写在前面

身为一名快要步入社会的菜鸟程序员，每次在各大网站看到房价的时候，都感到头皮一凉（不是头发少哈），再抬手看看手机里的余额，瞬间泪目。。

既然如此，那就先瞅瞅目前二手房的情况，瞅瞅又不要钱，看看目前都是什么行情，各地区房价的差异等。本文主要爬取链家中武汉二手房信息，包括默认排序和最新发布中的二手房信息，共 6000 条左右（可能有重复）。由于爬取的信息列有些多，数据分析及可视化的部分就留在下一篇文章中。

文中主要涉及的Python库：

• lxml：页面解析提取所需内容。
• asyncio：提供了完善的异步IO支持，可以将多个 coroutine 封装成一组 Task 然后并发执行。
• aiohttp：可以实现单线程并发 IO 操作。如果仅用在客户端，发挥的威力不大，只是为了搭配 asyncio 来使用，因为 requests 不支持异步。如果把 asyncio 用在服务器端，例如 Web 服务器，由于 HTTP 连接就是 IO 操作，因此可以用 单线程 + coroutine 实现多用户的高并发支持。
• pandas：将爬取的数据转为 DataFrame 类型，并生成 csv 文件。
• pathlib：面向对象的编程方式来表示文件系统路径。

话不多说，进入正题。

主页面信息爬取

主页面分析

首先进入 链家武汉二手房，界面如下：

通过观察，我们发现页面中的二手房信息并不完整，因此我们在主页面中可以只爬取 详情页 的链接，其余房屋信息在详情页中再进行爬取。
当我们下拉滚动条，可以发现，页面中的数据是打开页面时就已经加载好的，而不是“懒加载”（当我们拖动界面，才会对相应资源进行请求和加载）。为了检测我们的想法是否正确可以做一个小测试。

对当前页面发出请求，将相应数据保存到 test.html 文件。

import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36',
}
page_text = requests.get(url='https://wh.lianjia.com/ershoufang/rs/', headers=headers).text
with open('test.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(page_text)

我们打开 test.html 文件，点击看是否能够进入详情页。或者通过开发者工具查找详情页的 url 。

主页面url获取

通过上面的验证，我们可以直接对页面发起请求，请求的数据中包含进入详情页的 url 。

默认排序和最新发布的菜单中各有 100 页数据。

前三页 url 比较：

默认排序：
https://wh.lianjia.com/ershoufang/rs/
https://wh.lianjia.com/ershoufang/pg2/
https://wh.lianjia.com/ershoufang/pg3/


最新发布：
https://wh.lianjia.com/ershoufang/co32/
https://wh.lianjia.com/ershoufang/pg2co32/
https://wh.lianjia.com/ershoufang/pg2co32/


通过测试发现使用下面url也可以进入第一页。
https://wh.lianjia.com/ershoufang/pg1/
https://wh.lianjia.com/ershoufang/pg1co32/

现在就可以通过代码生成待爬取的 url_list 。

def get_url_list():
    url_list = []
    # 默认排序
    url = 'https://wh.lianjia.com/ershoufang/pg%d/'
    # 最新发布
    url_new = 'https://wh.lianjia.com/ershoufang/pg%dco32/'
    for i in range(1, 101):
        url_list.append(url%i)
        url_list.append(url_new%i)
    return url_list

获取页面数据

有了 url_list 我们就可以按照里面的 url ，爬取页面数据了。下面使用异步协程的方式对页面发出请求，并将获取的相应数据作为参数，传给 get_detail_url 函数（获取详情页 url ）。

async def get_page(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36',
    }
    async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False), trust_env=True) as session:
        while True:
            try:
                async with session.get(url=url, headers=headers, timeout=8) as response:
                    # 更改相应数据的编码格式
                    response.encoding = 'utf-8'
                    # 遇到IO请求挂起当前任务，等IO操作完成执行之后的代码，当协程挂起时，事件循环可以去执行其他任务。
                    page_text = await response.text()
                    # 未成功获取数据时，更换ip继续请求
                    if response.status != 200:
                        continue
                    print(f"{url}爬取完成!")
                    break
            except Exception as e:
                print(e)
                # 捕获异常，继续请求
                continue
    return get_detail_url(page_text)

页面数据解析及保存

现在我们将获取的页面数据进行解析，通过 xpath 提取详情页的 url ，将详情页的 url 保存到 detail_page_url.csv 中。

def get_detail_url(page_text):
    tree = etree.HTML(page_text)

    li_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/ul/li')
    detail_url_list = []
    for li in li_list:
        detail_url_list.append(li.xpath('./div[1]/div[1]/a/@href')[0])

    df = pd.DataFrame({'detail_url': detail_url_list})
    header = False if Path.exists(Path(current_path, 'detail_page_url.csv')) else True
    df.to_csv(Path(current_path, 'detail_page_url.csv'), index=False, mode='a', header=header)

详情页 url 数据

详情页信息爬取

详情页分析

我们先看看详情页的信息有哪些是我们所需要的。


上面红框框出的均需要进行爬取，信息当然是多多益善啦。

加载详情页url

由于 6000 条详情页的 url 中有重复的详情页，经过去重后取 5500 条 url 保存到待爬取列表中。

def get_url_list():
    df = pd.read_csv(Path(current_path, 'detail_page_url.csv'))
    df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)
    url_list = df['detail_url'].values.tolist()
    # 取url_list中的前5500条
    return url_list[: 5500]

获取页面数据

与主页面的获取方式相同。

async def get_detail_page(url, semaphore):
    async with semaphore:
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36',
        }
        async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False), trust_env=True) as session:
            while True:
                try:
                    async with session.get(url=url, headers=headers, timeout=8) as response:
                        # 更改相应数据的编码格式
                        response.encoding = 'utf-8'
                        # 遇到IO请求挂起当前任务，等IO操作完成执行之后的代码，当协程挂起时，事件循环可以去执行其他任务。
                        page_text = await response.text()
                        # 未成功获取数据时，更换ip继续请求
                        if response.status != 200:
                            continue
                        print(f"{url}爬取完成!")
                        break
                except Exception as e:
                    print(e)
                    # 捕获异常，继续请求
                    continue
        return parse_page_text(page_text)

页面数据解析及保存

由于需要提取的信息较多，所以代码量有些多，整体思路：建立保存房屋信息的字典 house_info_dict ，通过 xpath 解析获取各部分信息，简单处理后（更改数据类型，提取数字，截取部分等）将其保存到 house_info_dict ，最后将 house_info_dict 的信息保存到 csv 中。

def parse_page_text(page_text):
    tree = etree.HTML(page_text)

    house_info_dict = {}

    house_info_dict['title'] = tree.xpath('/html/body/div[3]/div/div/div[1]/h1/text()')[0]    # 标题
    house_info_dict['follower_numbers'] = int(tree.xpath('//*[@id="favCount"]/text()')[0])    # 关注人数
    div = tree.xpath('/html/body/div[5]/div[2]/div')

    house_info_dict['total_price'] = float(div[2].xpath('./span[1]/text()')[0])    # 房价（万）
    house_info_dict['unit_price'] = int(div[2].xpath('./div[1]/div[1]/span//text()')[0])    # 单位房价（元/平米）
    house_info_dict['build_time'] = div[3].xpath('./div[3]/div[2]/text()')[0][:4]    # 建造时间
    house_info_dict['region'] = div[4].xpath('./div[2]/span[2]/a[1]/text()')[0]    # 房屋地区

    # 基本信息提取
    li_list1 = tree.xpath('//*[@id="introduction"]/div/div/div[1]/div[2]/ul/li')
    info_name1 = ['house_type', 'floor', 'house_area', 'house_type_structure', 'inside_area', 'building_type',
                  'orientation', 'building_structure', 'decoration', 'users/elevator', 'elevator']
    for i in range(len(li_list1)):
        house_info_dict[info_name1[i]] = li_list1[i].xpath('./text()')[0]

    # 交易信息提取
    li_list2 = tree.xpath('//*[@id="introduction"]/div/div/div[2]/div[2]/ul/li')
    info_name2 = ['listing_time', 'transaction_ownership', 'last_transaction_time', 'house_use', 'house_years',
                  'ownership', 'mortgage_info', 'room_spare_parts', 'house_verification_code']
    for i in range(len(li_list2)):
        house_info_dict[info_name2[i]] = li_list2[i].xpath('./span[2]/text()')[0]

    # 去除抵押贷款信息中的换行符和两边的空格
    house_info_dict['mortgage_info'] = house_info_dict['mortgage_info'].replace('\n', '')
    house_info_dict['mortgage_info'] = house_info_dict['mortgage_info'].strip()

    house_label_list = []
    div_list = tree.xpath('/html/body/div[7]/div[1]/div[2]/div/div[1]/div[2]/a')
    for div in div_list:
        house_label = div.xpath('./text()')[0]
        house_label = house_label.replace('\n', '')    # 去换行符
        house_label = house_label.strip()    # 去除两边空格
        house_label_list.append(house_label)
    house_info_dict['house_label'] = ','.join(house_label_list)

    df = pd.DataFrame(house_info_dict, index=[0])
    header = False if Path.exists(Path(current_path, 'house_info.csv')) else True
    df.to_csv(Path(current_path, 'house_info.csv'), index=False, mode='a', header=header)

详情页房屋数据

由于部分房屋详情页中部分信息缺失，导致实际爬取的数量略少于 < 5500 条。

❤完整代码及数据集：github地址❤

下一篇，将针对爬取的武汉二手房数据进行分析，寻找武汉各地区二手房热门区域，热门户型，房价信息，与房价相关的一些因素等（很快更新）。

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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43965708/article/details/117395627