Python多线程爬取链家房源，保存表格，实现数据可视化分析！，
Python多线程爬取链家房源，保存表格，实现数据可视化分析！，
使用Python来爬取二手房源数据，并保存表格，实现数据分析！
软件环境
Python 3.8
Pycharm
代码展示
模块
# 数据请求模块 --> 第三方模块, 需要安装 pip install requests import requests # 解析数据模块 --> 第三方模块, 需要安装 pip install parsel import parsel # csv模块 import csv
创建文件
f = open('data.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '标题', '小区', '区域', '售价', '单价', '户型', '面积', '朝向', '装修', '楼层', '年份', '建筑类型', '详情页', ]) csv_writer.writeheader()
发送请求, 模拟浏览器 对于 url地址 发送请求
模拟浏览器
headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36' }
请求网址/网站
url = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/' # 完整源码，视频讲解直接＋这个扣裙：279199867 免费领取
发送请求
response = requests.get(url=url, headers=headers) # <Response [200]> 响应对象 200 状态码 表示请求成功 print(response)
获取数据, 获取网页源代码 <获取服务器返回响应数据>
解析数据, 提取我们想要的数据内容
解析方法:
-
re: 对于字符串数据直接进行解析提取
-
css: 根据标签属性提取数据内容
-
xpath: 根据标签节点提取数据内容
使用css: 根据标签属性提取数据内容
把获取到html字符串数据, 转成可解析对象
selector = parsel.Selector(response.text)
获取所有房源信息所在li标签
lis = selector.css('.sellListContent li.clear')
for循环遍历
for li in lis: """
提取具体房源信息: 标题 / 价格 / 位置 / 户型... .title a --> 表示定位class类名为title下面a标签 """ title = li.css('.title a::text').get() # 标题 info_list = li.css('.positionInfo a::text').getall() area = info_list[0] # 小区名字 area_1 = info_list[1] # 地区 totalPrice = li.css('.totalPrice span::text').get() # 售价 unitPrice = li.css('.unitPrice span::text').get().replace('元/平', '').replace(',', '') # 单价 houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get().split(' | ') # 信息 houseType = houseInfo[0] # 户型 houseArea = houseInfo[1].replace('平米', '') # 面积 houseFace = houseInfo[2] # 朝向 fitment = houseInfo[3] # 装修 fool = houseInfo[4] # 楼层 if len(houseInfo) == 7 and '年' in houseInfo[5]: year = houseInfo[5].replace('年建', '') else: year = '' house = houseInfo[-1] # 建筑类型 href = li.css('.title a::attr(href)').get() # 详情页 dit = { '标题': title, '小区': area, '区域': area_1, '售价': totalPrice, '单价': unitPrice, '户型': houseType, '面积': houseArea, '朝向': houseFace, '装修': fitment, '楼层': fool, '年份': year, '建筑类型': house, '详情页': href, } csv_writer.writerow(dit) print(dit) # print(title, area, area_1, totalPrice, unitPrice, houseType, houseArea, houseFace, fitment, fool, year, house, href)
多线程
导入模块
import requests import parsel import re import csv # 线程池模块 import concurrent.futures import time
发送请求函数
def get_response(html_url): :param html_url: :return: """ headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36' } response = requests.get(url=html_url, headers=headers) return response
获取数据函数
def get_content(html_url): """ :param html_url: :return: """ response = get_response(html_url) html_data = get_response(link).text selector = parsel.Selector(response.text) select = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.sellListContent li') content_list = [] for li in lis: title = li.css('.title a::text').get() # 标题 area = '-'.join(li.css('.positionInfo a::text').getall()) # 小区 Price = li.css('.totalPrice span::text').get() # 总价 Price_1 = li.css('.unitPrice span::text').get().replace('元/平', '') # 单价 houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get() # 信息 HouseType = houseInfo.split(' | ')[0] # 户型 HouseArea = houseInfo.split(' | ')[1].replace('平米', '') # 面积 direction = houseInfo.split(' | ')[2].replace(' ', '') # 朝向 renovation = houseInfo.split(' | ')[3] # 装修 floor_info = houseInfo.split(' | ')[4] floor = floor_info[:3] # 楼层 floor_num = re.findall('(\d+)层', floor_info)[0] # 层数 BuildingType = houseInfo.split(' | ')[-1] string = select.css('.comments div:nth-child(7) .comment_text::text').get() href = li.css('.title a::attr(href)').get() # 详情页 if len(houseInfo.split(' | ')) == 6: date = 'None' else: date = houseInfo.split(' | ')[5].replace('年建', '') # 日期 print(string) dit = { '标题': title, '内容': string, '小区': area, '总价': Price, '单价': Price_1, '户型': HouseType, '面积': HouseArea, '朝向': direction, '装修': renovation, '楼层': floor, '层数': floor_num, '建筑日期': date, '建筑类型': BuildingType, '详情页': href, } content_list.append(dit) return content_list
主函数
def main(page): """ :param page: :return: """ print(f'===============正在采集第{page}页的数据内容===============') url = f'https:///ershoufang/yuelu/p{page}/' content_list = get_content(html_url=url) for content in content_list: csv_writer.writerow(content) if __name__ == '__main__': time_1 = time.time() link = 'http://******/article/149' # 创建文件 f = open('data多线程.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '标题', '内容', '小区', '总价', '单价', '户型', '面积', '朝向', '装修', '楼层', '层数', '建筑日期', '建筑类型', '详情页', ]) csv_writer.writeheader() # 线程池执行器 max_workers 最大线程数 exe = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) for page in range(1, 11): exe.submit(main, page) exe.shutdown() time_2 = time.time() use_time = int(time_2 - time_1) # 总计耗时: 9 print('总计耗时:', use_time)
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