我用Python爬取了租房网站的信息，再也不怕租不到舒适的房啦
jeffreyfeng0 2018-05-02
python爬虫需要学习那些知识呢？学习一些抓包知识，有些网站防爬，需要人工浏览一些页面，抓取数据包分析防爬机制，然后做出应对措施。比如解决cookie问题，或者模拟设备等。不过对前端也要比较熟悉，比如说html和简单的js和web框架什么的。现在我们用Python爬取租房网站信息，来学习pyhton。
猪短租是一个租房网站，上面有很多优质的民宿出租信息，下面我们以成都地区的租房信息为例，来尝试爬取这些数据。
1.爬取租房标题
按照惯例，先来爬下标题试试水，找到标题，复制xpath。
多复制几个房屋的标题 xpath 进行对比：
//*[@id="page_list"]/ul/li[1]/div[2]/div/a/span
//*[@id="page_list"]/ul/li[2]/div[2]/div/a/span
//*[@id="page_list"]/ul/li[3]/div[2]/div/a/span
瞬间发现标题的 xpath 只在
· 后序号变化,于是，秒写出爬取整页标题的 xpath：
//*[@id=“page_list”]/ul/li/div[2]/div/a/span
·1
还是固定的套路，让我们尝试把整页的标题爬下来:
小猪在IP限制方面比较严格,代码中务必要加入 sleep() 函数控制爬取的频率
好了，再来对比下 xpath 信息
顺着标题的标签网上找，找到整个房屋信息标签， xpath 对比如下：
//*[@id=“page_list”]/ul/li #整体
//*[@id=“page_list”]/ul/li/div[2]/div/a/span #标题
你应该知道该怎么来改代码了吧，写一个循环：
file=s.xpath(‘//*[@id=“page_list”]/ul/li’)
for div in file:
title=div.xpath("./div[2]/div/a/span/text()")[0]
好了，来运行一下试试:
2.爬取多个元素的信息
对比其他元素的 xpath：
//*[@id=“page_list”]/ul/li #整体
//*[@id=“page_list”]/ul/li/div[2]/div/a/span #标题
//*[@id=“page_list”]/ul/li/div[2]/span[1]/i #价格
//*[@id=“page_list”]/ul/li/div[2]/div/em #描述
//*[@id=“page_list”]/ul/li/a/img #图片
然后可以写出代码：
file=s.xpath(“//*[@id=“page_list”]/ul/li”)
for div in file:
title=div.xpath(“./div[2]/div/a/span/text()”)[0]
price=div.xpath(“./div[2]/span[1]/i/text()”)[0]
scrible=div.xpath(“./div[2]/div/em/text()”)[0].strip()
pic=div.xpath(“./a/img/@lazy_src”)[0]
来尝试运行一下：
3.翻页，爬取更多页面
看一下翻页时候 url 的变化：
http://cd.xiaozhu.com/search-duanzufang-p1-0/ #第一页
http://cd.xiaozhu.com/search-duanzufang-p2-0/ #第二页
http://cd.xiaozhu.com/search-duanzufang-p3-0/ #第三页
http://cd.xiaozhu.com/search-duanzufang-p4-0/ #第四页
……………………
url 变化的规律很简单，只是 p 后面的数字不一样而已，而且跟页码的序号是一模一样的，这就很好办了……写一个简单的循环来遍历所有的url。
for a in range(1,6):
url = ‘http://cd.xiaozhu.com/search-duanzufang-p{}-0/’.format(a)
# 我们这里尝试5个页面，你可以根据自己的需求来写爬取的页面数量
完整的代码如下：
from lxml import etree
import requests
import time
for a in range(1,6):
url = 'http://cd.xiaozhu.com/search-duanzufang-p{}-0/'.format(a)
data = requests.get(url).text
s=etree.HTML(data)
file=s.xpath('//*[@id="page_list"]/ul/li')
time.sleep(3)
for div in file:
title=div.xpath("./div[2]/div/a/span/text()")[0]
price=div.xpath("./div[2]/span[1]/i/text()")[0]
scrible=div.xpath("./div[2]/div/em/text()")[0].strip()
pic=div.xpath("./a/img/@lazy_src")[0]
print("{} {} {} {}".format(title,price,scrible,pic))
看一下爬了5个页面下来的效果：
相信你已经掌握爬虫基本的套路了，但你还需要去不断熟悉，能独立写出代码为止。
写代码不仅要细心，也需要耐心。很多人从入门到放弃，并不是因为编程这件事情有多难，而是某次实践过程中，遇到一个小问题。
下面我们再来爬取300个房源信息
爬取网页上300个房源信息，包括标题，地址，日租金，第一张房源图片链接，房东图片链接，房东性别，房东名字
代码
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
# 判断性别
def get_sex(sex_icon):
if sex_icon == ['member_ico']:
return "男"
if sex_icon == ['member_ico1']:
return "女"
else:
return "未标识"
# 获取每页的url链接
def get_page_url(url):
web_url = requests.get(url)
web_url_soup = BeautifulSoup(web_url.text,'lxml')
page_urls = web_url_soup.select('#page_list > ul > li > a')for page_url in page_urls:
each_url = page_url.get('href')get_detail_info(each_url)
def get_detail_info(url):
web_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')
titles = soup.select('body > div.wrap.clearfix.con_bg > div.con_l > div.pho_info > h4 > em')addresses = soup.select('body > div.wrap.clearfix.con_bg > div.con_l > div.pho_info > p > span.pr5')prices = soup.select('#pricePart > div.day_l > span')pics1 = soup.select('#curBigImage')owner_pics = soup.select('#floatRightBox > div.js_box.clearfix > div.member_pic > a > img')owner_names = soup.select('#floatRightBox > div.js_box.clearfix > div.w_240 > h6 > a')sexes = soup.select('#floatRightBox > div.js_box.clearfix > div.member_pic > div')for title, address, price, pic1, owner_name, owner_pic, sex in zip(titles, addresses, prices, pics1, owner_names,
owner_pics, sexes):
data = {'title': title.get_text(),
'address': address.get_text(),
'price': price.get_text(),
'pic': pic1.get('src'),'owner_pic': owner_pic.get('src'),'name': owner_name.get('title'),'sex': get_sex(sex.get('class'))}
print (data)
urls = ["http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p{}-0/".format(number) for number in range(1, 10)]for url in urls:
get_page_url(url)
成果
{'name': '想要', 'address': '北京市朝阳区望京利泽西园
', 'price': '395', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/5,0,44,1477,329,329,ea609ac8.jpg', 'title': '望京华彩十四号线精美豪华大一居', 'sex': '未标识', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/6,0,39,2965,1800,1200,f17d1a3e.jpg'}{'name': '暖阳洋Sunny', 'address': '北京市朝阳区彩虹路
', 'price': '798', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/2,0,86,206,375,375,d46c51ef.jpg', 'title': '紧邻798、望京、酒仙桥，精品大三居。', 'sex': '未标识', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/3,0,34,2819,1800,1200,e051c333.jpg'}{'name': '小小西红柿', 'address': '北京市丰台区六里桥太平桥西里40号
', 'price': '368', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/6,0,72,1777,260,260,887558a2.jpg', 'title': '临近 北京西站 距电力医院3分钟 两居', 'sex': '女', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/6,0,28,4451,1800,1200,e3bb1749.jpg'}{'name': '想要', 'address': '北京市朝阳区广顺北大街利泽西园
', 'price': '395', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/5,0,44,1477,329,329,ea609ac8.jpg', 'title': '望京商圈，毗邻地铁5分钟，漫威主题大两居', 'sex': '未标识', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/6,0,66,803,1800,1200,38a4c686.jpg'}{'name': '最美好的时光遇到你', 'address': '北京市朝阳区小关北里
', 'price': '218', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/4,0,84,10730,260,260,6d756363.jpg', 'title': '惠新西街南口阳光大主卧', 'sex': '女', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/5,0,47,2122,1800,1200,8830e613.jpg'}{'name': '暖阳洋Sunny', 'address': '北京市朝阳区彩虹路
', 'price': '268', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/2,0,86,206,375,375,d46c51ef.jpg', 'title': '独立卫浴邻798、望京、酒仙桥更多优惠房源。', 'sex': '未标识', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/2,0,71,458,1800,1200,a9c5ea82.jpg'}{'name': '阳光艳艳', 'address': '北京市朝阳区苹果社区北区
', 'price': '398', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/5,0,59,2841,363,363,8b6cf3d7.jpg', 'title': '国贸双井10号线苹果酒店式公寓', 'sex': '女', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/6,0,25,3184,1800,1200,4b993d38.jpg'}{'name': '兰花姐', 'address': '北京市朝阳区十里河左安东路弘善家园
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', 'price': '158', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/5,0,55,1517,260,260,ea96ce11.jpg', 'title': '南锣鼓巷0距离，鼓楼、后海、故宫、簋街', 'sex': '女', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/1,0,53,2309,825,550,5a3a9a34.jpg'}{'name': '豹子楠', 'address': '北京市西城区高粱桥斜街长河湾
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', 'price': '128', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/1,0,93,4699,375,375,f8bc8f9b.jpg', 'title': '北五环5.13号地铁高档的温馨公寓', 'sex': '女', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/1,0,42,4845,825,550,57c0343f.jpg'}{'name': 'Rolling_meng', 'address': '北京市朝阳区劲松华腾园
', 'price': '318', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/5,0,96,1555,375,375,ea000c2a.jpg', 'title': '10号线劲松/双井/国贸CBD采光舒适大一居', 'sex': '男', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/6,0,40,333,1800,1200,c8e516a7.jpg'}{'name': '啵妞的家', 'address': '北京市朝阳区十里堡润枫嘉尚
', 'price': '338', 'owner_pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/21/1,0,33,4216,366,366,c589a192.jpg', 'title': '6号线地铁公寓', 'sex': '女', 'pic': 'http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/6,0,60,2088,1800,1200,3b057da1.jpg'}好了，今天的知识就分享到这里，欢迎关注爱编程的南风，私信关键词：学习资料，获取更多学习资源，如果文章对你有有帮助，请收藏关注，在今后与你分享更多学习python的文章。同时欢迎在下面评论区留言如何学习python。
