链家网房源价格信息的爬虫分析工具
导语
链家网是中国最大的房地产交易平台之一，提供了全国各地的房源信息，包括价格、面积、户型、楼层、朝向、小区、地理位置等。这些信息对于房地产市场的分析和预测有着重要的价值，但是链家网并没有提供方便的数据接口，因此需要使用爬虫技术来抓取和分析这些数据。本文将介绍如何使用Scrapy框架和代理IP技术来实现一个链家网房源价格信息的爬虫分析工具，该工具可以根据指定的城市和区域，抓取并保存链家网上的房源信息，并对数据进行简单的统计和可视化。
概述
本文使用的爬虫技术主要包括以下几个方面：
- Scrapy框架：Scrapy是一个用Python编写的开源爬虫框架，提供了强大的功能和灵活的扩展性，可以快速地开发高效的爬虫程序。
- 代理IP技术：由于链家网有反爬虫机制，如果使用同一个IP地址频繁地访问网站，可能会被封禁或者返回错误页面。为了避免这种情况，可以使用代理IP技术，即通过不同的IP地址来访问目标网站，从而降低被检测到的风险，亿牛云爬虫代理是一个提供稳定、高效、安全的爬虫代理服务的平台，可以通过域名、端口、用户名、密码等方式来获取代理IP，并且支持多种协议和格式。
正文
爬虫项目结构
本文使用Scrapy框架来创建一个名为lianjia的爬虫项目，其结构如下：
lianjia/
├── lianjia/
│ ├── __init__.py
│ ├── items.py
│ ├── middlewares.py
│ ├── pipelines.py
│ ├── settings.py
│ └── spiders/
│ ├── __init__.py
│ └── lianjia_spider.py
└── scrapy.cfg
其中，主要涉及到以下几个文件：
- items.py：定义了要抓取和保存的数据结构，即Item类。
- middlewares.py：定义了用于处理请求和响应的中间件类，主要用于设置代理IP。
- pipelines.py：定义了用于处理Item对象的管道类，主要用于保存数据到文件或数据库。
- settings.py：定义了爬虫项目的全局配置参数，例如日志级别、并发数、下载延迟等。
- lianjia_spider.py：定义了用于抓取链家网房源信息的爬虫类，即LianjiaSpider类。
Item类定义
在items.py文件中，定义了一个名为LianjiaItem的类，用于存储链家网房源信息。该类继承了scrapy.Item类，并定义了以下几个字段：
- title：房源标题，例如“南北通透三居室 采光好 精装修”。
- price：房源总价，单位为万元，例如“450”。
- unit_price：房源单价，单位为元/平方米，例如“37889”。
- area：房源面积，单位为平方米，例如“118.8”。
- layout：房源户型，例如“3室2厅”。
- floor：房源楼层，例如“中楼层(共6层)”。
- direction：房源朝向，例如“南 北”。
- community：房源所在小区，例如“金地名京”。
- location：房源所在地理位置，包括区域、商圈和街道，例如“朝阳 望京 望京西园四区”。
- url：房源详情页的链接，例如“https://bj.lianjia.com/ershoufang/101113667258.html”。
LianjiaItem类的代码如下：
# 导入scrapy模块
import scrapy
# 定义LianjiaItem类
class LianjiaItem(scrapy.Item):
# 定义字段
title = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
unit_price = scrapy.Field()
area = scrapy.Field()
layout = scrapy.Field()
floor = scrapy.Field()
direction = scrapy.Field()
community = scrapy.Field()
location = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
中间件类定义
在middlewares.py文件中，定义了一个名为ProxyMiddleware的类，用于设置代理IP。该类继承了scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware类，并重写了process_request方法。该方法的作用是在每个请求发送之前，根据亿牛云爬虫代理的域名、端口、用户名、密码等参数，生成一个代理IP，并将其设置到请求的meta属性中。这样，请求就会通过代理IP来访问目标网站。
ProxyMiddleware类的代码如下：
# 导入scrapy模块
import scrapy
# 导入HttpProxyMiddleware类
from scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy import HttpProxyMiddleware
# 定义ProxyMiddleware类
class ProxyMiddleware(HttpProxyMiddleware):
# 重写process_request方法
def process_request(self, request, spider):
# 设置亿牛云 爬虫代理的域名、端口、用户名、密码等参数
proxy_host = "www.16yun.cn"
proxy_port = "7020"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"
# 生成代理IP
proxy_ip = f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
# 将代理IP设置到请求的meta属性中
request.meta["proxy"] = proxy_ip
管道类定义
在pipelines.py文件中，定义了一个名为LianjiaPipeline的类，用于保存数据到文件或数据库。该类继承了scrapy.pipelines.files.FilesPipeline类，并重写了process_item方法。该方法的作用是在每个Item对象被抓取之后，将其转换为字典格式，并使用json模块将其追加到一个名为lianjia.json的文件中。这样，就可以将所有抓取到的数据保存到一个文件中。
LianjiaPipeline类的代码如下：
# 导入scrapy模块
import scrapy
# 导入FilesPipeline类
from scrapy.pipelines.files import FilesPipeline
# 导入json模块
import json
# 定义LianjiaPipeline类
class LianjiaPipeline(FilesPipeline):
# 重写process_item方法
def process_item(self, item, spider):
# 将Item对象转换为字典格式
data = dict(item)
# 打开一个名为lianjia.json的文件，如果不存在则创建
with open("lianjia.json", "a", encoding="utf-8") as f:
# 使用json模块将数据转换为json格式，并追加到文件中，每行一个数据
json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
f.write("\n")
# 返回Item对象
return item
配置参数设置
在settings.py文件中，设置了一些爬虫项目的全局配置参数，例如日志级别、并发数、下载延迟等。这些参数可以根据实际情况进行调整，以提高爬虫的性能和稳定性。以下是一些重要的参数的说明：
- LOG_LEVEL：设置日志的输出级别，可以选择DEBUG、INFO、WARNING、ERROR等，用于控制日志的详细程度。默认为INFO。
- CONCURRENT_REQUESTS：设置并发请求的最大数量，即同时发送的请求的数量。默认为16。
- DOWNLOAD_DELAY：设置下载请求之间的延迟时间，单位为秒。用于避免过快地访问目标网站，导致被封禁或者返回错误页面。默认为0。
- ITEM_PIPELINES：设置启用的管道类及其优先级，用于处理Item对象。优先级越低，越先执行。本文只启用了LianjiaPipeline类，并设置其优先级为300。
- DOWNLOADER_MIDDLEWARES：设置启用的中间件类及其优先级，用于处理请求和响应。优先级越低，越先执行。本文只启用了ProxyMiddleware类，并设置其优先级为100。
settings.py文件的部分代码如下：
# 设置日志级别
LOG_LEVEL = "INFO"
# 设置并发请求的最大数量
CONCURRENT_REQUESTS = 16
# 设置下载延迟
DOWNLOAD_DELAY = 0.5
# 设置启用的管道类及其优先级
ITEM_PIPELINES = {
"lianjia.pipelines.LianjiaPipeline": 300,
}
# 设置启用的中间件类及其优先级
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
"lianjia.middlewares.ProxyMiddleware": 100,
}
爬虫类定义
在lianjia_spider.py文件中，定义了一个名为LianjiaSpider的类，用于抓取链家网房源信息。该类继承了scrapy.Spider类，并定义了以下几个属性和方法：
- name：爬虫的名称，用于运行爬虫时指定。本文设置为"lianjia"。
- allowed_domains：允许爬取的域名列表，用于过滤不相关的链接。本文设置为[“lianjia.com”]。
- start_urls：起始URL列表，用于开始爬取的页面。本文根据指定的城市和区域，生成对应的链家网二手房列表页的链接。
- parse：解析响应的方法，用于提取数据和链接。本文使用XPath语法来提取房源信息和下一页链接，并生成Item对象和Request对象。
LianjiaSpider类的代码如下：
# 导入scrapy模块
import scrapy
# 导入LianjiaItem类
from lianjia.items import LianjiaItem
# 定义LianjiaSpider类
class LianjiaSpider(scrapy.Spider):
# 定义爬虫名称
name = "lianjia"
# 定义允许爬取的域名列表
allowed_domains = ["lianjia.com"]
# 定义起始URL列表
def start_requests(self):
# 设置要爬取的城市和区域，可以根据需要修改
city = "bj"
region = "chaoyang"
# 生成起始URL
start_url = f"https://{city}.lianjia.com/ershoufang/{region}/"
# 发送请求，并指定回调函数为parse
yield scrapy.Request(url=start_url, callback=self.parse)
# 定义解析响应的方法
def parse(self, response):
# 使用XPath语法提取房源信息列表
house_list = response.xpath("//ul[@class='sellListContent']/li")
# 遍历房源信息列表
for house in house_list:
# 创建一个LianjiaItem对象
item = LianjiaItem()
# 提取房源标题，并赋值给item的title字段
item["title"] = house.xpath(".//div[@class='title']/a/text()").get()
# 提取房源总价，并赋值给item的price字段
item["price"] = house.xpath(".//div[@class='priceInfo']/div[@class='totalPrice']/span/text()").get()
# 提取房源单价，并赋值给item的unit_price字段
item["unit_price"] = house.xpath(".//div[@class='priceInfo']/div[@class='unitPrice']/span/text()").get()
# 提取房源面积，并赋值给item的area字段
item["area"] = house.xpath(".//div[@class='houseInfo']/text()")\
.re_first(r"\d+\.?\d*平米")
# 提取房源户型，并赋值给item的layout字段
item["layout"] = house.xpath(".//div[@class='houseInfo']/text()")\
.re_first(r"\d+室\d+厅")
# 提取房源楼层，并赋值给item的floor字段
item["floor"] = house.xpath(".//div[@class='positionInfo']/text()")\
.re_first(r".*楼层")
# 提取房源朝向，并赋值给item的direction字段
item["direction"] = house.xpath(".//div[@class='positionInfo']/text()")\
.re_first(r"[东南西北 ]+")
# 提取房源所在小区，并赋值给item的community字段
item["community"] = house.xpath(".//div[@class='positionInfo']/a/text()")\
.get()
# 提取房源所在地理位置，并赋值给item的location字段
item["location"] = "".join(house.xpath(".//div[@class='positionInfo']/a/text()")\
.getall()[1:])
# 提取房源详情页的链接，并赋值给item的url字段
item["url"] = house.xpath(".//div[@class='title']/a/@href")\
.get()
# 返回Item对象
yield item
# 使用XPath语法提取下一页链接
next_page = response.xpath("//div[@class='page-box fr']//@page-url")\
.get()
# 如果存在下一页链接，继续发送请求，并指定回调函数为parse
if next_page:
# 拼接完整的URL
next_url = response.urljoin(next_page)
# 发送请求，并指定回调函数为parse
yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)
结语
本文介绍了如何使用Scrapy框架和代理IP技术来实现一个链家网房源价格信息的爬虫分析工具，该工具可以根据指定的城市和区域，抓取并保存链家网上的房源信息，并对数据进行简单的统计和可视化。本文只是一个简单的示例，实际应用中还可以根据需要进行更多的优化和扩展，例如增加异常处理、增加数据清洗、增加数据分析、增加数据可视化等。希望本文能对你有所帮助，谢谢！