汽车之家所有车型价格爬虫

本文介绍了一款爬虫,用于抓取汽车之家网站上的所有车型价格数据,包括经销商报价和二手车商家报价。通过分析网站数据,确定爬取目标,并解析JSON包获取动态更新的经销商价格。同时,针对403错误,采用了重新请求的策略,确保数据完整抓取。代码已上传至GitHub。

闲来无事突然想爬一下汽车之家上面的数据,看来看去觉得上面最有价值的就是上面的价格数据,汽车之家上面有指导价和不同地方的经销商和二手商家的价格数据,该爬虫实现了汽车之家上的所有车型的价格数据的爬取。

目录

一,分析网站上的数据并确定自己的爬取目标

二,通过抓取json包来获取经销商报价和二手车商家报价

三,屏蔽的页面记录和再次爬取


一,分析网站上的数据并确定自己的爬取目标

网站地址:汽车之家

通过分析我们确定要爬取的数据如下所示:

其中要分析好其中的逻辑结构,把要爬取的数据进行分层:

          在写之前还要按照网页上的数据进行层数划分:

### 构建汽车之家二手车车型爬虫的方法 要构建一个针对汽车之家二手车车型的网络爬虫,可以采用 Python 的 `Scrapy` 或 `Selenium` 工具来完成数据采集工作。以下是具体的技术细节和实现思路: #### 使用 Scrapy 实现静态页面爬取 如果目标网页的数据是通过 HTML 静态加载的方式呈现,则可以直接利用 `Scrapy` 进行高效爬取。以下是一个简单的 `Scrapy` 爬虫模板[^1]: ```python import scrapy class AutoHomeSpider(scrapy.Spider): name = 'autohome_spider' start_urls = ['https://www.autohome.com.cn/usedcar'] def parse(self, response): for car_model in response.css('div.car-model'): yield { 'name': car_model.css('h3::text').get(), 'price': car_model.css('span.price::text').get(), 'mileage': car_model.css('p.mileage::text').get() } next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse) ``` 上述代码定义了一个名为 `AutoHomeSpider` 的爬虫类,它会从起始 URL 开始解析每一页中的车辆模型名称、价格以及里程数,并自动跳转到下一页继续抓取。 #### 使用 Selenium 处理动态内容 当遇到 JavaScript 渲染的内容时(例如某些 AJAX 加载的数据),则需要借助 `Selenium` 来模拟浏览器行为并获取完整的 DOM 数据[^2]。下面展示一段基于 `Selenium` 的简单脚本: ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By driver = webdriver.Chrome() # 初始化 Chrome 浏览器驱动程序 url = "https://www.autohome.com.cn/usedcar" driver.get(url) models = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div.car-model") for model in models: name_element = model.find_element(By.TAG_NAME, "h3") price_element = model.find_element(By.CLASS_NAME, "price") mileage_element = model.find_element(By.XPATH, ".//p[contains(@class,'mileage')]") print(f"Name: {name_element.text}, Price: {price_element.text}, Mileage: {mileage_element.text}") driver.quit() ``` 这段代码启动了一个无头模式下的 Chrome 浏览器实例访问指定网站地址后提取所需字段信息再关闭连接过程结束整个操作流程. #### 结合 Flask 和 MySQL 存储数据 为了长期保存所收集的信息并将它们用于后续分析或者展示给用户查看等功能需求上考虑的话还可以引入 Web 应用开发框架比如 Flask 并配合关系型数据库管理系统如 MySQL 完成持久化存储任务[^4]: ```python from flask import Flask, jsonify import mysql.connector app = Flask(__name__) @app.route('/cars') def get_cars(): db = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="autodb" ) cursor = db.cursor(dictionary=True) cursor.execute("SELECT * FROM cars") result = cursor.fetchall() return jsonify(result) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 此部分展示了如何创建 RESTful API 接口供前端调用来查询已存入数据库内的所有记录列表.
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