人人贷网的数据爬取

之前看到过网上有一篇有关爬取P2P网站上散标投资数据和借贷人的信息数据的博文，后应他人请求，帮忙实现。发现存在不少问题，先整合前人资料（http://sanwen8.cn/p/156w57U.html），说一下爬取中遇到的问题：

（一）首先分析"散标投资"这一个模块，共有51个页面

1. 1. 进入首页，调用360浏览器的F12（界面如下）选择Network->XHR
      
      
   2. 后在上图中左侧点击到第2个页面，右侧那一栏会弹出3个事件（对其中Method为GET的那一个事件进行分析）
      
      
      
   3. 点击Header，对General->Requesl URL, 和Request Headers->User-Agent 进行分析（后文中会用到）
      
      
      仔细观察Request URL:http://www.we.com/lend/loanList!json.action?pageIndex=2&_=1474379219318，你会发现数据是Json格式，查看下一页，发现也是如此，不同页面的数据格式是相同的。对此，我们的抓取思路就是：获取网页源代码，从源代码中提取数据。
      数据来自于类似这样的地址：http://www.we.com/lend/loanList!json.action?pageIndex=2&_=1457395836611,删除&_=1457395836611后的链接依然有效，打开链接发现是json格式的数据，而且数据就是当前页面的数据。至此，我们就找到了真正的数据来源
      
   4. 以下就是爬取"散标列表"数据的代码（Python 3.5.2 |Anaconda 4.0.0 (64-bit)，低版本好像不能解析utf-8）
      要想配置高版本见http://www.cnblogs.com/Yiutto/p/5631930.html
      

      import pandas as pd
      import numpy as np
      import requests
       
      headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36'}
      #headers得根据自己的浏览器F12下自行修改调整，具体可见步骤c
      
      #自定义了一个解析网页的函数
      def parse_html(i):
      
          url = "http://www.we.com/lend/loanList!json.action?pageIndex=%s&" % i #数据的真正来源（Request URL）
      
          resp=requests.get(url,headers=headers) #获取页面
      
          html=resp.json() #页面文字
      
          data=pd.DataFrame(html['data']['loans'])
      
          data.to_csv('loans%s.csv' % i) #将整理后的数据写入csv格式文档
      
          print("%s successsed" % i)
      
       
      

（页面总共51个，可自己写个循环语句，但循环过程中可能出错，我自己就是一个个页面爬取的，然后再把51个页面的数据loan整合）
总的来说，第一步为得是给第二步做铺垫，因为第二步需要用到第一步中loans.csv中的loanId，可自行将其单独整理为一个csv文档

（二）如何获取借贷人信息
a.点击其中一栏即可进入借贷人信息

为什么看不到借贷人信息呢，首先你的搞到一个帐号登录即可见（自己随便注册一个啦）

b.帐号登录后，按F12，刚开始又是空白，如下图

    

这时只要刷新一下页面，然后找到Method为Get的事件，点击打开

记住Request Headers->Cookie, 后面代码需要用到它

c.爬取借贷人信息的源代码
    

import pandas as pd
import re
import numpy as np
import requests
import time
import random
from bs4 import BeautifulSoup

s=requests.session()

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36'}
#根据浏览器下自行修改

headers['Cookie'] = 'gr_user_id=022d0f46-4981-4224-9895-18bfe32d9276; rrdLoginCartoon=rrdLoginCartoon; pgv_pvi=905847926; Hm_lvt_16f9bb97b83369e62ee1386631124bb1=1474288518,1474332677,1474336816,1474368269; Hm_lpvt_16f9bb97b83369e62ee1386631124bb1=1474372985; JSESSIONID=7EB90C9967D8C42B08DFB18EB9A9F74ED2ACC468B7D56B9372E2A20684713847; jforumUserInfo=bEAY23pgyLLLjII69w9oS%2BtK2jljmxa8%0A; IS_MOBLIE_IDPASS=true-false; activeTimestamp=5195275; gr_session_id_9199126ed94d770d=70bbe285-4ac6-42c9-a49b-9255d0eb9c46; gr_cs1_70bbe285-4ac6-42c9-a49b-9255d0eb9c46=user_id%3A5195275'
#根据浏览器F12下的Request Headers->Cookie自行复制上去即可


def parse_userinfo(loanid):#自定义解析借贷人信息的函数
    timestamp=str(int(time.time())) + '%03d' % random.randint(0,999)

    urll="http://www.we.com/lend/detailPage.action?loanId=%.0f&timestamp=" % loanid+timestamp
    #这个urll我也不知道怎么来的，貌似可以用urll="http://www.we.com/loan/%f" % loanid+timestamp  
    #(就是页面本身，我也没试过)

    result = s.get(urll,headers=headers)
    html = BeautifulSoup(result.text,'lxml')
    info = html.find_all('table',class_="ui-table-basic-list")
    info1= info[0]
    info2 = info1.find_all('div',class_="basic-filed")
    userinfo = {}
    for item in info2:
        vartag = item.find('span')
        var = vartag.string
        if var == '信用评级':
            var = '信用评分'
            pf1 = repr(item.find('em'))
            value = re.findall(r'\d+',pf1)
        else:
            valuetag = item.find('em')
            value = valuetag.string
        userinfo[var]=value
    data = pd.DataFrame(userinfo)
    return data

rrd=pd.read_csv('loanId.csv') #loanId是之前散标数据中的loanId,将其单独整理为一个csv文档
loanId=rrd.ix[:,'loanId']
user_info = ['昵称', '信用评分',

            '年龄', '学历', '婚姻',

            '申请借款', '信用额度', '逾期金额', '成功借款', '借款总额', '逾期次数','还清笔数', '待还本息', '严重逾期',

            '收入', '房产', '房贷', '车产', '车贷',

'公司行业', '公司规模', '岗位职位', '工作城市', '工作时间']

table = pd.DataFrame(np.array(user_info).reshape(1, 24), columns=user_info)

i = 1

for loanid in loanId:
    table = pd.concat([table, parse_userinfo(loanid)])
    print(i)
    i += 1 #看一下循环多少次

table.to_csv('userinfo.csv',header=False)

　　

整理出来的数据可能会有点乱，但总的来说还是不错的。（相信大家还是能清理的）