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学习记录:搜房网新楼盘信息爬虫

学习记录:搜房网新楼盘信息爬虫

作者: 银票大王 | 来源:发表于2017-04-09 11:02 被阅读0次

    目标:爬取海南搜房网上的海南新楼盘信息

    一、搜集待爬取的目标网址

    先打开海南搜房网进入新楼盘页面进行研究,
    http://newhouse.hn.fang.com/
    但是这个页面主要是信息聚合呈现,新楼盘信息并不全,接着找到列表页,
    http://newhouse.hn.fang.com/house/s/
    这回是想要的了。
    经研究发现该列表页的网址加上分页为如下形式,分页共有28页,分页字段主要是在/b91/这部分
    从b91到b928,这样如果把这28页爬完就能初步得到全部新楼盘条目,接着再对每个新楼盘的主页进行爬取提取信息,就能得到想要的内容。
    http://newhouse.hn.fang.com/house/s/b91/?ctm=1.hn.xf_search.page.1
    具体某个楼盘主页为:
    http://zhongyangwenhuachengld.fang.com
    楼盘详情页为:
    http://zhongyangwenhuachengld.fang.com/house/5011126788/housedetail.htm
    开始写代码,先导入依赖的库

    import requests
    import re
    from bs4 import BeautifulSoup
    

    写了一个函数用于提取某个页面中包含的所有不重复链接,返回一个列表

    def get_page_urls(url,regular="\w+"):
        if url is None:
            return None
        new_urls = set()
        headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Maxthon/5.0.2.2000 Chrome/47.0.2526.73 Safari/537.36' }
        r = requests.get(url,headers=headers,timeout=None)
        if r.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser',from_encoding='utf-8')
            links = soup.find_all('a', href=re.compile(r'%s' % regular))
            for link in links:
                new_url = link['href']
                new_urls.add(new_url)
                return list(new_urls)
    

    没想到在去重这部分花了很多时间。
    开始对于每一个列表页面进行下载和解析,解析页面内所有的<a>标签,将链接地址提取出来,这里使用的正则表达式如下:

    ^https?://\w+.fang.com/$

    将提取到的网址列表先存入一个set(),保证在一个页面上抓到的网址没有重复,抓取完后再将该集合转成list存入一个整体的网址列表中。
    然后对全部网址进行去除重复,这里要去掉的重复网址是指页面上其他的非楼盘链接,由于每一个楼盘列表页都会有这些重复的信息,一共抓了28页说明会有28个重复,因此要想办法去除这一部分的链接。
    想来想去,想出先找出重复的网址,保存进一个列表中,然后再将全部网址列表跟重复网址列表进行比较,若有相同项则从全部网址列表中删除重复网址项,这样就能得出最后想要的每个新楼盘主页。重点代码为:

    if all_urls.count(housepage) > 1:
    

    总觉得这样做是个笨办法效率不高,因为有重复操作,不知道有没有更方便的算法,目前想不出来。
    经过一番提取去重后,得到一个所有楼盘详情页链接的文本文件,用于后续信息抓取。保存的代码为:

    with open('soufangwang-detail.txt','w',encoding='utf-8') as f:
        for i in all_detail_urls:
            f.write(i)
            f.write("\n")
    

    二、抓取信息

    首先研究了一下楼盘详情页结构,想爬取的结构信息是如下这样的,每条信息在一条li的下面有两个<div>,第一个是信息名称,第二个是信息值,90%的信息都是这样的结构,除了部分标题,主图等:

    <li>
    <div class="list-left">交房时间:</div>
    <div class="list-right">预计2017年6月30日A#、B#、C#交房</div>
    </li>
    

    开始的想法是针对信息条目,一条条分析进行抓取,根据每个想要的信息构造对应的抓取函数:

    name_node = soup.find('h1').find('a',class_="ts_linear")
    data["楼盘名称"] = name_node.get_text()
    address_node = soup.find('div',string = re.compile("楼盘地址")).find_next('div')
    data["楼盘地址"] = address_node.get_text()
    

    但是这样做,首先是发现如果有的信息名称是三个字的话,搜房网会在中间插入i标签,像下面的例子,导致抓取函数无法抓取到正确的<div>。

    <li>
    <div class="list-left">容<i style="margin-right: 6px;"></i>积<i style="margin-right: 6px;"></i>率:</div>
    <div class="list-right">3.50 </div>
    </li>
    

    于是在这里研究了好久,先是各种换搜索正则表达式,怎么都搜不到,后来突发奇想,能不能在抓取之前把所有的i标签去掉,于是查文档,写了如下代码

    soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
        for tag_i in soup.findAll('i'):
        tag_i.decompose()
    

    这样先对下载到的文档进行处理再抓取应该是可以的,但是很奇怪,去掉i标签后文字还是无法查找到,这回真的卡壳了。
    然后经过一番冥思苦想,忽然想到,干嘛要一个个信息来针对性抓取啊,既然它结构大部分都是相同的,干脆全部抓取出来存入一个字典里好了。于是开始写代码:

    data = {}
    key_nodes = soup.findAll('div', class_="list-left")
    for key_node in key_nodes:
        key = key_node.get_text().replace("\t","").replace("\n","").replace("\r","").replace(":","").strip()
        value_node = key_node.find_next('div')
        value = value_node.get_text().replace("\t","").replace("\n","").replace("\r","").strip()
        data[key] = value
    

    抓取成功!发现这样做不光效率高,而且既方便又能容错,获得的信息也全,唉怎么不早点想到呢,折腾好久。
    另外在页面结构中发现有一个<script>标签内有楼盘的主图,因此也想把这部分抓取下来,这段的原始结构是这样的:

    <script>
    newcode='5011111904';
    projn = '清澜半岛';
    newhousedomaintail='house/';
    newhousedomain = 'http://newhouse.hn.fang.com';
    address='文昌市';
    vcity= '海南';
    ucity = '%BA%A3%C4%CF';
    price = '13000';
    pricetype = '元/平方米';
    priceright = '13000';
    pricetyperight = '元/平方米';
    face = 'http://imgs.soufun.com/house/2013_10/30/hainan/1383115329744_000.jpg';
    houseurl = 'http://qinglanbandao.fang.com/';
    microID=0;
    bbsError ="0";
    bbs_id ="5011111904";
    </script>
    

    先初步写了个节点抓取语句,成功找到该<script>标签

    script_node = soup.find('script', string = re.compile("face ="))
    

    但是抓取之后怎么转成字典的键值对呢,搜索加研究,使用split()函数可以实现,方法如下,注意处理末尾多出来的一个分号:

    subdata = (script_node.get_text().replace("\r","").replace("\n","").replace("\t","").replace(";", ",").replace("'","").replace(" ",""))[:-1]
    subdata_dict = dict(s.split('=') for s in subdata.split(','))
    data['楼盘主图'] = subdata_dict['face']
    data['楼盘主页'] = subdata_dict['houseurl']
    

    一些小问题和解决方法:

    • 页面中文乱码,若是知道页面编码的话,可以直接写
    r.encoding = "所用编码"
    

    如果不知道的话,可以试试写上,一般都会解决

    r.encoding = r.apparent_encoding
    

    但是有些页面怎么弄都是乱码,不知道是不是繁体中文编的码,待解决

    • 删除文档中的换行符回车符制表符和空格,一般用
    replace("\n","") #删除全部换行符
    strip() #删除开头和结尾的空白符(包括'\n', '\r', '\t',  ' ')
    rstrip('\n') #删除结尾的换行符
    lstrip() #删除开头的空白符
    

    三、存入excel文件

    信息抓取到了,要保存为excel文件。
    在官网搜索了一下,先在命令行用pip命令下载excel的支持库

    pip install xlwt

    参考官网的例子,xlw的使用方法为:

    wb = xlwt.Workbook() #新建一个工作簿
    ws = wb.add_sheet('新工作表') #新建一个工作表
    ws.write(行索引, 列索引, 数据) #写入数据
    wb.save('海南新楼盘.xls') #保存
    

    这样就成功将海南搜房网新楼盘信息抓取下来了。

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