举一反三的贝壳网爬虫前言一、基本库介绍二、具体实现步骤总结

前言

写过各种爬虫代码，但一直没有写过具体的实现过程，现分享一个简单的爬虫实现过程，其它复杂的爬虫也能举一反三,下面爬取的是一个售房网站

一、基本库介绍

安装：requests是python的一个三方扩展库，可用pip直接安装，或者手动在pypi下载后使用pip离线安装。
安装方法（安装python方法省略，这里默认你已经安装好python）：

python3 -m pip  install requests, pyecharts, pandas

一般导入方法：

import requests

通常调试web页面使用浏览器自带的调试工具即可，
打开浏览器，按f12进入调试模式，查看网络请求栏的xhr请求，滚动页面，直到看到新的请求，这就是我们想要的url，找到变化规律即可，后面会用到。

二、具体实现步骤

1.引入库和请求头的初始化

引入常用库

import json
import requests
import pandas as pd

# 这里使用的是iphonex的请求头，移动端的API更容易解析
headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 13_2_3 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/13.0.3 Mobile/15E148 Safari/604.1"}

2.获取移动端接口的数据

请求移动端H5的接口

# 贝壳找房网的在售房源列表，最后的数字为变量
beike_url = "https://m.ke.com/sh/loupan/pg1/?_t=1&source=index"
res = requests.get(beike_url, headers=headers)

# 将json字符串转换成dict
res_context = json.loads(res.text)
print(res_context)

3.存储和解析

接下来开始解析数据和存储

# 获取结果列表
result_list = res_context['data']['body']['_resblock_list']
print(result_list)

# 保存数据到excel，由于这个列表里面都是有相似结构的dict，可以直接保存到excel
df = pd.DataFrame(result_list)
df.to_excel('fangchan.xlsx')
print(df)

保存成功之后即可在看到程序执行的目录下生成了一个xlsx文件，可用excel打开

4.获取多页数据

以上是基本的爬虫获取单页数据，但爬虫最主要的目的是批量获取数据，
接下来我门编写批量获取数据的代码：

# 基本的方法是找到url的规律，然后指定一个区间，使用for循环遍历
beike_url = "https://m.ke.com/sh/loupan/pg{}/?_t=1&source=index"

# 使用一个空列表用于缓存数据
result_list = []
error_counter = 0
for i in range(1, 1000):
	# 这里加一个异常判断，避免程序中断导致后续无法进行
	try:
		res = requests.get(beike_url.format(i), headers=headers)

		res_list = json.loads(res.text)['data']['body']['_resblock_list']
		print(beike_url, res_list)
		result_list+=res_list
	except Exception as e:
		error_counter += 1
		if error_counter >= 6:
			break
		continue

# 最后使用pandas存储数据到excel表格，先存储，避免后续程序崩溃数据丢失
df = pd.DataFrame(result_list)
df.to_excel('multi_fangchan.xlsx')

使用excel打开表格，显示如下：

5.可视化数据

读取数据，清洗数据（预处理数据，提取gps坐标和相关信息，去除干扰值）

import pandas as pd

df = pd.read_excel('multi_fangchan.xlsx')
# 获取名字和经纬度，最后的去除NaN的行使用dropna(axis=0)
gps_data = df.loc[:,['resblock_name', 'longitude', 'latitude', 'average_price']].dropna(axis=0)

# 生成gps列表，用于后续数据的数据填充
fangchan_gps_info = [(i, j, k) for i,j,k,l in gps_data.values]

使用pyecharts将坐标点可视化到地图上，最后会生成fangchan_analyse.html，使用浏览器打开即可，代码如下

from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
import pandas as pd
import json
def add_address_json() -> Geo:
    # test_data_ = [("测试点1", 116.512885, 39.847469), ("测试点2", 125.155373, 42.933308), ("测试点3", 87.416029, 43.477086)]
    test_data_ = fangchan_gps_info
    count = [l for i,j,k,l in gps_data.values]
    address_ = []
    json_data = {}
    for ss in range(len(test_data_)):
        json_data[test_data_[ss][0]] = [test_data_[ss][1], test_data_[ss][2]]
        address_.append(test_data_[ss][0])
    
    json_str = json.dumps(json_data, ensure_ascii=False, indent=4)
    with open('test_data.json', 'w', encoding='utf-8') as json_file:
        json_file.write(json_str)
    
    c = (
        Geo()
        .add_schema(maptype="china") # 可以换成 world,或 china
        .add_coordinate_json(json_file='test_data.json') # 加入自定义的点
        # 为自定义的点添加属性
        .add("", data_pair =[list(z) for z in zip(address_, count)], symbol_size = 25, large_threshold = 400000, symbol="pin")
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_ = 400000),title_opts=opts.TitleOpts(title="地理坐标数据可视化"))
        )
    return c
if __name__ == '__main__': 
    add_json = add_address_json()
    add_json.render(path="fangchan_analyse.html")

可视化结果如图所示，这里显示的是上海0-40万/平 的房价，由于房价差距太大，所以看起来青色居多，超高房价最高达到38万一平：

总结

简单介绍了一个基本爬虫的编写过程，
由于该站点没有明显的反爬措施，我们也没有使用复杂的反反爬措施，仅使用了移动浏览器的请求头，
但是一个高级的爬虫不仅限于此，
很多站点有反爬措施，会对IP的访问量进行限制，
这时候就需要使用代理IP进行访问了，
还有部分站点是动态渲染的，这时候就需要用到浏览器内核进行渲染才能得到想要的数据，甚至是需要反编译某些移动端APP。

最后

以上就是野性可乐为你收集整理的举一反三的贝壳网爬虫前言一、基本库介绍二、具体实现步骤总结的全部内容，希望文章能够帮你解决举一反三的贝壳网爬虫前言一、基本库介绍二、具体实现步骤总结所遇到的程序开发问题。

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