摘要:前前后后弄了一个星期,看书写代码,我写出了一个基本能用的爬虫小代码,地址代码注释都很详细了,其实只要直接阅读源码即可。然后我网上找了一下资料,发现很多人推荐这个库,自己下来用了一下,发现真的很舒服,所以果断采用了。
现在网络爬虫有很多方式可以写,比如Node.js或者Go, 甚至PHP都行,我之所以选择Python的原因是因为教程多,可以系统学习,因为光懂得使用Html选择器来爬去页面是不够的,我还要想学习一些爬虫过程中常见的坑,以及一些注意事项,比如修改浏览器的Header之类的小技巧。
前前后后弄了一个星期,看书+写代码,我写出了一个基本能用的python爬虫小代码,github地址:https://github.com/qiujumper/...
代码注释都很详细了,其实只要直接阅读源码即可。
这个爬虫的目的很简单,爬去某个房产网站的楼盘名字+价格+1张图片的下载(单纯测试文件下载功能),以备之后分析房价走势而用,为了不给对方服务器增加太多压力,我只选择了爬取3个页面。
我这里说说几个需要注意的知识点吧:
#记得修改发送的Headers
听说默认发送过去的都是带有python信息的头,很容易被对方网站检查出是一个爬虫机器人,导致IP被封,所以最好让自己的爬虫程序像人类一点,但是这个代码只能起到一般的隐瞒,真的有网站想防止爬虫,你也是骗不过的,上代码:
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_5) AppleWebKit 537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome", "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8"},
#html的选择器,我采用pyquery而不是beautifulsoup
很多书都推荐beautifulsoup,但是作为一个习惯了jquery的人来说,beautifulsoup的语法实在是有点拗口,而且貌似还不支持:first-child等高级复杂的css选择器模式,或者支持,但是我没找到,也不是很仔细看文档。
然后我网上找了一下资料,发现很多人推荐pyquery这个库,自己下来用了一下,发现真的很舒服,所以果断采用了。
#爬虫思路
思路其实很简单:
1.找到某个房产的列表页,分析第二第三页的URL结构;
2.获取每一个列表页的所有列表条目信息的URL,存入python的set()集合中,之所以用set,是为了去掉重复的URL信息。
3.通过获取的房子的URL,进入详情页,再爬去有价值的字段信息,比如图片文字之类的。
4.目前我只进行简单的print数据而已,没有把获取的数据存为本地的json或者CSV格式,这个之后做吧,to be done.
下面是全部代码代码:
#获取页面对象 from urllib.request import urlopen from urllib.request import urlretrieve from pyquery import PyQuery as pq #修改请求头模块,模拟真人访问 import requests import time #引入系统对象 import os #你自己的配置文件,请将config-sample.py重命名为config.py,然后填写对应的值即可 import config #定义链接集合,以免链接重复 pages = set() session = requests.Session() baseUrl = "http://pic1.ajkimg.com" downLoadDir = "images" #获取所有列表页连接 def getAllPages(): pageList = [] i = 1 while(i < 2): newLink = "http://sh.fang.anjuke.com/loupan/all/p" + str(i) + "/" pageList.append(newLink) i = i + 1 return pageList def getAbsoluteURL(baseUrl, source): if source.startswith("http://www."): url = "http://"+source[11:] elif source.startswith("http://"): url = source elif source.startswith("www."): url = "http://"+source[4:] else: url = baseUrl+"/"+source if baseUrl not in url: return None return url #这个函数内部的路径按照自己的真实情况来写,方便之后的数据导入 def getDownloadPath(baseUrl, absoluteUrl, downloadDirectory): path = absoluteUrl.replace("www.", "") path = path.replace(baseUrl, "") path = downloadDirectory+path directory = os.path.dirname(path) if not os.path.exists(directory): os.makedirs(directory) return path #获取当前页面的所有连接 def getItemLinks(url): global pages; #先判断是否能获取页面 try: req = session.get(url, headers = config.value["headers"]) #这个判断只能判定是不是404或者500的错误,如果DNS没法解析,是无法判定的 except IOError as e: print("can not reach the page. ") print(e) else: h = pq(req.text) #获取第一页的所有房子模块 houseItems = h(".item-mod") #从模块中提取我们需要的信息,比如详情页的URL,价格,略缩图等 #我倾向只获取详情页的URL,然后在详情页中获取更多的信息 for houseItem in houseItems.items(): houseUrl = houseItem.find(".items-name").attr("href") #print(houseUrl) pages.add(houseUrl) #获取详情页的各种字段,这里可以让用户自己编辑 def getItemDetails(url): #先判断是否能获取页面 try: req = session.get(url, headers = config.value["headers"]) #这个判断只能判定是不是404或者500的错误,如果DNS没法解析,是无法判定的 except IOError as e: print("can not reach the page. ") print(e) else: time.sleep(1) h = pq(req.text) #get title housePrice = h("h1").text() if h("h1") != None else "none" #get price housePrice = h(".sp-price").text() if h(".sp-price") != None else "none" #get image url houseImage = h(".con a:first-child img").attr("src") houseImageUrl = getAbsoluteURL(baseUrl, houseImage) if houseImageUrl != None: urlretrieve(houseImageUrl, getDownloadPath(baseUrl, houseImageUrl, downLoadDir)) # if bsObj.find("em",{"class","sp-price"}) == None: # housePrice = "None" # else: # housePrice = bsObj.find("em",{"class","sp-price"}).text; # if bsObj.select(".con a:first-child .item img")== None: # houseThumbnail = "None" # else: # houseThumbnail = bsObj.select(".con a:first-child .item img"); #start to run the code allPages = getAllPages() for i in allPages: getItemLinks(i) #此时pages 应该充满了很多url的内容 for i in pages: getItemDetails(i) #print(pages)
有问题欢迎和我讨论,这段代码还可以继续完善。
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