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如何用python抓取链家网二手房数据

本篇内容介绍了“如何用python抓取链家网二手房数据”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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# -*- coding: utf-8
import urllib2
import urllib
import re,os
import time
#from bs4 import BeautifulSoup
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')


class HomeLink:
    #初始化数据
    def __init__(self,base_url):
        self.base_url = base_url
        self.page = 1
        self.out_put_file = 'D:/python/test/house.txt'
        self.user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
        self.headers = { 'User-Agent' : self.user_agent }


    #获取页面内容
    def get_content(self,url):
        try:
            request = urllib2.Request(url,headers=self.headers)
            response = urllib2.urlopen(request)
            act_url = response.geturl()
            print 'init url=',url,'act url=',act_url
            if url == act_url:
                content = response.read()
                return content
            else:
                return None
        except urllib2.URLError, e:
            if hasattr(e,"reason"):
                print u"连接页面失败,错误原因",e.reason
                return None

    #获取每个区的起始url链接地址
    def get_region_url(self):
        d_region_url = {}
        content = self.get_content(self.base_url)
        pattern = re.compile('(.*?)',re.S)
        result = re.findall(pattern,content)
        if result:
            for x in result:
                d_region_url[x[1]] = x[0]
        else:
            pass
        return d_region_url


    #获取每个区的所有页面url地址列表
    def get_region_url_list(self,region_url):
        page_num = self.get_page_num(region_url)
        l_url = [region_url+'pg'+str(i)+'/' for i in range(2,page_num+1)]
        return l_url

    #获取总页数
    def get_page_num(self,url):
        content = self.get_content(url)
        pattern = re.compile('{"totalPage":(\d+),"curPage":1}',re.S)
        result = re.search(pattern,content)
        if result:
            return int(result.group(1).strip())
        else:
            return None
    #获取每套房子的房价信息
    def get_house_info(self,url,region):
        content = self.get_content(url)
        pattern = re.compile('' +
                '(.*?)
(.*?)

.*?
.*?
'
                + '.*?
(\d+)(\S+)
',re.S)
        result = re.findall(pattern,content)
        if result:
            for x in result:
                l = x[1].split('|')
                rooms,area,direct,other = l[1],l[2],l[3],l[4]
                s_str = '|'.join([region,x[0],rooms,area,direct,other,x[2],x[3]])
                self.writeStr2File(self.out_put_file,s_str)
        else:
            return None
    #开始抓取链家网房价数据
    def start_scrapy(self):
        d_region_url = self.get_region_url()
        for k in d_region_url:
            region = k
            region_init_url = 'http://bj.lianjia.com' + d_region_url[region]
            l_region_url = self.get_region_url_list(region_init_url)
            for url in l_region_url:
                time.sleep(1)
                url = url.strip()
                self.get_house_info(url,region)
    #写文件
    def writeStr2File(self,out_put_file,str1,append = 'a'):
        # 去掉文件,保留路径。比如 'a/b/c/d.txt' 经过下面代码会变成 'a/b/c'
        subPath = out_put_file[:self.out_put_file.rfind('/')]
        # 如果给定的路径中,文件夹不存在,则创建
        if not os.path.exists(subPath):
            os.makedirs(subPath)
        # 打开文件并将 str 内容写入给定的文件
        with open(out_put_file, append) as f:
            f.write(str1.strip()+'\n')
url = 'http://bj.lianjia.com/ershoufang/'
home = HomeLink(url)
home.start_scrapy()

“如何用python抓取链家网二手房数据”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


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