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！