提示：专注app软件定制开发本次爬取是利用进行，专注app软件定制开发按文章的顺序走就OK的；

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前言

专注app软件定制开发这次爬取的网站是房天下网站；

专注app软件定制开发其中包含很多楼盘信息：https://newhouse.fang.com/house/s/b81-b91/

我在网站上进行了一步筛选，即选取北京及北京周边的房源，各位要是想爬取其他城市的房源信息也很简单，改一下url信息即可。

一、的准备

1.观察url规律

观察到北京及周边地区的房源有很多网页，翻几页就能发现url的规律：

网址就是：https://newhouse.fang.com/house/s/  +  b81-b9X  +  /   ；其中X是页码

 利用for循环遍历所有网页：

for i in range(33): # 每页20个小区，共648个小区
    url = 'https://newhouse.fang.com/house/s/b81-b9' + str(i+1) + '/'

pip 安装库：

fake-useragent可以伪装生成headers请求头中的User Agent值,将爬虫伪装成浏览器正常操作。

!pip install fake_useragent

导入接下来会用到的包： 

## 导包
from lxml import etree
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import pandas as pd
import random
import time
import csv

设置请求参数：需要大家替换的有'cookie'和'referer'两项的值：

'cookie'：每次访问网站服务器的时候，服务器都会在本地设置cookie，表明访问者的身份。记得每次使用时，都要按照固定方法人工填入一个 cookie。

 'referer'：请求参数，标识请求是从哪个页面过来的。

# 设置请求头参数：User-Agent, cookie, referer
headers = {
    'User-Agent' : UserAgent().random,
    'cookie' : "global_cookie=kxyzkfz09n3hnn14le9z39b9g3ol3wgikwn; city=www; city.sig=OGYSb1kOr8YVFH0wBEXukpoi1DeOqwvdseB7aTrJ-zE; __utmz=147393320.1664372701.10.4.utmcsr=mp.csdn.net|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/mp_blog/creation/editor; csrfToken=KUlWFFT_pcJiH1yo3qPmzIc_; g_sourcepage=xf_lp^lb_pc'; __utmc=147393320; unique_cookie=U_bystp5cfehunxkbjybklkryt62fl8mfox4z*3; __utma=147393320.97036532.1606372168.1664431058.1664433514.14; __utmt_t0=1; __utmt_t1=1; __utmt_t2=1; __utmt_t3=1; __utmt_t4=1; __utmb=147393320.5.10.1664433514",
    # 设置从何处跳转过来
    'referer': 'https://newhouse.fang.com/house/s/b81-b91/'
}

具体更改方法请见链接：

【腾讯文档】'cookie'和 'referer'的更改方法：

只能走链接了，一直审核不过555~ 

2.设定爬取位置和路径（xpath）

因为爬取数据主要依托于'目标数据所在位置的确定’，所以一定先要搞清楚目标数据的位置（位于div的哪一块）；

先发送请求： 

url = 'https://newhouse.fang.com/house/s/b81-b91/'# 首页网址URL
page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text# 请求发送
tree = etree.HTML(page_text)#数据解析

我想爬取的数据主要就是：楼盘名称、评论数、房屋面积、详细地址、所在区域、均价 5项数据。

代码已经贴在下面了，具体方法描述还是走个链接： 

【腾讯文档】获取具体爬取位置的讲解

# 小区名称
name = [i.strip() for i in tree.xpath("//div[@class='nlcd_name']/a/text()")]
print(name)
print(len(name))
 
# 评论数
commentCounts = tree.xpath("//span[@class='value_num']/text()")
print(commentCounts)
print(len(commentCounts))
 
# 房屋面积
buildingarea = [i.strip() for i in tree.xpath("//div[@class='house_type clearfix']/text()")]
print(buildingarea)
print(len(buildingarea))
 
# 详细地址
detailAddress = tree.xpath("//div[@class='address']/a/@title")
print(detailAddress)
print(len(detailAddress))
 
# 所在区
district = [i.strip() for i in tree.xpath("//div[@class='address']//span[@class='sngrey']/text()")]
print(district)
print(len(district))
 
# 均价
num = tree.xpath("//div[@class='nlc_details']/div[@class='nhouse_price']/span/text() | //div[@class='nlc_details']/div[@class='nhouse_price']/i/text()")
unit = tree.xpath("//div[@class='nlc_details']/div[@class='nhouse_price']/em/text()")
price = [i+j for i,j in zip(num, unit)]
print(price)
print(len(price))

此时采集到的数据还包含着：[]方括号、—横杠、“平米”等符号或者单位，所以要对数据进行简单的split处理，把真正需要的数据提取出来：

# 评论数处理
commentCounts = [int(i.split('(')[1].split('条')[0]) for i in commentCounts]
print(commentCounts)
 
# 详细地址处理
detailAddress = [i.split(']')[1] for i in detailAddress]
print(detailAddress)
 
# 所在区字段处理
district = [i.split('[')[1].split(']')[0] for i in district]
print(district)
 
# 房屋面积处理
t = []
for i in buildingarea:
    if i != '/' and i != '':
        t.append(i.split('—')[1].split('平米')[0])
print(t)
print(len(t))

二、数据采集

1. 建立存放数据的dataframe

df = pd.DataFrame(columns = ['小区名称', '详细地址', '所在区', '均价', '评论数'])
df

2. 开始爬取

这里图方便就只爬取了前10页，因为后面的房源就经常少信息，要么没有面积信息，要么没有所在区域。 

for k in range(10): 
    url = 'https://newhouse.fang.com/house/s/b81-b9' + str(k+1) + '/' 
    page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text #请求发送
    tree = etree.HTML(page_text) #数据解析
 
    # 小区名称
    name = [i.strip() for i in tree.xpath("//div[@class='nlcd_name']/a/text()")]
    # 评论数
    commentCounts = tree.xpath("//span[@class='value_num']/text()")
    # 详细地址
    detailAddress = tree.xpath("//div[@class='address']/a/@title")
    # 所在区
    district = [i.strip() for i in tree.xpath("//div[@class='address']//text()")]
    # 均价
    num = tree.xpath("//div[@class='nlc_details']/div[@class='nhouse_price']/span/text() | //div[@class='nlc_details']/div[@class='nhouse_price']/i/text()")
    unit = tree.xpath("//div[@class='nlc_details']/div[@class='nhouse_price']/em/text()")
    price = [i+j for i,j in zip(num, unit)]
 
    #评论数处理
    commentCounts = [int(i.split('(')[1].split('条')[0]) for i in commentCounts]
    #详细地址处理
    tmp1 = []
    for i in detailAddress:
        if ']' in i:
            tmp1.append(i.split(']')[1])
            continue
        tmp1.append(i)
    detailAddress = tmp1
    #所在区处理
    tmp2 = []
    for i in district:
        if ']' in i and '[' in i:
            tmp2.append(i.split(']')[0].split('[')[1])
    district = tmp2
         
 
    dic = {'小区名称':name, '详细地址':detailAddress, '所在区':district, '均价':price, '评论数':commentCounts}
    df2 = pd.DataFrame(dic)
    df = pd.concat([df,df2], axis=0)
    print('第{}页爬取成功, 共{}条数据'.format(k+1, len(df2)))
    
print('全部数据爬取成功')

3. 把数据导出成csv表格

df.to_csv('北京小区数据信息.csv',index=None)

总结

说实话，本文使用的爬取方法简单而且信息正确，但是存在一些不足，比如面对楼盘的部分信息空缺时，就无法按照null来采集，而是会报错，所以我现有的解决方法就是在循环中人工去设置条件，跳过空缺信息。

我会继续优化这个方法的~