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使用python爬蟲爬取鏈家濰坊市二手房專案

2023-03-19 07:18:34 後端開發

使用python爬蟲爬取鏈家濰坊市二手房專案

需求分析

需要將濰坊市各縣市區頁面所展示的二手房資訊按要求爬取下來，同時保存到本地，

流程設計

  • 明確目標網站URL（ https://wf.lianjia.com/ ）
  • 確定爬取二手房哪些具體資訊（欄位名）
  • python爬蟲關鍵實作：requests庫和lxml庫
  • 將爬取的資料存盤到CSV或資料庫中

實作程序

專案目錄
image

1、在資料庫中創建資料表

我電腦上使用的是MySQL8.0，圖形化工具用的是Navicat.
資料庫欄位對應
id-編號、title-標題、total_price-房屋總價、unit_price-房屋單價、
square-面積、size-戶型、floor-樓層、direction-朝向、type-樓型、
district-地區、nearby-附近區域、community-小區、elevator-電梯有無、
elevatorNum-梯戶比例、ownership-房屋性質
該圖顯示的是欄位名、資料型別、長度等資訊，
image

2、自定義資料存盤函式

這部分代碼放到Spider_wf.py檔案中
通過write_csv函式將資料存入CSV檔案，通過write_db函式將資料存入資料庫

點擊查看代碼 

import csv
import pymysql



#寫入CSV
def write_csv(example_1):
    csvfile = open('二手房資料.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
    fieldnames = ['title', 'total_price', 'unit_price', 'square', 'size', 'floor','direction','type',
                  'BuildTime','district','nearby', 'community', 'decoration', 'elevator','elevatorNum','ownership']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writerow(example_1)

#寫入資料庫
def write_db(example_2):
    conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',port= 3306,user='changziru',
                           password='ru123321',database='secondhouse_wf',charset='utf8mb4'
                           )
    cursor =conn.cursor()
    title = example_2.get('title', '')
    total_price = example_2.get('total_price', '0')
    unit_price = example_2.get('unit_price', '')
    square = example_2.get('square', '')
    size = example_2.get('size', '')
    floor = example_2.get('floor', '')
    direction = example_2.get('direction', '')
    type = example_2.get('type', '')
    BuildTime = example_2.get('BuildTime','')
    district = example_2.get('district', '')
    nearby = example_2.get('nearby', '')
    community = example_2.get('community', '')
    decoration = example_2.get('decoration', '')
    elevator = example_2.get('elevator', '')
    elevatorNum = example_2.get('elevatorNum', '')
    ownership = example_2.get('ownership', '')
    cursor.execute('insert into wf (title, total_price, unit_price, square, size, floor,direction,type,BuildTime,district,nearby, community, decoration, elevator,elevatorNum,ownership)'
                   'values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)',
                   [title, total_price, unit_price, square, size, floor,direction,type,
                  BuildTime,district,nearby, community, decoration, elevator,elevatorNum,ownership])
    conn.commit()#傳入資料庫
    conn.close()#關閉資料庫
3、爬蟲程式實作

這部分代碼放到lianjia_house.py檔案，呼叫專案Spider_wf.py檔案中的write_csv和write_db函式

點擊查看代碼 
#爬取鏈家二手房詳情頁資訊
import time
from random import randint
import requests
from lxml import etree
from secondhouse_spider.Spider_wf import write_csv,write_db

#模擬瀏覽器操作
USER_AGENTS = [
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",
    "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
]
#隨機USER_AGENTS
random_agent = USER_AGENTS[randint(0, len(USER_AGENTS) - 1)]
headers = {'User-Agent': random_agent,}

class SpiderFunc:
    def __init__(self):
        self.count = 0
    def spider(self ,list):
        for sh in list:
            response = requests.get(url=sh, params={'param':'1'},headers={'Connection':'close'}).text
            tree = etree.HTML(response)
            li_list = tree.xpath('//ul[@]/li[@]')
            for li in li_list:
                # 獲取每套房子詳情頁的URL
                detail_url = li.xpath('.//div[@]/a/@href')[0]
                try:
                    # 向每個詳情頁發送請求
                    detail_response = requests.get(url=detail_url, headers={'Connection': 'close'}).text

                except Exception as e:
                    sleeptime = randint(15,30)
                    time.sleep(sleeptime)#隨機時間延遲
                    print(repr(e))#列印例外資訊
                    continue
                else:
                    detail_tree = etree.HTML(detail_response)
                    item = {}
                    title_list = detail_tree.xpath('//div[@]/h1/text()')
                    item['title'] = title_list[0] if title_list else None  # 1簡介

                    total_price_list = detail_tree.xpath('//span[@]/text()')
                    item['total_price'] = total_price_list[0] if total_price_list else None  # 2總價

                    unit_price_list = detail_tree.xpath('//span[@]/text()')
                    item['unit_price'] = unit_price_list[0] if unit_price_list else None  # 3單價

                    square_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/text()')
                    item['square'] = square_list[0] if square_list else None  # 4面積

                    size_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/ul/li[1]/text()')
                    item['size'] = size_list[0] if size_list else None  # 5戶型

                    floor_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/ul/li[2]/text()')
                    item['floor'] = floor_list[0] if floor_list else None#6樓層

                    direction_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/text()')
                    item['direction'] = direction_list[0] if direction_list else None  # 7朝向

                    type_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/text()')
                    item['type'] = type_list[0] if type_list else None  # 8樓型

                    BuildTime_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/ul/li[5]/span[2]/text()')
                    item['BuildTime'] = BuildTime_list[0] if BuildTime_list else None  # 9房屋年限

                    district_list = detail_tree.xpath('//div[@]/span[@]/a[1]/text()')
                    item['district'] = district_list[0] if district_list else None  # 10地區

                    nearby_list = detail_tree.xpath('//div[@]/span[@]/a[2]/text()')
                    item['nearby'] = nearby_list[0] if nearby_list else None  # 11區域

                    community_list = detail_tree.xpath('//div[@]/a[1]/text()')
                    item['community'] = community_list[0] if community_list else None  # 12小區

                    decoration_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/ul/li[9]/text()')
                    item['decoration'] = decoration_list[0] if decoration_list else None  # 13裝修

                    elevator_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/ul/li[11]/text()')
                    item['elevator'] = elevator_list[0] if elevator_list else None  # 14電梯

                    elevatorNum_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/ul/li[10]/text()')
                    item['elevatorNum'] = elevatorNum_list[0] if elevatorNum_list else None  # 15梯戶比例

                    ownership_list = detail_tree.xpath('//div[@]/div[@]/ul/li[2]/span[2]/text()')
                    item['ownership'] = ownership_list[0] if ownership_list else None  # 16交易權屬
                    self.count += 1
                    print(self.count,title_list)

                    # 將爬取到的資料存入CSV檔案
                    write_csv(item)
                    # 將爬取到的資料存取到MySQL資料庫中
                    write_db(item)
#回圈目標網站
count =0
for page in range(1,101):
    if page <=40:
        url_qingzhoushi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/qingzhoushi/pg' + str(page)  # 青州市40
        url_hantingqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/hantingqu/pg' + str(page)  # 寒亭區 76
        url_fangzi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/fangziqu/pg' + str(page)  # 坊子區
        url_kuiwenqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/kuiwenqu/pg' + str(page)  # 奎文區
        url_gaoxin = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/gaoxinjishuchanyekaifaqu/pg' + str(page)  # 高新區
        url_jingji = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/jingjijishukaifaqu2/pg' + str(page)  # 經濟技術85
        url_shouguangshi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/shouguangshi/pg' + str(page)  # 壽光市 95
        url_weichengqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/weichengqu/pg' + str(page)  # 濰城區
        list_wf = [url_qingzhoushi, url_hantingqu,url_jingji, url_shouguangshi, url_weichengqu, url_fangzi, url_kuiwenqu, url_gaoxin]
        SpiderFunc().spider(list_wf)
    elif page <=76:
        url_hantingqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/hantingqu/pg' + str(page)  # 寒亭區 76
        url_fangzi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/fangziqu/pg' + str(page)  # 坊子區
        url_kuiwenqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/kuiwenqu/pg' + str(page)  # 奎文區
        url_gaoxin = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/gaoxinjishuchanyekaifaqu/pg' + str(page)  # 高新區
        url_jingji = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/jingjijishukaifaqu2/pg' + str(page)  # 經濟技術85
        url_shouguangshi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/shouguangshi/pg' + str(page)  # 壽光市 95
        url_weichengqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/weichengqu/pg' + str(page)  # 濰城區
        list_wf = [url_hantingqu,url_jingji, url_shouguangshi, url_weichengqu, url_fangzi, url_kuiwenqu, url_gaoxin]
        SpiderFunc().spider(list_wf)
    elif page<=85:
        url_fangzi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/fangziqu/pg' + str(page)  # 坊子區
        url_kuiwenqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/kuiwenqu/pg' + str(page)  # 奎文區
        url_gaoxin = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/gaoxinjishuchanyekaifaqu/pg' + str(page)  # 高新區
        url_jingji = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/jingjijishukaifaqu2/pg' + str(page)  # 經濟技術85
        url_shouguangshi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/shouguangshi/pg' + str(page)  # 壽光市 95
        url_weichengqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/weichengqu/pg' + str(page)  # 濰城區
        list_wf = [url_jingji, url_shouguangshi, url_weichengqu, url_fangzi, url_kuiwenqu, url_gaoxin]
        SpiderFunc().spider(list_wf)
    elif page <=95:
        url_shouguangshi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/shouguangshi/pg' + str(page)  # 壽光市 95
        url_weichengqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/weichengqu/pg' + str(page)  # 濰城區
        url_fangzi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/fangziqu/pg' + str(page)  # 坊子區
        url_kuiwenqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/kuiwenqu/pg' + str(page)  # 奎文區
        url_gaoxin = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/gaoxinjishuchanyekaifaqu/pg' + str(page)  # 高新區
        list_wf = [url_shouguangshi, url_weichengqu, url_fangzi, url_kuiwenqu, url_gaoxin]
        SpiderFunc().spider(list_wf)
    else:
        url_weichengqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/weichengqu/pg' + str(page)  # 濰城區
        url_fangzi = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/fangziqu/pg' + str(page)  # 坊子區
        url_kuiwenqu = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/kuiwenqu/pg' + str(page)  # 奎文區
        url_gaoxin = 'https://wf.lianjia.com/ershoufang/gaoxinjishuchanyekaifaqu/pg' + str(page)  # 高新區
        list_wf = [url_weichengqu, url_fangzi,url_kuiwenqu, url_gaoxin]
        SpiderFunc().spider(list_wf)
4、效果展示

總共獲取到20826條資料，
我資料庫因為要做資料分析，因而作了預處理，獲得18031條
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本文來自博客園，作者：阿儒さん，轉載請注明原文鏈接：https://www.cnblogs.com/changziru/p/17229751.html

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/547264.html

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    uj5u.com 2020-09-10 01:00:19 more
  • C/C++編程筆記：關于C++的參考型別，專供新手入門使用

    今天要講的是C++中我最喜歡的一個用法——參考，也叫別名。 參考就是給一個變數名取一個變數名，方便我們間接地使用這個變數。我們可以給一個變數創建N個參考，這N + 1個變數共享了同一塊記憶體區域。(參考型別的變數會占用記憶體空間，占用的記憶體空間的大小和指標型別的大小是相同的。雖然參考是一個物件的別名，但 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:22 more
  • 【C/C++編程筆記】從頭開始學習C ++：初學者完整指南

    眾所周知，C ++的學習曲線陡峭，但是花時間學習這種語言將為您的職業帶來奇跡，并使您與其他開發人員區分開。您會更輕松地學習新語言，形成真正的解決問題的技能，并在編程的基礎上打下堅實的基礎。 C ++將幫助您養成良好的編程習慣（即清晰一致的編碼風格，在撰寫代碼時注釋代碼，并限制類內部的可見性），并且由 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:41 more
最新发布
  • Rust中的智能指標:Box<T> Rc<T> Arc<T> Cell<T> RefCell<T> Weak

    Rust中的智能指標是什么 智能指標（smart pointers）是一類資料結構，是擁有資料所有權和額外功能的指標。是指標的進一步發展 指標（pointer）是一個包含記憶體地址的變數的通用概念。這個地址參考，或 ” 指向”（points at）一些其 他資料 。參考以 & 符號為標志并借用了他們所 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:10 more
  • Java的值傳遞和參考傳遞

    值傳遞不會改變本身，參考傳遞（如果傳遞的值需要實體化到堆里）如果發生修改了會改變本身。 1.基本資料型別都是值傳遞 package com.example.basic; public class Test { public static void main(String[] args) { int ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:04 more
  • [2]SpinalHDL教程——Scala簡單入門

    第一個 Scala 程式 shell里面輸入 $ scala scala> 1 + 1 res0: Int = 2 scala> println("Hello World!") Hello World! 檔案形式 object HelloWorld { /* 這是我的第一個 Scala 程式 * 以 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:58 more
  • 理解函式指標和回呼函式

    理解 函式指標 指向函式的指標。比如： 理解函式指標的偽代碼 void (*p)(int type, char *data); // 定義一個函式指標p void func(int type, char *data); // 宣告一個函式func p = func; // 將指標p指向函式func ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:52 more
  • Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式

    本文首發于公眾號：Hunter后端 原文鏈接：Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式 日期函式主要介紹兩個大類，Extract() 和 Trunc() Extract() 函式作用是提取日期，比如我們可以提取一個日期欄位的年份，月份，日等資料 Trunc() 的作用則是截取，比如 2022-0 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:45 more
  • 一天吃透JVM面試八股文

    什么是JVM？ JVM，全稱Java Virtual Machine（Java虛擬機），是通過在實際的計算機上仿真模擬各種計算機功能來實作的。由一套位元組碼指令集、一組暫存器、一個堆疊、一個垃圾回收堆和一個存盤方法域等組成。JVM屏蔽了與作業系統平臺相關的資訊，使得Java程式只需要生成在Java虛擬機 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:31 more
  • 使用Java接入小程式訂閱訊息！

    更新完微信服務號的模板訊息之后，我又趕緊把微信小程式的訂閱訊息給實作了！之前我一直以為微信小程式也是要企業才能申請，沒想到小程式個人就能申請。 訊息推送平臺🔥推送下發【郵件】【短信】【微信服務號】【微信小程式】【企業微信】【釘釘】等訊息型別。 https://gitee.com/zhongfuch ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:59 more
  • java -- 緩沖流、轉換流、序列化流

    緩沖流 緩沖流, 也叫高效流, 按照資料型別分類： 位元組緩沖流：BufferedInputStream，BufferedOutputStream 字符緩沖流：BufferedReader，BufferedWriter 緩沖流的基本原理，是在創建流物件時，會創建一個內置的默認大小的緩沖區陣列，通過緩沖 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:49 more
  • Java-SpringBoot-Range請求頭設定實作視頻分段傳輸

    老實說，人太懶了，現在基本都不喜歡寫筆記了，但是網上有關Range請求頭的文章都太水了 下面是抄的一段StackOverflow的代碼...自己大修改過的，寫的注釋挺全的，應該直接看得懂，就不解釋了 寫的不好...只是希望能給視頻網站開發的新手一點點幫助吧. 業務場景：視頻分段傳輸、視頻多段傳輸（理 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:42 more
  • Windows 10開發教程_編程入門自學教程_菜鳥教程-免費教程分享

    教程簡介 Windows 10開發入門教程 - 從簡單的步驟了解Windows 10開發，從基本到高級概念，包括簡介，UWP，第一個應用程式，商店，XAML控制元件，資料系結，XAML性能，自適應設計，自適應UI，自適應代碼，檔案管理，SQLite資料庫，應用程式到應用程式通信，應用程式本地化，應用程式 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:35 more

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