python爬虫之多线程爬取链家郑州郑东新区二手房信息_爬取郑州链家网租房信息

上次获取了链家658家的郑州二手房信息的房源，本次获取的为9600多家的房源信息，共一百页，但由于太多，所以就获取了前50页的内容。获取的速度也是非常的快。
代码如下：

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多线程爬取链家二手房信息
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# 导入第三方库
import time
import requests
import threading
from lxml import etree
from fake_useragent import UserAgent
from queue import Queue

# 随机请求头
ua = UserAgent()


# 定义多线程爬取链家的类
class LianJiaDuo():
    # 初始化对象
    def __init__(self):
        # 请求的初始url
        self.start_url = "https://zz.lianjia.com/ershoufang/zhengdongxinqu/pg{}/"
        # 定义请求头
        self.headers = {"User-Agent": ua.random}
        # 创建url队列
        self.url_queue = Queue()
        # 创建html队列
        self.html_queue = Queue()
        # 创建提取内容的队列
        self.content_queue = Queue()

    # 定义构造开始url的地址的方法
    def get_url_list(self):
        # 构造50个url地址
        for i in range(1, 51):
            # 将构造的地址加入到url队列中
            self.url_queue.put(self.start_url.format(i))

    # 定义解析url得到对应html文本的方法
    def paser_url(self):
        while True:
            # 从队列中取url地址
            url = self.url_queue.get()
            time.sleep(0.5)
            html = requests.get(url, headers=self.headers).content.decode()
            # 将请求得到html文本添加到html队列中
            self.html_queue.put(html)
            # 将url队列中的url地址减一
            self.url_queue.task_done()

    # 定义得到提取信息的方法
    def get_content_list(self):
        while True:
            # 从html队列中取html
            html_str = self.html_queue.get()
            e = etree.HTML(html_str)
            # 提取所有的div标签
            div_list = e.xpath('//ul[@class="sellListContent"]//div[@class="info clear"]')
            data = []
            for div in div_list:
                item = {}
                # 提取名称
                title = div.xpath('./div[@class="title"]/a/text()')
                item["title"] = title[0]
                # 提取位置
                positionInfo = div.xpath('./div[@class="flood"]/div[@class="positionInfo"]/a/text()')
                item["positionInfo"] = positionInfo[0]
                # 提取房屋信息
                houseInfo = div.xpath('./div[@class="address"]/div[@class="houseInfo"]/text()')
                item["houseInfo"] = houseInfo[0]
                # 提取总价
                total_price = div.xpath('./div[@class="priceInfo"]/div[@class="totalPrice"]/span/text()')
                total_price = [i + "万" for i in total_price]
                item["total_price"] = total_price[0]
                # 提取单价
                unit_price = div.xpath('./div[@class="priceInfo"]/div[@class="unitPrice"]/span/text()')
                item["unit_price"] = unit_price[0]
                # 添加进列表
                data.append(item)
            # 将提取的内容添加到content的队列中
            self.content_queue.put(data)
            # 实现html文本减一
            self.html_queue.task_done()

    # 定义保存文本信息的方法
    def save_data(self):
        # 遍历self.content_queue
        for content in self.content_queue.get():
            with open("lianjia2.csv", "a") as f:
                for key, value in content.items():
                    f.write(key + ',' + value + ',')
                    f.write('\n')

    def run(self):
        thread_list = []
        for i in range(10):
            t_url = threading.Thread(target=self.get_url_list)
            thread_list.append(t_url)
        # 解析html文本的线程
        for i in range(10):
            t_parse = threading.Thread(target=self.paser_url)
            thread_list.append(t_parse)
        # 得到html文本的线程
        for i in range(15):
            t_html = threading.Thread(target=self.get_content_list)
            thread_list.append(t_html)
        # 保存提取信息的线程
        for i in range(20):
            t_save = threading.Thread(target=self.save_data)
            thread_list.append(t_save)
        # 开启线程
        for t in thread_list:
            t.setDaemon(True)
            t.start()
        # 阻塞线程，待其他线程结束之后，主线程结束
        for q in [self.url_queue, self.html_queue, self.content_queue]:
            q.join()


if __name__ == '__main__':
    lianjia_spider = LianJiaDuo()
    lianjia_spider.run()

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爬取结果：