Scrapy實戰篇（一）之爬取鏈家網成交房源數據（上）
阿新 • • 發佈：2019-02-12
meta pat 分割 自定義 是不是 rom 創建 開始 mat
今天，我們就以鏈家網南京地區為例，來學習爬取鏈家網的成交房源數據。
這裏推薦使用火狐瀏覽器，並且安裝firebug和firepath兩款插件，你會發現，這兩款插件會給我們後續的數據提取帶來很大的方便。
首先創建一個名稱為lianjia的項目。
需求分析
爬取數據的第一步當然是確定我們的需求，大方向就是我們想拿到南京地區的房源成交信息，但是具體的細節信息，我們需要從網頁來看，，我們直接在瀏覽器中輸入以下的網址https://nj.lianjia.com/chengjiao/，會顯示南京地區的成交的房源信息，包括名稱，房屋簡介，地理位置，成交日期，成交價格，成交單價等詳細信息，這樣我們就確定了我們想要的信息，我們在items.py文件中定義如下的一些字段。
#items.py
from scrapy import Item,Field
class LianjiaItem(Item):
region = Field() #行政區域
href = Field() #房源鏈接
name = Field() #房源名稱
style = Field() #房源結構
area = Field() #小區
orientation = Field() #朝向
decoration = Field() #裝修
elevator = Field() #電梯
floor = Field() #樓層高度
build_year = Field() #建造時間
sign_time = Field() #簽約時間
unit_price = Field() #每平米單價
total_price = Field() #總價
fangchan_class = Field() #房產類型
school = Field() #周邊學校
subway = Field() #周邊地鐵 請註意，以上的信息，並不是每一套房源都有的，比如下面的地鐵，學校，很多房源都是沒有的。
問題
-
你會發現一個問題，每一個頁面會呈現30條的房源信息，最下面一共可以顯示100頁，總計最多也就是3000條信息，南京地區的成交房源信息肯定不止這區區的3000條，那麽如果直接從這個頁面通過翻頁來獲取數據，最多只能獲取到3000條信息，所以我們這裏需要轉思路。
-
還是這個頁面，可以看到頁面上部列出了南京地區的行政區，我們隨意選擇一個，會發現，新的頁面依然是每一頁30條，共計100頁，但是我們有11個行政區，那麽其數量也是翻了好幾倍了。
-
這個時候，你可能還是不滿足，我們想辦法看一下是不是還可以進一步向下劃分，沒錯那就是小區，我們把房源從11個行政區劃分到小區上，以小區為單位，每一個小區上面還有房源數據，這樣的話，我們的信息可以說比較全面了，當然了，我們需要做的工作也是要翻倍的。
總結
這裏我們通過分析，總結出了如下的思路：
- 以行政區為單位，先獲取南京地區所有的小區信息
- 以小區為單位，獲取每一個小區裏面的房源數據
- 最後就是獲取具體的每一個房源的信息。
具體實施
現在明確了我們的思路，下面就開始具體的實施。
編寫spider.py文件
from scrapy import Spider,Request
import re
from lxml import etree
import json
from urllib.parse import quote
from lianjia.items import LianjiaItem
class Lianjia_spider(Spider):
name = ‘lianjia‘
allowed_domains = [‘nj.lianjia.com‘]
regions = {‘gulou‘:‘鼓樓‘,
‘jianye‘:‘建鄴‘,
‘qinhuai‘:‘秦淮‘,
‘xuanwu‘:‘玄武‘,
‘yuhuatai‘:‘雨花臺‘,
‘qixia‘:‘棲霞‘,
‘jiangning‘:‘江寧‘,
‘liuhe‘:‘六合‘,
‘pukou‘:‘浦口‘,
‘lishui‘:‘漣水‘,
‘gaochun‘:‘高淳‘
}
def start_requests(self):
for region in list(self.regions.keys()):
url = "https://nj.lianjia.com/xiaoqu/" + region + "/"
yield Request(url=url, callback=self.parse, meta={‘region‘:region}) #用來獲取頁碼
def parse(self, response):
region = response.meta[‘region‘]
selector = etree.HTML(response.text)
sel = selector.xpath("//div[@class=‘page-box house-lst-page-box‘]/@page-data")[0] # 返回的是字符串字典
sel = json.loads(sel) # 轉化為字典
total_pages = sel.get("totalPage")
for i in range(int(total_pages)):
url_page = "https://nj.lianjia.com/xiaoqu/{}/pg{}/".format(region, str(i + 1))
yield Request(url=url_page, callback=self.parse_xiaoqu, meta={‘region‘:region})
def parse_xiaoqu(self,response):
selector = etree.HTML(response.text)
xiaoqu_list = selector.xpath(‘//ul[@class="listContent"]//li//div[@class="title"]/a/text()‘)
for xq_name in xiaoqu_list:
url = "https://nj.lianjia.com/chengjiao/rs" + quote(xq_name) + "/"
yield Request(url=url, callback=self.parse_chengjiao, meta={‘xq_name‘:xq_name,
‘region‘:response.meta[‘region‘]})
def parse_chengjiao(self,response):
xq_name = response.meta[‘xq_name‘]
selector = etree.HTML(response.text)
content = selector.xpath("//div[@class=‘page-box house-lst-page-box‘]") #有可能為空
total_pages = 0
if len(content):
page_data = json.loads(content[0].xpath(‘./@page-data‘)[0])
total_pages = page_data.get("totalPage") # 獲取總的頁面數量
for i in range(int(total_pages)):
url_page = "https://nj.lianjia.com/chengjiao/pg{}rs{}/".format(str(i+1), quote(xq_name))
yield Request(url=url_page, callback=self.parse_content, meta={‘region‘: response.meta[‘region‘]})
def parse_content(self,response):
selector = etree.HTML(response.text)
cj_list = selector.xpath("//ul[@class=‘listContent‘]/li")
for cj in cj_list:
item = LianjiaItem()
item[‘region‘] = self.regions.get(response.meta[‘region‘])
href = cj.xpath(‘./a/@href‘)
if not len(href):
continue
item[‘href‘] = href[0]
content = cj.xpath(‘.//div[@class="title"]/a/text()‘)
if len(content):
content = content[0].split() # 按照空格分割成一個列表
item[‘name‘] = content[0]
item[‘style‘] = content[1]
item[‘area‘] = content[2]
content = cj.xpath(‘.//div[@class="houseInfo"]/text()‘)
if len(content):
content = content[0].split(‘|‘)
item[‘orientation‘] = content[0]
item[‘decoration‘] = content[1]
if len(content) == 3:
item[‘elevator‘] = content[2]
else:
item[‘elevator‘] = ‘無‘
content = cj.xpath(‘.//div[@class="positionInfo"]/text()‘)
if len(content):
content = content[0].split()
item[‘floor‘] = content[0]
if len(content) == 2:
item[‘build_year‘] = content[1]
else:
item[‘build_year‘] = ‘無‘
content = cj.xpath(‘.//div[@class="dealDate"]/text()‘)
if len(content):
item[‘sign_time‘] = content[0]
content = cj.xpath(‘.//div[@class="totalPrice"]/span/text()‘)
if len(content):
item[‘total_price‘] = content[0]
content = cj.xpath(‘.//div[@class="unitPrice"]/span/text()‘)
if len(content):
item[‘unit_price‘] = content[0]
content = cj.xpath(‘.//span[@class="dealHouseTxt"]/span/text()‘)
if len(content):
for i in content:
if i.find("房屋滿") != -1: # 找到了返回的是非-1得數，找不到的返回的是-1
item[‘fangchan_class‘] = i
elif i.find("號線") != -1:
item[‘subway‘] = i
elif i.find("學") != -1:
item[‘school‘] = i
yield item
我們對上面關鍵的地方進行解釋：
- start_requests
這個就是我們以行政區為單位，目的是爬取每一個行政區的小區列表。 - parse
對行政區返回的response進行解析，我們目的是拿到這個大的行政區，包含多少個頁面，其中的total_pages就是具體的頁面數，接下來就是按照頁碼請求每一個頁面。 - parse_xiaoqu
上面返回了每一個頁面的信息，這個時候我們就把當前頁面的小區列表拿到，而後，在針對小區列表，每一個小區進行一次請求。 - parse_chengjiao
解析小區的頁面數，上面說到了，我們請求了每一個小區數據，這個小區肯定不止包含一頁的數據，那麽我們這個方法就是將這個小區包含的頁面數抽取出來，而後針對每一個頁面進行請求 - parse_content
這個方法就是解析具體的頁面了，可以看到，這個方法裏面包含了非常多的條件判斷，這是因為，我們之前定義的item字段裏面的信息，並不是每一個小區都有的，就是說，我們要的信息他不是一個規規矩矩的信息，很多的房源沒有提供相關的信息，比如地鐵，周邊學校等等的信息，我們這裏就是如果有這個信息，我們就把它提取出來，如果沒有的話，我們就給他自定義一個內容
。最後將item提交給item pipeline進行後續的處理。
由於這一節的信息比較多，我們就把它分為兩個小節，在下一節中，我們對拿到的數據進行後續的處理。
Scrapy實戰篇（一）之爬取鏈家網成交房源數據（上）