Python 爬取分析全国 12 个城市 4 万条房价信息，告诉你该怎样买房？

作者 | 月小水长
责编 | 伍杏玲

2019程序员转型学什么？

https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw

通过分页、线程池、代理池等技术，快速爬取链家网近4万条在售二手房信息，速度可达 10000 条 / 5 分钟。

通过对二手房作数据分析，得到北上广深等(新)一线城市四地房价的纵向比较，同时对各个城市各个区的房价做横向对比，并将对比结果可视化出来。

主要用到的库或模块包括 Requests、PyQuery、ThreadPoolExecutor、JSON、Matplotlib、PyEcharts。

环境：Widnows10、Python3.5、Pycharm2018。

数据抓取

爬虫架构设计

通过分析链家网的 URL ，不难发现，每一个城市的链家网的基本格式是：

城市名简拼 + ”.lianjia.com“

所以整个爬虫最外层应该是遍历一个保存城市简拼的列表，拼接得到一个个起始 URL，根据这些 URL 爬取对应城市的链家网。

针对每一个城市的链家网而言，首先得到该城市在售二手房的总套数，由于每一页显示的套数是 30，由总套数整除以30再加上1可以得到总页数，但是由于最大可浏览页数为 100，所以我们这里得加个判断，如果总页数大于 100 的话，令总页数等于 100。

分析具体城市的链家网每一页的 URL, 以北京为例，我们可以发现第 N 页的 URL 是：

bj.lianjia.com/ershoufang/pg{N}，由此我们可以通过以下代码来得到每一页的 URL：

for i in range(total_page):
page_url = "bj.lianjia.com/ershoufang/pg{}".format(i+1)

本来得到每一页的 URL 后，我们可以得到该页上 30 套房的房价信息和详情页 URL，但是页面上没有房子所在区的信息。

我们只能再向下请求访问详情页 URL，从而提取出我们想要的所有数据。

综上所述，我们可以将整个框架从上往下分为四层，如下图所示：

基于上述思路，在写代码的时候，可以分层从上往下实现，方便调试。

第一层 & 第二层：获取总套数

根据城市简拼得到起始 URL，并得到总套数，为分页做准备。

def get_list_page_url(city):

start_url = "https://{}.lianjia.com/ershoufang".format(city)
    headers =  {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
    }
    try:
        response = requests.get(start_url, headers=headers)
        # print(response.status_code, response.text)
        doc = pq(response.text)
        total_num =  int(doc(".resultDes .total span").text())
        total_page = total_num // 30 + 1
        # 只能访问到前一百页
        if total_page > 100:
            total_page = 100

page_url_list = list()

for i in range(total_page):
            url = start_url + "/pg" + str(i + 1) + "/"
            page_url_list.append(url)
            #print(url)
        return page_url_list

except:
print("获取总套数出错,请确认起始URL是否正确")
return None

第三层：根据起始 URL 得到分页 URL

def get_detail_page_url(page_url):
    global detail_list
    headers =  {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
        'Referer': 'https://bj.lianjia.com/ershoufang'
    }

try:
        response = requests.get(page_url,headers=headers,timeout=3)
        doc = pq(response.text)
        i = 0
        detail_urls = list()
        for item in doc(".sellListContent li").items():
            i += 1
            print(i)
            if i == 31:
                break
            child_item = item(".noresultRecommend")
            if child_item == None:
                i -= 1
            detail_url = child_item.attr("href")
            detail_urls.append(detail_url)
        return detail_urls
    except:
        print("获取列表页" + page_url + "出错")

第四层

本层做的是具体解析，解析使用的是 PyQuery 库，支持 CSS 选择器且比 Beautiful Soup 方便。仅仅需要下面几行代码就帮助我们获得了目标数据：

response = requests.get(url=detail_url, headers=headers, proxies=proxies)
#detail_url 是得到的详情页 URL
detail_dict = dict()
doc = pq(response.text)
unit_price = doc(".unitPriceValue").text()
unit_price = unit_price[0:unit_price.index("元")]
title = doc("h1").text()
area = doc(".areaName .info a").eq(0).text().strip()
url = detail_url

多线程爬取

由于待爬取的数据量巨大，使用单线程速度太慢，最开始采用了第三方库 ThreadPool 来实现多线程，后来了解到 Python3.5 的内置包 concurrent.futures，使用里面的 ThreadPoolExecutor 来实现多线程，速度又提升了 20% 以上。

p = ThreadPoolExecutor(30)
for page_url in page_url_list:
p.submit(get_detail_page_url, page_url).add_done_callback(detail_page_parser)
p.shutdown()

第 1 行通过构造函数新建了线程池对象，最大可并发线程数指定为 30，如不指定，其默认值是 CPU 数的 5 倍，第 2、3 行依次把爬取的任务提交到线程池中，并设置回调函数，这里的回调函数拿到的是一包含 get_detail_page_url 返回值的对象。

并把这个对象作为回调函数的参数 res，先把返回的res得到一个结果,即在前面加上一个res.result()，这个结果就是 get_detail_page_url 的返回值。

IP 代理池

由于爬取的数量大，同时由于多线程提高了速度，链家网会拒绝访问，这时可通过代理 IP 来访问，这里使用已经有的轮子，源码链接附在文末。

下载后新开一个 Pycharm 视窗运行该项目，然后我们可以用下面的方式来获取可用的代理 IP：

def get_valid_ip():
    url = "http://localhost:5000/get"
    try:
        ip = requests.get(url).text
        return ip
    except:
        print("请先运行代理池")

然后通过参数设置使用代理 IP：

proxies = {
"http": "http://" + get_valid_ip(),
}
response = requests.get(url=detail_url, headers=headers, proxies=proxies)

数据保存

采用 JSON文件形式保存数据，每个城市保存一个 JSON 文件，文件名为该城市简拼。

def save_data(data,filename):
with open(filename+".json", 'w', encoding="utf-8") as f:
f.write(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))

稍等一会儿，所有数据就保存在本地了：

本爬虫所爬数据仅为本人测试，严禁商用。

数据分析

数据整合

在这里做一些求同地区房价最大值、最小值、平均值，以及数据格式统一化的工作：

def split_data():
    global region_data
    region_data = dict()
    for region in dic_data.keys():
        # 最大值、最小值、平均值
        region_data[region] = {"max":dic_data[region][0],"min":dic_data[region][0],"average":0}
        for per_price in dic_data[region]:
            if per_price > region_data[region]["max"]:
                region_data[region]["max"] = per_price
            if per_price < region_data[region]["min"]:
                region_data[region]["min"] = per_price
            region_data[region]["average"] += per_price
        region_data[region]["average"] /= len(dic_data[region])
        # 保留两位小数
        region_data[region]["average"] = round(region_data[region]["average"],2)

数据可视化

将分析结果通过 Matplotlib 直观的体现出来，该部分的代码如下：

def data_viewer():
    label_list = region_data.keys()  # 横坐标刻度显示值
    max = []
    min = []
    average = []
    for label in label_list:
        max.append(region_data[label].get("max"))
        min.append(region_data[label].get("min"))
        average.append(region_data[label].get("average"))
    x = range(len(max))
    """
    绘制条形图
    left: 长条形中点横坐标
    height: 长条形高度
    width: 长条形宽度，默认值0
    .8
    label: 为后面设置legend准备
    """
    rects1 = plt.bar(x=x, height=max, width=0.25, alpha=0.8, color='red', label="最大值")
    rects2 = plt.bar(x=[i + 0.25 for i in x], height=average, width=0.25, color='green', label="平均值")
    rects3 = plt.bar(x=[i + 0.5 for i in x], height=min, width=0.25, color='blue', label="最小值")
    #plt.ylim(0, 50) # y轴取值范围
    plt.ylabel("房价/元")
    """
    设置x轴刻度显示值
    参数一：中点坐标
    参数二：显示值
    """
    plt.xticks([index + 0.2 for index in x], label_list)
    plt.xlabel("地区")
    plt.legend()
    for rect in rects1:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height+1, str(height), ha="center", va="bottom")
    for rect in rects2:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 1, str(height), ha="center", va="bottom")
    for rect in rects3:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 1, str(height), ha="center", va="bottom")
    plt.show()

结果如下：

限于篇幅，其他城市的图就不放了。

再来看全国主要一线城市二手房房价有序条形图：

可以看出，北京、上海、深圳的房价大致在同一水平线，而厦门位于第四，广州在第六，最后看一下房价地域图：

最后看一下房价地域图这是基于 JavaScript 的可交互动态图，放截图挺别扭的，我已经把它放在我的网上了，感兴趣的可以点击在线观看。

作者简介：月小水长，某 985 计算机学院在校生，熟悉 C++、Java、Python 等多种语言，有大型软件项目开发经验，致力于安卓、计算机视觉、爬虫、数据可视化开发，同时也是业余的前端爱好者。

微信公众号：inspurer

源码：https://github.com/Python3Spiders/LianJiaSpider.git

动态图展示：https://inspurer.github.io/fang_price_city.html

【完】

热文

全面学python的时代，作为程序员你怎么看？

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print_r('点个好看吧！');
var_dump('点个好看吧！');
NSLog(@"点个好看吧！");
System.out.println("点个好看吧！");
console.log("点个好看吧！");
print("点个好看吧！");
printf("点个好看吧！\n");
cout << "点个好看吧！" << endl;
Console.WriteLine("点个好看吧！");
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Response.Write("点个好看吧！");
alert("点个好看吧！")
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