• 如何高效地爬取链家的房源信息(四)


    Python实现的链家网站的爬虫第四部分,最后一部分。


    本系列文将以链家南京站为例,使用Python实现链家二手房源信息的爬虫,将数据爬取,并存入数据库中,以便使用。


    本系列第一部分为基础:

    如何高效地爬取链家的房源信息(一)


    本系列第二部分为爬取小区信息:

    如何高效地爬取链家的房源信息(二)


    本系列第三部分为爬取在售二手房信息:

    如何高效地爬取链家的房源信息(三)


    本文是第四部分,爬取历史成交二手房信息并存入数据库,部分代码依赖于第一部分,同时依赖于第二部分的结果。


    在前文中已经获取了小区信息,并存在了数据库中,直接读库遍历小区进行爬取:

    def do_xiaoqu_chengjiao_spider(db_xq,db_cj):

        """

        批量爬取小区成交记录

        """

        count=0

        xq_list=db_xq.fetchall()

        for xq in xq_list:

            xiaoqu_chengjiao_spider(db_cj,xq[0],xq[1])

            count+=1

            print ('have spidered %d xiaoqu %s' % (count,xq[0]))

        print( 'done')


    对某一个小区内的所有成交房源进行爬取,需要分页:

    def xiaoqu_chengjiao_spider(db_cj, xq_url=u"https://nj.lianjia.com/xiaoqu/1411000000391/", xq_name=u"default"):

        """

        爬取小区成交记录

        """

        url = xq_url.replace('xiaoqu/','chengjiao/c');

        try:

            req = urllib.request.Request(url, headers=hds[random.randint(0, len(hds) - 1)])

            source_code = urllib.request.urlopen(req, timeout=10).read()

            plain_text = source_code.decode('utf-8');

            soup = BeautifulSoup(plain_text,"html.parser")

        except (urllib.request.HTTPError, urllib.request.URLError) as e:

            print(e)

            exception_write('xiaoqu_chengjiao_spider', xq_url)

            return

        except Exception as e:

            print(e)

            exception_write('xiaoqu_chengjiao_spider', xq_url)

            return

        content = soup.find('div', {'class': 'page-box house-lst-page-box'})

        total_pages = 0

        if content:

            d = "d=" + content.get('page-data')

            loc = {}

            glb = {}

            exec(d, glb, loc);

            total_pages = loc['d']['totalPage']


        print(u"xiaoqu %s chengjiao totalpage %d" % (xq_name,total_pages));

        threads = []

        for i in range(total_pages):

            tmp= u'chengjiao/pg%dc'% (i + 1)

            url_page = url.replace('chengjiao/c',tmp);

            t = threading.Thread(target=chengjiao_spider, args=(db_cj, url_page))

            threads.append(t)

        for t in threads:

            t.start()

        for t in threads:

            t.join()


    爬取单个页面内的成交记录信息:

    def chengjiao_spider(db_cj, url_page=u"https://nj.lianjia.com/chengjiao/pg4c1411000000142/"):

        """

        爬取页面链接中的成交记录

        """

        print(u"爬取页面%s成交记录" % url_page);

        try:

            req = urllib.request.Request(url_page, headers=hds[random.randint(0, len(hds) - 1)])

            source_code = urllib.request.urlopen(req, timeout=10).read()

            plain_text = source_code.decode('utf-8');

            soup = BeautifulSoup(plain_text,"html.parser")

        except (urllib.request.HTTPError, urllib.request.URLError) as e:

            print(e)

            exception_write('chengjiao_spider', url_page)

            return

        except Exception as e:

            print(e)

            exception_write('chengjiao_spider', url_page)

            return


        recodenum = 0;

        cjs = soup.find('ul', {'class': 'listContent'});

        cj_list = cjs.findAll('li', {})

        for cj in cj_list:

            info_dict = {}

            title = cj.find('div', {'class': 'title'});

            houseInfo = cj.find('div', {'class': 'houseInfo'});

            dealDate = cj.find('div', {'class': 'dealDate'});

            totalPrice = cj.find('div', {'class': 'totalPrice'});

            positionInfo = cj.find('div', {'class': 'positionInfo'});

            source = cj.find('div', {'class': 'source'});

            unitPrice = cj.find('div', {'class': 'unitPrice'});

            dealHouseInfo = cj.find('div', {'class': 'dealHouseInfo'});

            dealCycleeInfo = cj.find('div', {'class': 'dealCycleeInfo'});


            href = title.find('a')

            if not href:

                continue

            info_dict.update({u'链接': href.attrs['href']})

            content = title.text.split()

            if content:

                info_dict.update({u'小区名称': content[0]})

                info_dict.update({u'户型': content[1]})

                info_dict.update({u'面积': content[2]})


            content = houseInfo.text.split('|') #unicode(cj.find('div', {'class': 'con'}).renderContents().strip())

            if content:

                info_dict.update({u'朝向': content[0].strip()})

                if len(content) >= 2:

                    info_dict.update({u'装修': content[1].strip()})

                if len(content) >= 3:

                    info_dict.update({u'电梯': content[2].strip()})


            info_dict.update({u'签约时间': dealDate.text})

            info_dict.update({u'签约总价': totalPrice.text}) #注意值

            content = positionInfo.text.split()

            if len(content) >= 2:

                info_dict.update({u'楼层': content[0].strip()}) 

                info_dict.update({u'年代楼型': content[1].strip()})  

            else:

                info_dict.update({u'楼层': content[0].strip()})  


            info_dict.update({u'来源': source.text})

            info_dict.update({u'签约单价': unitPrice.text}) #可能为*

            #content = dealHouseInfo.text.split()

            if dealHouseInfo != None:

                for span in dealHouseInfo.find('span', {'class': 'dealHouseTxt'}).findAll('span'):

                    if span.text.find(u'房屋') != -1:

                        info_dict.update({u'税费': span.text})  # 满几年

                    elif span.text.find(u'距') != -1:

                        info_dict.update({u'地铁': span.text})


            #content = dealCycleeInfo.text.split()

            if dealCycleeInfo != None:

                for span in dealCycleeInfo.find('span',{'class': 'dealCycleTxt'}).findAll('span'):

                    if span.text.find(u'挂牌') != -1:

                        info_dict.update({u'挂牌价': span.text})

                    elif span.text.find(u'成交周期') != -1:

                        info_dict.update({u'成交周期': span.text})


            command = gen_chengjiao_insert_command(info_dict)


            db_cj.execute(command, 1)

            recodenum += 1;

        print(u"爬取页面%s成交记录%d条" % (url_page,recodenum));



    爬取的成交记录信息将被存储到数据库表中。




    整个爬取过程还是很快的,在爬取完小区、在售、成交三类信息之后,就可以拿这些数据去进行想要做的分析了。


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