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

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

因为有在北京租房的打算,于是上网浏览了一下链家网站的房价,想将他们爬取下来,并保存到本地. 先看链家网的源码..房价信息 都保存在 ul 下的li 里面 ​ 爬虫结构: ​ 其中封装了一个数据库处理模块,还有一个user-agent池.. 先看mylianjia.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ..items import LianjiaItem from scrapy.http import Request from parsel i

1.问题描述: 爬取链家深圳二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到Excel表 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ 2.利用requests.get()方法向链家深圳二手房首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://sz.lianjia.com/ershoufang/" #发送请求,获取响应 response = request

今天,我们就以链家网南京地区为例,来学习爬取链家网的成交房源数据. 这里推荐使用火狐浏览器,并且安装firebug和firepath两款插件,你会发现,这两款插件会给我们后续的数据提取带来很大的方便. 首先创建一个名称为lianjia的项目. 需求分析 爬取数据的第一步当然是确定我们的需求,大方向就是我们想拿到南京地区的房源成交信息,但是具体的细节信息,我们需要从网页来看,,我们直接在浏览器中输入以下的网址https://nj.lianjia.com/chengjiao/,会显示南京地区的成交的

本次实战是利用爬虫爬取链家的新房(声明: 内容仅用于学习交流, 请勿用作商业用途) 环境 win8, python 3.7, pycharm 正文 1. 目标网站分析 通过分析, 找出相关url, 确定请求方式, 是否存在js加密等. 2. 新建scrapy项目 1. 在cmd命令行窗口中输入以下命令, 创建lianjia项目 scrapy startproject lianjia 2. 在cmd中进入lianjia文件中, 创建Spider文件 cd lianjia scrapy genspi

1.问题描述: 爬取链家深圳全部二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到CSV文件中 2.思路分析: (1)目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ (2)代码结构: class LianjiaSpider(object): def __init__(self): def getMaxPage(self, url): # 获取maxPage def parsePage(self, url): # 解析每个page,获取每个huose的Link def pars

用scrapy爬取链家全国以上房源分类的信息: 路径: items.py # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class LianItem(scrapy.Item): # define the fields

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

前言 作为一只小白,刚进入Python爬虫领域,今天尝试一下爬取链家的二手房,之前已经爬取了房天下的了,看看链家有什么不同,马上开始. 一.分析观察爬取网站结构 这里以广州链家二手房为例:http://gz.lianjia.com/ershoufang/ 这是第一页,我们看看第二页的url会有什么变化发现多出来一个/g2,第三页/pg3,那么原始的是不是就是增加/pg1呢,我们测试一下http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/  ==  http://gz.lia

以后有可能会在天津租房子,所以想将链家网上面天津的租房数据抓下来,以供分析使用. 思路: 1.以初始链接https://tj.lianjia.com/zufang/rt200600000001/?showMore=1(因为我只关心整租的房间)开始,首先获取每个行政区对应的链接. 2.在以每个区的链接,例如:https://tj.lianjia.com/zufang/heping/rt200600000001/,和平区整租房间起始也,获取下面每个房间的链接. 3.解析每个房间的页面,获取详细数据.

首先分析:目的:采集链家网站二手房数据1.先分析一下二手房主界面信息,显示情况如下: url = https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/显示总数据量为27589套,但是页面只给返回100页的数据,每页30条数据,也就是只给返回3000条数据. 2.再看一下筛选条件的情况: 100万以下(775):https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1p1/(p1是筛选条件参数,pg1是页面参数) 页面返回26页信息100万-120万(47

在上一小节中,我们已经提取到了房源的具体信息,这一节中,我们主要是对提取到的数据进行后续的处理,以及进行相关的设置. 数据处理 我们这里以把数据存储到mongo数据库为例.编写pipelines.py文件 import pymongo class MongoPipeline(object): collection = 'lianjia_house' #数据库collection名称 def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri =

前言 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,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: TinaLY PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 网上很多爬取教程,但是一般存在两个问题: 一是:自己调试会遇到很多bug,一般无法直接使用,对于调试代码有难度的来说比较抓狂: 二是:由于网页数据

# 爬虫文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import os from urllib import request from lianjia.items import LianjiaItem class LianjiaspiderSpider(scrapy.Spider): name = 'lianjiaSpider' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['https://bj.lia

import requests from bs4 import BeautifulSoup import sqlite3 conn = sqlite3.connect("test.db") c = conn.cursor() for num in range(1,101): url = "https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg%s/"%num headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windo

全面采集二手房数据: 网站二手房总数据量为27650条,但有的参数字段会出现一些问题,因为只给返回100页数据,具体查看就需要去细分请求url参数去请求网站数据.我这里大概的获取了一下筛选条件参数,一些存在问题也没做细化处理,大致的采集数据量为21096,实际19794条. 看一下执行完成结果: {'downloader/exception_count': 199, 'downloader/exception_type_count/twisted.internet.error.NoRouteEr

前言 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. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests parsel time 相关模块pip安装即可 确定目标网页数据 哦豁,这个价格..................看到都觉得脑阔疼 通过开发者工具,可以直接找到网页返回的数据~ 每一个二手房的数据,

import json import requests from lxml import etree from time import sleep url = "https://sz.lianjia.com/ershoufang/rs/" headers = { "User-Agent":"", "Refer":"https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg2/" } resp

学习数据分析,然后没有合适的数据源,从国家统计局的网页上抓取一页数据来玩玩(没有发现robots协议,也仅仅发出一次连接请求,不对网站造成任何负荷) 运行效果 源码 python代码 ''' 本脚本旨在爬取70城房价进入oracle数据库以供学习 code by 九命猫幺 网页中有6个表格 最终爬取到数据库中形成6合1报表 ''' import requests from bs4 import BeautifulSoup import numpy as np import pandas as p