概述
最近在学习python的各种数据分析库,为了尝试各种库中各种分析算法的效果,陆陆续续爬取了一些真实的数据来。
顺便也练习练习爬虫,踩了不少坑,后续将采集的经验逐步分享出来,希望能给后来者一些参考,也希望能够得到先驱者的指点!
采集工具
其实基本没用过什么现成的采集工具,都是自己通过编写代码来采集,虽然耗费一些时间,但是感觉灵活度高,可控性强,遇到问题时解决的方法也多。
一般根据网站的情况,如果提供API最好,直接写代码通过访问API来采集数据。
如果没有API,就通过解析页面(html)来获取数据。
本次采集的数据是链家网上的成交数据,因为是学习用,所以不会去大规模的采集,只采集了南京各个区的成交数据。
采集使用puppeteer库,Puppeteer 是一个 Node 库,它提供了高级的 API 并通过 DevTools 协议来控制 Chrome(或Chromium)。
通俗来说就是一个 headless chrome 浏览器: https://github.com/puppeteer/puppeteer
通过 puppeteer,可以模拟网页的手工操作方式,也就是说,理论上,能通过浏览器正常访问看到的内容就能采集到。
采集过程
其实数据采集的代码并不复杂,时间主要花在页面的分析上了。
链家网的成交数据不用登录也可以访问,这样就省了很多的事情。
只要找出南京市各个区的成交数据页面的URL,然后访问就行。
页面分析
下面以栖霞区的成交页面为例,分析我们可能需要的数据。
页面URL: https://nj.lianjia.com/chengjiao/qixia/
根据页面,可以看出重复的主要是红框内的数据,其中销售人员的姓名涉及隐私,我们不去采集。
采集的数据分类为:(有的户型可能没有下面列的那么全,缺少房屋优势字段,甚至成交价格字段等等)
核心代码
链家网上采集房产成交数据很简单,我在采集过程中遇到的唯一的限制就是根据检索条件,只返回100页的数据,每页30条。
也就是说,不管什么检索条件,链家网只返回前3000条数据。
可能这也是链家网控制服务器访问压力的一个方式,毕竟如果是正常用户访问的话,一般也不会看3000条那么多,返回100页数据绰绰有余。
为了获取想要的数据,只能自己设计下检索条件,保证每个检索条件下的数据不超过3000条,最后自己合并左右的采集结果,去除重复数据。
这里,只演示如何采集数据,具体检索条件的设计,有兴趣根据自己需要的数据尝试下即可,没有统一的方法。
通过puppeteer采集数据,主要步骤很简单:
启动浏览器,打开页面 解析当前页面,获取需要的数据(也就是上面列出的9个字段的数据) 进入下一页 如果是最后一页,则退出程序 如果不是最后一页,进入步骤2初始化并启动页面
import puppeteer from "puppeteer";(async () => { // 启动页面,得到页面对象 const page = await startPage();})();// 初始化浏览器const initBrowser = async () => { const browser = await puppeteer.launch({ args: ["--no-sandbox", "--start-maximized"], headless: false, userDataDir: "./user_data", ignoreDefaultArgs: ["--enable-automation"], executablePath: "C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe", }); return browser;};// 启动页面const startPage = async (browser) => { const page = await browser.newPage(); await page.setViewport({ width: 1920, height: 1080 }); return page;};
采集数据
import puppeteer from "puppeteer";(async () => { // 启动页面,得到页面对象 const page = await startPage(); // 采集数据 await nanJin(page);})();const mapAreaPageSize = [ // { url: "https://nj.lianjia.com/chengjiao/gulou", name: "gulou", size: 2 }, // 测试用 { url: "https://nj.lianjia.com/chengjiao/gulou", name: "gulou", size: 30 }, { url: "https://nj.lianjia.com/chengjiao/jianye", name: "jianye", size: 20 }, { url: "https://nj.lianjia.com/chengjiao/qinhuai", name: "qinhuai", size: 29, }, { url: "https://nj.lianjia.com/chengjiao/xuanwu", name: "xuanwu", size: 14 }, { url: "https://nj.lianjia.com/chengjiao/yuhuatai", name: "yuhuatai", size: 14, }, { url: "https://nj.lianjia.com/chengjiao/qixia", name: "qixia", size: 14 },