某房地产网站数据分析-数据采集

某房地产网站数据分析纲要

一、某房地产网站数据分析-数据采集

二、某房地产网站数据分析-可视化

三、某房地产网站数据分析-数据分析

 

某房地产网站数据分析-数据采集

一、背景

二、反爬技术

三、项目代码介绍

 

一、背景

市场背景

2020年年初开端就因为疫情大部分产业都被迫停工休息，虽说对于房价而言，这几乎并不会影响很大，但具体情况需要通过数据来说话，这里最为重要的就是数据的获取上，如何才能在大数据时代，信息时代中走在前面，对于个人来说，房价水涨船高，怎么样去洞察地区的房价行情，减少买房时候的坑；对于房地产来说，如何才能合理分析市场的变化趋势，进一步的对房地产市场的把控，这都需要所用到的数据，并且对数据进行科学的分析，通过数据真实的反应客观的市场，客户的喜好。

个人背景

开始爬取该项目其实是面试的时候的笔试考核，但很不幸算是不通过，因为中途其他时间耽搁，也没有足够时间去做，毕竟是远程，但也是为了自己以后可以在缩短时间去完成这类题目，项目基于Python编程，仅供学习。

 

二、反爬技术

项目中爬取的网站为房天下，这里需要了解到的一个名称就是重定向，学过对应的编程语法的应该都了解，在这里可以简单理解为页面跳转，在进入分类筛选前，对页面的请求是可以正常请求，但进入分类筛选后，通过get获取到的数据并不能得到我们所需要的信息，通过抓包可以看到。

1 <div class="redirect" style="padding-top: 40px;">
2     <p class="info" style="font-size: 18pt; margin-bottom: 8px;">自动跳转中<span class="second"></span>s...</p>
3     <a class="btn-redir" style="font-size: 14pt;" href="https://sz.esf.fang.com/housing/85__1_0_0_0_1_0_0_0/?rfss=1-9e9436b2bcaf98402e-7a">点击跳转</a>
4 </div>

所以这里需要进行解析处理一下，原本的URL，可以通过xpath或者find等获取重定向URL。

 1 def get_url(old_url):
 2 
 3     '''获得正确的url'''
 4 
 5     r = requests.get(url=old_url, headers=headers)
 6 
 7     if r'<title>跳转...</title>' in r.text:
 8 
 9         soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
10 
11         new_url = soup.find(name='a', class_=
12 'btn-redir'}).attrs['href']
13 
14         return new_url
15 
16     return old_url

 

 

三、项目代码介绍

项目中使用的几乎大部分为BeautifulSoup和request两个库，所以语法中普遍使用为find、select这些bs4的查询进行html查找，甚至有用到正则匹配进行查找，数据为了后续使用pandas，采用了列表嵌套字典的保存方式。简单的讲一下find中的使用结合房天下html，以深圳福田住宅区二手房为例子。

全部小区的信息都包含在class="houseList"中，每一个id="houselist_B09_01"代表一个小区的信息，在其中的a标签中href属性就是该小区的链接，需要字符串拼接添加“https：”来得到完整的链接

 1 try:
 2 
 3     r = requests.get(url=true_url, headers=headers)
 4 
 5 except:
 6 
 7     time.sleep(3)
 8 
 9     r = requests.get(url=true_url, headers=headers)
10 
11 soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
12 
13 house_num = len(soup.find_all('div',dataflag='bgcomare'))
14 
15 for i in range(1, house_num): 
16 
17     if i < 10:
18 
19         i = "0" + str(i)
20 
21     reg_url.append('https:'+soup.find('div', id='houselist_B09_' + str(i)).find('a')['href'])

 

house_num其实是获取在当前页数中存在的小区数量，并且进行获取对应的小区URL进行拼接得到需要的完整URL，可以观察到对应的每一个都有个前缀是'houselist_B09_'，根据筛选不同可能会不一样，需要自己查看一下。

同理，进入小区详细页面后可以看到对应的信息大部分都存在“小区详情”中，而且页面也是重定向，还是熟悉的配方熟悉的方法，但这里有个小坑，绝大部分小区详情的URL和原来URL是多了个字符串'/xiangqing/'，但多看几个以及后面页数的时候你会发现，其实有写穿插了其他的字符串进去比如’/2/’或者’/ef/’方法还是一样的。

 1 def get_house_deep_url(old_url):
 2 
 3     '''获得小区的详请URL'''
 4 
 5     # old_url ='https://doushihuayuan.fang.com/'
 6 
 7     true_url = get_true_url(old_url)
 8 
 9     r = requests.get(url=true_url, headers=headers,proxies=proxies)
10 
11     r.encoding = 'gb2312'
12 
13     soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
14 
15     deep_url = 'https:' + soup.find('li',id='kesfxqxq_A01_03_01').a['href']
16 
17     #print(deep_url)
18 
19     #print(type(deep_url))
20 
21     return deep_url

 

最后关于对应信息的获取，因为做法都一样，所以只说一个其他都依葫芦画瓢即可：

 1 r = requests.get(url=true_url, headers=headers,proxies=proxies)
 2 
 3 time.sleep(3)
 4 
 5 r.encoding = 'gb2312'
 6 
 7 soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
 8 House_info = soup.find('div', class_='inforwrap clearfix').find_all('dd')
 9 for item in House_info:
10 
11     if item.find('strong').get_text() == '小区地址：':
12 
13         address = item.get('title')
14 
15         House_dict['小区地址']=address
16 
17         House_list.append(address)
18 
19         #print(address)

 

 

最后附上代码模块的说明

  1 #!/urs/bin/env python
  2 
  3 # -*- conding: utf-8 -*-
  4 
  5 # @Author : Senci
  6 
  7 # @Time   : 2020/3/6 14:45
  8 
  9 # @File   : house-data.py
 10 
 11 
 12 
 13 代码功能模块说明：
 14 
 15     main--------------主要入口函数
 16 
 17      | ---------------return--------运行完成结束程序
 18 
 19     ip_proxy----------检查代理get_ip返回ip是否正常
 20 
 21          | ---------------return----proxies,代理ip字典{'http': proxy_ip}
 22 
 23                               | ----ip_num,ip更换个数
 24 
 25                               | ----Error004_status，是否为044异常代码，决定是否提前关闭程序
 26 
 27     get_num-----------获取页数
 28 
 29          | ---------------return-----pag_num，页数，int格式
 30 
 31     getUrls-----------获取小区详细URL
 32 
 33          | ---------------return-----reg_url_list，所有小区的URL，list格式
 34 
 35     get_house_info----获取小区的详细信息
 36 
 37          | ---------------return-----House_All，返回一个小区的所有信息，字典格式，详细格式见下方
 38 
 39     get_deep_url------获得小区的详请URL
 40 
 41          | ---------------return-----deep_url, 小区的详请的URL
 42 
 43     dic2pd------------数据转换为pandas
 44 
 45          | ---------------return-----House_DF，所有数据的dataframe数据格式
 46 
 47     pd2csv------------存储csv文件
 48 
 49          | ---------------return-----没有返回参数或变量，生成CSV文件
 50 
 51     run_log-----------日志生成
 52 
 53          | ---------------return-----没有返回参数或变量，生成txt文件
 54 
 55     get_true_url------url重定向解析
 56 
 57          | ---------------return-----获得解析后的新url
 58 
 59     get_map_info------地图地理位置获取
 60 
 61          | ---------------return-----map_info，列表，包含x，y两个维度
 62 
 63 
 64 
 65 ====================================================================================
 66 
 67 main.file_name      交互部分，保存测CSV文件名称，保存到当前路径
 68 
 69 get_num.true_url    为需要爬取网站的原始url，例如：https://sz.esf.fang.com/housing/85__1_0_0_0_1_0_0_0/
 70 
 71 getUrls.url         为规则匹配的url格式，可以根据需要修改，这里为福田区，住宅选项
 72 
 73 main.pag_num        为爬取页数，可以认为赋值，也可以不修改
 74 
 75 ====================================================================================
 76 
 77 House_All = {
 78 
 79                    'url':'空',
 80 
 81                    '小区名称': '空',
 82 
 83                    '别名':'空',
 84 
 85                    '本月均价':'空',
 86 
 87                    '小区地址':'空',
 88 
 89                    '行政区': '空',
 90 
 91                    '片区': '空',
 92 
 93                    '邮编': '空',
 94 
 95                    '产权描述': '空',
 96 
 97                    '物业类别': '空',
 98 
 99                    '建筑年代': '空',
100 
101                    '开发商': '空',
102 
103                    '建筑类型': '空',
104 
105                    '建筑面积': '空',
106 
107                    '占地面积': '空',
108 
109                    '房屋总数': '空',
110 
111                    '楼栋总数': '空',
112 
113                    '绿化率': '空',
114 
115                    '容积率': '空',
116 
117                    '物业费': '空',
118 
119                    '停车位': '空',
120 
121                    '交通状况': '空',
122 
123                    '周边信息': '空',
124 
125                    '地理位置': '空',
126 
127                    '更新时间': '空'
128 
129 }
130 
131 ====================================================================================

 

posted @ 2020-03-08 14:23  黑少啦  阅读(690)  评论(0)  编辑  收藏  举报