一、项目需求
使用Scrapy爬取链家网中苏州市二手房交易数据并保存于CSV文件中
要求：
房屋面积、总价和单价只需要具体的数字，不需要单位名称。
删除字段不全的房屋数据，如有的房屋朝向会显示“暂无数据”，应该剔除。
保存到CSV文件中的数据，字段要按照如下顺序排列：房屋名称，房屋户型，建筑面积，房屋朝向，装修情况，有无电梯，房屋总价，房屋单价，房屋产权。
二、项目分析
流程图
通过控制台发现所有房屋信息都在一个ul中其中每一个li里存储一个房屋的信息。
找了到需要的字段，这里以房屋名称为例，博主用linux截图，没法对图片进行标注，这一段就是最中间的“景山玫瑰园” 。
其他字段类似不再一一列举。
获取了需要的数据后发现没有电梯的配备情况，所以需要到详细页也就是点击标题后进入的页面，
点击标题
可以看到里面有下需要的信息。
抓取详细页url
进行详细页数据分析
找到相应的位置，进行抓取数据。
三、编写程序
创建项目，不说了。
1.编写item（数据存储）
import scrapy
class LianjiaHomeItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field() # 名称
type = scrapy.Field() # 户型
area = scrapy.Field() # 面积
direction = scrapy.Field() #朝向
fitment = scrapy.Field() # 装修情况
elevator = scrapy.Field() # 有无电梯
total_price = scrapy.Field() # 总价
unit_price = scrapy.Field() # 单价
2.编写spider（数据抓取）
from scrapy import Request
from scrapy.spiders import Spider
from lianjia_home.items import LianjiaHomeItem
class HomeSpider(Spider):
name = "home"
current_page=1 #起始页
def start_requests(self): #初始请求
url="https://su.lianjia.com/ershoufang/"
yield Request(url=url)
def parse(self, response): #解析函数
list_selctor=response.xpath("//li/div[@class="info clear"]")
for one_selector in list_selctor:
try:
#房屋名称
name=one_selector.xpath("//div[@class="flood"]/div[@class="positionInfo"]/a/text()").extract_first()
#其他信息
other=one_selector.xpath("//div[@class="address"]/div[@class="houseInfo"]/text()").extract_first()
other_list=other.split("|")
type=other_list[0].strip(" ")#户型
area = other_list[1].strip(" ") #面积
direction=other_list[2].strip(" ") #朝向
fitment=other_list[3].strip(" ") #装修
price_list=one_selector.xpath("div[@class="priceInfo"]//span/text()")
# 总价
total_price=price_list[0].extract()
# 单价
unit_price=price_list[1].extract()
item=LianjiaHomeItem()
item["name"]=name.strip(" ")
item["type"]=type
item["area"] = area
item["direction"] = direction
item["fitment"] = fitment
item["total_price"] = total_price
item["unit_price"] = unit_price
#生成详细页
url = one_selector.xpath("div[@class="title"]/a/@href").extract_first()
yield Request(url=url,
meta={"item":item}, #把item作为数据v传递
callback=self.property_parse) #爬取详细页
except:
print("error")
#获取下一页
self.current_page+=1
if self.current_page<=100:
next_url="https://su.lianjia.com/ershoufang/pg%d"%self.current_page
yield Request(url=next_url)
def property_parse(self,response):#详细页
#配备电梯
elevator=response.xpath("//div[@class="base"]/div[@class="content"]/ul/li[last()]/text()").extract_first()
item=response.meta["item"]
item["elevator"]=elevator
yield item
3.编写pipelines（数据处理）
import re
from scrapy.exceptions import DropItem
class LianjiaHomePipeline:#数据的清洗
def process_item(self, item, spider):
#面积
item["area"]=re.findall("d+.?d*",item["area"])[0] #提取数字并存储
#单价
item["unit_price"] = re.findall("d+.?d*", item["unit_price"])[0] #提取数字并存储
#如果有不完全的数据，则抛弃
if item["direction"] =="暂无数据":
raise DropItem("无数据，抛弃：%s"%item)
return item
class CSVPipeline(object):
file=None
index=0 #csv文件行数判断
def open_spider(self,spider): #爬虫开始前，打开csv文件
self.file=open("home.csv","a",encoding="utf=8")
def process_item(self, item, spider):#按要求存储文件。
if self.index ==0:
column_name="name,type,area,direction,fitment,elevator,total_price,unit_price
"
self.file.write(column_name)#插入第一行的索引信息
self.index=1
home_str=item["name"]+","+item["type"]+","+item["area"]+","+item["direction"]+","+item["fitment"]+","+item["elevator"]+","+item["total_price"]+","+item["unit_price"]+"
"
self.file.write(home_str) #插入获取的信息
return item
def close_soider(self,spider):#爬虫结束后关闭csv
self.file.close()
4.编写settings（爬虫设置）
这里只写下需要修改的地方
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.72 Safari/537.36"
#为装成浏览器
ROBOTSTXT_OBEY = False #不遵循robots协议
ITEM_PIPELINES = {
"lianjia_home.pipelines.LianjiaHomePipeline": 300,
#先进行数字提取
"lianjia_home.pipelines.CSVPipeline": 400
#在进行数据的储存
#执行顺序由后边的数字决定
}
这些内容在settings有些是默认关闭的，把用来注释的 # 去掉即可开启。
5.编写start（代替命令行）
from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl home" .split())
附上两张结果图。
总结
此次项目新增了简单的数据清洗，在整体的数据抓取上没有增加新的难度。
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