链家APP上有很多在售房源信息以及成交房源信息，如果可以把这些信息爬下来，可以得到很多有价值的信息。因此本文将讲一讲如何爬取这些数据，并保存下来供以后分析。
本文将介绍以下几个方面：
程序介绍
- 该程序支持爬取链家在线二手房数据，历史成交数据，在线租房数据和指定城市所有小区数据。
- 数据存储目前支持三种数据库格式（mysql，postgreSql, Sqlite3)。
- 由于链家网采取对IP限流设置，所以该程序没有采取多线程爬取，并且限制了爬取速度来防止被封。
- 提供mysql数据转到ES的解决方案，方便进行数据可视化分析。
使用教程
- 源码地址 https://github.com/XuefengHuang/lianjia-scrawler 如果喜欢，请给个star支持一下，谢谢！
- 下载源码并安装依赖包
1. git clone https://github.com/XuefengHuang/lianjia-scrawler.git
2. cd lianjia-scrawler
# If you'd like not to use [virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/en/stable/), please skip step 3 and 4.
3. virtualenv lianjia
4. source lianjia/bin/activate
5. pip install -r requirements.txt
- 设置数据库信息以及爬取城市行政区信息（支持三种数据库格式）
DBENGINE = 'mysql' #ENGINE OPTIONS: mysql, sqlite3, postgresql
DBNAME = 'test'
DBUSER = 'root'
DBPASSWORD = ''
DBHOST = '127.0.0.1'
DBPORT = 3306
CITY = 'bj' # only one, shanghai=sh shenzhen=sh......
REGIONLIST = [u'chaoyang', u'xicheng'] # 只支持拼音
- 运行
python scrawl.py! (请注释14行如果已爬取完所想要的小区信息) - 可以修改
scrawl.py来只爬取在售房源信息或者成交房源信息或者租售房源信息
实现思路
- 开始抓取前先观察下目标页面或网站的结构，其中比较重要的是URL的结构。链家网的二手房列表页面共有100个，URL结构为http://bj.lianjia.com/ershoufang/pg9/，其中bj表示城市，/ershoufang/是频道名称，pg9是页面码。我们要抓取的是北京的二手房频道，所以前面的部分不会变，属于固定部分，后面的页面码需要在1-100间变化，属于可变部分。将URL分为两部分，前面的固定部分赋值给url，后面的可变部分使用for循环。我们以根据小区名字搜索二手房出售情况为例：
BASE_URL = u"http://bj.lianjia.com/"
url = BASE_URL + u"ershoufang/rs" + urllib2.quote(communityname.encode('utf8')) + "/"
total_pages = misc.get_total_pages(url) //获取总页数信息
for page in range(total_pages):
if page > 0:
url_page = BASE_URL + u"ershoufang/pg%drs%s/" % (page+1, urllib2.quote(communityname.encode('utf8')))
//获取总页数信息代码
def get_total_pages(url):
source_code = get_source_code(url)
soup = BeautifulSoup(source_code, 'lxml')
total_pages = 0
try:
page_info = soup.find('div',{'class':'page-box house-lst-page-box'})
except AttributeError as e:
page_info = None
if page_info == None:
return None
page_info_str = page_info.get('page-data').split(',')[0] #'{"totalPage":5,"curPage":1}'
total_pages = int(page_info_str.split(':')[1])
return total_pages
- 页面抓取完成后无法直接阅读和进行数据提取，还需要进行页面解析。我们使用BeautifulSoup对页面进行解析。
soup = BeautifulSoup(source_code, 'lxml')
nameList = soup.findAll("li", {"class":"clear"})
- 完成页面解析后就可以对页面中的关键信息进行提取了。下面我们分别对房源各个信息进行提取。
for name in nameList: # per house loop
i = i + 1
info_dict = {}
try:
housetitle = name.find("div", {"class":"title"})
info_dict.update({u'title':housetitle.get_text().strip()})
info_dict.update({u'link':housetitle.a.get('href')})
houseaddr = name.find("div", {"class":"address"})
info = houseaddr.div.get_text().split('|')
info_dict.update({u'community':info[0].strip()})
info_dict.update({u'housetype':info[1].strip()})
info_dict.update({u'square':info[2].strip()})
info_dict.update({u'direction':info[3].strip()})
housefloor = name.find("div", {"class":"flood"})
floor_all = housefloor.div.get_text().split('-')[0].strip().split(' ')
info_dict.update({u'floor':floor_all[0].strip()})
info_dict.update({u'years':floor_all[-1].strip()})
followInfo = name.find("div", {"class":"followInfo"})
info_dict.update({u'followInfo':followInfo.get_text()})
tax = name.find("div", {"class":"tag"})
info_dict.update({u'taxtype':tax.get_text().strip()})
totalPrice = name.find("div", {"class":"totalPrice"})
info_dict.update({u'totalPrice':int(totalPrice.span.get_text())})
unitPrice = name.find("div", {"class":"unitPrice"})
info_dict.update({u'unitPrice':int(unitPrice.get('data-price'))})
info_dict.update({u'houseID':unitPrice.get('data-hid')})
except:
continue
- 提取完后，为了之后数据分析，要存进之前配置的数据库中。
model.Houseinfo.insert(**info_dict).upsert().execute()
model.Hisprice.insert(houseID=info_dict['houseID'], totalPrice=info_dict['totalPrice']).upsert().execute()
数据存储
- 可支持数据库：mysql，postgreSql, Sqlite3
- 数据库信息：
Community小区信息（id, title, link, district, bizcurcle, taglist）
Houseinfo在售房源信息（houseID, title, link, community, years, housetype, square, direction, floor, taxtype, totalPrice, unitPrice, followInfo, validdate)
Hisprice历史成交信息（houseID，totalPrice，date）
Sellinfo成交房源信息(houseID, title, link, community, years, housetype, square, direction, floor, status, source,, totalPrice, unitPrice, dealdate, updatedate)
Rentinfo租售房源信息 (houseID, title, link, region, zone, meters, other, subway, decoration, heating, price, pricepre, updatedate)
可视化分析
- 首先需要同步mysql数据到ES里，然后利用kibana进行数据分析。同步的部分可以利用该工具
-
截图示例：
房源信息.png
房源信息json格式数据.png
房源地区分布图.png
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