原创 东东哥 Crossin的编程教室 2020-03-30


一、背景

为了分析一线城市的房价在工资的占比,我用Python分别爬取了自如以及拉勾的数据。(见公众号「Crossin的编程教室」今天第1条推送)本文使用 scrapy 进行爬取自如所有城市的租房信息。数据预览:

scrapy 爬取网上租房信息_Python

二、创建项目

本文使用 CrawlSpider 进行爬取。普通的 spider ,解析完一整个页面后获取下一页 url,然后重新发送新请求。CrawlSpider 可以在设置只要满足某个条件的url,都进行爬取,就不需要手动的 yield request。

scrapy 爬取网上租房信息_Python_02


代码:

rules = (        # 设置爬取需要爬取城市url的正则表达式        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://.*\.ziroom.com/z\/.*/\?isOpen=0'), follow=True),        # follow =True,不然只会爬到第四页,不会进行跟进爬取        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://.*\.ziroom.com/z\/.*d\d+-p\d+\/'),callback="parse_page", follow=True),    )

创建 CrawlSpider 爬虫:
1.创建项目scrapy startproject ziroom2.进入项目所在路径 cd ziroom3.创建爬虫 scrapy genspider -t ziroom_spider "域名"4.scrapy genspider -t ziroom_spider "www.ziroom.com"

三、数据抓取

首先打开这个链接 http://www.ziroom.com/z/z0/ 进行分析。找到房源信息,我们的目的就是将标题,价格,位置,地铁情况等基本信息抓取出来,所以就没有必要去爬取进入详情页爬取。然后点击“下一页”可以发现,url会随之变化,例如http://www.ziroom.com/z/z0-p2/ 第二页为p2,第一页是p1,说明房源信息并不是通过Ajax异步请求技术得到的,这就好办了,我们直接请求浏览器显示的url,并使用xpath,CSS或者正则提取信息就行了。打开浏览器F12,进入开发者工具,选择Elements,定位任一房源标题,就能找到我们所需要的数据。可以看到房源

scrapy 爬取网上租房信息_Python_03

我可以看到房源数据是存放在列表中,我使用Xpath进行提取。

可以看到上面的代码还没有提取价格,这是因为自如网的价格有个小坑,房屋价格信息是图片,图片上的数字都是乱序,前端从这张图片根据像素截取出来数字,来展示价格。

复制url打开就可以看到如下的图片,有10个数字。

开始想到的是使用百度的图像识别API接口,但是去看了看,发现免费的调用次数只有200,网上说这个图片的url是随机的,如果真这样,那肯定要花钱,要么使用pytesseract,或者自己写代码。但是我不想自己造轮子,且安装 pytesseract 这个也挺麻烦。这时候我想,要是图片的url并不是随机的就好了,所以我爬了北京所有的租房信息,发现图片的url并不是网上所说的随机的,总共只有10个url是固定的。这就简单了。

我先用百度图像识别,识别出图片中的数字,并根据background-position 确定切割数字的位置,然后组合就能得到价格。例如-171.2px代表的位置是 8,对应的就是上图中的数字 2。通过观察发现,对应位置有如下几个。

['-0px', '-21.4px', '-42.8px', '-64.2px', '-85.6px', '-107px', '-128.4px', '-149.8px', '-171.2px', '-192.6px']

所以只需要将房源价格中图片的url与10个url进行对比,就能确定图片的数字。代码如下

四、数据存储

表结构

设置items.py

class ZiroomItem(scrapy.Item):    # define the fields for your item here like:    # name = scrapy.Field()    # 固定写法    title = scrapy.Field()    desc = scrapy.Field()    location = scrapy.Field()    region = scrapy.Field()    prices_url = scrapy.Field()    price = scrapy.Field()    room_url = scrapy.Field()    city = scrapy.Field()
设置好item后要在spider.py中导入item
from ziroom.items import ZiroomItem item = ZiroomItem(                title = title,                desc = desc,                location = location,                region = region,                prices_url = prices_url,                price = price,                room_url = room_url,                city = self.city,            )
设置pipelines.py。这里只贴出异步存储的代码,同步存储所使用的的代码可以在完整代码查看。
# 异步插入,速度快class TwistedPipeline(object):    def __init__(self):        dbparams = {            'host': '127.0.0.1',            'port': 3306,            'user': 'root',            'password': '1234',            'database': 'ziroom',            'charset': 'utf8',            'cursorclass': cursors.DictCursor # 需要指定游标的类            }        # 设置连接池        self.dbpool = adbapi.ConnectionPool('pymysql',**dbparams)        self._sql = None
   @property    def sql(self):        if not self._sql:            self._sql = """            insert into city(Id, title, area, location, city, region, price,room_url,            price_url)            values(null,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)            """            return self._sql        return self._sql
   def process_item(self, item, spider):        # 将insert_item 给 runInteraction 执行就可以实现异步        defer = self.dbpool.runInteraction(self.insert_item, item)        # 添加错误处理,想知道是哪个 item 出错,所以传入 item 参数,同理传入 spider        defer.addErrback(self.handle_error,item, spider)
   # item 是 process_item    def insert_item(self, cursor, item):        cursor.execute(self.sql,(item['title'],item['desc'],item['location'],item['city'],item['region'],item['price'],        item['room_url'],item['prices_url']))    # 添加错误处理    def handle_error(self,errors,item,spider):        print("="*10)        print(errors)        print("="*10)
设置middlewares.py,我这里只设置了随机 UserAgent。设置随机IP也可以在middlewares进行设置。
from scrapy import signalsimport randomclass UserAgentDownloadMiddleware(object):    def process_request(self, request,spider):        USER_AGENTS = [            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36",            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML like Gecko) Chrome/44.0.2403.155 Safari/537.36",            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36",            "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0",            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0",            "Mozilla/5.0 (X11; Linux i586; rv:63.0) Gecko/20100101 Firefox/63.0",            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64; rv:63.0) Gecko/20100101 Firefox/63.0",            "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_3) AppleWebKit/537.75.14 (KHTML, like Gecko) Version/7.0.3 Safari/7046A194A",            "Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25",            "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_6_8) AppleWebKit/537.13+ (KHTML, like Gecko) Version/5.1.7 Safari/534.57.2",            "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; TencentTraveler 4.0; Trident/4.0; SLCC1; Media Center PC 5.0; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30618)",            "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; QQDownload 1.7; GTB6.6; TencentTraveler 4.0; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729)",            "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; iCafeMedia; TencentTraveler 4.0; Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1) ; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.0.4506.2152; .NET CLR 3.5.30729)",            "Mozilla/5.0 (Macintosh; U; PPC Mac OS X; en) AppleWebKit/418.8 (KHTML, like Gecko, Safari) Cheshire/1.0.UNOFFICIAL",            "Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X; en) AppleWebKit/418.9 (KHTML, like Gecko, Safari) Cheshire/1.0.UNOFFICIAL"
       ]        user_agent = random.choice(USER_AGENTS)        request.headers['User-Agent'] = user_agent

五、基本设置

修改setting.py:
1.ROBOTSTXT_OBEY = False # 设置为不遵守robot协议2.设置headersDEFAULT_REQUEST_HEADERS = {'Host': 'nj.ziroom.com','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Upgrade-Insecure-Requests': '1', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9'}3. 打开middlewaresDOWNLOADER_MIDDLEWARES = {'ziroom.middlewares.UserAgentDownloadMiddleware': 543}
4. 打开pipelinesITEM_PIPELINES = {'ziroom.pipelines.TwistedPipeline': 300}

六、运行爬虫

需要在项目目录下运行:

scrapy 爬取网上租房信息_Python_04

运行成功:

scrapy 爬取网上租房信息_Python_05

结束运行:

scrapy 爬取网上租房信息_Python_06

项目总体介绍和结果展示在今天的第 1 条推送文章中。获取完整代码,请在公众号(Crossin的编程教室)的回复关键字 房租


作者:东东哥公众号:动物呓语