[实例]Python爬虫抓取链家二手房数据

本节使用 Python 爬虫库完成链家二手房（https://bj.lianjia.com/ershoufang/rs/）房源信息抓取，包括楼层、区域、总价、单价等信息。在编写此程序的过程中，您将体会到 lxml 解析库的实际应用。

编写程序流程分析

打开链家网站后，第一步，确定网站是否为静态网站，通过在网页源码内搜索关键字的方法，可以确定其为静态网站；第二步，确定要抓取页面的 URL 规律，第三步，根据要抓取的数据确定 Xpath 表达式；最后一步，编写 Python 爬虫程序。

通过简单的分析可知 URL 具有以下规律：

确定Xpath表达式

使用 Chrome 开发者工具对页面元素进行审查，从而确定 Xpath 表达式。首先根据要抓取的数据确定“基准表达式”。通过审查一处房源的元素结构，可以得知房源信息都包含在以下代码中：

<div class="info clear">
<div class="title"><a class="" href="https://bj.lianjia.com/ershoufang/101110713022.html" target="_blank"
   data-log_index="1" data-el="ershoufang" data-housecode="101110713022" data-is_focus="" data-sl="">玉竹园小区 满五唯一
   楼层高 视野好</a><span class="goodhouse_tag tagBlock">必看好房</span></div>
<div class="flood">
  <div class="positionInfo"><span class="positionIcon"></span><a
    href="https://bj.lianjia.com/xiaoqu/1111027382276/" target="_blank" data-log_index="1"
    data-el="region">玉竹园 </a> - <a href="https://bj.lianjia.com/ershoufang/liangxiang/"
    target="_blank">良乡</a> </div>
</div>
<div class="address">
  <div class="houseInfo"><span class="houseIcon"></span>2室1厅 | 88.62平米 | 北 南 | 简装 | 顶层(共6层) | 2004年建 | 板楼</div>
</div>
<div class="followInfo"><span class="starIcon"></span>26人关注 / 7天以前发布</div>
<div class="tag"><span class="subway">近地铁</span><span class="isVrFutureHome">VR看装修</span><span
   class="taxfree">房本满五年</span><span class="haskey">随时看房</span></div>
<div class="priceInfo">
  <div class="totalPrice"><span>225</span>万</div>
  <div class="unitPrice" data-hid="101110713022" data-rid="1111027382276" data-price="25390">
   <span>单价25390元/平米</span></div>
</div>
</div>

1) 确定基准表达式

待抓取的房源信息都包含在相应的 <div> 标签中，如下所示：

而每个页面中都包含 30 个房源，因此我们要匹配以下节点的父节点或者先辈节点，从而确定 Xpath 基准表达式：

通过页面结构分析可以得出每页的 30 个房源信息全部包含以下节点中：

接下来，使用调试工具定位上述元素，然后滚动鼠标滑。这时候神奇的一幕出现了，你会发现li标签的class属性值发生了变化，其结果如下：

发生变化的原因是由于 JS 事件触发导致的。因此就需要去页面的源码页进行匹配。

下面使用Ctrl+F分别对 class 变化前后的属性值进行检索，最后发现源码页只存在如下属性：

因此 Xpath 基准表达式如下所示：

2) 确定抓取信息的表达式

根据页面元素结构确定待抓取信息的 Xpath 表达式，分别如下：

其中房屋介绍，主要包含了以下信息：

<div class="address">
  <div class="houseInfo"><span class="houseIcon"></span>2室1厅 | 88.62平米 | 北 南 | 简装 | 顶层(共6层) | 2004年建 | 板楼</div>
</div>

因此，匹配出的 info_list 列表需要经过处理才能得出我们想要的数据，如下所示：

#户型+面积+方位+是否精装+楼层+...    ['2室1厅 | 88.62平米 | 北 南 | 简装 | 顶层(共6层) | 2004年建 | 板楼']
info_list=h.xpath('.//div[@class="houseInfo"]/text()')
if info_list:
   #处理列表数据
   L=info_list[0].split('|')
   # ['2室1厅 ', ' 88.62平米 ', ' 北 南 ', ' 简装 ', ' 顶层(共6层) ', ' 2004年建 ', ' 板楼']
   if len(L) >= 5:
      item['model']=L[0].strip()
      item['area']=L[1].strip()
      item['direction']=L[2].strip()
      item['perfect']=L[3].strip()
      item['floor']=L[4].strip()

3) 提高抓取效率

为了提高网页信息的抓取质量，减小网络波动带来的响应，我们可以设置一个规则：在超时时间内（3秒），在该时间内对于请求失败的页面尝试请求三次，如果均未成功，则抓取下一个页面。

requests.get() 方法提供了 timeout 参数可以用来设置超时时间，此方法还提供了其他实用性参数，比如 auth(用户认证)、veryify(证书认证)、proxies(设置代理 IP)，这在后续内容中会做相应介绍。

编写程序代码

通过上述分析得出了所有的 Xpath 表达式，下面开始编写爬虫程序，代码如下：

#coding:utf8
import requests
import random
from lxml import etree
import time
#提供ua信息的的包
from fake_useragent import UserAgent

class LinajiaSpider(object):
    def __init__(self):
        self.url='https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{}/'
        #计数，请求一个页面的次数，初始值为1
        self.blog=1

    # 随机取一个UA
    def get_header(self):
        #实例化ua对象
        ua=UserAgent()
        headers={'User-Agent':ua.random}
        return headers
    #发送请求
    def get_html(self,url):  
       #在超时间内，对于失败页面尝试请求三次
        if self.blog<=3:
            try:
                res=requests.get(url=url,headers=self.get_header(),timeout=3)
                html=res.text
                return html
            except Exception as e:
                print(e)
                self.blog+=1
                self.get_html(url)

    # 解析提取数据
    def parse_html(self,url):
        html=self.get_html(url)
        if html:
            p=etree.HTML(html)
            #基准xpath表达式-30个房源节点对象列表
            h_list=p.xpath('//ul[@class="sellListContent"]/li[@class="clear LOGVIEWDATA LOGCLICKDATA"]')
            #所有列表节点对象
            for h in h_list:
                item={}
                #名称
                name_list=h.xpath('.//a[@data-el="region"]/text()')
                #判断列表是否为空
                item['name']=name_list[0] if name_list else None
    #户型+面积+方位+是否精装..['2室1厅 | 88.62平米 | 北 南 | 简装 | 顶层(共6层) | 2004年建 | 板楼']
                info_list=h.xpath('.//div[@class="houseInfo"]/text()')
                #判断列表是否为空
                if info_list:
                    L=info_list[0].split('|')
          # ['2室1厅 ', ' 88.62平米 ', ' 北 南 ', ' 简装 ', ' 顶层(共6层) ', ' 2004年建 ', ' 板楼']
                    if len(L) >= 5:
                        item['model']=L[0].strip()
                        item['area']=L[1].strip()
                        item['direction']=L[2].strip()
                        item['perfect']=L[3].strip()
                        item['floor']=L[4].strip()
                #区域+总价+单价

                address_list=h.xpath('.//div[@class="positionInfo"]/a/text()')
                item['address']=address_list[0].strip() if address_list else None

                total_list=h.xpath('.//div[@class="totalPrice"]/span/text()')
                item['total_list']=total_list[0].strip() if total_list else  None

                price_list=h.xpath('.//div[@class="unitPrice"]/span/text()')
                item['price_list']=price_list[0].strip() if price_list else None
                print(item)

     # 入口函数
    def run(self):
        try:
            for i in range(1,101):
                url=self.url.format(i)
                self.parse_html(url)
                time.sleep(random.randint(1,3))
                #每次抓取一页要初始化一次self.blog
                self.blog=1
        except Exception as e:
            print('发生错误',e)

if __name__ == '__main__':
    spider=LinajiaSpider()
    spider.run()

展示部分输出结果：