网络爬虫之爬虫原理

news2024/12/28 23:32:02

爬虫概述

Python网络爬虫是利用Python编程语言编写的程序，通过互联网爬取特定网站的信息，并将其保存到本地计算机或数据库中。

"""
批量爬取各城市房价走势涨幅top10和跌幅top10
"""

from lxml import etree
import requests


HEADERS = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36"}
INDEX = "https://bj.fangjia.com/zoushi"


def process_index(url):
    """
    首页处理
    @param url: url
    @return: 返回首页源代码
    """
    res = requests.request("GET", url=url, headers=HEADERS)
    res.encoding = "utf-8"
    return res.text


def process_city(html):
    """
    各城市首页url获取
    @param html: 源代码
    @return: 返回各城市名和url
    """
    parse = etree.HTML(html)
    text = parse.xpath('//div[@class="tab_content"]/div')
    city_name = []
    city_url = []
    for i in text:
        city_name.extend(i.xpath("./a/text()"))
        city_url.extend(i.xpath("./a/@href"))
    city_info = dict(zip(city_name,city_url))
    return city_info


def process_trend(html):
    """
    各城市小区涨跌top处理
    @param html: 网页源码
    @return: 各城市小区名，房价基本信息
    """
    parse = etree.HTML(html)
    area = parse.xpath('//div[@class="trend trend03"]/div/div//tbody/tr')
    plot_name = []
    info = []
    for tr in area:
        plot_name.extend(tr.xpath("./td/a/text()"))
        plot_info = tr.xpath("./td/text()")
        base_info = ','.join(plot_info)
        info.append(base_info)
    plot_intend = dict(zip(plot_name,info))
    return plot_intend



if __name__ == '__main__':
    index_html = process_index(INDEX)
    city_dict = process_city(index_html)
    # 记录到文件中
    f = open('全国各城市房价小区涨跌top10_by_xpath.txt',"w", encoding="utf-8")
    # 批量获取各城市房价涨跌幅top10
    for city_name, city_url in city_dict.items():
        # 城市首页处理
        city_html = process_index(city_url)
        # 房价涨跌top10
        plot_intend = process_trend(city_html)
        if bool(plot_intend):
            for k,value in plot_intend.items():
                f.write(f"城市{city_name}----小区名--{k}---房价基本信息{value}\n")
                print(f"城市{city_name}----小区名{k}下载完毕....")
        else:
            f.write(f"城市{city_name}无涨幅小区top10\n")
        f.write(f"-------------------城市{city_name}分隔线--------------------------\n")
    f.close()

发起请求

一般来说，对于不是接口返回的数据，爬虫首先要做的就是获取网页源代码，网页源代码中有我们需要的数据。

def process_index(url):
    """
    首页处理
    @param url: url
    @return: 返回首页源代码
    """
    res = requests.request("GET", url=url, headers=HEADERS)
    res.encoding = "utf-8"
    return res.text

以上片段代码就是获取首页源代码。

提取信息

获取网页源代码后，接下来就是分析网页源代码，从中提取我们想要的数据。首先，最通用的方法便是采用正则表达式提取，这是一个万能的方法，但是在构造正则表达式时比较复杂且容易出错。另外，由于网页的结构有一定的规则，所以还有一些根据网页节点属性、CSS 选择器或 XPath 来提取网页信息的库，如 Beautiful Soup、pyquery、lxml 等。使用这些库，我们可以高效快速地从中提取网页信息，如节点的属性、文本值等。

def process_city(html):
    """
    各城市首页url获取
    @param html: 源代码
    @return: 返回各城市名和url
    """
    parse = etree.HTML(html)
    text = parse.xpath('//div[@class="tab_content"]/div')
    city_name = []
    city_url = []
    for i in text:
        city_name.extend(i.xpath("./a/text()"))
        city_url.extend(i.xpath("./a/@href"))
    city_info = dict(zip(city_name,city_url))
    return city_info


def process_trend(html):
    """
    各城市小区涨跌top处理
    @param html: 网页源码
    @return: 各城市小区名，房价基本信息
    """
    parse = etree.HTML(html)
    area = parse.xpath('//div[@class="trend trend03"]/div/div//tbody/tr')
    plot_name = []
    info = []
    for tr in area:
        plot_name.extend(tr.xpath("./td/a/text()"))
        plot_info = tr.xpath("./td/text()")
        base_info = ','.join(plot_info)
        info.append(base_info)
    plot_intend = dict(zip(plot_name,info))
    return plot_intend

以上代码就是通过Xpath方式获取我们想要的数据。

保存数据

提取信息后，我们一般会将提取到的数据保存到某处以便后续使用。这里保存形式有多种多样，如可以简单保存为 TXT 文本或 JSON 文本，也可以保存到数据库，如 MySQL 和 MongoDB 等。

if __name__ == '__main__':
    index_html = process_index(INDEX)
    city_dict = process_city(index_html)
    # 记录到文件中
    f = open('全国各城市房价小区涨跌top10_by_xpath.txt',"w", encoding="utf-8")
    # 批量获取各城市房价涨跌幅top10
    for city_name, city_url in city_dict.items():
        # 城市首页处理
        city_html = process_index(city_url)
        # 房价涨跌top10
        plot_intend = process_trend(city_html)
        if bool(plot_intend):
            for k,value in plot_intend.items():
                f.write(f"城市{city_name}----小区名--{k}---房价基本信息{value}\n")
                print(f"城市{city_name}----小区名{k}下载完毕....")
        else:
            f.write(f"城市{city_name}无涨幅小区top10\n")
        f.write(f"-------------------城市{city_name}分隔线--------------------------\n")
    f.close()

以上代码把获取的数据写入本地的.txt文件中。