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房地产分析一:链家爬虫

房地产分析一:链家爬虫

作者: 武耀文 | 来源:发表于2018-08-27 20:43 被阅读0次

    一:为什么选择链家

    1. 链家的数据是市场上最全面最靠谱的
    链家网自2014年成立后,全面推进020战略,打造线上线下房产服务闭环,公司业务迅速增长,覆盖全国28个地区,门店数量超过8000家。随着链家集团积累数据的不断增多,在2015年专门成立了大数据部,推进集团内各公司数据资产的整合,以数据驱动公司业务的发展。链家将房地产交易大数据分为物的数据、人的数据、行为数据三大块来进行研究:

    • 物的数据主要是构建了全国的楼盘字典,拥有专业的摄影测量团队实地勘测,收录了7000万套房屋的详细信息,包括小区周边、人文素养等等。
    • 人的数据,包括买家、业主、经纪人三方,目前在全国有13万经纪人,对经纪人的背景、从业年限、资历、专业能力、历史行为有详细记录,给客户更加精准的参考。目前链家网服务的买家和卖家超过两千多万,对用户进行画像,然后推荐更加合适的房屋。
    • 行为数据,包括线上行为和多样的线下行为,譬如线上的浏览日志,线下的看房行程等。
      链家构建了全国主要城市的所有房产信息,动员大量人力,对房屋的细节进行详细准确的记录,对小区的了解的详细程度甚至超过本小区居民对小区的了解,很适合做数据分析。
      另:链家从09年(如果没记错)开始,发动大量人力,建立了全国最全面最详细的“楼盘字典”,所以网络能获取的数据中,链家是最客观全面的。
      2. 链家网开放的数据组成
      链家网上公开的新房和二手房都是可以流向市场的房屋,小产权、没有房产证的回迁房等是不对外展露的。我们也不需要那么多数据,主要需要的就这几方面的数据。

    1. 小区总量
    2. 房屋总量
    3. 房屋的分布(属于哪些城区)
    4. 地铁房,学区房等特殊属性的房屋
    5. 房屋年龄等信息

    二:爬虫

    我们这里主要获取房屋总量和小区数量,其他信息感兴趣自己获取,也很容易。
    建议爬虫可以用python 的request或爬虫框架scrapy(python的爬虫工具有很多,可自行选择),
    第一步:爬取前100页的房屋信息


    image.png

    该类信息页展示房屋简要,我们可以从中获取房屋所属小区名称和落地页。
    第二步:爬取小区信息
    第一步获取小区落地页,现在爬取落地页信息。


    image.png image.png image.png

    这里包含的信息就很多了,这里篇幅有限,就只考虑小区房屋数量。其他信息可根据需要自行统计,而且起哄有很多统计结果是很有价值的。
    第三步:统计小区数量和房屋数量
    上两步统计可以获取两个数据,房屋数量和小区数量,累加就可以。


    可能的问题

    一:

    链家网站也有反爬虫策略和robots限制,robots限制忽略(不然没法爬),另外频繁爬取会直接导致被ban,需要隔天才会解禁止。防止被ban的方法有多种,1.禁止cookie 2.设置header 3.加大爬取间隔 4.使用代理。我只用了前三种方法,具体可以在settings.py 和middlewares.py里看到。因为没有免费好用的代理,所以在爬虫实际使用中没用方法4,但我在middlewares.py里也留下了相关代码,可稍做参考,但需要注意那几个代理ip是不可用的。

    二:

    链家网在二手房首页只展示一百页,也就是3000套房屋信息,其他房屋的信息可以通过其他路径获取,如果要爬取全国的,全部可展示的信息,而且by day执行,那么肯定会被ban,可以考虑代理等方式规避,解决方案可以是使用scrapy成熟的模块解决,也可以自己构建代理等模块。

    三:设置随机User-Agent

    下面是scrapy的设计
    编写middlewares.py文件。

    import scrapy
    import random
    from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddleware
    
    class MyUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware):
        def __init__(self, agents):
            self.agents = agents
    
        @classmethod
        def from_crawler(cls, crawler):
            return cls( agents=crawler.settings.get('USER_AGENTS'))
    
        def process_request(self, request, spider):
            agent = random.choice(self.agents)
            request.headers['User-Agent'] = agent
    

    *设置(settings)
    scrapy还要在settings.py文件中,进行我们的设置和应用我们的相关的组件。
    内容如下:

    BOT_NAME = 'lianjia'
    
    SPIDER_MODULES = ['lianjia.spiders']
    NEWSPIDER_MODULE = 'lianjia.spiders'
    
    ROBOTSTXT_OBEY = False
    
    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",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.11 TaoBrowser/2.0 Safari/536.11",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER",
        "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.84 Safari/535.11 LBBROWSER",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E)",
        "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; QQBrowser/7.0.3698.400)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; 360SE)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E)",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.89 Safari/537.1",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.89 Safari/537.1",
        "Mozilla/5.0 (iPad; U; CPU OS 4_2_1 like Mac OS X; zh-cn) AppleWebKit/533.17.9 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Mobile/8C148 Safari/6533.18.5",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:2.0b13pre) Gecko/20110307 Firefox/4.0b13pre",
        "Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:16.0) Gecko/20100101 Firefox/16.0",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11",
        "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; zh-CN; rv:1.9.2.10) Gecko/20100922 Ubuntu/10.10 (maverick) Firefox/3.6.10",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36",
        ]
    
    MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27066'
    MONGO_DB = "lianjia"
    
    DOWNLOAD_DELAY = 2
    
    DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3',
        'Connection':'keep-alive'
    }
    
    DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
        'lianjia.middlewares.MyUserAgentMiddleware': 400,
    }
    
    ITEM_PIPELINES = {
       'lianjia.pipelines.MongoPipeline': 300,
    }
    

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