前言

文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

作者: TinaLY

PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取

http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef

网上很多爬取教程,但是一般存在两个问题:

一是:自己调试会遇到很多bug,一般无法直接使用,对于调试代码有难度的来说比较抓狂;

二是:由于网页数据的格式不是完全规整的,寻找的代码块可能会遇到问题,所以需要设置一个异常抛出机制,以免前面爬取的数据没来得及保存,耗时耗力。

这次是根据自己的经验,提供小批量爬取的数据,能拆开的代码尽量拆开。

  • 用的爬取结构,主要是selenium,网页会连续不断地打开。

  • 以济南市为例,为了小规模测试,针对单个行政区分别获取,代码熟悉之后可将区改为循环。

代码如下:

关键包:

 from selenium import webdriver
from urllib import request,parse
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException

定义参数(前三行是高德API获取坐标用得到,第四行是爬取的城市,一般网页链接接中会有):

 amap_web_key = '你的key'
poi_search_url = "http://restapi.amap.com/v3/place/text"
poi_boundary_url = "https://ditu.amap.com/detail/get/detail"
city ='jinan'

关键代码:

 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.57 Safari/537.36'}
driver1 = webdriver.Chrome()
pageid = 1
while(pageid <='页码数')://此处页码数是指进入某个区之后显示的页码数量
allarray = []
print('pageid =',pageid)
url ='https://jn.lianjia.com/xiaoqu/pingyin/pg'+str(pageid)
driver1.get(url)
driver1.implicitly_wait(5)
house_list =driver1.find_elements_by_class_name('img')
for i in range(house_list.__len__()):
time.sleep(2)
temparray =[]
detailurl = house_list[i].get_attribute('href')
print(i,'detailurl',detailurl)
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(detailurl)
try:
housename =driver.find_element_by_class_name('detailTitle').text
price = driver.find_element_by_class_name('xiaoquUnitPrice').text
xiaoquinfo = driver.find_elements_by_class_name('xiaoquInfoContent')
# [占地面积,建筑面积,容积率,绿化率,停车位,楼栋总数,总户数,物业公司,物业费,物业描述,楼层状况]
xiaoquage = xiaoquinfo[0].text #建筑年代
jianzhuleixing = xiaoquinfo[1].text # 建筑类型
wuyefei = xiaoquinfo[2].text # 物业费用
dongshu = xiaoquinfo[5].text # 楼栋总数
hushu = xiaoquinfo[6].text #房屋总数
temparray.append(housename)
temparray.append(price)
temparray.append(jianzhuleixing) # 户数
temparray.append(wuyefei) # 物业费
temparray.append(dongshu) # 容积率
temparray.append(hushu) # 绿化率
# location = getpoi_page(temparray[0])//调用利用高德API获取坐标的函数
# 通过高德查询经纬度
//获得小区的最终目的要落到地图上,所以需要获得坐标点,高德开源API可以获得,但是
//由于一个key的查询数量有限,为了防止中间出错,建议先把所有房屋数据建立起来之后,
//统一查坐标,对于初学者,一切以简单易实现为主!
temparray.append('')
temparray.append('')
# if (location == ''):
# temparray.append('0')
# temparray.append('0')
# else:
# temparray.append(location[0])
# temparray.append(location[1])
# break
# print(temparray)
except NoSuchElementException as msg:
//异常抛出函数非常非常重要,虽然诸如淘宝、阿里巴巴等页面都有统一的HTML标签格式,
//但是有经验的童鞋应该知道,总会有那么一两个不按常规出牌的,如果异常抛出机制写
//不好,经常容易前功尽弃
# print("第",i,"个小区查找元素失败")
try:
housename = driver.find_element_by_class_name('detailTitle').text
price = driver.find_element_by_css_selector("[class='xiaoquPrice clear']").text
//对比上面的price可以看出,异常抛出是因为对于price属性出现了两种标签
xiaoquinfo = driver.find_elements_by_class_name('xiaoquInfoContent')
# [占地面积,建筑面积,容积率,绿化率,停车位,楼栋总数,总户数,物业公司,物业费,物业描述,楼层状况]
xiaoquage = xiaoquinfo[0].text # 建筑年代
jianzhuleixing = xiaoquinfo[1].text # 建筑类型
wuyefei = xiaoquinfo[2].text # 物业费用
dongshu = xiaoquinfo[5].text # 楼栋总数
hushu = xiaoquinfo[6].text # 房屋总数
temparray.append(housename)
temparray.append(price)
temparray.append(jianzhuleixing) # 户数
temparray.append(wuyefei) # 物业费
temparray.append(dongshu) # 容积率
temparray.append(hushu) # 绿化率
temparray.append('')
temparray.append('')
except NoSuchElementException as msg:
print("两种情况均查不到")
allarray.append(temparray)
driver.close()
text_save(allarray, 'lianjia_fangwu.txt')
pageid += 1

适合初学者的Python爬取链家网教程的更多相关文章

  1. Scrapy实战篇(一)之爬取链家网成交房源数据(上)

    今天,我们就以链家网南京地区为例,来学习爬取链家网的成交房源数据. 这里推荐使用火狐浏览器,并且安装firebug和firepath两款插件,你会发现,这两款插件会给我们后续的数据提取带来很大的方便. ...

  2. Python的scrapy之爬取链家网房价信息并保存到本地

    因为有在北京租房的打算,于是上网浏览了一下链家网站的房价,想将他们爬取下来,并保存到本地. 先看链家网的源码..房价信息 都保存在 ul 下的li 里面 ​ 爬虫结构: ​ 其中封装了一个数据库处理模 ...

  3. Python爬取链家二手房源信息

    爬取链家网站二手房房源信息,第一次做,仅供参考,要用scrapy.   import scrapy,pypinyin,requests import bs4 from ..items import L ...

  4. Scrapy实战篇(二)之爬取链家网成交房源数据(下)

    在上一小节中,我们已经提取到了房源的具体信息,这一节中,我们主要是对提取到的数据进行后续的处理,以及进行相关的设置. 数据处理 我们这里以把数据存储到mongo数据库为例.编写pipelines.py ...

  5. Scrapy实战篇(九)之爬取链家网天津租房数据

    以后有可能会在天津租房子,所以想将链家网上面天津的租房数据抓下来,以供分析使用. 思路: 1.以初始链接https://tj.lianjia.com/zufang/rt200600000001/?sh ...

  6. python爬取链家二手房信息,确认过眼神我是买不起的人

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 python免费学习资 ...

  7. python - 爬虫入门练习 爬取链家网二手房信息

    import requests from bs4 import BeautifulSoup import sqlite3 conn = sqlite3.connect("test.db&qu ...

  8. python 爬取链家

    import json import requests from lxml import etree from time import sleep url = "https://sz.lia ...

  9. 爬取链家网租房图 使用ImagesPipeline保存图片

    # 爬虫文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import os from urllib import request from lianjia.items ...

随机推荐

  1. Maven項目打包報錯:Plugin execution not covered by lifecycle configuration

    Maven項目打包報錯:Plugin execution not covered by lifecycle configuration 使用Eclipse导入一个新的maven项目时不时的会遇到这个错 ...

  2. view WITH CHECK OPTION where-clause violation(查看与检查选项where-子句违反)

    创建视图的语句是设置了 WITH CHECK OPTION 这个条件; 创建视图时,sql语句是这样写的: CREATE  OR  REPLACE  VIEW  RZ_TST_VIEW AS WHER ...

  3. jupyter notebook改变行间图片大小

    jupyter notebook使用起来代码效果很直接,这是我最喜欢的一点,但是主题单一,后来改了一下主题.也可以接受了,但是还有一个问题是显示图片太小我们可以用两个方法来改变它. 一.可以通过rcP ...

  4. Cypress 之 常用API

    .visit() 访问一个远程URL.>>详情参考 Cypress 之 cy.visit() cy.visit(url) cy.visit(url, options) cy.visit(o ...

  5. [算法]PriorityQueue的应用

    1. 数据流中的第K大元素 题目 设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组 ...

  6. 计算机网络知识(TCP连接,TCP/UDP区别,HTTP与HTTPS,Socket原理等等)

    1.网络七层协议包含,物理层.数据链路层.网络层(ip协议).传输层(TCP传输控制协议.UDP用户数据报协议).会话层.表示层.应用层(http协议).是一个提供的概念架构协议. 2.TCP/IP协 ...

  7. C# 判断点是否在矩形框内

    欢迎加群交流 QQ群 830426796 用 System.Drawing.Drawing2D.GraphicsPath 和 Region 类联合起来,然后用 Region.IsVisible(poi ...

  8. 整理了8个Python中既冷门又实用的技巧

    1.print 打印带有颜色的信息 大家知道 Python 中的信息打印函数 print,一般我们会使用它打印一些东西,作为一个简单调试. 但是你知道么,这个 Print 打印出来的字体颜色是可以设置 ...

  9. SpringCloud(二):服务的注册与发现(Eureka)

    一.什么是服务注册与发现Spring Cloud Eureka 模块提供的功能是被动式的服务发现. 服务注册:每个用户去聊天室服务器上注册. 服务发现:这样他的好友们就能看到你,你同时也将获取好友的上 ...

  10. 使用Kubernetes进行ProxySQL本机群集

    自v1.4.2起,ProxySQL支持本机群集.这意味着多个ProxySQL实例可识别群集; 他们了解彼此的状态,并能够通过根据配置版本,时间戳和校验和值同步最新的配置来自动处理配置更改. Proxy ...