我们爬取的网站:https://www.anjuke.com/sy-city.html 获取的内容:包括地区名,地区链接: 安居客详情 一开始直接用requests库进行网站的爬取,会访问不到数据的, 会直接出现 访问的页面出现错误的信息. selenium 的使用,我的博客上有说过: 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : # @Author : # @Email : # @File : import requests import re from bs4 i

前言: 提前安装好所需要的库. 本代码的输入仅需要某个城市的租房地址首页即可,其他自会生成. 使用前请创建所需的目录,或者为代码添加os.makedir() 支持断点重爬,重行运行即可. headers等随运行环境不同,可能需要进行修改. 本代码使用了高德API key,用于获取地理坐标,但发布时已略去,如需使用,请注册高德api开发者. 内容原创,引用请注明出处.Note: http://www.cnblogs.com/shadrach; author: shadrach@yeah.net.

1, 引言 Python开源网络爬虫项目启动之初,我们就把网络爬虫分成两类:即时爬虫和收割式网络爬虫.为了使用各种应用场景,该项目的整个网络爬虫产品线包含了四类产品,如下图所示: 本实战是上图中的“独立python爬虫”的一个实例,以采集安居客房产经纪人(http://shenzhen.anjuke.com/tycoon/nanshan/p1/信息为例,记录整个采集流程,包括python和依赖库的安装,即便是python初学者,也可以跟着文章内容成功地完成运行. 2,Python和相关依赖库的安

入职安居客三年从工程师到Team Leader,见证了Android团队一路走来的发展历程.因此有心将这些记录下来与大家分享,也算是对自己三年来一部分工作的总结.希望对大家有所帮助,更希望能得到大家宝贵的建议. 三网合并 三年前入职时安居客在业务上刚完成了三网合并(新房.二手房.好租和商业地产多个平台多个网站合成现在的anjuke.com,这在公司的历史上称之为三网合并),因此app端也将原先的新房.二手房.好租和商业地产多个app合并成为了现在的安居客app.所谓的合并也差不多就是将多个项目的

目标:爬取安居客网站上前10页北京二手房的数据,包括二手房源的名称.价格.几室几厅.大小.建造年份.联系人.地址.标签等. 网址为:https://beijing.anjuke.com/sale/ BeautifulSoup官网:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ 直接上代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup headers={'user-agent':'Mozilla/5.0

一.说明 1.1 开发环境说明 开发环境--PyCharm 爬虫框架--Scrapy 开发语言--Python 3.6 安装第三方库--Scrapy.pymysql.matplotlib 数据库--MySQL-5.5(监听地址--127.0.0.1:3306,用户名--root,密码--root,数据库--anjuke) 1.2 程序简要说明 本程序以安居客-深圳为例,其他城市使用的是一样的结构爬取其他程序基本修改start_urls和rules中的url即可移植 本程序实现安居客新楼盘和二手房

出发点 想做一个地图热力图,发现安居客房产数据有我要的特性.emmm,那就尝试一次好了~ 老规矩,从爬虫,从拿到数据开始... scrapy的配置 创建一个项目(在命令行下敲~): scrapy startproject anjuke 这命令会建一个叫anjuke的文件夹,里面会有一些待你配置的文件 创建一个spider: 先进入创建的项目文件夹里 cd anjukescrapy genspider anju qd.anjuke.com 这命令会建一个叫anju.py的文件,它就是刚刚创建的sp

新手,整个程序还有很多瑕疵. 1.房源访问的网址为城市的拼音+后面统一的地址.需要用到xpinyin库 2.用了2种解析网页数据的库bs4和xpath(先学习的bs4,学了xpath后部分代码改成xpath) 遇到的问题: 1.在解析页面时,鼠标点击过位置的div的class属性值有变化,没有注意,导致浪费很长时间.下图,点击后的div的class属性值的空格没有了. 2.基础学习还要加强,字符串和列表基本命令和转换使用不熟练. 3.没有真正理解 new_list = [i for i in l

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 爬取过程一.指定爬取数据二.设置请求头防止反爬三.分析页面并且与网页源码进行比对四.分析页面整理数据五.保存到excel表中六.使用jupyternotebook进行简单的数据分析 一.指定爬取数据 需求:提取价格.面积.详细标题.名称.具体位置.房屋结构.装修情况 二.设置请求头 这里设置请求头依然使用最常见的 user-agent和cookie值作为反爬头,但是在实际操作中,由于爬取数据太快可

之前没课的时候写过安居客的爬虫,但那也是小打小闹,那这次呢, 还是小打小闹 哈哈,现在开始正式进行爬虫书写 首先,需要分析一下要爬取的网站的结构: 作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧! 在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州的二手房都是这么的贵,作为即将毕业的学生狗惹不起啊惹不起 还是正文吧!!! 由上可以看到网页一条条的房源信息,点击进去后就会发现: 房源的详细信息. OK!那么我们要干嘛呢,就是把郑州这个地区的二手房房源信息都能拿到手,可

需求:爬取[安居客—广州—新楼盘]的数据,具体到每个楼盘的详情页的若干字段. 难点:楼盘类型各式各样:住宅 别墅 商住 商铺 写字楼,不同楼盘字段的名称不一样.然后同一种类型,比如住宅,又分为不同的情况,比如分为期房在售,现房在售,待售,尾盘.其他类型也有类似情况.所以字段不能设置固定住. 解决方案:目前想到的解决方案,第一种:scrapy中items.py中不设置字段,spider中爬的时候自动识别字段(也就是有啥字段就保留下来),然后返回字典存起来.第二种,不同字段的网页分别写规则单独抓取.

接上篇:安居客scrapy房产信息爬取到数据可视化(下)-可视化代码,可视化的实现~ 先看看保存的数据吧~ 本人之前都是习惯把爬到的数据保存到本地json文件, 这次保存到数据库后发现使用mongodb的聚合统计省去了好多自己用python写计算逻辑的步骤,好方便啊~~ 第一张图柱状图 第一张图代码解析: #encoding:utf-8 import random from pyecharts import Bar from pymongo import MongoClient conn = M

这里希望安居客的同行的轻喷!!单纯的做测试,玩玩. 就这么糟践你们的服务器了!!!sorry! 这次学会了webmagic 设置处理的访问HTML返回代码,因为之前一直404的页面process根本都不会进来,纳闷很久,也百度了半天. 看源码看了好半天,才知道原来有这个方法设置进process的状态码,让我看源码的决心来源于 我用logger 打印的内容告诉我,webmagic已经获取了404,只是没处理而已. 也同时学会了 scheduler package com.action; impor

import requests from fake_useragent import UserAgent from lxml import etree from http import cookiejar import re, time import pymysql import random from requests.exceptions import Timeout ua = UserAgent() session = requests.Session() class MyExceptio

我的 CSDN 博客地址: https://blog.csdn.net/qq_40147863 Github 地址: https://github.com/xpwi

新浪博客 http://upload.move.blog.sina.com.cn/blog_rebuild/blog/xmlrpc.php 网易博客 http://os.blog.163.com/api/xmlrpc/metaweblog/ 自建Wordpress站点 http://您的博客地址/xmlrpc.php 博客园cnblogs http://www.cnblogs.com/您的博客名称/services/metablogapi.aspx 自建zBlog站点 http://your.z

今天把手头有的一些关于selenium测试的资源整理了一下,分享出来. 1. 所有版本chrome下载 是不是很难找到老版本的chrome?博主收集了几个下载chrome老版本的网站,其中哪个下载的是原版的就不得而知了. http://www.slimjet.com/chrome/google-chrome-old-version.php http://google_chrome.en.downloadastro.com/old_versions/ http://filehippo.com/zh

序号 标识 博客 代码 1 1121袁颖 joanyy joanyy 2 1122崔琪 chitty ChittyCui 3 1123吕志浩 lucy123 715lvzhihao 4 1124张静 loiskris loiskris 5 1125田培培 tpp531853660 tpp531853660 6 1126刘紫璇 chrisdsyf26 liuzixuan 7 1128崔云闯 cuiyun cuibl 8 1129朱云龙 z123- zhuyunlonglihai 9 1130王刚德

Java并发大师Brain Goetz和Doug Lea是Java并发方面最权威的人物,他的文章绝对是最具有参考价值的,值得仔仔细细的推敲和研究. Brain Goetz 中文地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp/ https://www.ibm.com/developerworks/cn/views/java/libraryview.jsp?site_id=10&contentarea_by=Java&sort_by=Dat

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