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.…

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…

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…

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…

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…

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # Author;Tsukasa import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas import time url_all = [] url_in = input('输入你所需要城市的字母简写:\n如:中山 zs , 广州 gz\n!!!不要乱输入,不然运行不了') url_number = 1+int(input('输入爬取页数:'…

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…

# -*- coding: utf-8 -*- # scrapy爬取极客学院全部课程 import scrapy from pyquery import PyQuery as pq from jike.items import JikeItem class JikespiderSpider(scrapy.Spider): name = "jikespider" allowed_domains = ["www.jikexueyuan.com"] base_url =…