python爬取全国二手车数据，看看有没有可以捡漏的！

 

絮叨一下

话说，最近从湖北开始汽车价格战，全国人民都跑到湖北买车去了，搞得人家都出政策限制外地人购买了。

不过12W的C6是真香呐，二十多万的C6一身毛病，12W的C6毛病在我！

这波价格战直接蔓延到全国，全国的二手车商已原地哭晕。

今天我们就用Python来获取一下全国二手车数据，看看二手车有没有降价的。

环境、模块

python 3.8
pycharm 2022.3专业版
requests >>> pip install requests
parsel >>> pip install parsel

 

实现步骤

1. 发送请求
2. 获取数据
3. 解析数据
4. 保存数据

代码展示

1. 发送请求

for page in range(1, 101):
    url = f'https://www.***.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp{page}exx0/'
    response = requests.get(url=url, headers=headers, proxies=get_proxies())

 

2. 获取数据

html_data = response.text

 

3. 解析数据

    select = parsel.Selector(html_data)
    detail_url_list = select.xpath("//ul[@class='viewlist_ul']/li/a[@class='carinfo']/@href").getall()
    # Python学习交流群:872937351
    for detail_url in detail_url_list[:-1]:
        if detail_url[1] == '/':
            detail_url = 'https:' + detail_url
        else:
            detail_url = 'https://www.**.com' + detail_url
        detail_html = requests.get(detail_url, headers=headers, proxies=get_proxies()).text
        detail_select = parsel.Selector(detail_html)
        title = detail_select.xpath("string(//h3[@class='car-brand-name'])").get("").strip()
        licheng = detail_select.xpath("//ul[@class='brand-unit-item fn-clear']/li[1]/h4/text()").get("").strip()
        shangpai = detail_select.xpath("//ul[@class='brand-unit-item fn-clear']/li[2]/h4/text()").get("").strip()
        pailiang = detail_select.xpath("//ul[@class='brand-unit-item fn-clear']/li[3]/h4/text()").get("").strip()
        suozaidi = detail_select.xpath("//ul[@class='brand-unit-item fn-clear']/li[4]/h4/text()").get("").strip()
        guobiao = detail_select.xpath("//ul[@class='brand-unit-item fn-clear']/li[5]/h4/text()").get("").strip()
        price = detail_select.xpath("string(//span[@id='overlayPrice'])").get("").strip()
        print(title, licheng, shangpai, pailiang, suozaidi, guobiao, price, detail_url)

 

4. 保存数据

with open('汽车之家.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f:
    csv_writer = csv.writer(f)
    csv_writer.writerow([card_name, cards_unit, price, img_url])

 

尾语

好了兄弟们，今天的分享就到这里结束了，咱们下次再见！

大家赶紧去试试，看看二手车价格吧，说不定还能遇上心动的下个单！