URL。
- def get_href(parse,qy):
- items = parse.xpath('//*[@id="parent-content"]/div/div[6]/div/div[1]/div[2]/div')
- try:
- for item in items:
- href = ''.join(item.xpath('./div[2]/div[1]/div[1]/a/@href')).strip()
- print("初始href为:",href)
- #print(len(href))
- if len(href) > 25:
- href1 = 'http://newhouse.fz0752.com/project/detail.shtml?num=' + href[52:].replace(".html","")
- else:
- href1 = 'http://newhouse.fz0752.com/project/detail.shtml?num=' + href[15:]
- print("详情href为:",href1)
- try:
- get_detail(href1,qy)
- except:
- pass
- except Exception:
- print(traceback.print_exc())
打印结果如下:
详情信息URL找到后,定义一个函数去请求详情页数据,同时携带qy参数,最后将其保存到csv中。
- def get_detail(href1,qy):
- time.sleep(random.uniform(1, 2))
- response = requests.get(href1, headers=headers,timeout = 5)
- if response.status_code == 200:
- source = response.text
- html = etree.HTML(source)
开始解析详情页中的各个字段,这里用到xpath进行数据解析,由于需要解析的字段太多,高达41个,限于篇幅,以下仅给出部分字段解析代码。当然,其他字段解析基本一样。
- #项目状态
- try:
- xmzt = html.xpath('//*[@id="parent-content"]/div/div[3]/div[3]/div[1]/div[1]/text()')[0].strip()
- except:
- xmzt = None
- #项目名称
- try:
- name = html.xpath('//*[@id="parent-content"]/div/div[3]/div[3]/div[1]/h1/text()')[0].strip()
- except:
- name = None
- #项目简介
- ps = html.xpath('//*[@id="parent-content"]/div/div[3]/div[5]/div[2]/div')
- for p in ps:
- try:
- xmjj = p.xpath('./p[1]/text()')[0].strip()
- except:
- xmjj = None
- infos = html.xpath('//*[@id="parent-content"]/div/div[3]/div[5]/div[1]/div/table/tbody')
- for info in infos:
- #行政区域
- try:
- xzqy = info.xpath('./tr[1]/td[1]/text()')[0].strip()
- except:
- xzqy = None
- #物业类型
- try:
- wylx = info.xpath('./tr[2]/td[1]/text()')[0].strip()
- except:
- wylx = None
- #销售价格
- try:
- xsjg = info.xpath('./tr[3]/td[1]/text()')[0].strip()
- except:
- xsjg = None
- ······
- data = {
- 'xmzt':xmzt,
- 'name':name,
- 'xzqy':xzqy,
- ······
- 'qy':qy
- }
- print(data)
解析完数据后,将其置于字典中,打印结果如下:然后追加保存为csv:
- try:
- with open('hz_newhouse.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as fp:
- fieldnames = ['xmzt','name','xzqy',······,'qy']
- writer = csv.DictWriter(fp, fieldnames = fieldnames)
- writer.writerow(data)
- except Exception:
- print(traceback.print_exc())
当然,我们也可以读取csv文件,并写入Excel:
- df = pd.read_csv("newhouse.csv",names=['name','xzqy','wylx',······,'state'])
- df = df.drop_duplicates()
- df.to_excel("newhouse.xlsx",index=False)
本文基于Python爬虫技术,提供了一种更直观的抓取新房数据的方法。
不建议抓取太多,容易使得服务器负载,浅尝辄止即可。
如需本文完整代码,后台回复「新房」两个字即可获取。
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