python爬取链家_python+scrapy爬虫(爬取链家的二手房信息)
之前用过selenium和request爬取数据,但是感觉速度慢,然后看了下scrapy教程,准备用这个框架爬取试一下。
1、目的:通过爬取成都链家的二手房信息,主要包含小区名,小区周边环境,小区楼层以及价格等信息。并且把这些信息写入mysql。
2、环境:scrapy1.5.1 +python3.6
3、创建项目:创建scrapy项目,在项目路径执行命令:scrapy startproject LianJiaScrapy
4、项目路径:(其中run.py新加的,run.py是在eclipse里面启动scrapy项目,方便调试的)
这些文件分别是:
scrapy.cfg:项目的配置文件
LianJiaScrapy:该项目的python模块。之后您将在此加入代码。
LianJiaScrapy/items.py:项目中的item文件,设置对应的参数名,把抓取的数据存到对应的字段里面。(类似字典来存数据,然后可提供给后面的pipelines.py处理数据)
LianJiaScrapy/pipelines.py:项目中的pipelines文件,抓取后的数据通过这个文件进行处理。(比如我把数据写到数据库里面就是在这里操作的)
LianJiaScrapy/spiders/:放置spider代码的目录。(数据抓取的过程,并且把抓取的数据和items的数据一一对应)
5、创建爬虫的主文件:cmd进入到主目录,输入命令:scrapy genspider lianjia_spider,查看spiders目录下,新建了一个lianjia_spider.py
6、items.py编写:
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
from scrapy import Field, Item
class ScrapylianjiaItem(Item):
'''
houseName:小区楼盘
description:房子描述
floor:此条信息的关注度和发布时间
positionIcon:房子所属区
followInfo:楼层信息
subway:是否临近地铁
taxfree:是否有税
haskey:是否随时看房
totalPrice:总价
unitPrice:单价
'''
houseName = Field()
description = Field()
floor = Field()
positionIcon = Field()
followInfo = Field()
subway = Field()
taxfree = Field()
haskey = Field()
totalPrice = Field()
unitPrice = Field()
7、爬虫文件lianjia_spider.py编写
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on 2018年8月23日
@author: zww
'''
import scrapy
import random
import time
from LianJiaScrapy.items import ScrapylianjiaItem
class LianJiaSpider(scrapy.Spider):
name = "Lianjia"
start_urls = [
"https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg1/",
]
def parse(self, response):
# 组装下一页要抓取的网址
init_url = 'https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg'
# 房子列表在//li[@class="clear LOGCLICKDATA"]路径下面,每页有30条
sels = response.xpath('//li[@class="clear LOGCLICKDATA"]')
# 这里是一次性全部获取30条的信息
houseName_list = sels.xpath(
'//div[@class="houseInfo"]/a/text()').extract()
description_list = sels.xpath(
'//div[@class="houseInfo"]/text()').extract()
floor_list = sels.xpath(
'//div[@class="positionInfo"]/text()').extract()
positionIcon_list = sels.xpath(
'//div[@class="positionInfo"]/a/text()').extract()
followInfo_list = sels.xpath(
'//div[@class="followInfo"]/text()').extract()
subway_list = sels.xpath('//span[@class="subway"]/text()').extract()
taxfree_list = sels.xpath('//span[@class="taxfree"]/text()').extract()
haskey_list = sels.xpath('//span[@class="haskey"]/text()').extract()
totalPrice_list = sels.xpath(
'//div[@class="totalPrice"]/span/text()').extract()
unitPrice_list = sels.xpath(
'//div[@class="unitPrice"]/span/text()').extract()
# 爬取的数据和item文件里面的数据对应起来
i = 0
for sel in sels:
item = ScrapylianjiaItem()
item['houseName'] = houseName_list[i].strip()
item['description'] = description_list[i].strip()
item['floor'] = floor_list[i].strip()
item['positionIcon'] = positionIcon_list[i].strip()
item['followInfo'] = followInfo_list[i].strip()
item['subway'] = subway_list[i].strip()
item['taxfree'] = taxfree_list[i].strip()
item['haskey'] = haskey_list[i].strip()
item['totalPrice'] = totalPrice_list[i].strip()
item['unitPrice'] = unitPrice_list[i].strip()
i += 1
yield item
# 获取当前页数,获取出来的格式是{"totalPage":100,"curPage":98}
has_next_page = sels.xpath(
'//div[@class="page-box fr"]/div[1]/@page-data').extract()[0]
# 取出来的值是str类型的,转成字典,然后取curPage这个字段的值
to_dict = eval(has_next_page)
current_page = to_dict['curPage']
# 链家只展示100页的内容,抓完100页就终止爬虫
if current_page != 100:
next_page = current_page + 1
url = ''.join([init_url, str(next_page), '/'])
print('starting crapy url:', url)
# 随机爬取时间,防止封ip
time.sleep(round(random.uniform(1, 2), 2))
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)
else:
print('scrapy done!')
8、数据处理文件pipelines.py的编写:
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import pymysql
from scrapy.utils.project import get_project_settings
class LianjiascrapyPipeline(object):
InsertSql = '''insert into scrapy_LianJia
(houseName,description,floor,followInfo,haskey,
positionIcon,subway,taxfree,totalPrice,unitPrice)
values('{houseName}','{description}','{floor}','{followInfo}',
'{haskey}','{positionIcon}','{subway}','{taxfree}','{totalPrice}','{unitPrice}')'''
def __init__(self):
self.settings = get_project_settings()
# 连接数据库
self.connect = pymysql.connect(
host=self.settings.get('MYSQL_HOST'),
port=self.settings.get('MYSQL_PORT'),
db=self.settings.get('MYSQL_DBNAME'),
user=self.settings.get('MYSQL_USER'),
passwd=self.settings.get('MYSQL_PASSWD'),
charset='utf8',
use_unicode=True)
# 通过cursor执行增删查改
self.cursor = self.connect.cursor()
def process_item(self, item, spider):
sqltext = self.InsertSql.format(
houseName=item['houseName'], description=item['description'], floor=item['floor'], followInfo=item['followInfo'],
haskey=item['haskey'], positionIcon=item['positionIcon'], subway=item['subway'], taxfree=item['taxfree'],
totalPrice=item['totalPrice'], unitPrice=item['unitPrice'])
try:
self.cursor.execute(sqltext)
self.connect.commit()
except Exception as e:
print('插入数据失败', e)
return item
def close_spider(self, spider):
self.cursor.close()
self.connect.close()
9、要使用pipelines文件,需要在settings.py里面设置:
ITEM_PIPELINES = {
'LianJiaScrapy.pipelines.LianjiascrapyPipeline': 300,
}
#设置mysql连接信息:
MYSQL_HOST = 'localhost'
MYSQL_DBNAME = 'test_scrapy'
MYSQL_USER = ‘这里填写连接库的账号’
MYSQL_PASSWD = '填写密码'
MYSQL_PORT = 3306
#设置爬虫的信息头
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Cache-Control': 'max-age=0',
'Connection': 'keep-alive',
'Cookie': '填写的你cookie',
'Host': 'cd.lianjia.com',
'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'}
10、在mysql的库test_scrapy里面新建表:
CREATE TABLE `scrapy_lianjia` (
`ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`houseName` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '小区名',
`description` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '房子描述',
`floor` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '楼层',
`followInfo` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '此条信息的关注度和发布时间',
`haskey` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '看房要求',
`positionIcon` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '房子所属区',
`subway` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '是否近地铁',
`taxfree` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '房屋税',
`totalPrice` varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT '总价',
`unitPrice` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '单价',
PRIMARY KEY (`ID`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3001 DEFAULT CHARSET=utf8;
11、运行爬虫项目:
这里可以直接在cmd里面输入命令:scrapy crawl Lianjia执行。
我在写脚本的时候,需要调试,所以新加了run.py,可以直接运行,也可以debug。
我的run.py文件:
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on 2018年8月23日
@author: zww
'''
from scrapy import cmdline
name = 'Lianjia'
cmd = 'scrapy crawl {0}'.format(name)
#下面这2中方式都可以的,好像python2.7版本和3.6版本还有点不一样,
#2.7版本用第二种的话,需要加空格
cmdline.execute(cmd.split())
# cmdline.execute(['scrapy', 'crawl', name])
#下面这2中方式都可以的,好像python2.7版本和3.6版本还有点不一样,
#2.7版本用第二种的话,需要加空格
cmdline.execute(cmd.split())
# cmdline.execute(['scrapy', 'crawl', name])
12、爬取的过程:
13、爬取的结果:
python爬取链家_python+scrapy爬虫(爬取链家的二手房信息)相关推荐
- python爬虫爬取微信网页_python下爬虫爬取微信公众号文章给网站的相关操作与问题...
一.出发点 在dodo团队知乎号开刊文章中已介绍过本团队平常的实际工作,我们是一个从事游戏与金融结合的项目开发与运营团队.技术上主要是从事游戏分期.玩后付支付插件.游戏充值app等前后端开发,主要使用 ...
- 爬虫取中间文本_Python Scrapy爬虫框架学习!半小时掌握它!
Scrapy 是用Python实现一个为爬取网站数据.提取结构性数据而编写的应用框架. 一.Scrapy框架简介 Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 可以应用在包括数 ...
- python中scrapy可以爬取多少数据_python scrapy框架爬取某站博人传评论数据
1. B站博人传评论数据爬取简介 今天想了半天不知道抓啥,去B站看跳舞的小姐姐,忽然看到了评论,那就抓取一下B站的评论数据,视频动画那么多,也不知道抓取哪个,选了一个博人传跟火影相关的,抓取看看.网址 ...
- python网页数据存入数据库_python网络爬虫抓取动态网页并将数据存入数据库MySQL...
简述 以下的代码是使用python实现的网络爬虫,抓取动态网页 http://hb.qq.com/baoliao/ .此网页中的最新.精华下面的内容是由JavaScript动态生成的.审查网页元素与网 ...
- python 模拟登陆智联_Python+scrapy爬虫之模拟登陆
一.126,163邮箱模拟登陆 # -*- coding:utf-8 -*-import timefrom selenium import webdriverdef login126_or_163em ...
- Python Scrapy 爬虫 - 爬取多级别的页面
Python Scrapy 爬虫 - 爬取多级别的页面 互联网中众多的 scrapy 教程模板,都是爬取 下一页 → \rightarrow →下一页形式的,很少有 父级 → \rightarrow ...
- Python中使用Scrapy爬虫抓取上海链家房价信息
文章目录 前言 准备工作 创建一个新的Scrapy项目 定义一个爬虫Spider 导出抓取数据 保存数据到数据库(MongoDB) 前言 之前用python写了一个简单的爬虫项目用来抓取上海链家上的一 ...
- python 实时数据推送_python scrapy 爬取金十数据并自动推送到微信
一.背景 因业务需要获取风险经济事件并采取应对措施,但因为种种原因又疏忽于每天去查看财经日历,于是通过爬取金十数据网站并自动推送到微信查看. 二.目标实现 image 三.环境与工具 1.pychar ...
- python网络爬虫_Python网络爬虫——爬取视频网站源视频!
原标题:Python网络爬虫--爬取视频网站源视频! 学习前提 1.了解python基础语法 2.了解re.selenium.BeautifulSoup.os.requests等python第三方库 ...
最新文章
- 《精通自动化测试框架设计》—第2章 2.3节测试数据交互基本方法
- 最大输入hdu 2534 规律水题 求任意个a,b的和 不能表示的最大的数
- 鸭鸭邀请------青龙毛毛
- ERP系统成功选型的三个技巧
- 如何采用python语言绘制一条_如何使用matplotlib绘制一条线?
- Integer.valueof(null)报错
- linux shell 除法运算符,Linux shell 基本运算符详解
- Ubuntu下动态库与静态库混合连接
- Python文件操作与matplotlib数据可视化案例一则
- python requests模块中返回时间elapsed解析
- git 创建和修改ssh_key
- springcloud 图片和数据一起提交_SpringCloud网上商城系统(附源码及教程)
- EXCEL数据比对常用函数
- 2021运营App推广必备的几款工具
- 3.2nbsp;系统分析之正反馈
- 西门子plc200 c语言转换,西门子S7-200 系列PLC量程转换及编程方法
- Tomcat之Web 应用配置
- 远程桌面连接后闪退的解决方法
- vue中的vxe-table中文文档
- BUUCTF misc 专题(72)喵喵喵