Python爬蟲入門【16】：鏈家租房數據抓取

1. 寫在前面

作為一個活躍在京津冀地區的開發者，要閑著沒事就看看石家莊這個國際化大都市的一些數據，這篇博客爬取了鏈家網的租房信息，爬取到的數據在后面的博客中可以作為一些數據分析的素材。
我們需要爬取的網址為：https://sjz.lianjia.com/zufang/

2. 分析網址

首先確定一下，哪些數據是我們需要的

可以看到，×××框就是我們需要的數據。

接下來，確定一下翻頁規律

https://sjz.lianjia.com/zufang/pg1/
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg2/
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg3/
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg4/
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg5/
... 
https://sjz.lianjia.com/zufang/pg80/
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3. 解析網頁

有了分頁地址，就可以快速把鏈接拼接完畢，我們采用lxml模塊解析網頁源碼，獲取想要的數據。

本次編碼使用了一個新的模塊 fake_useragent ，這個模塊，可以隨機的去獲取一個UA（user-agent），模塊使用比較簡單，可以去百度百度就很多教程。

本篇博客主要使用的是調用一個隨機的UA

self._ua = UserAgent()
self._headers = {"User-Agent": self._ua.random}  # 調用一個隨機的UA

由于可以快速的把頁碼拼接出來，所以采用協程進行抓取，寫入csv文件采用的pandas模塊

from fake_useragent import UserAgent
from lxml import etree
import asyncio
import aiohttp
import pandas as pd

class LianjiaSpider(object):

    def __init__(self):
        self._ua = UserAgent()
        self._headers = {"User-Agent": self._ua.random}
        self._data = list()

    async def get(self,url):
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            try:
                async with session.get(url,headers=self._headers,timeout=3) as resp:
                    if resp.status==200:
                        result = await resp.text()
                        return result
            except Exception as e:
                print(e.args)

    async def parse_html(self):
        for page in range(1,77):
            url = "https://sjz.lianjia.com/zufang/pg{}/".format(page)
            print("正在爬取{}".format(url))
            html = await self.get(url)   # 獲取網頁內容
            html = etree.HTML(html)  # 解析網頁
            self.parse_page(html)   # 匹配我們想要的數據

            print("正在存儲數據....")
            ######################### 數據寫入
            data = pd.DataFrame(self._data)
            data.to_csv("鏈家網租房數據.csv", encoding='utf_8_sig')   # 寫入文件
            ######################### 數據寫入

    def run(self):
        loop = asyncio.get_event_loop()
        tasks = [asyncio.ensure_future(self.parse_html())]
        loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

if __name__ == '__main__':
    l = LianjiaSpider()
    l.run()

上述代碼中缺少一個解析網頁的函數，我們接下來把他補全

    def parse_page(self,html):
        info_panel = html.xpath("http://div[@class='info-panel']")
        for info in info_panel:
            region = self.remove_space(info.xpath(".//span[@class='region']/text()"))
            zone = self.remove_space(info.xpath(".//span[@class='zone']/span/text()"))
            meters = self.remove_space(info.xpath(".//span[@class='meters']/text()"))
            where = self.remove_space(info.xpath(".//div[@class='where']/span[4]/text()"))

            con = info.xpath(".//div[@class='con']/text()")
            floor = con[0]  # 樓層
            type = con[1]   # 樣式

            agent = info.xpath(".//div[@class='con']/a/text()")[0]

            has = info.xpath(".//div[@class='left agency']//text()")

            price = info.xpath(".//div[@class='price']/span/text()")[0]
            price_pre =  info.xpath(".//div[@class='price-pre']/text()")[0]
            look_num = info.xpath(".//div[@class='square']//span[@class='num']/text()")[0]

            one_data = {
                "region":region,
                "zone":zone,
                "meters":meters,
                "where":where,
                "louceng":floor,
                "type":type,
                "xiaoshou":agent,
                "has":has,
                "price":price,
                "price_pre":price_pre,
                "num":look_num
            }
            self._data.append(one_data)  # 添加數據
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不一會，數據就爬取的差不多了。