Python爬取贝壳房源数据的实战教程

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       随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容，了解python爬虫，本文给大家分享Python爬取贝壳房源数据的实战教程，感兴趣的朋友一起学习吧
; n, S  n/ t! d  G+ e3 k' N一、爬虫是什么？
        在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，而手动从互联网中去寻找这些数据，则耗费的精力过大。此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从而进行更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。在使用爬虫前首先要了解爬虫所需的库（requests）或者( urllib.request )，该库是为了爬取数据任务而创建的。
二、使用步骤
1.引入库
) ^+ A, t2 b) `4 n  u( k       代码如下（示例）：

复制代码
import os
import urllib.request
import random
import time
class BeikeSpider:
def __init__(self, save_path="./beike"):
"""
        贝壳爬虫构造函数
        :param save_path: 网页保存目录
        """

2.读入数据
7 J6 M- m2 Q  c       代码如下 ：

复制代码
# 网址模式
self.url_mode = "http://{}.fang.ke.com/loupan/pg{}/"
# 需爬取的城市
self.cities = ["cd", "sh", "bj"]
# 每个城市爬取的页数
self.total_pages = 20
# 让爬虫程序随机休眠5-10秒
self.sleep = (5, 10)
# 网页下载保存根目录
self.save_path = save_path
# 设置用户代理，是爬虫程序伪装成浏览器
self.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36"}
# 代理IP的信息
self.proxies = [
            {"https": "123.163.67.50:8118"},
            {"https": "58.56.149.198:53281"},
            {"https": "14.115.186.161:8118"}
        ]

# 创建保存目录
if not os.path.exists(self.save_path):
            os.makedirs(self.save_path)
def crawl(self):
"""
        执行爬取任务
        :return: None
        """

      该处使用的url网络请求的数据。
8 r7 q/ B" i# ~3.随机选择一个ip地址构建代理服务器
) C# F6 X$ c9 ^# L

复制代码
for city in self.cities:
            print("正在爬取的城市:", city)
# 每个城市的网页用单独的目录存放
            path = os.path.join(self.save_path, city)
if not os.path.exists(path):
                os.makedirs(path)

for page in range(1, self.total_pages+1):
# 构建完整的url
                url = self.url_mode.format(city, page)
# 构建Request对象, 将url和请求头放入对象中
                request = urllib.request.Request(url, headers=self.headers)

# 随机选择一个代理IP
                proxy = random.choice(self.proxies)
# 构建代理服务器处理器
                proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy)
# 构建opener
                opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
# 使用构建的opener打开网页
                response = opener.open(request)
                html = response.read().decode("utf-8")
# 网页保存文件名(包含路径)
                filename = os.path.join(path, str(page)+".html")

# 保存网页
self.save(html, filename)
                print("第%d页保存成功！" % page)

# 随机休眠
                sleep_time = random.randint(self.sleep[0], self.sleep[1])
                time.sleep(sleep_time)

      该处除随机选择ip地址以外还会限制爬取数据的速度，避免暴力爬取。
: m! k. G% g1 G$ }4.运行代码
' [# u( \( L1 o: p6 K+ o. @

复制代码
def save(self, html, filename):
"""
        保存下载的网页
        :param html: 网页内容
        :param filename: 保存的文件名
        :return:
        """

        f = open(filename, 'w', encoding="utf-8")
        f.write(html)
        f.close()

def parse(self):
"""
        解析网页数据
        :return:
        """
pass

if __name__ == "__main__":
    spider = BeikeSpider()
    spider.crawl()

       运行结果就会这样，会保存在你的文件夹中。