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. Java,该学什么?

    本人大学学的是生物技术专业,毕业后入坑Java. 最近有人问我是如何转行的,需要学一些什么.我在网上看到一篇帖子,觉得写得很全.如果是我来写,可能还写不了这么全的.在此分享给网友. 2019秋招几个月 ...

  2. vuex的学习

    vuex是什么? vuex是专为vue.js应用程序开发的状态管理模式 它采用集中式存储管理应用所有组件的状态,并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化 vuex也集成到vue的官方调式工具d ...

  3. IT兄弟连 HTML5教程 HTML5文字版面和编辑标签 HTML框架结构

    使用HTML框架结构可以把一个浏览器窗口划分为若干个小窗口,每个窗口可以显示不同的URL网页,每个框架里的网页相互独立.这样不仅可以非常方便地在浏览器中同时浏览不同的页面效果,而且可以非常方便地完成导 ...

  4. Python 从入门到进阶之路(二)

    之前的文章我们对 Python 语法有了一个简单的认识,接下来我们对 Python 中的 if while for 做一下介绍. 上图为 if 判断语句的流程,无论任何语言,都会涉及到判断问题,if ...

  5. vue template标签

    在普通的html里面: template标签默认有个 display:none; 属性,并且其里面的内容是不可见的. 在vue里面: template标签类似一个隐藏的div,在审查元素的时候是找不到 ...

  6. 挑战10个最难回答的Java面试题(附答案)

    译者:Yujiaao segmentfault.com/a/1190000019962661 推荐阅读(点击即可跳转阅读) 1. SpringBoot内容聚合 2. 面试题内容聚合 3. 设计模式内容 ...

  7. IE浏览器远程代码执行高危漏洞(CVE-2019-1367)

    IE浏览器远程代码执行高危漏洞(CVE-2019-1367)加固遇到的问题 一.背景介绍 Internet Explorer,是微软公司推出的一款网页浏览器.用户量极大.9月23日微软紧急发布安全更新 ...

  8. 【spring-boot 源码解析】spring-boot 依赖管理梳理图

    在文章 [spring-boot 源码解析]spring-boot 依赖管理 中,我梳理了 spring-boot-build.spring-boot-parent.spring-boot-depen ...

  9. 动态SQL与变量绑定

    有时候动态sql需要进行变量的赋值,这个时候就需要调用系统的存储过程sp_executesql了.使用中还是有些注意事项,代码如下: --字符型字段需声明为NVARCHAR类型 ),) --动态SQL ...

  10. .NETCore C# 中级篇2-6 Json与XML

    .NETCoreCSharp 中级篇2-6 本节内容为Json和XML操作 简介 Json和XML文本是计算机网络通信中常见的文本格式,其中Json其实就是JavaScript中的数组与对象,体现了一 ...