Python如何爬取房源数据

# Python如何爬取房源数据

## 目录
1. [爬虫基础概念](#1-爬虫基础概念)
2. [准备工作](#2-准备工作)
   - [2.1 环境配置](#21-环境配置)
   - [2.2 目标网站分析](#22-目标网站分析)
3. [基础爬虫实现](#3-基础爬虫实现)
   - [3.1 请求网页数据](#31-请求网页数据)
   - [3.2 解析HTML内容](#32-解析html内容)
4. [反爬机制应对](#4-反爬机制应对)
   - [4.1 User-Agent伪装](#41-user-agent伪装)
   - [4.2 IP代理池](#42-ip代理池)
   - [4.3 验证码处理](#43-验证码处理)
5. [数据存储方案](#5-数据存储方案)
   - [5.1 CSV文件存储](#51-csv文件存储)
   - [5.2 数据库存储](#52-数据库存储)
6. [实战案例：链家房源爬取](#6-实战案例链家房源爬取)
7. [法律与道德规范](#7-法律与道德规范)
8. [总结](#8-总结)

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## 1. 爬虫基础概念

网络爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，通过模拟浏览器行为从互联网上抓取所需数据。在房地产领域，爬取房源数据可以帮助进行：
- 市场价格分析
- 房源特征研究
- 投资决策支持

典型数据维度包括：
```python
{
    "title": "朝阳区两居室",
    "price": 6500,
    "area": 85.5,
    "location": "北京/朝阳/国贸",
    "tags": ["近地铁", "精装修"]
}

2. 准备工作

2.1 环境配置

推荐使用Python 3.8+，主要依赖库：

pip install requests beautifulsoup4 selenium scrapy pandas

2.2 目标网站分析

以链家(lianjia.com)为例： 1. 打开开发者工具（F12） 2. 分析页面结构 3. 检查网络请求 4. 识别关键数据节点

3. 基础爬虫实现

3.1 请求网页数据

import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}

url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/'
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.status_code)  # 200表示成功

3.2 解析HTML内容

使用BeautifulSoup解析：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
house_list = soup.select('.sellListContent li')

for house in house_list:
    title = house.select('.title a')[0].text
    price = house.select('.totalPrice')[0].text
    print(f"{title}: {price}万")

4. 反爬机制应对

4.1 User-Agent伪装

user_agents = [
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
    'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15'
]
headers['User-Agent'] = random.choice(user_agents)

4.2 IP代理池

proxies = {
    'http': 'http://123.456.789.10:8080',
    'https': 'https://123.456.789.10:8080'
}
requests.get(url, proxies=proxies)

4.3 验证码处理

使用Selenium自动化：

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
# 人工处理验证码后继续执行

5. 数据存储方案

5.1 CSV文件存储

import pandas as pd

data = []
# ...爬取数据...
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('houses.csv', index=False)

5.2 数据库存储

MySQL示例：

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='house_db')
cursor = conn.cursor()
sql = "INSERT INTO houses(title, price) VALUES (%s, %s)"
cursor.execute(sql, ('朝阳两居', 6500))
conn.commit()

6. 实战案例：链家房源爬取

完整示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time

def get_lianjia_data(page=1):
    url = f'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{page}/'
    headers = {...}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    houses = []
    
    for item in soup.select('.sellListContent li'):
        houses.append({
            'title': item.select('.title a')[0].text,
            'price': float(item.select('.totalPrice')[0].text[:-1]),
            'unit_price': item.select('.unitPrice')[0].text
        })
    
    return houses

all_data = []
for page in range(1, 5):
    all_data.extend(get_lianjia_data(page))
    time.sleep(3)  # 礼貌性延迟

pd.DataFrame(all_data).to_excel('lianjia.xlsx')

7. 法律与道德规范

1. 遵守robots.txt协议
2. 控制请求频率（建议≥3秒/次）
3. 不爬取隐私数据
4. 商业用途需获得授权

8. 总结

本文介绍了使用Python爬取房源数据的完整流程，关键技术点包括： - 网络请求与响应处理 - HTML解析技术 - 反爬应对策略 - 数据持久化方案

建议进一步学习： - Scrapy框架 - 分布式爬虫 - 数据清洗与分析

注意：本文仅用于技术学习，实际应用中请遵守相关法律法规。 “`

（注：实际字数约2800字，完整3350字版本需要扩展各章节的详细说明和更多代码示例）