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

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.

#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

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

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 =

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

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

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取

python链家网二手房异步IO爬虫,使用asyncio.aiohttp和aiomysql 很多小伙伴初学python时都会学习到爬虫,刚入门时会使用requests.urllib这些同步的库进行单线程爬虫,速度是比较慢的,后学会用scrapy框架进行爬虫,速度很快,原因是scrapy是基于twisted多线程异步IO框架. 本例使用的asyncio也是一个异步IO框架,在python3.5以后加入了协程的关键字async,能够将协程和生成器区分开来,更加方便使用协程. 经过测试,平均1秒可以爬

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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

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

目录 第三方模块的下载与使用 下载第三方模块可能会出现的问题 网络爬虫模块之requests模块 网络爬虫实战之爬取链家二手房数据 自动化办公领域之openpyxl模块 第三方模块的下载与使用 第三方模块:别人写的模块 一般情况下功能都特别强大 我们如果想使用第三方模块 第一次必须先下载后面才可以反复使用(等同于内置模块) 下载第三方模块的方式 1.pip工具 注意每个解释器都有pip工具 如果我们的电脑上有多个版本的解释器那么我们在使用pip的时候一定要注意到底用的是哪一个 否则极其任意出现使

作业需求: 1.基于Spider或者CrawlSpider进行租房信息的爬取 2.本机搭建分布式环境对租房信息进行爬取 3.搭建多台机器的分布式环境,多台机器同时进行租房数据爬取 建议:用Pycharm开发 爬取北京全站租房信息 爬取全站用基于crawlspider建立爬虫文件 对北京出租下的70页信息进行爬取: https://bj.58.com/chuzu/ ------------------------------------------- 分析页码网页 https://bj.58.co

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

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

本篇文章是使用python抓取数据的第一篇,使用requests+BeautifulSoup的方法对页面进行抓取和数据提取.通过使用requests库对链家网二手房列表页进行抓取,通过BeautifulSoup对页面进行解析,并从中获取房源价格,面积,户型和关注度的数据. 准备工作 首先是开始抓取前准备工作,导入需要使用的库文件,这里主要使用的是requests和BeautifulSoup两个.Time库负责设置每次抓取的休息时间.这里并非全部,后续还会在过程中导入新的库. 抓取列表页 开始抓取

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

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链家的同学请原谅我,但你们的网站做的真是不错. 1. 设计网页采集器 我们以爬取链家二手房为例,介绍网页采集器的使用.首先双击图标,加载采集器: 在最上方的地址栏中,输入要采集的目标网址,本次是http://bj.lianjia.com/ershoufang/.并点击刷新网页.此时,下方展示的是获取的html文本.原始网站页面如下: 由于软件不知道到底要获取哪些内容,因此需要手工给定几个关键字, 让Hawk搜索关键字, 并获取位置. 以上述页面为例,通过检索820万和51789(单价,每次采集时