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爬虫天津链家二手房数据（requests + BeautifulSoup）

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了爬虫天津链家二手房数据（requests + BeautifulSoup），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含10809字，纯文字阅读大概需要16分钟。

内容图文

爬取天津链家各个房屋的数据

数据量很多，建议先改一下试一试在完全爬下来。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""

#导包
import re
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning
requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning)


#链家网站的区分类，后面的数字是每个对应分区的总页数


url ='''https://tj.lianjia.com/ershoufang/heping/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/nankai/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/hexi/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/hongqiao/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/xiqing/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/beichen/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/dongli/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/jinnan/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/tanggu/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/kaifaqutj/ 52,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/wuqing/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/binhaixinqu/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/baodi/ 100,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/jizhou/ 69,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/haihejiaoyuyuanqu/ 43,
https://tj.lianjia.com/ershoufang/jinghai/ 26
'''


    
    
def get_urls(urli,n):
    '''
    功能：分页网址url采集
    n:页面参数
    urli:网址
    结果：得到分页网址list
    '''
    lst = []
    for page in range(1,n):
        ui = urli+'pg'+'%i'%page
        lst.append(ui)
    return lst



    

#解析页面
def get_dataurls(ui,d_h,d_c,ips):
    '''

    Parameters
    ----------
    ui :    分页网址.
    d_h :  user-agent信息.
    d_c :  cookies信息

    Returns
    -------
    列表网址.

    '''
    try:
        ri = requests.get(url=ui,headers = d_h, cookies = d_c,proxies=ips,timeout = 3)
    except:
        try:
            ri = requests.get(url=ui,headers = d_h, cookies = d_c,proxies=ips,timeout = 3)
        except:
            print('request failed 2 times')
    #访问页面
    soupi = BeautifulSoup(ri.text,'lxml')
    ul = soupi.find('ul',class_="sellListContent")
    lis = ul.find_all('li')
    lst = []
    for li in lis:
        lst.append(li.find('a')['href'])
    return lst
#获取数据
def get_data(ui,d_h,d_c,ips):
    '''
    

 Parameters
    ----------
    ui :    分页网址.
    d_h :  user-agent信息.
    d_c :  cookies信息


    '''
    try:
        proxies = None
        ri = requests.get(url = ui, headers = d_h, cookies = d_c, verify=False, proxies=ips, timeout=3)
    except:
    # logdebug('requests failed one time')
        try:
            proxies = None
            ri = requests.get(url = ui, headers = d_h, cookies = d_c, verify=False, proxies=ips, timeout=3)
        except:
            # logdebug('requests failed two time')
            print('requests failed two time')
    

        
    
    
    
    soupi = BeautifulSoup(ri.text,'lxml')
    dic = {}#空字典存储数据
    dic['房名'] = soupi.find('div',class_="title").h1.text   
    dic['总价'] = soupi.find('span',class_="total").text + soupi.find('span',class_="unit").text
    dic['单价'] = soupi.find('span',class_="unitPriceValue").text
    dic['户型'] = soupi.find('div', class_="room").div.text
    dic['朝向'] = soupi.find('div',class_="type").div.text
    dic['面积'] = soupi.find('div',class_="area").div.text
    dic['小区名称'] = soupi.find('div',class_="communityName").a.text
    dic['所在区域'] = soupi.find('span',class_="info").text
    infors = soupi.find('div',class_="introContent").text
    
    s = re.sub(r' +','',infors)
    dic['挂牌时间'] = re.search(r'挂牌时间\d+-\d+-\d+', s).group(0)
    position = re.search(r"resblockPosition:'([\d.]+),([\d.]+)'",ri.text)
    
    return dic
   
   

#这个如果遇见反爬虫网站可以设置动态IP，一小时一块钱吧，搜索阿布云即可
#使用方法可以看他们的文档
def get_proxies(p_User,p_Pass,p_Host,p_Port):
    '''
    生成动态ip函数
    Parameters
    ----------
    p_Usermp_Pass :
        设置代理服务器.
    p_Host,p_Port : 
        代理服务器验证信息

    Returns
    -------
    ip
    
    '''
    proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
        "host" : p_Host,
        "port" : p_Port,
        "user" : p_User,
        "pass" : p_Pass,
    }
    ips = {
        "http"  : proxyMeta,
        "https" : proxyMeta,
    }
    return ips

    

    
if __name__ == "__main__":
    #设置爬取多少页
    
    url_lst = url.strip().split(',')
    url_u = []
    for str in url_lst:
        url_u.append(str.split(' '))
    ip_dic = None
    #设置代理ip
    # 123 为你花了钱之后给你的密钥
#    ip_dic = get_proxies('123',
#                         '123',
#                         'http-dyn.abuyun.com',
#                         '9020') 

    urllst1 = []
    #获取分页网址
    for url_p in url_u:
        lst_test = get_urls(url_p[0],int(url_p[1]))
        urllst1.extend(lst_test)

    #u1 = urllst1[0]
    #设置登录信息
    #dic_h 和cookies如何设置见图片
    dic_h = {''User-Agent':''}
    dic_c = {}
    cookies = ''' '''
    for i in cookies.split('; '):
        dic_c[i.split('=')[0]] = i.split('=')[1]
        #获取agent cookies
        
    urllst2 = []

#得到每个房子的网址
    for u in urllst1:
        try:
            urllst2.extend(get_dataurls(u, dic_h, dic_c,ip_dic))
            print('成功采集页面信息，成功采集%i条数据' %(len(urllst2)))
        except:
            print('获取页面信息失败，分页网址位:',u)
       # print(urllst2)  
      
#获取信息  
    errorlst = []    
    datalst = []
    for u in urllst2:
        try:
            datalst.append(get_data(u,dic_h,dic_c,ip_dic))
            print('数据采集成功，总共采集%i条数据' %len(datalst))
        except:
            errorlst.append(u)
            print('采集数据失败，失败网址为',u)


    for u in errorlst:
        try:
            datalst.append(get_data(u,dic_h,dic_c,ip_dic))
            print('数据采集成功，总共采集%i条数据' %len(datalst))
        except:
            errorlst.append(u)
            print('采集数据失败，失败网址为',u)

    data = datalst
    print(12345)    
    datadf = pd.DataFrame(datalst)
	//注意改下路径
    datadf.to_excel(r'F:\I_love_learning\junior\数据挖掘与数据仓库\课程设计\dataultra.xlsx')
 #   pd.DataFrame(errorlst).to_excel(r'F:\I_love_learning\junior\数据挖掘与数据仓库\课程设计\errorlst.xlsx')
 #   data_room.to_excel(r'F:\I_love_learning\junior\数据挖掘与数据仓库\课程设计\dataroom.xlsx')
'''
ui = 'https://tj.lianjia.com/ershoufang'
ri = requests.get(url=ui,headers = dic_h, cookies = dic_c)
position = re.search(r"resblockPosition",ri.text)
'''

如何获取代码中的dic_h 和 cookies（注意都要是字符串）
去官网注册一个账号
然后刷新一下，右键检查，选择network

爬虫天津链家二手房数据（requests + BeautifulSoup） - 文章图片

然后下拉
爬虫天津链家二手房数据（requests + BeautifulSoup） - 文章图片
user_agent就是我们的dic_h,注意写成字典，
cookies是
全复制下来即可

爬取天津链家各个小区单价的数据

同样的，注意改下写excel的路径和登录信息。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""


import re
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning
requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning)
#天津链家小区数据的网址，后面是总页数
url ='''https://tj.lianjia.com/xiaoqu/heping/?from=recpage1 23,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/nankai/?from=recpage1 25,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/hexi/?from=recpage1 23,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/hebei/?from=recpage1 17,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/hedong/?from=recpage1 19,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/hongqiao/?from=recpage1 11,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/xiqing/?from=recpage1 17,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/beichen/?from=recpage1 13,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/dongli/?from=recpage1 15,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/jinnan/?from=recpage1 12,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/tanggu/?from=recpage1 18,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/kaifaqutj/?from=recpage1 5,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/wuqing/?from=recpage1 15,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/binhaixinqu/?from=recpage1 14,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/baodi/?from=recpage1 7,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/jizhou/?from=recpage1 10,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/haihejiaoyuyuanqu/?from=recpage1 2,
https://tj.lianjia.com/xiaoqu/jinghai/?from=recpage1 9
'''

 '''
u = url_lst[1].split(' ')[0]
lst = []
n = 1
for page in range(1,n+1):
    u = u.replace('\n','')
    u = u.split(r'/?')[0] + '/pg' + '%i'%page + '/?' + u.split('/?')[1]
ips = None
ri = requests.get(url=u,headers = dic_h, cookies = dic_c,proxies=ips,timeout = 3)
 '''  
def get_urls(urli,n):
    '''
    功能：分页网址url采集
    n:页面参数
    urli:网址
    结果：得到分页网址list
    '''
    lst = []
    for page in range(1,n+1):
        ui = u.replace('\n','')
        ui = urli.split('/?')[0] + '/pg' + '%i'%page + '/?' + urli.split('/?')[1]
        lst.append(ui)
    return lst



    

#解析页面
def get_dataurls(ui,d_h,d_c,ips):
    '''

    Parameters
    ----------
    ui :    分页网址.
    d_h :  user-agent信息.
    d_c :  cookies信息

    Returns
    -------
    列表网址.

    '''
    try:
        ri = requests.get(url=ui,headers = d_h, cookies = d_c,proxies=ips,timeout = 3)
    except:
        try:
            ri = requests.get(url=ui,headers = d_h, cookies = d_c,proxies=ips,timeout = 3)
        except:
            print('request failed 2 times')
    #访问页面
    soupi = BeautifulSoup(ri.text,'lxml')
    ul = soupi.find('ul',class_="listContent")
    lis = ul.find_all('li')
    lst = []
    for li in lis:
        lst.append(li.find('a')['href'])
    return lst

'''
ri = requests.get(url = urllst2[:1][0], headers = dic_h, cookies = dic_c, verify=False, proxies=None, timeout=3)
soupi = BeautifulSoup(ri.text,'lxml')
dic = {}#空字典存储数据  
dic['单价'] = soupi.find('span',class_="xiaoquUnitPrice").text
dic['小区名称'] = soupi.find('div',class_="detailHeader fl").h1.text   
'''

def get_data(ui,d_h,d_c,ips):
    '''
    

 Parameters
    ----------
    ui :    分页网址.
    d_h :  user-agent信息.
    d_c :  cookies信息


    '''
    try:
        proxies = None
        ri = requests.get(url = ui, headers = d_h, cookies = d_c, verify=False, proxies=ips, timeout=3)
    except:
    # logdebug('requests failed one time')
        try:
            proxies = None
            ri = requests.get(url = ui, headers = d_h, cookies = d_c, verify=False, proxies=ips, timeout=3)
        except:
            # logdebug('requests failed two time')
            print('requests failed two time')
    

        
    
    
    
    soupi = BeautifulSoup(ri.text,'lxml')
    dic = {}#空字典存储数据  
    dic['单价'] = soupi.find('span',class_="xiaoquUnitPrice").text
    dic['小区名称'] = soupi.find('div',class_="detailHeader fl").h1.text   
    return dic
   
   


def get_proxies(p_User,p_Pass,p_Host,p_Port):
    '''
    生成动态ip函数
    Parameters
    ----------
    p_Usermp_Pass :
        设置代理服务器.
    p_Host,p_Port : 
        代理服务器验证信息

    Returns
    -------
    ip
    
    '''
    proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
        "host" : p_Host,
        "port" : p_Port,
        "user" : p_User,
        "pass" : p_Pass,
    }
    ips = {
        "http"  : proxyMeta,
        "https" : proxyMeta,
    }
    return ips

    

    
if __name__ == "__main__":
    #设置爬取多少页
    
    url_lst = url.strip().split(',')
    url_u = []
    for str in url_lst:
        url_u.append(str.split(' '))
    ip_dic = None
    #设置代理ip
#    ip_dic = get_proxies('123',
#                         '123',
#                         'http-dyn.abuyun.com',
#                         '9020') 

    urllst1 = []
    for url_p in url_u:
        lst_test = get_urls(url_p[0],int(url_p[1]))
        urllst1.extend(lst_test)

    #u1 = urllst1[0]
    dic_h = {'User-Agent':''}
    dic_c = {}
    cookies = ''' '''
    for i in cookies.split('; '):
        dic_c[i.split('=')[0]] = i.split('=')[1]
        #获取agent cookies
        
    urllst2 = []

#得到每个房子的网址
    for u in urllst1:
        try:
            urllst2.extend(get_dataurls(u, dic_h, dic_c,ip_dic))
            print('成功采集页面信息，成功采集%i条数据' %(len(urllst2)))
        except:
            print('获取页面信息失败，分页网址位:',u)
       # print(urllst2)  
      
#获取信息  
    errorlst = []    
    datalst = []
    for u in urllst2:
        try:
            datalst.append(get_data(u,dic_h,dic_c,ip_dic))
            print('数据采集成功，总共采集%i条数据' %len(datalst))
        except:
            errorlst.append(u)
            print('采集数据失败，失败网址为',u)

    print(12345)    
    datadf = pd.DataFrame(datalst)

    datadf.to_excel(r'F:\I_love_learning\junior\数据挖掘与数据仓库\课程设计\dataxiaoqu.xlsx')


'''
ui = 'https://tj.lianjia.com/ershoufang'
ri = requests.get(url=ui,headers = dic_h, cookies = dic_c)
position = re.search(r"resblockPosition",ri.text)
'''

本人python版本为3.8 成功运行。
总共的话小区是7000多条，房屋数据是大概40000多

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的爬虫天津链家二手房数据（requests + BeautifulSoup）全部内容，希望文章能够帮你解决爬虫天津链家二手房数据（requests + BeautifulSoup）所遇到的程序开发问题。如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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来源：【匿名】

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输出爬去的信息为乱码！解决办法爬取下来的编码是ISO-8859-1格式，需要转化为utf-8格式，加一句response.encoding = "utf8"原文：https://www.cnblogs.com/amojury/p/9127570.html

Python爬虫之-Requests【代码】

Requests模块Python标准库中提供了：urllib、urllib2、httplib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作，甚至包括各种方法覆盖，来完成最简单的任务。Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装;从而使得Pythoner进行网络请求时，变得方便了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的...

python 爬虫之requests+日志+配置文件读取+mysql入库【代码】

!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 日志管理 import logging import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding(‘utf-8‘)def getlogger(logName, logFile):logger=logging.getLogger(logName)logger.setLevel(logging.DEBUG)screenHandle = logging.StreamHandler()screenHandle.setLevel(logging.DEBUG)fileHandle = logging.FileHandler(logFile,‘a‘)fileHandle.setLevel(logging.DEBUG)formatter = logging.For...

python 爬虫之requests+日志+配置文件读取+mysql入库【代码】

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 日志管理 import logging import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding(utf-8)def getlogger(logName, logFile):logger=logging.getLogger(logName)logger.setLevel(logging.DEBUG)screenHandle = logging.StreamHandler()screenHandle.setLevel(logging.DEBUG)fileHandle = logging.FileHandler(logFile,a)fileHandle.setLevel(logging.DEBUG)formatter = logging.Formatter(...

详解Python之urllib爬虫、request模块和parse模块【代码】【图】

文章目录urllibrequest模块访问URLRequest类其他类parse模块解析URL转义URLrobots.txt文件（免费学习推荐：python视频教程）urlliburllib是Python中用来处理URL的工具包，源码位于/Lib/下。它包含了几个模块：用于打开及读写的urls的request模块、由request模块引起异常的error模块、用于解析urls的parse模块、用于响应处理的response模块、分析robots.txt文件的robotparser模块。注意版本差异。urllib有3个版本：Python2.X包含url...

爬虫基本流程Request和Response的介绍【图】

基于python的爬虫想要从网站上获取数据，就是从request到response的过程。我们通过伪装浏览器从而向服务器发出Request请求，服务器则会在接受信息后，作出Response回应。在上一篇我们讲解了什么是爬虫和爬虫的基本流程的介绍，今天给大家带来的就是对基本流程的详细介绍，什么是Request和Response。Request1.什么是Request？浏览器发送信息给该网址所在的服务器，这个过程就叫做HTTP Request。2.Request中包含什么？请求方式：请求...

Python爬虫：HTTP协议、Requests库【图】

HTTP协议：HTTP（Hypertext Transfer Protocol）：即超文本传输协议。URL是通过HTTP协议存取资源的Internet路径，一个URL对应一个数据资源。HTTP协议对资源的操作：Requests库提供了HTTP所有的基本请求方式。官方介绍：Requests库的6个主要方法：Requests库的异常：Requests库的两个重要对象：Request（请求）、Response（相应）。Request对象支持多种请求方法；Response对象包含服务器返回的所有信息，也包含请求的Request信息。R...

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爬虫天津链家二手房数据（requests + BeautifulSoup）

内容导读

内容图文

爬取天津链家各个房屋的数据

爬取天津链家各个小区单价的数据

内容总结

内容备注

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