python爬虫案例，爬取某站上海租房图片！

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原创 2024-11-20 15:01:14 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
上海租房房源数据分析（基于R的案例分析）（一） 0.前言 沪上即将毕业党，面临着租房的压力（为什么不是买房？呵呵呵呵你想什么呢。。。。），因此想收集下上海租房信息。比较了几个网站，发现链家数据较易爬取，格式工整，维度丰富，因此，从链家入手，用Python进行数据采集，用R语言对采集后的信息进行数据分析，最后用K-Means聚类算法对房源分类并对租金进行建模，以期真正将所学用到所用之处。（哈哈哈哈哈，但愿~~） 注意：本文只针对初入数据分析的... 阅读详情

前言

对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过。这段时间开始学习python爬虫，今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片，其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup。python 版本：python3.6 ,IDE ：pycharm。其实就几行代码，但希望没有开发基础的人也能一下子看明白，所以大神请绕行。

第三方库

首先安装

我是用的pycharm所以另为的脚本安装我这就不介绍了。

如上图打开默认设置选择Project Interprecter，双击pip或者点击加号，搜索要安装的第三方库。其中如果建立的项目多记得Project Interprecter要选择正确的安装位置不然无法导入。

Requests库

requests库的官方定义：Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库，人类可以安全享用。其实他就是请求网络获取网页数据的。

import requests
header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}
res=requests.get('http://sh.58.com/zufang/',headers=header)
try:
    print(res.text);
except  ConnectionError:
    print('访问被拒绝！！！')

结果如下：

其中Request Headers的参数如下：

#headers的一些属性：
#Accept:指定客户端能够接收的内容类型，内容类型的先后次序表示客户都接收的先后次序
#Accept-Lanuage:指定HTTP客户端浏览器用来展示返回信息优先选择的语言
#Accept-Encoding指定客户端浏览器可以支持的web服务器返回内容压缩编码类型。表示允许服务器在将输出内容发送到客户端以前进行压缩，以节约带宽。而这里设置的就是客户端浏览器所能够支持的返回压缩格式。
#Accept-Charset:HTTP客户端浏览器可以接受的字符编码集
# User-Agent : 有些服务器或 Proxy 会通过该值来判断是否是浏览器发出的请求
# Content-Type : 在使用 REST 接口时，服务器会检查该值，用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。
# application/xml ： 在 XML RPC，如 RESTful/SOAP 调用时使用
# application/json ： 在 JSON RPC 调用时使用
# application/x-www-form-urlencoded ： 浏览器提交 Web 表单时使用
# 在使用服务器提供的 RESTful 或 SOAP 服务时， Content-Type 设置错误会导致服务器拒绝服务

BeautifulSoup库

BeautifulSoup可以轻松的解析Requests库请求的页面，并把页面源代码解析为Soup文档，一边过滤提取数据。这是bs4.2的文档。

Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用 Python默认的解析器，其中lxml 据说是相对而言比较强大的我下面的暗示是python 标准库的。

选择器select
# 选择所有div标签
soup.select("div")
# 选择所有p标签中的第三个标签
soup.select("p:nth-of-type(3)")
相当于soup.select(p)[2]
# 选择div标签下的所有img标签
soup.select("div img")
# 选择div标签下的直接a子标签
soup.select("div > a")
# 选择id=link1后的所有兄弟节点标签
soup.select("#link1 ~ .mybro")
# 选择id=link1后的下一个兄弟节点标签
soup.select("#link1 + .mybro")
# 选择a标签，其类属性为className的标签
soup.select("a .className")
# 选择a标签，其id属性为idName的标签
soup.select("a #idName")
# 选择a标签，其属性中存在attrName的所有标签
soup.select("a[attrName]")
# 选择a标签，其属性href=http://wangyanling.com的所有标签
soup.select("a[href='http://wangyanling.com']")
# 选择a标签，其href属性以http开头
soup.select('a[href^="http"]')
# 选择a标签，其href属性以lacie结尾
soup.select('a[href$="lacie"]')
# 选择a标签，其href属性包含.com
soup.select('a[href*=".com"]')
# 从html中排除某标签，此时soup中不再有script标签
[s.extract() for s in soup('script')]
# 如果想排除多个呢
[s.extract() for s in soup(['script','fram']

BeautifulSoup库需要学习的知识点，请参考bs4.2的文档。在这不再过多叙述。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}
res=requests.get('http://cd.58.com/zufang/',headers=header)
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
print(soup.prettify())

案例：爬取上海租房图片

import requests
import urllib.request
import os
import time
from bs4 import BeautifulSoup
header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36'}
url=['http://sh.58.com/zufang/pn{}/?ClickID=2'.format(number) for number in range(6,51)]#分页抓取
adminCout=6
for arurl in url:
    adminCout=adminCout+1
    res=requests.get(arurl,headers=header)
    soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
    arryImg=soup.select('.img_list img')
    print(arryImg)
    count = 0;
    for img in arryImg:
        print(img['lazy_src'])
        _url = img['lazy_src']
        pathName = "E:\\2333\\" + str(adminCout)+"_"+str(count) + ".jpg"  # 设置路径和文件名
        result = urllib.request.urlopen(_url)  # 打开链接，和python2.x不同请注意了
        data = result.read()  # 否则开始下载到本地
        with open(pathName, "wb") as code:
            code.write(data)
            code.close()
            count = count + 1  # 计数+1
            print("正在下载第：", count)
        time.sleep(30)

只是实现功能，至于代码结果如下：

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#python #爬虫 #开发语言 #python爬虫 #Python基础
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python3爬虫抓取链家上海租房信息 环境：win10，anaconda3（python3.5） 爬取对象网站：链家上海租房 方法一：利用requests获取网页信息，再利用正则提取数据，并将结果保存到csv文件。 代码地址：代码 抓取到的数据如下所示： 从左往右依次是：房屋链接、房屋描述、房屋布局、房屋大小、所在区、所在区的具体区域、房屋楼层数、交通信息、看房时间、房租（/月）、上架时间以及当前有多少人看过该房屋。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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【Python爬虫案例学习21】爬取某站上海租房图片

####前言 其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup。 其实就几行代码，但希望没有开发基础的人也能一下子看明白，所以大神请绕行。 ####基本环境配置 python 版本：3.6 IDE ：pycharm ####相关模块 import requests import urllib.request import os import time from bs...

人生苦短， 还不用Python？ 345

Python爬取某站上海租房图片！这么点大居然这么贵？

前言 对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过。这段时间开始学习python爬虫，今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片，其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup。python 版本：python3.6 ,IDE ：pycharm。 第三方库 私信小编01 领取此项目完整代码！上海真的是寸土寸金！ 首先安装 我是用的pycharm所以另为的...

PythonJavaPHP的博客 209

租房子，光看数据怎么够，Python爬取某站租房图片

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 以下文章来源于csdn，作者王延领 对于一个net开发者爬虫真真的以前没有写过。这段时间开始学习python爬虫，今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片，其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup。python 版本：python3.6 ,IDE ：pycharm。 第三方库 首先安装 我是用的pycharm所以另...

Python案例分享，B站视频教程：https://space.bilibili.com/523606542 451

python爬虫实践——零基础快速入门（四）爬取小猪租房信息

上篇文章我们讲到python爬虫实践——零基础快速入门（三）爬取豆瓣电影 接下来我们爬取小猪短租租房信息。进入主页后选择深圳地区的位置。地址如下： http://sz.xiaozhu.com/ 一，标题爬取 按照惯例，我们先复制标题的xpath信息，多复制几个进行对比： //*[@id=&amp;quot;page_list&amp;quot;]/ul/li[1]/div[2]/div/a/span //*[@id

MTbaby的博客 8219

python accept解析_Python爬取某站上海租房图片

点击上方“Python技术之巅”，马上关注真爱，请置顶或星标前言对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过。这段时间开始学习python爬虫，今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片，其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup。python 版本：python3.6 ,IDE ：pycharm。第三方库首先安装我是用的pycharm所以另为的脚本安装我这...

weixin_36257834的博客 132

python爬虫分析——广州租房信息爬取并分析

Python数据分析之广州租房信息爬取与分析

LSH1628340121的博客 3235
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