适合初学者的Python爬取链家网教程

前言

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作者： tinaly

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网上很多爬取教程，但是一般存在两个问题：

一是：自己调试会遇到很多bug，一般无法直接使用，对于调试代码有难度的来说比较抓狂；

二是：由于网页数据的格式不是完全规整的，寻找的代码块可能会遇到问题，所以需要设置一个异常抛出机制，以免前面爬取的数据没来得及保存，耗时耗力。

这次是根据自己的经验，提供小批量爬取的数据，能拆开的代码尽量拆开。

• 用的爬取结构，主要是selenium，网页会连续不断地打开。

• 以济南市为例，为了小规模测试，针对单个行政区分别获取，代码熟悉之后可将区改为循环。

代码如下：

关键包：

1 from selenium import webdriver
2 from urllib import request,parse
3 from selenium.common.exceptions import nosuchelementexception

 

定义参数（前三行是高德api获取坐标用得到，第四行是爬取的城市，一般网页链接接中会有）：

1 amap_web_key = '你的key'
2 poi_search_url = "http://restapi.amap.com/v3/place/text"
3 poi_boundary_url = "https://ditu.amap.com/detail/get/detail"
4 city ='jinan'

 

关键代码：

 1 headers = {'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/29.0.1547.57 safari/537.36'}
 2 driver1 = webdriver.chrome()
 3 pageid = 1
 4 while(pageid <='页码数')://此处页码数是指进入某个区之后显示的页码数量
 5     allarray = []
 6     print('pageid =',pageid)
 7     url ='https://jn.lianjia.com/xiaoqu/pingyin/pg'+str(pageid)
 8     driver1.get(url)
 9     driver1.implicitly_wait(5)
10     house_list =driver1.find_elements_by_class_name('img')
11     for i in range(house_list.__len__()):
12         time.sleep(2)
13         temparray =[]
14         detailurl = house_list[i].get_attribute('href')
15         print(i,'detailurl',detailurl)
16         driver = webdriver.chrome()
17         driver.get(detailurl)
18         try:
19             housename =driver.find_element_by_class_name('detailtitle').text
20             price = driver.find_element_by_class_name('xiaoquunitprice').text
21             xiaoquinfo = driver.find_elements_by_class_name('xiaoquinfocontent')
22             # [占地面积，建筑面积，容积率，绿化率，停车位，楼栋总数，总户数，物业公司，物业费，物业描述，楼层状况]
23             xiaoquage = xiaoquinfo[0].text  #建筑年代
24             jianzhuleixing = xiaoquinfo[1].text  # 建筑类型
25             wuyefei = xiaoquinfo[2].text  # 物业费用
26             dongshu = xiaoquinfo[5].text  # 楼栋总数
27             hushu = xiaoquinfo[6].text #房屋总数
28             temparray.append(housename)
29             temparray.append(price)
30             temparray.append(jianzhuleixing)  # 户数
31             temparray.append(wuyefei)  # 物业费
32             temparray.append(dongshu)  # 容积率
33             temparray.append(hushu)  # 绿化率
34             # location = getpoi_page(temparray[0])//调用利用高德api获取坐标的函数
35             # 通过高德查询经纬度      
36             //获得小区的最终目的要落到地图上，所以需要获得坐标点，高德开源api可以获得，但是
37             //由于一个key的查询数量有限，为了防止中间出错，建议先把所有房屋数据建立起来之后，
38             //统一查坐标，对于初学者，一切以简单易实现为主！
39             temparray.append('0')
40             temparray.append('0')
41             # if (location == ''):
42             #     temparray.append('0')
43             #     temparray.append('0')
44             # else:
45             #     temparray.append(location[0])
46             #     temparray.append(location[1])
47             # break
48             # print(temparray)
49         except nosuchelementexception as msg:
50             //异常抛出函数非常非常重要，虽然诸如淘宝、阿里巴巴等页面都有统一的html标签格式，
51             //但是有经验的童鞋应该知道，总会有那么一两个不按常规出牌的，如果异常抛出机制写
52             //不好，经常容易前功尽弃
53             # print("第",i,"个小区查找元素失败")
54             try:
55                 housename = driver.find_element_by_class_name('detailtitle').text
56 price = driver.find_element_by_css_selector("[class='xiaoquprice clear']").text
57 //对比上面的price可以看出，异常抛出是因为对于price属性出现了两种标签
58 xiaoquinfo = driver.find_elements_by_class_name('xiaoquinfocontent')
59                 # [占地面积，建筑面积，容积率，绿化率，停车位，楼栋总数，总户数，物业公司，物业费，物业描述，楼层状况]
60                 xiaoquage = xiaoquinfo[0].text  # 建筑年代
61                 jianzhuleixing = xiaoquinfo[1].text  # 建筑类型
62                 wuyefei = xiaoquinfo[2].text  # 物业费用
63                 dongshu = xiaoquinfo[5].text  # 楼栋总数
64                 hushu = xiaoquinfo[6].text  # 房屋总数
65                 temparray.append(housename)
66                 temparray.append(price)
67                 temparray.append(jianzhuleixing)  # 户数
68                 temparray.append(wuyefei)  # 物业费
69                 temparray.append(dongshu)  # 容积率
70                 temparray.append(hushu)  # 绿化率
71                 temparray.append('0')
72                 temparray.append('0')
73             except nosuchelementexception as msg:
74                 print("两种情况均查不到")
75         allarray.append(temparray)
76         driver.close()
77     text_save(allarray, 'lianjia_fangwu.txt')
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