利用php爬虫分析南京房价
程序员文章站
2022-03-18 15:02:23
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利用php爬虫分析南京房价
前些天看到csdn上的一篇文章，利用python写爬虫来分析上海房价的。感觉挺有意思的。正好最最近写snake后台也写到了文章采集，我也来用php的爬虫来分析一下南京的房价。说干就开始吧。
本次爬虫的依赖文件: 首先是ares333大神的CURL类。我用的是初期的版本，这是https://github.com/ares333/php-curlmulti大神的github项目地址，他写的curl确实很牛！
采集用的是phpQuery，不知道这个类的朋友，可以自行百度吧。
至于数据的来源，我选择安居客，数据量还是可以的，打开安居客选到南京的频道。开始分析他们的页面结构，至于怎么用phpQuery分析页面结构采集的方法，这里就不做详细的介绍了。分析好结构，好，开始建立数据表。首先建立区域表，房屋交易都是分版块的，版块表结构如下
初始数据准备好了，就可以开始采集所有的区域版块入口地址了。贴上代码
area.php
前些天看到csdn上的一篇文章，利用python写爬虫来分析上海房价的。感觉挺有意思的。正好最最近写snake后台也写到了文章采集，我也来用php的爬虫来分析一下南京的房价。说干就开始吧。
本次爬虫的依赖文件: 首先是ares333大神的CURL类。我用的是初期的版本，这是https://github.com/ares333/php-curlmulti大神的github项目地址，他写的curl确实很牛！
采集用的是phpQuery，不知道这个类的朋友，可以自行百度吧。
至于数据的来源，我选择安居客，数据量还是可以的，打开安居客选到南京的频道。开始分析他们的页面结构，至于怎么用phpQuery分析页面结构采集的方法，这里就不做详细的介绍了。分析好结构，好，开始建立数据表。首先建立区域表，房屋交易都是分版块的，版块表结构如下
CREATE TABLE `area` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(155) NOT NULL COMMENT '南京市区',
`url` varchar(155) NOT NULL COMMENT '房源区域连接',
`pid` int(2) NOT NULL COMMENT '分类',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; 我是首先自己添加的一些区服的数据，其实可以采集这些，因为就那几个区，地址有限，就直接添加了。添加了是14条数据：初始数据准备好了，就可以开始采集所有的区域版块入口地址了。贴上代码
area.php
<?php
// +----------------------------------------------------------------------
// | 采集区域脚本
// +----------------------------------------------------------------------
// | Author: NickBai <1902822973@qq.com>
// +----------------------------------------------------------------------
set_time_limit(0);
require 'init.php';
//根据大区信息前往抓取
$sql = "select * from `area`";
$area = $db->query( $sql )->fetchAll( PDO::FETCH_ASSOC );
foreach($area as $key=>$vo){
$url = $vo['url'];
$result = $curl->read($url);
$charset = preg_match("/<meta.+?charset=[^\w]?([-\w]+)/i", $result['content'], $temp) ? strtolower( $temp[1] ) : "";
phpQuery::$defaultCharset = $charset; //设置默认编码
$html = phpQuery::newDocumentHTML( $result['content'] );
$span = $html['.items .sub-items a'];
$st = $db->prepare("insert into area(name,url,pid) values(?,?,?)");
foreach($span as $v){
$v = pq( $v );
//为方便分页抓取,先加入分页规则
$href = trim( $v->attr('href') ) . 'p*/#filtersort';
$st->execute([ trim( $v->text() ), $href, $vo['id']]);
}
}
采集出的单条数据如下：百家湖 http://nanjing.anjuke.com/sale/baijiahu/p*/#filtersort
数据地址都有了，而且页面地址我加了*，这样就可以替换了，打开程序就能开始采集每个模块下的其他分页的书据了。最重要的主程序就要开始了；
新建hdetail表来记录采集来的房屋数信息:
CREATE TABLE `hdetail` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `pid` int(5) NOT NULL COMMENT '区域id', `square` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '面积', `housetype` varchar(55) DEFAULT '' COMMENT '房屋类型', `price` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '单价', `allprice` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '总价', `name` varchar(155) DEFAULT '' COMMENT '小区名称', `addr` varchar(155) DEFAULT '' COMMENT '小区地址', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
数据库有了，那么主程序奉上。
house.php
<?php
// +----------------------------------------------------------------------
// | 采集各区具体房源信息
// +----------------------------------------------------------------------
// | Author: NickBai <1902822973@qq.com>
// +----------------------------------------------------------------------
set_time_limit(0);
require 'init.php';
//查询各板块数据
$sql = "select * from `area` where id > 14";
$allarea = $db->query($sql)->fetchAll( PDO::FETCH_ASSOC );
//http://www.php.cn/页面不存在时,会跳转到首页
foreach($allarea as $key=>$vo){
$url = $vo['url'];
$i = 1;
while ( true ){
$urls = str_replace( "*" , $i, $url);
$result = $curl->read( $urls );
if( "http://nanjing.anjuke.com/sale/" == $result['info']['url'] ){
break;
}
$charset = preg_match("/<meta.+?charset=[^\w]?([-\w]+)/i", $result['content'], $temp) ? strtolower( $temp[1] ) : "";
phpQuery::$defaultCharset = $charset; //设置默认编码
$html = phpQuery::newDocumentHTML( $result['content'] );
$p = $html['#houselist-mod li .house-details'];
$isGet = count( $p->elements ); //未采集到内容跳出,视为结束
if( 0 == $isGet ){
break;
}
foreach($p as $v){
$sql = "insert into hdetail(pid,square,housetype,price,allprice,name,addr) ";
$pid = $vo['id'];
$square = rtrim( trim( pq($v)->find("p:eq(1) span:eq(0)")->text() ), "平方米");
$htype = trim( pq($v)->find("p:eq(1) span:eq(1)")->text() );
$price = rtrim ( trim( pq($v)->find("p:eq(1) span:eq(2)")->text() ), "元/m²");
$area = explode(" ", trim( pq($v)->find("p:eq(2) span")->text() ) );
$name = str_replace( chr(194) . chr(160), "", array_shift($area) ); //utf-8中的空格无法用trim去除,所以采用此方法
$addr = rtrim( ltrim (trim( array_pop($area) ) , "["), "]" );
$allprice = trim( pq($v)->siblings(".pro-price")->find("span strong")->text() );
$sql .= " value( ". $pid .",". $square .", '". $htype ."' ,". $price .",". $allprice .", '". $name ."' ,'". $addr ."' )";
$db->query($sql);
}
echo mb_convert_encoding($vo['name'], "gbk", "utf-8") . " PAGE : ". $i . PHP_EOL;
$i++;
}
}
跳过前面的大区，逐个采集。建议用cmd模式运行这个脚本。因为时间较长，所以用浏览器会导致卡死现象。至于不知道怎么用cmd命令执行php的，自己百度吧。
如果觉得慢的话，你们可以复制几分house.php文件，修改
$sql = "select * from `area` where id > 14";
根据id进行截取，多打开几个cmd执行，就变成多进程模式了。
下面就是等待了，我是8.16号采集的，一共采集了311226条数据。好了现在数有了，就可以开始分析了。我分析的代码如下:
<?php
require "init.php";
$data = unserialize( file_get_contents('./data/nj.data') );
if( empty( $data ) ){
//全南京
$sql = "select avg(price) price from hdetail";
$nanjing = intval( $db->query($sql)->fetch( PDO::FETCH_ASSOC )['price'] );
//其余数据
$data = [
$nanjing,
getOtherPrice('2,3,4,5,6,7,8,10'),
getOtherPrice('1'),
getOtherPrice('2'),
getOtherPrice('3'),
getOtherPrice('4'),
getOtherPrice('5'),
getOtherPrice('6'),
getOtherPrice('7'),
getOtherPrice('8'),
getOtherPrice('9'),
getOtherPrice('10'),
getOtherPrice('11'),
getOtherPrice('12'),
getOtherPrice('13')
];
//添加缓存
file_put_contents('./data/nj.data', serialize( $data ));
}
//均价最高TOP10
$sql = "select avg(price) price,name from hdetail GROUP BY name ORDER BY price desc limit 10";
$res = $db->query($sql)->fetchAll( PDO::FETCH_ASSOC );
$x = "";
$y = "";
foreach($res as $vo){
$x .= "'" . $vo['name'] . "',";
$y .= intval( $vo['price'] ). ",";
}
//均价最低TOP10
$sql = "select avg(price) price,name from hdetail GROUP BY name ORDER BY price asc limit 10";
$res = $db->query($sql)->fetchAll( PDO::FETCH_ASSOC );
$xl = "";
$yl = "";
foreach($res as $vo){
$xl .= "'" . $vo['name'] . "',";
$yl .= intval( $vo['price'] ). ",";
}
//交易房型数据
$sql = "select count(0) allnum, housetype from hdetail GROUP BY housetype order by allnum desc";
$res = $db->query($sql)->fetchAll( PDO::FETCH_ASSOC );
$htype = "";
foreach($res as $vo){
$htype .= "[ '" . $vo['housetype'] . "', " .$vo['allnum']. "],";
}
$htype = rtrim($htype, ',');
//交易的房屋面积数据
$square = ['50平米以下', '50-70平米', '70-90平米', '90-120平米', '120-150平米', '150-200平米', '200-300平米', '300平米以上'];
$sql = "select count(0) allnum, square from hdetail GROUP BY square";
$squ = $db->query($sql)->fetchAll( PDO::FETCH_ASSOC );
$p50 = 0;
$p70 = 0;
$p90 = 0;
$p120 = 0;
$p150 = 0;
$p200 = 0;
$p250 = 0;
$p300 = 0;
foreach($squ as $key=>$vo){
if( $vo['square'] < 50 ){
$p50 += $vo['allnum'];
}
if( $vo['square'] >= 50 && $vo['square'] < 70 ){
$p70 += $vo['allnum'];
}
if( $vo['square'] >= 70 && $vo['square'] < 90 ){
$p90 += $vo['allnum'];
}
if( $vo['square'] >= 90 && $vo['square'] < 120 ){
$p120 += $vo['allnum'];
}
if( $vo['square'] >= 120 && $vo['square'] < 150 ){
$p150 += $vo['allnum'];
}
if( $vo['square'] >= 150 && $vo['square'] < 200 ){
$p200 += $vo['allnum'];
}
if( $vo['square'] >= 200 && $vo['square'] < 300 ){
$p250 += $vo['allnum'];
}
if( $vo['square'] >= 300 ){
$p300 += $vo['allnum'];
}
}
$num = [ $p50, $p70, $p90, $p120, $p150, $p200, $p250, $p300 ];
$sqStr = "";
foreach($square as $key=>$vo){
$sqStr .= "[ '" . $vo . "', " .$num[$key]. "],";
}
//根据获取ids字符串获取对应的均价信息
function getOtherPrice($str){
global $db;
$sql = "select id from area where pid in(" . $str . ")";
$city = $db->query($sql)->fetchAll( PDO::FETCH_ASSOC );
$ids = "";
foreach($city as $v){
$ids .= $v['id'] . ",";
}
$sql = "select avg(price) price from hdetail where pid in (".rtrim($ids, ",").")";
$price = intval( $db->query($sql)->fetch( PDO::FETCH_ASSOC )['price'] );
return $price;
}
?>
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>南京房价分析</title>
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</head>
<body class="gray-bg">
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<p class="row">
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<p class="ibox float-e-margins">
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<h5>全南京以及各区二手房均价</h5>
<p class="ibox-tools">
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<i class="fa fa-chevron-up"></i>
</a>
<a class="close-link">
<i class="fa fa-times"></i>
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<h5>均价最高的小区TOP10</h5>
<p class="ibox-tools">
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<i class="fa fa-times"></i>
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<h5>均价最低的小区TOP10</h5>
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<i class="fa fa-chevron-up"></i>
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<h5>交易房型比例</h5>
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</p>
<p class="col-sm-6">
<p class="row">
<p class="col-sm-12">
<p class="ibox float-e-margins">
<p class="ibox-title">
<h5>交易房屋面积比例</h5>
<p class="ibox-tools">
<a class="collapse-link">
<i class="fa fa-chevron-up"></i>
</a>
<a class="close-link">
<i class="fa fa-times"></i>
</a>
</p>
</p>
<p class="ibox-content">
<p id="square"></p>
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</p>
</p>
</p>
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</p>
</p>
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$(function () {
$('#container').highcharts({
chart: {
type: 'column'
},
title: {
text: '全南京以及各区二手房均价'
},
subtitle: {
text: '来源于安居客8.16的数据'
},
xAxis: {
categories: ['全南京','江南八区','江宁区','鼓楼区','白下区','玄武区','建邺区','秦淮区','下关区','雨花台区','浦口区','栖霞区','六合区',
'溧水区','高淳区','大厂'],
crosshair: true
},
yAxis: {
min: 0,
title: {
text: '元/m²'
}
},
tooltip: {
headerFormat: '<span style="font-size:10px">{point.key}</span><table>',
pointFormat: '<tr><td style="color:{series.color};padding:0">{series.name}: </td>' +
'<td style="padding:0"><b>{point.y:.1f} 元/m²</b></td></tr>',
footerFormat: '</table>',
shared: true,
useHTML: true
},
plotOptions: {
column: {
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borderWidth: 0,
dataLabels:{
enabled:true// dataLabels设为true
}
}
},
series: [{
name: '平均房价',
data: [<?php echo implode(',', $data); ?>]
}]
});
//均价最高top10
$('#avgpriceh').highcharts({
chart: {
type: 'column'
},
title: {
text: '均价最高的小区TOP10'
},
subtitle: {
text: '来源于安居客8.16的数据'
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categories: [<?=$x; ?>],
crosshair: true
},
yAxis: {
min: 0,
title: {
text: '元/m²'
}
},
tooltip: {
headerFormat: '<span style="font-size:10px">{point.key}</span><table>',
pointFormat: '<tr><td style="color:{series.color};padding:0">{series.name}: </td>' +
'<td style="padding:0"><b>{point.y:.1f} 元/m²</b></td></tr>',
footerFormat: '</table>',
shared: true,
useHTML: true
},
plotOptions: {
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pointPadding: 0.2,
borderWidth: 0,
dataLabels:{
enabled:true// dataLabels设为true
}
}
},
series: [{
name: '平均房价',
data: [<?=$y; ?>]
}]
});
//均价最低top10
$('#avgpricel').highcharts({
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type: 'column'
},
title: {
text: '均价最低的小区TOP10'
},
subtitle: {
text: '来源于安居客8.16的数据'
},
xAxis: {
categories: [<?=$xl; ?>],
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},
yAxis: {
min: 0,
title: {
text: '元/m²'
}
},
tooltip: {
headerFormat: '<span style="font-size:10px">{point.key}</span><table>',
pointFormat: '<tr><td style="color:{series.color};padding:0">{series.name}: </td>' +
'<td style="padding:0"><b>{point.y:.1f} 元/m²</b></td></tr>',
footerFormat: '</table>',
shared: true,
useHTML: true
},
plotOptions: {
column: {
pointPadding: 0.2,
borderWidth: 0,
dataLabels:{
enabled:true// dataLabels设为true
}
}
},
series: [{
name: '平均房价',
data: [<?=$yl; ?>]
}]
});
// Radialize the colors
Highcharts.getOptions().colors = Highcharts.map(Highcharts.getOptions().colors, function (color) {
return {
radialGradient: { cx: 0.5, cy: 0.3, r: 0.7 },
stops: [
[0, color],
[1, Highcharts.Color(color).brighten(-0.3).get('rgb')] // darken
]
};
});
//房型类型
$('#htype').highcharts({
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plotBackgroundColor: null,
plotBorderWidth: null,
plotShadow: false
},
title: {
text: '交易的二手房型比例'
},
tooltip: {
pointFormat: '{series.name}: <b>{point.percentage:.1f}%</b>'
},
plotOptions: {
pie: {
allowPointSelect: true,
cursor: 'pointer',
dataLabels: {
enabled: true,
format: '<b>{point.name}</b>: {point.percentage:.1f} %',
style: {
color: (Highcharts.theme && Highcharts.theme.contrastTextColor) || 'black'
},
connectorColor: 'silver'
}
}
},
series: [{
type: 'pie',
name: 'Browser share',
data: [
<?=$htype; ?>
]
}]
});
//房型面积类型
$('#square').highcharts({
chart: {
plotBackgroundColor: null,
plotBorderWidth: null,
plotShadow: false
},
title: {
text: '交易的二手房面积比例'
},
tooltip: {
pointFormat: '{series.name}: <b>{point.percentage:.1f}%</b>'
},
plotOptions: {
pie: {
allowPointSelect: true,
cursor: 'pointer',
dataLabels: {
enabled: true,
format: '<b>{point.name}</b>: {point.percentage:.1f} %',
style: {
color: (Highcharts.theme && Highcharts.theme.contrastTextColor) || 'black'
},
connectorColor: 'silver'
}
}
},
series: [{
type: 'pie',
name: 'Browser share',
data: [
<?=$sqStr; ?>
]
}]
});
});
</script>
</body>
</html>
页面效果如下:
哈哈，房价果然很是吓人，二手房都这个价钱了。还有什么有趣的信息，你自己可以去发掘。