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今
日
鸡
汤
夜阑卧听风吹雨,铁马冰河入梦来。
/1 前言/
随着人们生活方式的的提高,房子成为了我们必不可少的一部分。而网上的信息太过于复杂,为了了解最近房价的变化趋势。小编以链家这个网站为例,抓取房价的信息。
/2 项目目标/
实现将获取到的房子的名字、价格、房子的关注度,导入Word模板,并生成独立的Word文档。
/3 涉及的库和网站/
先列出网址,如下所示。
网址:https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg1/("bj"北京的缩写)
库:requests、time 、lxml
/4 具体分析/
如何对下一页的网址进行请求?
点击下一页的按钮,观察到网站的变化分别如下:
- https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg1/
- https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg2/
- https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg3/
观察到只有pg()变化,变化的部分用{}格式化代替,再用for循环遍历这网址,实现多个网址请求。
/5 实现步骤/
- import requests
- from lxml import etree
- import time
- class LianJia(object):
- def __init__(self):
- pass
-
- def main(self):
- pass
-
-
- if __name__ == '__main__':
- spider= LianJia()
- spider.main()
2. 对网站发生请求
- def __init__(self):
- self.url = "https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{}/"
- self.headers = {
- "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36"
- }
- # 请求数据
- def get_page(self,url):
- html = requests.get(url=url,headers=self.headers).content.decode("utf-8")
- # print(html)
- self.page_page(html)
- # 数据处理
- def page_page(self,html):
- parse_html = etree.HTML(html)
- page = parse_html.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/ul/li')
- house_dict = {}
- for li in page:
- house_dict['名称']=li.xpath('.//div[@class="infoclear"]//div[@class="title"]/a/text()')[0].strip()
- house_dict["价格"] = li.xpath(".//div[@class='priceInfo']/div[@class='totalPrice']/span/text()")[0].strip()+"万"
- house_dict["关注度"] = li.xpath('.//div[@class="info clear"]//div[@class="followInfo"]//text()')[0].strip()
1) 在谷歌浏览器上,进行右键选择开发者工具或者按下键盘的F12,如下图所示。
2) 右键检查,找到房价的链接,如下图所示。
- f = open('房子.doc', 'a', encoding = 'utf-8') # 以'w'方式打开文件
- f.write(str(house_dict))
- print(house_dict)
- f.write("\n") # 键和值分行放,键在单数行,值在双数行
- f.close()
- def main(self):
- for pg in range(1 ,101): #for遍历得到的网址
- url = self.url.format(str(pg))
- print(" = " *50)
- time.sleep(1.4) #时间延时
/6 效果展示/
1. 点击绿色按钮运行,将结果显示在控制台,如下图所示。
2. 保存在一个名为“房子”world文档里,如下图所示。
/7 小结/
不建议抓取太多数据,容易对服务器造成负载,浅尝辄止即可。
希望通过这个项目,能够帮助大家更好的了解房价的趋势。
本文基于Python网络爬虫,利用爬虫库,实现链家网部分房价信息的抓取。就Python爬取链家的房产信息中的一些难点, 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。
欢迎大家积极尝试,有时候看到别人实现起来很简单,但是到自己动手实现的时候,总会有各种各样的问题,切勿眼高手低,勤动手,才可以理解的更加深刻。
如果本文源码的小伙伴,请在后台回复“链家网”三个字进行获取,觉得不错,记得给个Star噢~
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