本篇文章是使用python抓取数据的第一篇,使用requests+BeautifulSoup的方法对页面进行抓取和数据提取.通过使用requests库对链家网二手房列表页进行抓取,通过BeautifulSoup对页面进行解析,并从中获取房源价格,面积,户型和关注度的数据. 准备工作 首先是开始抓取前准备工作,导入需要使用的库文件,这里主要使用的是requests和BeautifulSoup两个.Time库负责设置每次抓取的休息时间.这里并非全部,后续还会在过程中导入新的库. 抓取列表页 开始抓取

1.问题描述: 爬取链家深圳二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到Excel表 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ 2.利用requests.get()方法向链家深圳二手房首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://sz.lianjia.com/ershoufang/" #发送请求,获取响应 response = request

1.问题描述: 爬取链家深圳全部二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到CSV文件中 2.思路分析: (1)目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ (2)代码结构: class LianjiaSpider(object): def __init__(self): def getMaxPage(self, url): # 获取maxPage def parsePage(self, url): # 解析每个page,获取每个huose的Link def pars

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 LianjiaItem class LianjiaSpider(scrapy.Spider):     name = 'lianjia_dl'     allowed_domains = ['www.lianjia.com']     start_urls = []     url_0 = 'http

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. 首先创建一个名称为lianjia的项目. 需求分析 爬取数据的第一步当然是确定我们的需求,大方向就是我们想拿到南京地区的房源成交信息,但是具体的细节信息,我们需要从网页来看,,我们直接在浏览器中输入以下的网址https://nj.lianjia.com/chengjiao/,会显示南京地区的成交的

本次实战是利用爬虫爬取链家的新房(声明: 内容仅用于学习交流, 请勿用作商业用途) 环境 win8, python 3.7, pycharm 正文 1. 目标网站分析 通过分析, 找出相关url, 确定请求方式, 是否存在js加密等. 2. 新建scrapy项目 1. 在cmd命令行窗口中输入以下命令, 创建lianjia项目 scrapy startproject lianjia 2. 在cmd中进入lianjia文件中, 创建Spider文件 cd lianjia scrapy genspi

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块,还有一个user-agent池.. 先看mylianjia.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ..items import LianjiaItem from scrapy.http import Request from parsel i

用scrapy爬取链家全国以上房源分类的信息: 路径: items.py # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class LianItem(scrapy.Item): # define the fields

使用 puppeteer 爬取链家房价信息 目录 使用 puppeteer 爬取链家房价信息 页面结构 爬虫库 pupeteer 库 实现 打开待爬页面 遍历区级页面 方法一 方法二 遍历街道页面 遍历分页 业务信息 成果保存 代码优化 成果展示 此文记录了使用 puppeteer 库进行动态网站爬取的过程. 页面结构 地址 链家的历史成交记录页面在这里,它是后台渲染模式,无法通过监听和模拟 xhr 请求来快速获取,只能想办法分析它的页面结构,进行元素提取. 页面通过分页进行管理,例如其第二页链

目录 第三方模块的下载与使用 下载第三方模块可能会出现的问题 网络爬虫模块之requests模块 网络爬虫实战之爬取链家二手房数据 自动化办公领域之openpyxl模块 第三方模块的下载与使用 第三方模块:别人写的模块 一般情况下功能都特别强大 我们如果想使用第三方模块 第一次必须先下载后面才可以反复使用(等同于内置模块) 下载第三方模块的方式 1.pip工具 注意每个解释器都有pip工具 如果我们的电脑上有多个版本的解释器那么我们在使用pip的时候一定要注意到底用的是哪一个 否则极其任意出现使

前言 作为一只小白,刚进入Python爬虫领域,今天尝试一下爬取链家的二手房,之前已经爬取了房天下的了,看看链家有什么不同,马上开始. 一.分析观察爬取网站结构 这里以广州链家二手房为例:http://gz.lianjia.com/ershoufang/ 这是第一页,我们看看第二页的url会有什么变化发现多出来一个/g2,第三页/pg3,那么原始的是不是就是增加/pg1呢,我们测试一下http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/  ==  http://gz.lia

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/?showMore=1(因为我只关心整租的房间)开始,首先获取每个行政区对应的链接. 2.在以每个区的链接,例如:https://tj.lianjia.com/zufang/heping/rt200600000001/,和平区整租房间起始也,获取下面每个房间的链接. 3.解析每个房间的页面,获取详细数据.

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文件 import pymongo class MongoPipeline(object): collection = 'lianjia_house' #数据库collection名称 def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri =

首先分析:目的:采集链家网站二手房数据1.先分析一下二手房主界面信息,显示情况如下: url = https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/显示总数据量为27589套,但是页面只给返回100页的数据,每页30条数据,也就是只给返回3000条数据. 2.再看一下筛选条件的情况: 100万以下(775):https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1p1/(p1是筛选条件参数,pg1是页面参数) 页面返回26页信息100万-120万(47

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

import requests from bs4 import BeautifulSoup import sqlite3 conn = sqlite3.connect("test.db") c = conn.cursor() for num in range(1,101): url = "https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg%s/"%num headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windo

# 爬虫文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import os from urllib import request from lianjia.items import LianjiaItem class LianjiaspiderSpider(scrapy.Spider): name = 'lianjiaSpider' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['https://bj.lia

全面采集二手房数据: 网站二手房总数据量为27650条,但有的参数字段会出现一些问题,因为只给返回100页数据,具体查看就需要去细分请求url参数去请求网站数据.我这里大概的获取了一下筛选条件参数,一些存在问题也没做细化处理,大致的采集数据量为21096,实际19794条. 看一下执行完成结果: {'downloader/exception_count': 199, 'downloader/exception_type_count/twisted.internet.error.NoRouteEr

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免费学习资料以及群交流解答点击即可加入 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests parsel time 相关模块pip安装即可 确定目标网页数据 哦豁,这个价格..................看到都觉得脑阔疼 通过开发者工具,可以直接找到网页返回的数据~ 每一个二手房的数据,

import json import requests from lxml import etree from time import sleep url = "https://sz.lianjia.com/ershoufang/rs/" headers = { "User-Agent":"", "Refer":"https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg2/" } resp

试着用scrapy将之前写的抓取链家网信息的重新写了写 然后先是用了第一页的网页作为测试,调试代码,然后发现总是抓取的时候遇见了 类似于这样的问题,并且抓取不到信息 2017-03-28 17:52:49 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://weibo.com/robots.txt> (referer: None)2017-03-28 17:52:49 [scrapy.downloadermiddlewares.robot