如何使用Python深度采集链家二手房源详细信息？

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链家二手房源数据深度采集：本部分实践基于上一个博客获取的数据，具体参考网址如下：[网址链接]。爬虫逻辑：[提取网页链接]-[设置动态IP]-[获取详细信息]。

链家二手房源数据深度采集

这部分的实践是基于上一个博客获得的数据，具体的​​参考网址​​如下：

爬虫逻辑 ：–> –>

函数式编程：

函数1：url_extract(database,table,field) → 函数
database：数据库
table：源数据mongo集合对象
field：url字段

函数2：get_data(ui,d_h,ips,table) → 函数
ui：数据信息网页
d_h：user-agent信息
ips：代理设置
table：mongo集合对象

前期准备并封装第一个函数

上一个博客已经完成了分页中各个列表里面标题所对应的url（链接）采集，这里只需要加载一下即可

导入相关库、代码分区和配置数据库

import re
import requests
import time
from bs4 import BeautifulSoup
import pymongo

if __name__ == '__main__':
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = myclient['链家二手房_1']
datatable = db['data_1']

数据提取

dlst = datatable.find()
print(dlst)
print(dlst[0])

输出结果为：（dlst是一个可以迭代的对象，这里取出第一个元素示例）

3) 封装第一个函数

def url_extract(database,table,field):
'''函数
database：数据库
table：源数据mongo集合对象
field：url字段
'''
dlst = table.find()
lst = []
for item in dlst:
lst.append(item[field])
return lst

urllst = url_extract(db,datatable,'链接')[:10]
print(urllst)

输出结果为：（网页均可以打开）

​[‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101106641912.html’​​​​​, ‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101106120874.html’​​​,

​​‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101106506136.html’​​​​​, ‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101106369778.html’​​​,

​​‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101106678537.html’​​​​​, ‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101106148748.html’​​​,

​​‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101106628849.html’​​​​​, ‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101104451607.html’​​​,

​​‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101104041998.html’​​​​​, ‘​​​​bj.lianjia.com/ershoufang/101106586759.html’​​​]

​

数据标签定位

由于前一个博文已经测试了网址可以进行正常的数据请求响应，这里就不再进行测试了，以某一页面为例，进行试错，直接确定采集的字段（标题可以直接通h1获取），如下

房价信息对应的标签

基础信息对应的标签

交易信息对应的标签

经纬度对应的标签
这里可以通过网页里面的出现的位置，然后复制到坐标拾取器里面，查看经纬度，然后复制经度的前面的数字，在源代码（不是检查页面）中找到相应的位置

在源代码页面选择查找，输入116（因为上面搜到的只是大致的地址，但是前面的经度是没有问题的），就会出现对应的位置信息

获取标签中的内容数据

这里还是以该页面为例，获取里面标签的对应内容，进行试错

urllst = url_extract(db,datatable,'链接')[:10]

u = urllst[0]
r = requests.get(u,headers = dic_headers, cookies = dic_cookies)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
dic = {}
dic['标题'] = soup.h1.text
price = soup.find('div', class_="price").text
dic['总价_万'] = re.search(r'(\d+)万', price).group(1)
dic['单价_元'] = re.search(r'(\d+)元', price).group(1)

base_info = soup.find('div', class_="base").find('ul').find_all('li')
for li in base_info:
st = re.split(r'<.*?>',str(li))
dic[st[2]] = st[3]

transaction_info = soup.find('div', class_="transaction").find('ul').find_all('li')
for li in transaction_info:
st = re.split(r'<.*?>',str(li))
dic[st[2]] = st[4].replace('\n','').replace(' ','')

loc = re.search(r"resblockPosition:'([\d.]+),([\d.]+)'",r.text)
dic['lng'] = loc.group(1)
dic['lat'] = loc.group(2)

print(dic)

输出的结果为：

封装第二个函数及输出可视化

关于base_info和transaction_info获取的过程有点难度

def get_data(ui,d_h,d_c,ips,table):
''' 函数
ui：数据信息网页
d_h：user-agent信息
ips：代理设置
table：mongo集合对象
'''
r = requests.get(ui,headers = d_h, cookies = d_c)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
dic = {}
dic['标题'] = soup.h1.text
price = soup.find('div', class_="price").text
dic['总价_万'] = re.search(r'(\d+)万', price).group(1)
dic['单价_元'] = re.search(r'(\d+)元', price).group(1)

base_info = soup.find('div', class_="base").find('ul').find_all('li')
for li in base_info:
st = re.split(r'<.*?>',str(li))
dic[st[2]] = st[3]

transaction_info = soup.find('div', class_="transaction").find('ul').find_all('li')
for li in transaction_info:
st = re.split(r'<.*?>',str(li))
dic[st[2]] = st[4].replace('\n','').replace(' ','')

loc = re.search(r"resblockPosition:'([\d.]+),([\d.]+)'",r.text)
dic['lng'] = loc.group(1)
dic['lat'] = loc.group(2)
table.insert_one(dic)

最后的可视化代码如下

urllst = url_extract(db,datatable,'链接')[:100]

errorlst = []
count = 1
for u in urllst:
print("程序正在休息......")
time.sleep(5)
try:
get_data(u,dic_headers,dic_cookies,'a', datatable2)
print(f'成功采集{count}条数据')
count += 1
except:
errorlst.append(u)
print('数据采集失败，网址为：',u)

输出结果：

数据库中的数据