爬虫入门—静态网页(链家北京二手房)

1 引言

• 最近写了一些简单的爬虫，感觉到爬虫这个东西实践大于理论，需要实际操作才能体会更深，写下这篇短文，希望给有需要的同学在爬虫入门的时候一点小小的帮助。
• 本文适合具备一定Python基础的同学，需要用到包括列表，循环，函数，文件读写等基础知识，没有接触过Python的同学突击了解一下即可，动手为先。

2 环境

• Python3.6
• IDE: Pycharm
• 操作系统：Windows

3 基础知识

本节介绍Requests库和BeautifulSoup库的基本用法，已经有了解的同学可以直接跳过。

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我们的目标网页如下图所示，我们想要把红色方框里的数据爬下来，单独整理成一行，这样就形成了每个楼盘一条记录，就方便后续作分析了。

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1.png

其实，这些数据都在网页源代码里躺着，我们第一步需要做的得到源代码，然后再去源代码里找数据，想要得到网页源代码，本文介绍使用python的requests库：

• Requests
  在Chrome浏览器中，适用Ctrl+u快捷键可以看到网页的源代码，我们的目标数据就在那一大串源代码里。日常浏览的时候，我们通过浏览器获得网页的源代码，经浏览器解析和渲染后，就成了我们看到的模样。
  现在我们需要在Python里同样获得源代码，本文使用第三方库Requests，通过以下命令，就可以获得我们需要的源代码了。

# requests.get可以返回一个python response对象
response = requests.get("https://bj.lianjia.com/ershoufang/")

# response对象是二进制的，我们需要通过.text方法将它转化成文本，转化之后就是Ctrl+u看到的样子
response_text = response.text

获得源代码以后，我们要进一步在源代码里找到我们需要的数据，网页的源代码是有一定的结构的，类似

 目标数据 

这样的结构是一个个标签，但是我们在上一步获得的源代码是一个超长的字符串，我们需要将字符串重新转化为有结构的模式，这里使用第三方库BeautifulSoup。

• BeautifulSoup

BeautifulSoup库可以将源代码转化为BeautifulSoup对象，我们需要在BeautifulSoup对象中找到我们的目标标签，然后提取目标数据，代码如下

from bs4 import BeautifulSoup # python3已将BeautifulSoup库集成到bs4中，需要先import

# 将上述文本转化为BeautifulSoup对象，"html.parser"是一种解剖器
bsobj = BeautifulSoup(response_text,"html.parser")
   
# 在BeautifulSoup对象里找到目标内容所在的标签
ul = bsobj.find("ul",{"class":"sellListContent"}) # 这里.find返回找到的第一个标签

# 由于标签是有层级结构的，所以我们可以继续在标签里找，这里.find_all则返回找到的所有符合要求的标签组成的列表
all_li = ul.find_all("li",{"class":"clear"})

基础知识介绍到这里，下面开始实战。

4 开始爬虫

本节定义了几个函数，实现了从标签里提取数据，并拼接成我们需要的格式，然后写入文本文件。下面分别介绍：

• 函数getdata()，从网页爬取数据
  我们期望实现以下效果：给函数一个网址，函数就返回我们需要的数据，代码如下

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def getdata(url):
    
    # 模拟一个请求头，目的是假装我们是通过浏览器访问的网页
    header = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36"}
    
    # 通过requests.get可以获得网址为url的网页的返回的一些数据
    response = requests.get(url,headers=header)
    
    # 由于返回的是二进制，需要通过response.text转化为文本
    response_text = response.text
   
    # 将上述文本转化为BeautifulSoup对象，"html.parser"是一种解剖器
    bsobj = BeautifulSoup(response_text,"html.parser")
   
    # 在BeautifulSoup对象里找到目标内容所在的标签
    ul = bsobj.find("ul",{"class":"sellListContent"})
    
    # 再在标签里找到下级标签，返回的是所有标签组成的一个列表(也可以在上一步直接找，不过有可能找到一些包含我们不需要的数据的标签)
    all_li = ul.find_all("li",{"class":"clear"})
    
    housdata = []
    # 由于每一个"li"都是一条记录，我们要循环将"li"里面的内容取出来
    for li in all_li:
        record = ""
        
        # 由于每一个"li"里面又有很多"div"，"div"里的内容才是我们真正想要的，因此继续找
        all_div = li.find("div",{"class":"info clear"}).find_all("div")
        
        # 将每个"div"里的内容通过.get_text()方法取出来
        for j in all_div:
            j_text = j.get_text().strip().strip("\n") # 两个strip先后去除取出来文本两端的空格和换行符
            # 然后将每个"div"里取出来的文本拼接起来
            record = record + "@" + j_text
        
        # 每个"li"都会返回一个record，即一条记录
        # 将每个record都添加到housdata这个列表里
        housdata.append(record)
    
    # 最后返回整个housdata列表
    return housdata

  定义好这个函数之后，我们每输入一个url，函数就可以返回包括该网页中所有记录的列表了。
  当然，一个页面并不能满足要求，我们的目标是所有网页，因此只需要得到所有网页，然后一个一个喂给getdata函数就可以了，下面定义一个构造网页的函数，我们给该函数一个数字(代表第几页)，该函数就返回该页的网址。

• 函数geturl()，获取页面url

def geturl(num):
    if num ==1 :
        url = r"https://bj.lianjia.com/ershoufang/"
    else:
        url = "https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg" + str(num) +"/"
    return url

• 最后的工作
  最后就是使用我们定义好的函数，然后一页一页爬取，并写入txt文本文件了。

lianjia = open(r"C:\Users\lianjia.txt","a",encoding="utf-8")
for i in range(1, 940):
    url = geturl(i)
    housdata = getdata(url)
    for line in housdata:
        lianjia.write(line + "\n")
    time.sleep(1)
    print(i)
lianjia.close()

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