• <fieldset id="8imwq"><menu id="8imwq"></menu></fieldset>
  • <bdo id="8imwq"><input id="8imwq"></input></bdo>
    最新文章專題視頻專題問答1問答10問答100問答1000問答2000關鍵字專題1關鍵字專題50關鍵字專題500關鍵字專題1500TAG最新視頻文章推薦1 推薦3 推薦5 推薦7 推薦9 推薦11 推薦13 推薦15 推薦17 推薦19 推薦21 推薦23 推薦25 推薦27 推薦29 推薦31 推薦33 推薦35 推薦37視頻文章20視頻文章30視頻文章40視頻文章50視頻文章60 視頻文章70視頻文章80視頻文章90視頻文章100視頻文章120視頻文章140 視頻2關鍵字專題關鍵字專題tag2tag3文章專題文章專題2文章索引1文章索引2文章索引3文章索引4文章索引5123456789101112131415文章專題3
    問答文章1 問答文章501 問答文章1001 問答文章1501 問答文章2001 問答文章2501 問答文章3001 問答文章3501 問答文章4001 問答文章4501 問答文章5001 問答文章5501 問答文章6001 問答文章6501 問答文章7001 問答文章7501 問答文章8001 問答文章8501 問答文章9001 問答文章9501
    當前位置: 首頁 - 科技 - 知識百科 - 正文

    python爬取安居客二手房網站數據方法分享

    來源:懂視網 責編:小OO 時間:2020-11-27 14:13:17
    文檔

    python爬取安居客二手房網站數據方法分享

    現在開始正式進行爬蟲書寫首先,需要分析一下要爬取的網站的結構:作為一名河南的學生,那就看看鄭州的二手房信息吧。在上面這個頁面中,可以看到一條條的房源信息,由上可以看到網頁一條條的房源信息,點擊進去后就會發現。房源的詳細信息。OK。那么我們要干嘛呢,就是把鄭州這個地區的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到數據庫中,用來干嘛呢,作為一個地理人,還是有點用處的,這次就不說了好,正式開始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模塊來進行爬取頁面,首先由requests模塊進行請求。
    推薦度:
    導讀現在開始正式進行爬蟲書寫首先,需要分析一下要爬取的網站的結構:作為一名河南的學生,那就看看鄭州的二手房信息吧。在上面這個頁面中,可以看到一條條的房源信息,由上可以看到網頁一條條的房源信息,點擊進去后就會發現。房源的詳細信息。OK。那么我們要干嘛呢,就是把鄭州這個地區的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到數據庫中,用來干嘛呢,作為一個地理人,還是有點用處的,這次就不說了好,正式開始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模塊來進行爬取頁面,首先由requests模塊進行請求。
    本文主要為大家帶來一篇python爬取安居客二手房網站數據(實例講解)。小編覺得挺不錯的,現在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧,希望能幫助到大家。

    現在開始正式進行爬蟲書寫首先,需要分析一下要爬取的網站的結構:作為一名河南的學生,那就看看鄭州的二手房信息吧!

    在上面這個頁面中,我們可以看到一條條的房源信息,由上可以看到網頁一條條的房源信息,點擊進去后就會發現:

    房源的詳細信息。OK!那么我們要干嘛呢,就是把鄭州這個地區的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到數據庫中,用來干嘛呢,作為一個地理人,還是有點用處的,這次就不說了好,正式開始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模塊來進行爬取頁面,首先由requests模塊進行請求:

    # 網頁的請求頭
    header = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'
    }
    # url鏈接
    url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'
    response = requests.get(url, headers=header)
    print(response.text)

    執行后就會得到這個網站的html代碼了

    通過分析可以得到每個房源都在class="list-item"的 li 標簽中,那么我們就可以根據BeautifulSoup包進行提取

    # 通過BeautifulSoup進行解析出每個房源詳細列表并進行打印
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})
    for i in result_li:
     print(i)

    通過打印就能進一步減少了code量,好,繼續提取

    # 通過BeautifulSoup進行解析出每個房源詳細列表并進行打印
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})
    # 進行循環遍歷其中的房源詳細列表
    for i in result_li:
     # 由于BeautifulSoup傳入的必須為字符串,所以進行轉換
     page_url = str(i)
     soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')
     # 由于通過class解析的為一個列表,所以只需要第一個參數
     result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]
     print(result_href.attrs['href'])

    這樣,我們就能看到一個個的url了,是不是很喜歡

    好了,按正常的邏輯就要進入頁面開始分析詳細頁面了,但是爬取完后如何進行下一頁的爬取呢所以,我們就需要先分析該頁面是否有下一頁

    同樣的方法就可以發現下一頁同樣是如此的簡單,那么咱們就可以還是按原來的配方原來的味道繼續

    # 進行下一頁的爬取
    result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'})
    if len(result_next_page) != 0:
     print(result_next_page[0].attrs['href'])
    else:
     print('沒有下一頁了')

    因為當存在下一頁的時候,網頁中就是一個a標簽,如果沒有的話,就會成為i標簽了,所以這樣的就行,因此,我們就能完善一下,將以上這些封裝為一個函數

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 網頁的請求頭
    header = {
     'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'
    }
    
    def get_page(url):
     response = requests.get(url, headers=header)
    
     # 通過BeautifulSoup進行解析出每個房源詳細列表并進行打印
     soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
     result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})
    
     # 進行下一頁的爬取
     result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'})
     if len(result_next_page) != 0:
     # 函數進行遞歸
     get_page(result_next_page[0].attrs['href'])
     else:
     print('沒有下一頁了')
    
     # 進行循環遍歷其中的房源詳細列表
     for i in result_li:
     # 由于BeautifulSoup傳入的必須為字符串,所以進行轉換
     page_url = str(i)
     soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')
     # 由于通過class解析的為一個列表,所以只需要第一個參數
     result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]
     # 先不做分析,等一會進行詳細頁面函數完成后進行調用
     print(result_href.attrs['href'])
    
    
    if __name__ == '__main__':
     # url鏈接
     url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'
     # 頁面爬取函數調用
     get_page(url)

    好了,那么咱們就開始詳細頁面的爬取了

    哎,怎么動不動就要斷電了,大學的坑啊,先把結果附上,閑了在補充,

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 網頁的請求頭
    header = {
     'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'
    }
    
    def get_page(url):
     response = requests.get(url, headers=header)
    
     # 通過BeautifulSoup進行解析出每個房源詳細列表并進行打印
     soup_idex = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
     result_li = soup_idex.find_all('li', {'class': 'list-item'})
    
     # 進行循環遍歷其中的房源詳細列表
     for i in result_li:
     # 由于BeautifulSoup傳入的必須為字符串,所以進行轉換
     page_url = str(i)
     soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')
     # 由于通過class解析的為一個列表,所以只需要第一個參數
     result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]
     # 詳細頁面的函數調用
     get_page_detail(result_href.attrs['href'])
    
    
     # 進行下一頁的爬取
     result_next_page = soup_idex.find_all('a', {'class': 'aNxt'})
     if len(result_next_page) != 0:
     # 函數進行遞歸
     get_page(result_next_page[0].attrs['href'])
     else:
     print('沒有下一頁了')
    
    # 進行字符串中空格,換行,tab鍵的替換及刪除字符串兩邊的空格刪除
    def my_strip(s):
     return str(s).replace(" ", "").replace("
    ", "").replace("	", "").strip()
    # 由于頻繁進行BeautifulSoup的使用,封裝一下,很雞肋
    def my_Beautifulsoup(response):
     return BeautifulSoup(str(response), 'html.parser')
    
    
    
    # 詳細頁面的爬取
    def get_page_detail(url):
     response = requests.get(url, headers=header)
     if response.status_code == 200:
     soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
     # 標題什么的一大堆,哈哈
     result_title = soup.find_all('h3', {'class': 'long-title'})[0]
     result_price = soup.find_all('span', {'class': 'light info-tag'})[0]
     result_house_1 = soup.find_all('p', {'class': 'first-col detail-col'})
     result_house_2 = soup.find_all('p', {'class': 'second-col detail-col'})
     result_house_3 = soup.find_all('p', {'class': 'third-col detail-col'})
     soup_1 = my_Beautifulsoup(result_house_1)
     soup_2 = my_Beautifulsoup(result_house_2)
     soup_3 = my_Beautifulsoup(result_house_3)
     result_house_tar_1 = soup_1.find_all('dd')
     result_house_tar_2 = soup_2.find_all('dd')
     result_house_tar_3 = soup_3.find_all('dd')
     '''
     文博公寓,省實驗中學,首付只需70萬,大三房,誠心賣,價可談 270萬
     宇泰文博公寓 金水-花園路-文博東路4號 2010年 普通住宅
     3室2廳2衛 140平方米 南北 中層(共32層)
     精裝修 19285元/m? 81.00萬
     '''
     print(my_strip(result_title.text), my_strip(result_price.text))
     print(my_strip(result_house_tar_1[0].text),
     my_strip(my_Beautifulsoup(result_house_tar_1[1]).find_all('p')[0].text),
     my_strip(result_house_tar_1[2].text), my_strip(result_house_tar_1[3].text))
     print(my_strip(result_house_tar_2[0].text), my_strip(result_house_tar_2[1].text),
     my_strip(result_house_tar_2[2].text), my_strip(result_house_tar_2[3].text))
     print(my_strip(result_house_tar_3[0].text), my_strip(result_house_tar_3[1].text),
     my_strip(result_house_tar_3[2].text))
    
    if __name__ == '__main__':
     # url鏈接
     url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'
     # 頁面爬取函數調用
     get_page(url)

    由于自己邊寫博客,邊寫的代碼,所以get_page函數中進行了一些改變,就是下一頁的遞歸調用需要放在函數后面,以及進行封裝了兩個函數沒有介紹,

    而且數據存儲到mysql也沒有寫,所以后期會繼續跟進的,thank you!!!

    聲明:本網頁內容旨在傳播知識,若有侵權等問題請及時與本網聯系,我們將在第一時間刪除處理。TEL:177 7030 7066 E-MAIL:11247931@qq.com

    文檔

    python爬取安居客二手房網站數據方法分享

    現在開始正式進行爬蟲書寫首先,需要分析一下要爬取的網站的結構:作為一名河南的學生,那就看看鄭州的二手房信息吧。在上面這個頁面中,可以看到一條條的房源信息,由上可以看到網頁一條條的房源信息,點擊進去后就會發現。房源的詳細信息。OK。那么我們要干嘛呢,就是把鄭州這個地區的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到數據庫中,用來干嘛呢,作為一個地理人,還是有點用處的,這次就不說了好,正式開始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模塊來進行爬取頁面,首先由requests模塊進行請求。
    推薦度:
    標簽: 數據 二手房 python
    • 熱門焦點

    最新推薦

    猜你喜歡

    熱門推薦

    專題
    Top
    主站蜘蛛池模板: 少妇人妻偷人精品无码视频| 99久久人妻无码精品系列蜜桃 | 久久99久久99精品免视看动漫| 国产精品单位女同事在线| 久久精品黄AA片一区二区三区| 久久久久久噜噜精品免费直播| 国产91精品在线| 人人妻人人澡人人爽人人精品电影| 国产三级精品三级| 欧美一区二区精品久久| 精品一区二区三区免费毛片爱| 中文字幕精品亚洲无线码一区应用| 国产精品免费久久| 久久久久四虎国产精品| 99re久久精品国产首页2020| 久久久久久九九99精品| 亚洲精品老司机在线观看| 久久99热这里只有精品国产| 国产精品黄页免费高清在线观看| 精品国产日产一区二区三区 | 精品免费久久久久国产一区| 一级成人精品h| 久久九九有精品国产23百花影院| 2021国产精品成人免费视频| 国内精品久久久久影院一蜜桃 | 国产精品亚洲玖玖玖在线观看 | 色欲国产麻豆一精品一AV一免费 | 久久se这里只有精品| 国产亚洲精品a在线观看| 99久久免费只有精品国产| 青青草国产精品| 日本精品久久久中文字幕| 国内精品久久久久久野外| 国产精品亚洲片在线va| 国产精品久久久久影院嫩草| 国产成人精品高清在线观看93| 久久久无码精品亚洲日韩蜜臀浪潮 | 精品水蜜桃久久久久久久| 精品国产青草久久久久福利| 国产香蕉国产精品偷在线| 精品无码一级毛片免费视频观看|