小白学 Python 爬虫（26）：为啥上海二手房你都买不起

人生苦短，我用 Python

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小白学 Python 爬虫（1）：开篇

小白学 Python 爬虫（2）：前置准备（一）基本类库的安装

小白学 Python 爬虫（3）：前置准备（二）Linux基础入门

小白学 Python 爬虫（4）：前置准备（三）Docker基础入门

小白学 Python 爬虫（5）：前置准备（四）数据库基础

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小白学 Python 爬虫（7）：HTTP 基础

小白学 Python 爬虫（8）：网页基础

小白学 Python 爬虫（9）：爬虫基础

小白学 Python 爬虫（10）：Session 和 Cookies

小白学 Python 爬虫（11）：urllib 基础使用（一）

小白学 Python 爬虫（12）：urllib 基础使用（二）

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小白学 Python 爬虫（17）：Requests 基础使用

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小白学 Python 爬虫（19）：Xpath 基操

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小白学 Python 爬虫（23）：解析库 pyquery 入门

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小白学 Python 爬虫（25）：爬取股票信息

引言

看到题目肯定有同学会问，为啥不包含新房，emmmmmmmmmmm

说出来都是血泪史啊。。。

小编已经哭晕在厕所，那位同学赶紧醒醒，太阳还没下山呢。

别看不起二手房，说的好像大家都买得起一样。

分析

淡不多扯，先进入正题，目标页面的链接小编已经找好了：https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg1/ 。

房源数量还是蛮多的么，今年正题房产行业不景气，据说房价都不高。

小编其实是有目的的，毕竟也来上海五年多了，万一真的爬出来的数据看到有合适，对吧，顺便也能帮大家探个路。

首先还是分析页面的链接信息，其实已经很明显了，在链接最后一栏有一个 pg1 ，小编猜应该是 page1 的意思，不信换成 pg2 试试看，很显然的么。

随便打开一个房屋页面进到内层页面，看下数据：

数据还是很全面的嘛，那详细数据就从这里取了。

顺便再看下详情页的链接：https://sh.lianjia.com/ershoufang/107102012982.html 。

这个编号从哪里来？

小编敢保证在外层列表页的 DOM 结构里肯定能找到。

这就叫老司机的直觉，秀不秀就完了。

撸代码

思想还是老思想，先将外层列表页的数据构建一个列表，然后通过循环那个列表爬取详情页，将获取到的数据写入 Mysql 中。

本篇所使用到的请求库和解析库还是 Requests 和 pyquery 。

别问为啥，问就是小编喜欢。

因为简单。

还是先定义一个爬取外层房源列表的方法：

def get_outer_list(maxNum):list = []for i in range(1, maxNum + 1):url = 'https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg' + str(i)print('正在爬取的链接为： %s' %url)response = requests.get(url, headers=headers)print('正在获取第 %d 页房源' % i)doc = PyQuery(response.text)num = 0for item in doc('.sellListContent li').items():num += 1list.append(item.attr('data-lj_action_housedel_id'))print('当前页面房源共 %d 套' %num)return list

这里先获取房源的那个 id 编号列表，方便我们下一步进行连接的拼接，这里的传入参数是最大页数，只要不超过实际页数即可，目前最大页数是 100 页，这里最大也只能传入 100 。

房源列表获取到以后，接着就是要获取房源的详细信息，这次的信息量有点大，解析起来稍有费劲儿：

def get_inner_info(list):for i in list:try:response = requests.get('https://sh.lianjia.com/ershoufang/' + str(i) + '.html', headers=headers)doc = PyQuery(response.text)# 基本属性解析base_li_item = doc('.base .content ul li').remove('.label').items()base_li_list = []for item in base_li_item:base_li_list.append(item.text())# 交易属性解析transaction_li_item = doc('.transaction .content ul li').items()transaction_li_list = []for item in transaction_li_item:transaction_li_list.append(item.children().not_('.label').text())insert_data = {"id": i,"danjia": doc('.unitPriceValue').remove('i').text(),"zongjia": doc('.price .total').text() + '万',"quyu": doc('.areaName .info').text(),"xiaoqu": doc('.communityName .info').text(),"huxing": base_li_list[0],"louceng": base_li_list[1],"jianmian": base_li_list[2],"jiegou": base_li_list[3],"taoneimianji": base_li_list[4],"jianzhuleixing": base_li_list[5],"chaoxiang": base_li_list[6],"jianzhujiegou": base_li_list[7],"zhuangxiu": base_li_list[8],"tihubili": base_li_list[9],"dianti": base_li_list[10],"chanquan": base_li_list[11],"guapaishijian": transaction_li_list[0],"jiaoyiquanshu": transaction_li_list[1],"shangcijiaoyi": transaction_li_list[2],"fangwuyongtu": transaction_li_list[3],"fangwunianxian": transaction_li_list[4],"chanquansuoshu": transaction_li_list[5],"diyaxinxi": transaction_li_list[6]}cursor.execute(sql_insert, insert_data)conn.commit()print(i, '：写入完成')except:print(i, '：写入异常')continue

两个最关键的方法已经写完了，接下来看下小编的成果：

这个价格看的小编血压有点高。

果然还是我大魔都，不管几手房，价格看看就好。

小结

从结果可以看出来，链家虽然是说的有 6W 多套房子，实际上我们从页面上可以爬取到的拢共也就只有 3000 套，远没有达到我们想要的所有的数据。但是小编增加筛选条件，房源总数确实也是会变动的，应该是做了强限制，最多只能展示 100 页的数据，防止数据被完全爬走。

套路还是很深的，只要不把数据放出来，泥萌就不要想能爬到我的数据。对于一般用户而言，能看到前面的一些数据也足够了，估计也没几个人会翻到最后几页去看数据。

本篇的代码就到这里了，如果有需要获取全部代码的，可以访问代码仓库获取。

示例代码

本系列的所有代码小编都会放在代码管理仓库 Github 和 Gitee 上，方便大家取用。

示例代码-Github

示例代码-Gitee

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