python爬虫-链家租房信息获取】的更多相关文章

#导入需要用到的模块 import requests import pymysql import time from bs4 import BeautifulSoup import tkinter as tk import xlwt import importlib,sys importlib.reload(sys) from PIL import Image,ImageTk #背景图片 def resize( w_box, h_box, pil_image): """调整图…
代码: import requests from lxml import etree import pandas as pd from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts import os # resp = requests.get("https://sjz.lianjia.com/ershoufang/").t…
使用 puppeteer 爬取链家房价信息 目录 使用 puppeteer 爬取链家房价信息 页面结构 爬虫库 pupeteer 库 实现 打开待爬页面 遍历区级页面 方法一 方法二 遍历街道页面 遍历分页 业务信息 成果保存 代码优化 成果展示 此文记录了使用 puppeteer 库进行动态网站爬取的过程. 页面结构 地址 链家的历史成交记录页面在这里,它是后台渲染模式,无法通过监听和模拟 xhr 请求来快速获取,只能想办法分析它的页面结构,进行元素提取. 页面通过分页进行管理,例如其第二页链…
试着用scrapy将之前写的抓取链家网信息的重新写了写 然后先是用了第一页的网页作为测试,调试代码,然后发现总是抓取的时候遇见了 类似于这样的问题,并且抓取不到信息 2017-03-28 17:52:49 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://weibo.com/robots.txt> (referer: None)2017-03-28 17:52:49 [scrapy.downloadermiddlewares.robot…
python爬虫之User-Agent用户信息 爬虫是自动的爬取网站信息,实质上我们也只是一段代码,并不是真正的浏览器用户,加上User-Agent(用户代理,简称UA)信息,只是让我们伪装成一个浏览器用户去访问网站,然而一个用户频繁的访问一个网站很容易被察觉,既然我们可以伪装成浏览器,那么也同样可以通过UA信息来变换我们的身份. 整理部分UA信息 OperaMozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like G…
1. 写在前面 作为一个活跃在京津冀地区的开发者,要闲着没事就看看石家庄这个国际化大都市的一些数据,这篇博客爬取了链家网的租房信息,爬取到的数据在后面的博客中可以作为一些数据分析的素材. 我们需要爬取的网址为:https://sjz.lianjia.com/zufang/ 2. 分析网址 首先确定一下,哪些数据是我们需要的 可以看到,黄色框就是我们需要的数据. 接下来,确定一下翻页规律 https://sjz.lianjia.com/zufang/pg1/ https://sjz.lianjia…
1. 写在前面 这篇博客爬取了链家网的租房信息,爬取到的数据在后面的博客中可以作为一些数据分析的素材.我们需要爬取的网址为:https://sjz.lianjia.com/zufang/ 2. 分析网址 首先确定一下,哪些数据是我们需要的 可以看到,黄色框就是我们需要的数据. 接下来,确定一下翻页规律 https://sjz.lianjia.com/zufang/pg1/ https://sjz.lianjia.com/zufang/pg2/ https://sjz.lianjia.com/zu…
之前写过一个链家网北京二手房的数据抓取,然后本来今天想着要把所有的东西弄完,但是临时有事出去了一趟,耽搁了一下,然后现在是想着把北京的二手房的信息都进行抓取,并且存储在mongodb中, 首先是通过'https://bj.lianjia.com'的url将按照区域划分和地铁路线图进行划分的所有的url抓取出来进行存储,然后在进行下一步的分析,然后会每一套房源信息都会有一个data-housecode,标识是那一套房间,为了避免有重复的房源信息,在每套房的数据中将data-housecode,数据…
闲着没事就抓取了下链家网的房源信息,抓取的是北京二手房的信息情况,然后通过网址进行分析,有100页,并且每页的url都是类似的 url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg' + 页数,然后请求是get 请求,所以静态页面,然后依次来进行分析,并且存储在mongodb中,每次插入的时候还是要字符串装换成json格式在进行插入,页面的解析用的是bs,解析很方便,代码用的是单进程,耗时是大致66s,因为怕ip被封,所以在每次页面请求之后都要sleep 1秒.…
爬取链家网站二手房房源信息,第一次做,仅供参考,要用scrapy.   import scrapy,pypinyin,requests import bs4 from ..items import LianjiaItem class LianjiaSpider(scrapy.Spider):     name = 'lianjia_dl'     allowed_domains = ['www.lianjia.com']     start_urls = []     url_0 = 'http…