アンジューク中古住宅サイトデータ共有のPythonクローリング方法

この記事では主にアンジュークの中古住宅サイトのデータをPythonでクローリングする様子をお届けします（事例付きで解説）。編集者はこれがとても良いものだと思ったので、皆さんの参考として今から共有します。編集者をフォローして見てみましょう。皆さんのお役に立てれば幸いです。

ここで、クローラーを正式に作成します。まず、クロールされる Web サイトの構造を分析する必要があります。河南省の学生として、鄭州の中古住宅情報を見てみましょう。

上記のページでは、家の情報を 1 つずつ見ることができます。 クリックすると、次の Web ページが表示されます。住宅情報の詳細です。わかりました！では、何をするのでしょうか? それは、鄭州の中古住宅情報をすべて取得してデータベースに保存することです。地理学者としては、まだ詳しくは説明しません。さて、今度はそれを正式に始めましょう。 まず、Python3.6 のリクエストと BeautifulSoup モジュールを使用してページをクロールします。

# 网页的请求头
header = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'
}
# url链接
url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'
response = requests.get(url, headers=header)
print(response.text)

実行後、この Web サイトの HTML コード

分析により、各プロパティが class="list-item" の li タグ内にあることがわかり、BeautifulSoup パッケージに基づいて抽出できます

# 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})
for i in result_li:
  print(i)

印刷することでコードの量をさらに減らすことができます。抽出を続けてください

# 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})
# 进行循环遍历其中的房源详细列表
for i in result_li:
  # 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串，所以进行转换
  page_url = str(i)
  soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')
  # 由于通过class解析的为一个列表，所以只需要第一个参数
  result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]
  print(result_href.attrs['href'])

このようにして、URL を 1 つずつ確認できます。とても気に入りましたか

それでは、通常の手順に従いますロジックとしては、ページに入って詳細ページの分析を開始する必要がありますが、クロールした後、次のページをクロールするにはどうすればよいでしょうか? それでは、最初にページに次のページがあるかどうかを分析する必要があります

次のページも非常にシンプルであることがわかり、そのまま押すことができます。元のレシピのオリジナルの味が続きます

# 进行下一页的爬取
result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'})
if len(result_next_page) != 0:
  print(result_next_page[0].attrs['href'])
else:
  print('没有下一页了')

次のページが存在する場合、Web ページに a タグが存在するためです。 , iタグになるので、これで大丈夫です

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 网页的请求头
header = {
  'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'
}

def get_page(url):
  response = requests.get(url, headers=header)

  # 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印
  soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
  result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})

  # 进行下一页的爬取
  result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'})
  if len(result_next_page) != 0:
    # 函数进行递归
    get_page(result_next_page[0].attrs['href'])
  else:
    print('没有下一页了')

  # 进行循环遍历其中的房源详细列表
  for i in result_li:
    # 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串，所以进行转换
    page_url = str(i)
    soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')
    # 由于通过class解析的为一个列表，所以只需要第一个参数
    result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]
    # 先不做分析，等一会进行详细页面函数完成后进行调用
    print(result_href.attrs['href'])


if __name__ == '__main__':
  # url链接
  url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'
  # 页面爬取函数调用
  get_page(url)

それでは、改良して詳細ページのクロールを始めます

ねぇ、なんでパワーなの？大学にとっては落とし穴ですね。暇なときに何か追加します

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 网页的请求头
header = {
  'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'
}

def get_page(url):
  response = requests.get(url, headers=header)

  # 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印
  soup_idex = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
  result_li = soup_idex.find_all('li', {'class': 'list-item'})

  # 进行循环遍历其中的房源详细列表
  for i in result_li:
    # 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串，所以进行转换
    page_url = str(i)
    soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser')
    # 由于通过class解析的为一个列表，所以只需要第一个参数
    result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0]
    # 详细页面的函数调用
    get_page_detail(result_href.attrs['href'])


  # 进行下一页的爬取
  result_next_page = soup_idex.find_all('a', {'class': 'aNxt'})
  if len(result_next_page) != 0:
    # 函数进行递归
    get_page(result_next_page[0].attrs['href'])
  else:
    print('没有下一页了')

# 进行字符串中空格，换行，tab键的替换及删除字符串两边的空格删除
def my_strip(s):
  return str(s).replace(" ", "").replace("\n", "").replace("\t", "").strip()
# 由于频繁进行BeautifulSoup的使用，封装一下，很鸡肋
def my_Beautifulsoup(response):
  return BeautifulSoup(str(response), 'html.parser')



# 详细页面的爬取
def get_page_detail(url):
  response = requests.get(url, headers=header)
  if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 标题什么的一大堆，哈哈
    result_title = soup.find_all('h3', {'class': 'long-title'})[0]
    result_price = soup.find_all('span', {'class': 'light info-tag'})[0]
    result_house_1 = soup.find_all('p', {'class': 'first-col detail-col'})
    result_house_2 = soup.find_all('p', {'class': 'second-col detail-col'})
    result_house_3 = soup.find_all('p', {'class': 'third-col detail-col'})
    soup_1 = my_Beautifulsoup(result_house_1)
    soup_2 = my_Beautifulsoup(result_house_2)
    soup_3 = my_Beautifulsoup(result_house_3)
    result_house_tar_1 = soup_1.find_all('dd')
    result_house_tar_2 = soup_2.find_all('dd')
    result_house_tar_3 = soup_3.find_all('dd')
    '''
    文博公寓，省实验中学，首付只需70万，大三房，诚心卖，价可谈 270万
    宇泰文博公寓 金水－花园路－文博东路4号 2010年 普通住宅
    3室2厅2卫 140平方米 南北 中层(共32层)
    精装修 19285元/m² 81.00万
    '''
    print(my_strip(result_title.text), my_strip(result_price.text))
    print(my_strip(result_house_tar_1[0].text),
       my_strip(my_Beautifulsoup(result_house_tar_1[1]).find_all('p')[0].text),
       my_strip(result_house_tar_1[2].text), my_strip(result_house_tar_1[3].text))
    print(my_strip(result_house_tar_2[0].text), my_strip(result_house_tar_2[1].text),
       my_strip(result_house_tar_2[2].text), my_strip(result_house_tar_2[3].text))
    print(my_strip(result_house_tar_3[0].text), my_strip(result_house_tar_3[1].text),
       my_strip(result_house_tar_3[2].text))

if __name__ == '__main__':
  # url链接
  url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'
  # 页面爬取函数调用
  get_page(url)

ブログを書きながらコードを書いているので、get_page関数にいくつかの変更を加えました。つまり、次のページの再帰呼び出しは関数の後に配置してカプセル化する必要があります。

という 2 つの関数は導入されておらず、データは mysql に書き込まれません。そのため、後ほど引き続きフォローしていきます。ありがとうございます。 !!

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