二手房价格与信息爬行
本文为读者投稿,作者:董汇标MINUS 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/97235643
有一天,哥们群里聊到买房问题,因为都上班没几年,荷包还不够重。
然后我就想可以参考某家数据研究研究,房价什么情况了。
爬取准备
某家网站里有新房、二手房、租房等待。如果买房,尤其是在北京的首套,可能二手房是选择之一,那我就针对二手房研究一下。
虽然网上有很多数据源或者教程,但我还是打算重新抓一遍,一是保持数据是最新的,而是练手不犯懒。
需要技能:BeautifulSoup解析数据--正则表达式提取数据--csv存储数据
爬虫思路:常规网站爬虫思路
上图是某家二手房展示页面其中一套房的信息,我需要提取它的:位置、几室几厅、平米数、朝向、装修风格、层数、建造年份、建筑形式、售价。
然后通过HTML分析,找到他们对应的字段(这块爬虫教学里很多,不赘述)
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import csv
import requests
import pandas as pd
from random import choice
import time
因为链家二手房一共100页,所以很明确的新建一个csv文档,把它名字取好,把列设置好。
columns = ['小区', '地区', '厅','平米数','方向','状态','层','build-year','形式','钱','单位','网址','推荐语']
# 如果文件由第一行,就不用了
with open('链家二手房100页.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.writer(file, delimiter=',')
writer.writerow(columns)
file.close()
数据爬取
1. 100页那就写一个循环进行取数
2. 用BeautifulSoup进行页面数据解析
3. 通过正则表达式提取对应字段位置
4. 把提取的信息写入刚刚说的csv文件
5. 为了方便知道进度,在每页结尾加上打印,知道进度
6. 为了防止"给链家服务器带来压力“选择每页隔几秒再切换下页
7. 所有爬完了,打印一个fin~(这是我个人习惯)
i=1
for j in range(100):
urll = base_url1+ str(i) +base_url2
print(urll)
i += 1
get_page=requests.get(urll)
bs_page = BeautifulSoup(get_page.text, 'html.parser')
list_house = bs_page.findAll('div', class_='info clear')
for house_one in list_house:
house_info = house_one.find_all('div', class_='houseInfo')
position_info = house_one.find_all('div', class_='positionInfo')
totalPrice = house_one.find_all('div', class_='totalPrice')
href = house_one.find_all('div', class_='title')
# 正则提取
# 小区名,位置
position_str =re.findall('_blank">(.+)</a.+_blank">(.+)?</a', str(position_info))
position_str1 =list(position_str[0])
# print(type(position_str1),position_str1)
# 房子信息
house_info_str=re.findall('span>(.+)?</div>', str(house_info))
house_info_str = str(house_info_str)[2:-2].split('|')
# print(type(house_info_str), house_info_str)
totalPrice_str=re.findall('<span>(.+)</span>(.+)</div>', str(totalPrice))
totalPrice_str = list(totalPrice_str[0])
# print(type(totalPrice_str), totalPrice_str)
href_str =re.findall('http.+html', str(href))
# print(type(href_str), href_str)
AD_str = re.findall('_blank">(.+)?</a>', str(href))
# print(type(AD_str), AD_str)
house_all = position_str1 + house_info_str + totalPrice_str + href_str + AD_str
print(house_all)
# writer.writerow()
with open('链家新房100个.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.writer(file, delimiter=',')
writer.writerow(house_all)
file.close()
print(f'---第{i}页---')
times = choice([3, 4, 5, 6])
print(f'sleep{times}\n')
time.sleep(times)
print('fin')
数据概况
当上边数据跑完了后,可以看到一个表格,打开后数据情况如下:
可以看到,小区名、地点、房型、平米数、方向、层数、建造年代、楼房形式、售价、对应详情页网址就都有啦~
如何利用这些数据进行数据分析?
见本公众号另一篇文章。
本文为读者投稿,作者:董汇标MINUS,首发于知乎,原文地址可以点击左下角原文链接。