深圳房产信息爬取

from selenium import webdriver
import time

driver = webdriver.Firefox(executable_path = r'C:\Users\mok9697m\Desktop\geckodriver.exe')
#把上述地址改成你电脑中geckodriver.exe程序的地址
for i in range(0,3):
    link = "https://zh.airbnb.com/s/Shenzhen--China/homes?items_offset=" + str(i *18)
    driver.get(link)
    time.sleep(5)
    rent_list = driver.find_elements_by_css_selector('div._gig1e7')

    for eachhouse in rent_list:
        try:
            comment = eachhouse.find_element_by_css_selector('div._qhtkbey').text
        except:
            comment = 0
        price = eachhouse.find_element_by_css_selector('div._1ovgt1s0>div._1ixtnfc>span:nth-child(2)')
        price = price.text.replace("每晚", "").replace("价格", "").replace("\n", "")
     
        details = eachhouse.find_element_by_css_selector('span._fk7kh10')
        details = details.text
        house_type = details.split(" · ")[0]
        bed_number = details.split(" · ")[1]
       
        print (comment,price,house_type,bed_number)
    time.sleep(5)
 #price = eachhouse.find_element_by_css_selector('div._1yarz4r')
       # price = price.text.replace("每晚", "").replace("价格", "").replace("\n", "")
        #name = eachhouse.find_element_by_css_selector('div._vbshb6')
       # name = name.text
        #details = eachhouse.find_element_by_css_selector('span._14ksqu3j')
        #details = details.text
       # house_type = details.split(" · ")[0]
       # bed_number = details.split(" · ")[1]
        #print (comment, price, name, house_type, bed_number)

 

### 关于深圳二手房数据爬取的方法 为了高效地完成深圳二手房数据的大规模爬取任务,可以从以下几个方面入手: #### 1. **目标网站的选择** 首先需要明确目标网站。常见的房产平台如链家、贝壳找房、安居客等均提供深圳二手房的相关信息。由于这些网站通常会设置一定的反爬措施,建议优先选择接口开放度较高或较少限制的站点。 #### 2. **数据流分析与入口定位** 根据引用内容[^2],在进行大规模爬虫前需对目标网站的数据流动机制进行全面了解。例如,对于链家这样的平台,其展示的房源数量可能会受到分页限制(如仅显示100页)。此时可通过调整筛选条件(区域、价格区间、面积等),逐步细化查询范围,从而覆盖更多实际存在的房源记录。 #### 3. **技术实现方案** ##### (a) 请求方式识别 使用抓包工具(如Fiddler或Chrome开发者工具)捕获页面加载过程中发出的具体HTTP请求。确认所关注的信息是由GET/POST方法获取还是依赖AJAX动态加载JSON文件等形式呈现出来[^2]。 ##### (b) 并发处理策略 考虑到单一进程执行效率较低的问题,应当引入多线程或多协程架构提升整体吞吐能力。Python中的`asyncio`库配合`aiohttp`模块能够很好地满足异步I/O操作需求;而Scrapy框架自带Pipeline功能支持管道化管理下载项目并行程度较高的场景应用实例[^1]。 ##### (c) 去重机制设计 实现URL级别的唯一标识判断逻辑防止重复抓取相同资源浪费带宽资源消耗服务器性能增加不必要的负担同时也要注意遵守robots协议尊重原站规定合理控制访问频率避免触发防护机制导致IP封锁等问题发生[^3]. ##### (d) 分布式扩展考虑 当单机无法承担海量请求负载时,则要考虑构建基于消息队列(MQ)或者数据库共享待办事项列表形式运作起来更加灵活可控易于维护升级替换组件不影响全局运转状态保持一致性良好通讯连接稳定可靠传输速度快延迟低等特点优势明显优于传统集中式部署模式效果显著优于后者表现优异得多很多倍以上都是常见做法可供参考借鉴之处多多益善而已啦! #### 4. **具体代码示例** 以下是利用Python编写的一个简单版本的二手房爬虫脚本片段供您参考: ```python import asyncio import aiohttp async def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(urls): tasks = [] async with aiohttp.ClientSession() as session: for url in urls: task = asyncio.create_task(fetch(session, url)) tasks.append(task) results = await asyncio.gather(*tasks) # Process the results here... if __name__ == "__main__": urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"] # Replace these URLs accordingly. asyncio.run(main(urls)) ``` --- ###
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