Python之爬取58同城在售楼盘房源信息

news/2024/12/14 12:19:35/

上一篇博客以爬取《你好，李焕英》豆瓣热门短评来作为爬虫入门小案例，这一篇博客主要以石家庄市为例，爬取58同城在售楼盘房源信息，主要包括以下字段：小区名称，所在区，地址以及均价等，总体来说，难度系数不大，算是入门级第二个小案例，废话不多说，让我们一起去看看把；

从58同城石家庄市新房首页可以看出，总共显示696个楼盘，但是有些楼盘并不是在售状态，售价还没公布，所以为了数据爬取完整，增加两个筛选条件（在售，住宅），如下图所示。从图中可以看到，筛选后满足条件的楼盘共有221个，每页有60个楼盘，一共需要爬取4页，我们的任务就是：爬取到这221个在售楼盘的相关字段信息；

1. 获取58同城石家庄市在售楼盘URL

为了方便查看起见，这次将前4页URL放在一起进行比较；

url1 = 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_w1/' # 第一页
url2 = 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_p2_w1/?PGTID=0d0091a8-000f-1266-1fca-62399388c79c&ClickID=1' # 第二页
url3 = 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_p3_w1/?PGTID=0d0091a8-000f-1c31-0cc2-4fa1844adb62&ClickID=1' # 第三页
url4 = 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_p4_w1/?PGTID=0d0091a8-000f-1aa1-0444-a8d210a73004&ClickID=1' # 第四页

从4页的URL中，我们可以看到每个URL后都携带了两个参数：PGTID和ClickID，由于我没有专门学过网页开发，所以关于第一次参数PGTID也不是很清楚，第二次参数ClickID似乎与点击次数有关，当然这两个参数具体含义不知道也没关系，可以试试把他们删掉，然后却发现带不带后面两个参数并不影响最终的网页页面。其实，好多网站URL后面携带的参数，对于普通用户没有必要全都知道，我们只需要知道一些常用参数即可。

在删除后面PGTID和ClickID参数后，我们可以看到后3页唯一不同的就是p2，p3，p4，这肯定就代表着页数；所以我们得出第一页肯定就是p1，只不过系统自动隐藏了。故本案例的URL即：

# 首页
url = 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_p1_w1/'# 爬取石家庄市所有在售楼盘221个
for i in range(4):url = 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_p{}_w1/'.format(i)

2. 分析网页html代码，查看各字段信息所在的网页位置

在网页空白处右键，选择【检查】，即可查看网页详细的源代码；

3. 利用Xpath解析网页拿到相应字段的值

（1）小区名称：

communityName = tree.xpath("//div[@class='item-mod ']//a[@class='lp-name']/span/text()")

（2）所在区及地址：

注：由于所在区和地址这两个字段是放在同一个html标签下的，所以爬取的是一个长字符串，然后我们在对这一字符串进行截取，得到所在区和地址字段；

① 获取长字符串：

detailAddress = tree.xpath("//div[@class='item-mod ']//a[@class='address']/span/text()")

长字符串数据如下：\xa0表示不间断空白符（&nbsp），占一个位置；

② 获取所在区字段：

所在区字段获取方法：遍历长字符串列表，获取第2,3位置上的元素即为区；

district = [x[2:4] for x in detailAddress]

③ 获取地址字段：

地址字段获取方法：遍历长字符串列表，以']'作为分隔符，用split函数进行分割，然后取分割后的第2个元素；由于地址前带空格，所以需取[1:]，去除\xa0；

address = [x.split(']')[1][1:] for x in detailAddress]

（3）均价：

注意：由于有的楼盘售价待定，只显示周边均价，当我们在html源码中找到相应位置时，发现均价和售价待定显示周边均价这两个所在标签的属性值是不一样的，一个属性值是price，一个属性值是favor-tag around-price。于是，当我们爬取时只爬取了price属性值下的数据，结果会发现数据量不够，一页少于60个，就说明我们在爬取过程中遗漏数据了。所以，在爬取时，要把两种不同属性值的P标签都考虑在内，如何都考虑在内呢？

在定义P标签的属性值的时候，可以加一个or关键字，代表或者，这就将两个不同属性值下的P标签数据都考虑在内了。

price = tree.xpath("//a[@class='favor-pos']/p[@class='price' or 'favor-tag around-price']/span/text()")

Tips：上述这种情况，我们在爬取的过程中，不可能一下子就可以想到，这需要不断去尝试，可能首先我们想到的就是一个Price属性值，在爬取完数据后，发现数据量不够，这时就需要反过来想一想问题原因，是不是标签不同、属性值不同等等，然后多去尝试发现问题，不断优化自己爬虫代码，最终总会找到解决方法的！当遇到这种问题多了，相信我们就能迎刃而解了！

4. 爬取首页在售楼盘信息

Tips：一般情况下，我首先都会考虑爬取首页的内容，当首页内容所有字段信息都爬取无误后，再去加循环爬取多页内容。

在这里，爬取首页内容的话，建议使用jupyter notebook来编写代码，方便查看每一步的运行结果，如果小伙伴有基础的话，可以直接跳过看最后的爬取所有数据的总代码（5. 爬取全部数据完整代码解析）。

（1）导包：

from lxml import etree
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import random
import time
import csv

（2）创建文件对象：

f = open('58同城石家庄市在售楼盘信息_首页.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline="")  # 创建文件对象
csv_write = csv.DictWriter(f, fieldnames=['小区名称', '所在区', '地址', '均价'])
csv_write.writeheader() # 写入文件头

（3） 请求头参数设置：User-Agent, cookie, referer

注：代理IP池涉及到搭建Redis数据库环境，如果有代码基础的小伙伴，可以看下我这篇博客（Python之反爬虫手段），尝试着去搭建代理IP池的环境；对于刚开始学习爬虫的小伙伴，搭配IP代理池环境可能稍微有点难度，这里我建议呢，可以先把代理IP的代码删掉（两处地方需删除：一个是get_proxy()函数，一个是requests.get()函数中的proxies参数），删除后代码也是可以正常运行的。

# 设置请求头参数：User-Agent, cookie, referer
headers = {# 随机生成User-Agent'User-Agent' : UserAgent().random,# 不同用户不同时间访问，cookie都不一样，根据自己网页的来，获取方法见Python之反爬虫手段'cookie' : 'aQQ_ajkguid=B5CCB12E-A8AD-0CC9-B334-SX1103123858; id58=c5/nfF+g3uI23qgLBCclAg==; 58tj_uuid=dcb06d7d-51a2-4b26-90aa-8baac32a3e7f; als=0; wmda_new_uuid=1; wmda_uuid=6dc5ee3adc28cf98ac1224f148a9ba1e; wmda_visited_projects=%3B1731916484865%3B11187958619315; xxzl_deviceid=BvPYN%2BrmBSpF09z8JqD48kbjMX25SxYggu6fvr5I9s4rgftPltdgVswjgbFScU1%2B; Hm_lvt_b4a22b2e0b326c2da73c447b956d6746=1606903361; myfeet_tooltip=end; Hm_lpvt_3f405f7f26b8855bc0fd96b1ae92db7e=1621390301; Hm_lvt_3f405f7f26b8855bc0fd96b1ae92db7e=1621042114,1621390301; ipcity=sjz%7C%u77F3%u5BB6%u5E84; is_58_pc=1; sessid=3A927625-9044-4C6A-6EFB-SX0519101211; 58_ctid=241; commontopbar_new_city_info=28%7C%E7%9F%B3%E5%AE%B6%E5%BA%84%7Csjz; ctid=28; 58home=sjz; city=sjz; xxzl_cid=e8545a9bccc843cab22d3dd387609f97; xzuid=cea1cb7a-7906-4f5e-acd7-2c65795a73a3; new_uv=28; utm_source=; spm=; init_refer=; new_session=0; lp_lt_ut=9d008251d24b48af6822316ab7e6be74; __xsptplusUT_8=1; __xsptplus8=8.25.1621410026.1621412599.13%234%7C%7C%7C%7C%7C%23%23JSCZo2LDIo3u-jFNolPpaCRq8RF4yIzi%23',# 设置从何处跳转过来'referer': 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_p1_w1/',
}# 从代理IP池，随机获取一个IP，比如必须ProxyPool项目在运行中
# 对于刚开始学习爬虫并且没有代码基础的，可以先删除此函数
def get_proxy():try:PROXY_POOL_URL = 'http://localhost:5555/random'response = requests.get(PROXY_POOL_URL)if response.status_code == 200:return response.textexcept ConnectionError:return None

（4）数据解析：

# 首页网址URL
url = 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_p1_w1/'
# 请求发送
page_text = requests.get(url=url, headers=headers, proxies={"http": "http://{}".format(get_proxy())}).text
#数据解析
tree = etree.HTML(page_text)# 小区名称
communityName = tree.xpath("//div[@class='item-mod ']//a[@class='lp-name']/span/text()")
# 详细地址
detailAddress = tree.xpath("//div[@class='item-mod ']//a[@class='address']/span/text()")
# 所在区
district = [x[2:4] for x in detailAddress]
# 地址
address = [x.split(']')[1][1:] for x in detailAddress]
# 均价
price = tree.xpath("//a[@class='favor-pos']/p[@class='price' or 'favor-tag around-price']/span/text()")

 （5）将爬取到的数据写入文件：

for j in range(len(communityName)): #每页60个在售楼盘，最后一页不到60个data_dict = {'小区名称':communityName[j], '所在区':district[j], '地址':address[j], '均价':int(price[j])}csv_write.writerow(data_dict)

5. 爬取全部数据完整代码解析

## 导包
from lxml import etree
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import random
import time
import csv## 创建文件对象
f = open('58同城石家庄在售楼盘信息_221个.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline="")  # 创建文件对象
csv_write = csv.DictWriter(f, fieldnames=['小区名称', '所在区', '地址', '均价'])
csv_write.writeheader() # 写入文件头## 设置请求头参数：User-Agent, cookie, referer
headers = {# 随机生成User-Agent'User-Agent' : UserAgent().random,# 不同用户不同时间访问，cookie都不一样，根据自己网页的来，获取方法见另一篇博客：Python之反爬虫手段'cookie' : 'aQQ_ajkguid=B5CCB12E-A8AD-0CC9-B334-SX1103123858; id58=c5/nfF+g3uI23qgLBCclAg==; 58tj_uuid=dcb06d7d-51a2-4b26-90aa-8baac32a3e7f; als=0; wmda_new_uuid=1; wmda_uuid=6dc5ee3adc28cf98ac1224f148a9ba1e; wmda_visited_projects=%3B1731916484865%3B11187958619315; xxzl_deviceid=BvPYN%2BrmBSpF09z8JqD48kbjMX25SxYggu6fvr5I9s4rgftPltdgVswjgbFScU1%2B; Hm_lvt_b4a22b2e0b326c2da73c447b956d6746=1606903361; myfeet_tooltip=end; Hm_lpvt_3f405f7f26b8855bc0fd96b1ae92db7e=1621390301; Hm_lvt_3f405f7f26b8855bc0fd96b1ae92db7e=1621042114,1621390301; ipcity=sjz%7C%u77F3%u5BB6%u5E84; is_58_pc=1; sessid=3A927625-9044-4C6A-6EFB-SX0519101211; 58_ctid=241; commontopbar_new_city_info=28%7C%E7%9F%B3%E5%AE%B6%E5%BA%84%7Csjz; ctid=28; 58home=sjz; city=sjz; xxzl_cid=e8545a9bccc843cab22d3dd387609f97; xzuid=cea1cb7a-7906-4f5e-acd7-2c65795a73a3; new_uv=28; utm_source=; spm=; init_refer=; new_session=0; lp_lt_ut=9d008251d24b48af6822316ab7e6be74; __xsptplusUT_8=1; __xsptplus8=8.25.1621410026.1621412599.13%234%7C%7C%7C%7C%7C%23%23JSCZo2LDIo3u-jFNolPpaCRq8RF4yIzi%23',# 设置从何处跳转过来'referer': 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_p1_w1/',
}## 从代理IP池，随机获取一个IP，比如必须ProxyPool项目在运行中
def get_proxy():try:PROXY_POOL_URL = 'http://localhost:5555/random'response = requests.get(PROXY_POOL_URL)if response.status_code == 200:return response.textexcept ConnectionError:return None## 总共筛选出221个在售楼盘，每页有60个楼盘，需爬取4页
for i in range(4):# 遍历urlurl = 'https://sjz.58.com/xinfang/loupan/all/a1_p{}_w1/'.format(i)# 请求发送page_text = requests.get(url=url, headers=headers, proxies={"http":"http://{}".format(get_proxy())}).text# 数据解析tree = etree.HTML(page_text)# 获取小区名称字段communityName = tree.xpath("//div[@class='item-mod ']//a[@class='lp-name']/span/text()")# 获取长字符串detailAddress = tree.xpath("//div[@class='item-mod ']//a[@class='address']/span/text()")# 获取所在区字段district = [x[2:4] for x in detailAddress]# 获取地址字段address = [x.split(']')[1][1:] for x in detailAddress]# 获取均价字段price = tree.xpath("//a[@class='favor-pos']/p[@class='price' or 'favor-tag around-price']/span/text()")# 将数据读入csv文件for j in range(len(communityName)): #每页60个在售楼盘，最后一页不到60个data_dict = {'小区名称':communityName[j], '所在区':district[j], '地址':address[j], '均价':int(price[j])}csv_write.writerow(data_dict)print('第{}页爬取成功'.format(i+1))#设置睡眠时间间隔，防止频繁访问网站time.sleep(random.randint(5, 10)) print('-------------')
print('全部爬取成功！')

最终爬取到的数据如下表所示：

好了，到此本文的爬虫工作就差不多结束了，主要利用了Python中的Xpath去爬取58同城石家庄市在售楼盘的相关字段信息，整体来说，该案例相比上一篇博客在数据解析部分稍微提高了点难度，但总体来说，也算是入门级第二个小案例，只要小伙伴多翻阅资料，加深理解相应知识点，一定可以掌握的！后续博客计划爬取安居客二手房信息、安居客二手房详情页数据信息、百度地图POI数据、大众点评等，如果小伙伴有兴趣的话，可以来波关注下，嘿嘿！

如果哪里有介绍的不是很全面的地方，欢迎小伙伴在评论区留言，我会不断完善的！

                            来都来了，确定不留下点什么嘛，嘻嘻~

                                             

 


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