使用Scarpy框架爬取链家网站经纪人列表

简介

        在网络数据抓取和处理中，Scrapy是一个强大的工具，它能够简化爬虫的构建过程。本文将介绍如何使用Scrapy抓取链家网站的经纪人信息，并通过Python对这些信息进行处理。

 一、环境设置

安装 Python

确保您的计算机上安装了 Python。您可以在Python官方网站上下载并安装最新版本的 Python。

安装 pip

在安装 Python 时，通常会一并安装 pip，它是 Python 包管理工具。但如果您的 Python 版本较旧或者没有安装 pip，请根据您的操作系统安装 pip。

安装 Scrapy

使用 pip 安装 Scrapy。在命令行中执行以下命令：

pip install scrapy

这将安装最新版本的 Scrapy 爬虫框架。

安装 pymongo

要将爬取到的数据存储到 MongoDB 中，需要安装 pymongo 这个 Python MongoDB 客户端库。在命令行中执行以下命令：

pip install pymongo

安装 MongoDB

如果您尚未安装 MongoDB 数据库，您可以从MongoDB官方网站下载适用于您操作系统的版本并进行安装。

创建 MongoDB 数据库和集合

确保您已经在本地启动了 MongoDB 服务。然后使用以下命令连接到 MongoDB，并创建一个数据库和集合来存储爬取到的数据：

mongo

use pachong  # 创建名为 pachong 的数据库

db.createCollection("pachong")  # 在 pachong 数据库中创建名为 pachong 的集合

创建Scrapy项目

scrapy startproject lianjia    #创建lianjia项目，你也可以创建为其他名字
cd lianjia                     #移动到该pachong2目录下

创建爬虫文件

scrapy genspider lianjia  
#woaiwojia为爬虫文件名

得到以下文件目录即可

二、观察待爬取页面

查看待爬取的元素的位置，尝试使用xpath定位

使用xpath在线工具发现无法正常进行定位

尝试使用css定位也失败，于是更换思路

三、更换思路

待爬取链接为“m”开头，所以尝试更换请求头为手机浏览器

 这是下载页面信息的代码：

import scrapy

class LianjiaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'lianjia'
    allowed_domains = ['m.lianjia.com']
    start_urls = ['https://m.lianjia.com/bj/jingjiren/?page_size=15&_t=1&offset=15']

    custom_settings = {
        'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 15_1 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.0 Mobile/15E148 Safari/604.1',
    }

    def parse(self, response):
        # 将整个页面内容直接保存为 output.txt 文件
        with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
            file.write(response.text)

尝试直接将页面信息输出

发现可以正常输出，说明网站解析没问题，没有触发反爬虫机制，问题可能出在定位上，但是更换了几种定位均无法爬取正确的信息，所以只能从output.txt文件下手

经过观察发现，需要爬取的姓名信息在“name”与“agentUcid”之间，需要爬取的地址信息在“storeName”与“schoolTag”之间，于是可以使用正则表达式。

以下是从txt文件中提取信息的代码：

import re
import os

MAX_LENGTH = 1000  # 最大长度设定为1000个字符，可以根据实际情况调整

# 设置输入和输出文件的路径
input_file_path = '../../output.txt'  # 上一级目录中的 output.txt 文件
output_file_path = '../../extracted_content.txt'  # 上一级目录中的 extracted_content.txt 文件

# 读取文件内容
with open(input_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    data = file.read()

# 使用正则表达式匹配特定模式中的内容
pattern = re.compile(r'"name":"(.*?)","agentUcid":".*?","storeName":"(.*?)","schoolTag"', re.DOTALL)
matches = pattern.findall(data)

# 匹配到的内容写入到新的 txt 文件中
with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as output_file:
    for match in matches:
        name = match[0]
        store_name = match[1]

        # 如果 store_name 为空，则填入默认值 "无"
        if not store_name:
            store_name = "无"

        # 检查写入内容的长度，如果超出最大长度则不写入
        if len(f"{name}: {store_name}\n") <= MAX_LENGTH:
            output_file.write(f"{name}: {store_name}\n")

# 读取文件内容
with open(output_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    lines = file.readlines()

# 过滤重复的行
lines = list(set(lines))

# 将结果写回文件
with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
    file.writelines(lines)

1. 读取文件内容： 使用 open() 函数以只读模式打开指定路径的文件，并将文件内容读取到变量 data 中。
2. 使用正则表达式匹配内容： 使用正则表达式模式 r'"name":"(.*?)","agentUcid":".*?","storeName":"(.*?)","schoolTag"' 来在 data 中寻找匹配的内容，并保存到 matches 变量中。
3. 写入匹配到的内容到新的 txt 文件： 遍历匹配到的结果 matches，提取每个匹配项中的 name 和 store_name。然后，将这些信息写入到指定路径的新文件 extracted_content.txt 中。
4. 过滤重复行： 读取新生成的文件内容到 lines 中，并将其转换为集合以消除重复行，最后重新将不重复的内容写回文件。

得到输出内容：

最后一步，打开页面进行验证信息，随机搜索几个信息，发现能正常匹配上，不存在错位的问题，即为成功。

到这里整体就结束了，如果需要存入mongodb数据库，可参考上一篇文章，使用的方法类似，只需要注意一下数据库的连接，以及存入信息的格式。

四、整合代码

将下载页面信息与提取txt中信息的代码整合在一起的完整代码

import scrapy
import re

MAX_LENGTH = 500  # 最大长度设定为500个字符，可以根据实际情况调整
                  # 以防爬取到错误的信息


class LianjiaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'lianjia'
    allowed_domains = ['m.lianjia.com']
    start_urls = ['https://m.lianjia.com/bj/jingjiren/?page_size=15&_t=1&offset=15']

    custom_settings = {
        'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 15_1 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.0 Mobile/15E148 Safari/604.1',
    }

    def parse(self, response):
        # 将整个页面内容直接保存为 output.txt 文件
        with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
            file.write(response.text)

        # 读取文件内容
        with open('output.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
            data = file.read()

        # 使用正则表达式匹配特定模式中的内容
        pattern = re.compile(r'"name":"(.*?)","agentUcid":".*?","storeName":"(.*?)","schoolTag"', re.DOTALL)
        matches = pattern.findall(data)

        # 匹配到的内容写入到新的 txt 文件中
        with open('extracted_content.txt', 'w', encoding='utf-8') as output_file:
            for match in matches:
                name = match[0]
                store_name = match[1]

                # 如果 store_name 为空，则填入默认值 "无"
                if not store_name:
                    store_name = "无"

                # 检查写入内容的长度，如果超出最大长度则不写入
                if len(f"{name}: {store_name}\n") <= MAX_LENGTH:
                    output_file.write(f"{name}: {store_name}\n")

        # 读取文件内容
        with open('extracted_content.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
            lines = file.readlines()

        # 过滤重复的行
        lines = list(set(lines))

        # 将结果写回文件
        with open('extracted_content.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
            file.writelines(lines)

最后在命令行中使用命令执行脚本

scrapy crawl lianjia

关于robots协议，经过尝试发现，在遵守robots协议的情况下也能正常爬取到信息，所有设置为True即可，不用做过多修改。

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