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如何用爬虫下载中国土地市场网的土地成交数据？

程序员文章站 2022-06-02 20:36:07
...
作为毕业狗想研究下土地出让方面的信息，需要每一笔的土地出让数据。想从中国土地市场网的土地成交结果公告（landchina.com/default.a）中点击每一笔土地如何用爬虫下载中国土地市场网的土地成交数据？，在跳转后的详细页面中下载“土地用途” “成交价格” “供地方式” “项目位置”等信息，如何用爬虫下载中国土地市场网的土地成交数据？由于共有100多万笔土地成交信息，手动查找是不可能了，想问下能不能用爬虫给下载下来？以及预计难度和耗费时间？跪谢各位。

回复内容：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random
import sys


def get_post_data(url, headers):
    # 访问一次网页,获取post需要的信息
    data = {
        'TAB_QuerySubmitSortData': '',
        'TAB_RowButtonActionControl': '',
    }

    try:
        req = requests.get(url, headers=headers)
    except Exception, e:
        print 'get baseurl failed, try again!', e
        sys.exit(1)
    try:
        soup = BeautifulSoup(req.text, "html.parser")
        TAB_QueryConditionItem = soup.find(
            'input', id="TAB_QueryConditionItem270").get('value')
        # print TAB_QueryConditionItem
        data['TAB_QueryConditionItem'] = TAB_QueryConditionItem
        TAB_QuerySortItemList = soup.find(
            'input', id="TAB_QuerySort0").get('value')
        # print TAB_QuerySortItemList
        data['TAB_QuerySortItemList'] = TAB_QuerySortItemList
        data['TAB_QuerySubmitOrderData'] = TAB_QuerySortItemList
        __EVENTVALIDATION = soup.find(
            'input', id='__EVENTVALIDATION').get('value')
        # print __EVENTVALIDATION
        data['__EVENTVALIDATION'] = __EVENTVALIDATION
        __VIEWSTATE = soup.find('input', id='__VIEWSTATE').get('value')
        # print __VIEWSTATE
        data['__VIEWSTATE'] = __VIEWSTATE
    except Exception, e:
        print 'get post data failed, try again!', e
        sys.exit(1)

    return data


def get_info(url, headers):
    req = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(req.text, "html.parser")

    items = soup.find(
        'table', id="mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1")

    # 所需信息组成字典
    info = {}

    # 行政区
    division = items.find(
        'span', id="mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r1_c2_ctrl").get_text().encode('utf-8')
    info['XingZhengQu'] = division

    # 项目位置

    location = items.find(
        'span', id="mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r16_c2_ctrl").get_text().encode('utf-8')
    info['XiangMuWeiZhi'] = location

    # 面积(公顷)
    square = items.find(
        'span', id="mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r2_c2_ctrl").get_text().encode('utf-8')
    info['MianJi'] = square

    # 土地用途
    purpose = items.find(
        'span', id="mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r3_c2_ctrl").get_text().encode('utf-8')
    info['TuDiYongTu'] = purpose

    # 供地方式
    source = items.find(
        'span', id="mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r3_c4_ctrl").get_text().encode('utf-8')
    info['GongDiFangShi'] = source

    # 成交价格(万元)
    price = items.find(
        'span', id="mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r20_c4_ctrl").get_text().encode('utf-8')
    info['ChengJiaoJiaGe'] = price
    # print info
    # 用唯一值的电子监管号当key, 所需信息当value的字典
    all_info = {}
    Key_ID = items.find(
        'span', id="mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r1_c4_ctrl").get_text().encode('utf-8')
    all_info[Key_ID] = info
    return all_info


def get_pages(baseurl, headers, post_data, date):
    print 'date', date
    # 补全post data
    post_data['TAB_QuerySubmitConditionData'] = post_data[
        'TAB_QueryConditionItem'] + ':' + date
    page = 1
    while True:
        print '     page {0}'.format(page)

        # 休息一下,防止被网页识别为爬虫机器人
        time.sleep(random.random() * 3)
        post_data['TAB_QuerySubmitPagerData'] = str(page)
        req = requests.post(baseurl, data=post_data, headers=headers)
        # print req
        soup = BeautifulSoup(req.text, "html.parser")
        items = soup.find('table', id="TAB_contentTable").find_all(
            'tr', onmouseover=True)
        # print items
        for item in items:
            print item.find('td').get_text()
            link = item.find('a')
            if link:
                print item.find('a').text
                url = 'http://www.landchina.com/' + item.find('a').get('href')
                print get_info(url, headers)
            else:
                print 'no content, this ten days over'
                return
        break
        page += 1


if __name__ == "__main__":
    # time.time()
    baseurl = 'http://www.landchina.com/default.aspx?tabid=263'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/46.0.2490.71 Safari/537.36',
        'Host': 'www.landchina.com'
    }

    post_data = (get_post_data(baseurl, headers))
    date = '2015-11-21~2015-11-30'
    get_pages(baseurl, headers, post_data, date)
不请自来，知乎首答，同为大四毕业狗
之前帮老师爬过这个信息，从1995年-2015年有170多万条，算了下时间需要40多个小时才能爬完。我爬到2000年就没有继续爬了。当时写代码的时候刚学爬虫，不懂原理，发现这个网页点击下一页以及改变日期后，网址是不会变的，网址是不会变的，网址是不会变的Orz，对于新手来说根本不知道是为什么。后来就去找办法，学了点selenium，利用它来模拟浏览器操作，更改日期、点击下一页什么的都可以实现了。好处是简单粗暴，坏处是杀鸡用牛刀，占用了系统太多资源。再到后来，学会了一点抓包技术，知道了原来日期和换页都是通过post请求的。今天下午就把程序修改了一下，用post代替了原来的selenium。废话不说，上代码了。
# -*- coding: gb18030 -*-
'landchina 爬起来！'
import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
import re
import os

class Spider():
    def __init__(self):
        self.url='http://www.landchina.com/default.aspx?tabid=263'
        #这是用post要提交的数据
        self.postData={  'TAB_QueryConditionItem':'9f2c3acd-0256-4da2-a659-6949c4671a2a',
                         'TAB_QuerySortItemList':'282:False',
                         #日期
                         'TAB_QuerySubmitConditionData':'9f2c3acd-0256-4da2-a659-6949c4671a2a:',  
                         'TAB_QuerySubmitOrderData':'282:False',
                          #第几页
                         'TAB_QuerySubmitPagerData':''} 
        self.rowName=[u'行政区',u'电子监管号',u'项目名称',u'项目位置',u'面积(公顷)',u'土地来源',u'土地用途',u'供地方式',u'土地使用年限',u'行业分类',u'土地级别',u'成交价格(万元)',u'土地使用权人',u'约定容积率下限',u'约定容积率上限',u'约定交地时间',u'约定开工时间',u'约定竣工时间',u'实际开工时间',u'实际竣工时间',u'批准单位',u'合同签订日期']
        #这是要抓取的数据，我把除了分期约定那四项以外的都抓取了
        self.info=[   
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r1_c2_ctrl',#0
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r1_c4_ctrl',#1
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r17_c2_ctrl',#2
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r16_c2_ctrl',#3
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r2_c2_ctrl',#4
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r2_c4_ctrl',#5
                #这条信息是土地来源，抓取下来的是数字，它要经过换算得到土地来源，不重要，我就没弄了
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r3_c2_ctrl',#6  
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r3_c4_ctrl',#7
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r19_c2_ctrl', #8              
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r19_c4_ctrl',#9
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r20_c2_ctrl',#10
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r20_c4_ctrl',#11
##                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f3_r2_c1_0_ctrl',
##                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f3_r2_c2_0_ctrl',
##                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f3_r2_c3_0_ctrl',
##                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f3_r2_c4_0_ctrl',
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r9_c2_ctrl',#12
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f2_r1_c2_ctrl',
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f2_r1_c4_ctrl',
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r21_c4_ctrl',
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r22_c2',
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r22_c4_ctrl',
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r10_c2_ctrl',
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r10_c4_ctrl',                
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r14_c2_ctrl',
                'mainModuleContainer_1855_1856_ctl00_ctl00_p1_f1_r14_c4_ctrl']
#第一步
    def handleDate(self,year,month,day):
        #返回日期数据
        'return date format %Y-%m-%d'
        date=datetime.date(year,month,day)
#        print date.datetime.datetime.strftime('%Y-%m-%d')
        return date  #日期对象
    def timeDelta(self,year,month):
        #计算一个月有多少天
        date=datetime.date(year,month,1)
        try:    
            date2=datetime.date(date.year,date.month+1,date.day)
        except:
            date2=datetime.date(date.year+1,1,date.day)  
        dateDelta=(date2-date).days
        return dateDelta
        
    def getPageContent(self,pageNum,date):
        #指定日期和页数，打开对应网页，获取内容
        postData=self.postData.copy()
        #设置搜索日期
        queryDate=date.strftime('%Y-%m-%d')+'~'+date.strftime('%Y-%m-%d')
        postData['TAB_QuerySubmitConditionData']+=queryDate
        #设置页数
        postData['TAB_QuerySubmitPagerData']=str(pageNum)
        #请求网页
        r=requests.post(self.url,data=postData,timeout=30)
        r.encoding='gb18030'
        pageContent=r.text
#        f=open('content.html','w')
#        f.write(content.encode('gb18030'))
#        f.close()
        return pageContent
#第二步
    def getAllNum(self,date):
        #1无内容  2只有1页  3 1—200页  4 200页以上  
        firstContent=self.getPageContent(1,date)
        if u'没有检索到相关数据' in firstContent:
            print date,'have','0 page'
            return 0
        pattern=re.compile(u'共(.*?)页.*?')
        result=re.search(pattern,firstContent)
        if result==None:
            print date,'have','1 page'
            return 1
        if int(result.group(1))',re.S)
        results=re.findall(pattern,pageContent)
        for result in results:
            links.append('http://www.landchina.com/default.aspx?tabid=386'+result)
        return links  
    def getAllLinks(self,allNum,date):
        pageNum=1
        allLinks=[]
        while pageNum
你可以去神箭手云爬虫开发平台看看。在云上简单几行js就可以实现爬虫，如果这都懒得做也可以联系官方进行定制，任何网站都可以爬，总之是个很方便的爬虫基础设施平台。 这个结构化如此清晰的数据，要采集这个数据是很容易的。 通过多年的数据处理经验，可以给你以下几个建议：

1. 多线程
2. 防止封IP
3. 用Mongdb存储大型非结构化数据

了解更多可以访问探码科技大数据介绍页面：tanmer.com/bigdata 我抓过这个网站的结束合同，还是比较好抓的。抓完生成表格，注意的就是选择栏的异步地区等内容，需要对他的js下载下来队形异步请求。提交数据即可。请求的时候在他的主页有一个id。好像是这么个东西，去年做的，记不清了，我有源码可以给你分享。用java写的 我是爬虫小白，请教下，不是说不能爬取asp的页面吗？
详细内容页的地址是”default.aspx?tabid=386&comname=default&wmguid=75c725。。。“，网站是在default.aspx页读取数据库显示详细信息，不是说读不到数据库里的数据吗？如何用爬虫下载中国土地市场网的土地成交数据？

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