适合初学者的Python爬取链家网教程

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前言

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作者： TinaLY

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网上很多爬取教程，但是一般存在两个问题：

一是：自己调试会遇到很多bug，一般无法直接使用，对于调试代码有难度的来说比较抓狂；

二是：由于网页数据的格式不是完全规整的，寻找的代码块可能会遇到问题，所以需要设置一个异常抛出机制，以免前面爬取的数据没来得及保存，耗时耗力。

这次是根据自己的经验，提供小批量爬取的数据，能拆开的代码尽量拆开。

用的爬取结构，主要是selenium，网页会连续不断地打开。
以济南市为例，为了小规模测试，针对单个行政区分别获取，代码熟悉之后可将区改为循环。

代码如下：

关键包：

from selenium import webdriver
from urllib import request,parse
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException

定义参数（前三行是高德API获取坐标用得到，第四行是爬取的城市，一般网页链接接中会有）：

amap_web_key = '你的key'
poi_search_url = "http://restapi.amap.com/v3/place/text"
poi_boundary_url = "https://ditu.amap.com/detail/get/detail"
city ='jinan'

关键代码：

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.57 Safari/537.36'}
driver1 = webdriver.Chrome()
pageid = 1
while(pageid <='页码数')://此处页码数是指进入某个区之后显示的页码数量
    allarray = []
    print('pageid =',pageid)
    url ='https://jn.lianjia.com/xiaoqu/pingyin/pg'+str(pageid)
    driver1.get(url)
    driver1.implicitly_wait(5)
    house_list =driver1.find_elements_by_class_name('img')
    for i in range(house_list.__len__()):
        time.sleep(2)
        temparray =[]
        detailurl = house_list[i].get_attribute('href')
        print(i,'detailurl',detailurl)
        driver = webdriver.Chrome()
        driver.get(detailurl)
        try:
            housename =driver.find_element_by_class_name('detailTitle').text
            price = driver.find_element_by_class_name('xiaoquUnitPrice').text
            xiaoquinfo = driver.find_elements_by_class_name('xiaoquInfoContent')
            # [占地面积，建筑面积，容积率，绿化率，停车位，楼栋总数，总户数，物业公司，物业费，物业描述，楼层状况]
            xiaoquage = xiaoquinfo[0].text  #建筑年代
            jianzhuleixing = xiaoquinfo[1].text  # 建筑类型
            wuyefei = xiaoquinfo[2].text  # 物业费用
            dongshu = xiaoquinfo[5].text  # 楼栋总数
            hushu = xiaoquinfo[6].text #房屋总数
            temparray.append(housename)
            temparray.append(price)
            temparray.append(jianzhuleixing)  # 户数
            temparray.append(wuyefei)  # 物业费
            temparray.append(dongshu)  # 容积率
            temparray.append(hushu)  # 绿化率
            # location = getpoi_page(temparray[0])//调用利用高德API获取坐标的函数
            # 通过高德查询经纬度      
            //获得小区的最终目的要落到地图上，所以需要获得坐标点，高德开源API可以获得，但是
            //由于一个key的查询数量有限，为了防止中间出错，建议先把所有房屋数据建立起来之后，
            //统一查坐标，对于初学者，一切以简单易实现为主！
            temparray.append('0')
            temparray.append('0')
            # if (location == ''):
            #     temparray.append('0')
            #     temparray.append('0')
            # else:
            #     temparray.append(location[0])
            #     temparray.append(location[1])
            # break
            # print(temparray)
        except NoSuchElementException as msg:
            //异常抛出函数非常非常重要，虽然诸如淘宝、阿里巴巴等页面都有统一的HTML标签格式，
            //但是有经验的童鞋应该知道，总会有那么一两个不按常规出牌的，如果异常抛出机制写
            //不好，经常容易前功尽弃
            # print("第",i,"个小区查找元素失败")
            try:
                housename = driver.find_element_by_class_name('detailTitle').text
price = driver.find_element_by_css_selector("[class='xiaoquPrice clear']").text
//对比上面的price可以看出，异常抛出是因为对于price属性出现了两种标签
xiaoquinfo = driver.find_elements_by_class_name('xiaoquInfoContent')
                # [占地面积，建筑面积，容积率，绿化率，停车位，楼栋总数，总户数，物业公司，物业费，物业描述，楼层状况]
                xiaoquage = xiaoquinfo[0].text  # 建筑年代
                jianzhuleixing = xiaoquinfo[1].text  # 建筑类型
                wuyefei = xiaoquinfo[2].text  # 物业费用
                dongshu = xiaoquinfo[5].text  # 楼栋总数
                hushu = xiaoquinfo[6].text  # 房屋总数
                temparray.append(housename)
                temparray.append(price)
                temparray.append(jianzhuleixing)  # 户数
                temparray.append(wuyefei)  # 物业费
                temparray.append(dongshu)  # 容积率
                temparray.append(hushu)  # 绿化率
                temparray.append('0')
                temparray.append('0')
            except NoSuchElementException as msg:
                print("两种情况均查不到")
        allarray.append(temparray)
        driver.close()
    text_save(allarray, 'lianjia_fangwu.txt')
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