Python 分析二手房源信息,揭晓土地交易现状!

Python通过协程实现异步爬虫--asyncio技巧 很多同学对于异步这个概念只是停留在了“听说很NB”的认知层面上,很少有人能够在项目中真正的使用异步实现高性能的相关操作。接下来,咱们就一起来学习一下,爬虫中如何使用异步实现高性能的数据爬取操作。 阅读详情

本文先熟悉并发与并行、阻塞与非阻塞、同步与异步、多线程、多线程、协程的基本概念。再实现 asyncio + aiohttp 爬取链家成都二手房源信息的异步爬虫,爬取效率与多线程版进行简单测试和比较。

基本概念

并发与并行

  • 并发:指在同一时刻只能有一条指令执行,但多个进程指令被快速的轮换执行,使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果,但在微观上并不是同时执行的,只是把时间分成若干段,使多个进程快速交替的执行。
  • 并行:指在同一时刻,有多条指令在多个处理器上同时执行。所以无论从微观还是从宏观来看,二者都是一起执行的。

阻塞与非阻塞

  • 阻塞状态指程序未得到所需计算资源时被挂起的状态。程序在等待某个操作完成期间,自身无法继续处理其他的事情,则称该程序在该操作上是阻塞的。
  • 非阻塞:程序在等待某操作过程中,自身不被阻塞,可以继续处理其他的事情,则称该程序在该操作上是非阻塞的。

同步与异步

  • 同步:不同程序单元为了完成某个任务,在执行过程中需靠某种通信方式以协调一致,我们称这些程序单元是同步执行的。
  • 异步:为完成某个任务,不同程序单元之间过程中无需通信协调,也能完成任务的方式,不相关的程序单元之间可以是异步的。

多线程

多线程(multithreading),是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程,进而提升整体处理性能。具有这种能力的系统包括对称多处理机、多核心处理器以及芯片级多处理或同时多线程处理器。在一个程序中,这些独立运行的程序片段叫作“线程”(Thread),利用它编程的概念就叫作“多线程处理”。

多进程

多进程(multiprocessing),每个正在系统上运行的程序都是一个进程。每个进程包含一到多个线程。进程也可能是整个程序或者是部分程序的动态执行。线程是一组指令的集合,或者是程序的特殊段,它可以在程序里独立执行,也可以把它理解为代码运行的上下文。所以线程基本上是轻量级的进程,它负责在单个程序里执行多任务。多进程就是利用 CPU 的多核优势,在同一时间并行地执行多个任务,可以大大提高执行效率。

协程

协程,英文叫作 Coroutine,又称微线程、纤程,协程是一种用户态的轻量级线程。

协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态,即所有局部状态的一个特定组合,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态。

协程本质上是个单进程,协程相对于多进程来说,无需线程上下文切换的开销,无需原子操作锁定及同步的开销,编程模型也非常简单。

我们可以使用协程来实现异步操作,比如在网络爬虫场景下,我们发出一个请求之后,需要等待一定的时间才能得到响应,但其实在这个等待过程中,程序可以干许多其他的事情,等到响应得到之后才切换回来继续处理,这样可以充分利用 CPU 和其他资源,这就是协程的优势。

asyncio + aiohttp 异步爬虫

爬虫基本思路:

  • 确定目标url
  • 发送请求   获取响应
  • 解析响应   提取数据
  • 保存数据

查看网页源代码,可以找到我们想要提取的数据

检查分析网页:

可以发现一页里的每条房源的各种信息都在li标签下

第1页:https://cd.lianjia.com/ershoufang/
第2页:https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg2/
第3页:https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg3/
第100页:https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg100/
分析易得翻页的规律,构造请求url列表。

异步爬虫代码如下:

import asyncio
import aiohttp
from lxml import etree
import logging
import datetime
import openpyxl


wb = openpyxl.Workbook()
sheet = wb.active
sheet.append(['房源', '房子信息', '所在区域', '单价', '关注人数和发布时间', '标签'])
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
start = datetime.datetime.now()


class Spider(object):
    def __init__(self):
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(6)  # 信号量,控制协程数,防止爬的过快被反爬
        self.header = {
            "Host": "cd.lianjia.com",
            "Referer": "https://cd.lianjia.com/ershoufang/",
            "Cookie": "lianjia_uuid=db0b1b8b-01df-4ed1-b623-b03a9eb26794; _smt_uid=5f2eabe8.5e338ce0; UM_distinctid=173ce4f874a51-0191f33cd88e85-b7a1334-144000-173ce4f874bd6; _jzqy=1.1596894185.1596894185.1.jzqsr=baidu.-; _ga=GA1.2.7916096.1596894188; gr_user_id=6aa4d13e-c334-4a71-a611-d227d96e064a; Hm_lvt_678d9c31c57be1c528ad7f62e5123d56=1596894464; _jzqx=1.1596897192.1596897192.1.jzqsr=cd%2Elianjia%2Ecom|jzqct=/ershoufang/pg2/.-; select_city=510100; lianjia_ssid=c9a3d829-9d20-424d-ac4f-edf23ae82029; Hm_lvt_9152f8221cb6243a53c83b956842be8a=1596894222,1597055584; gr_session_id_a1a50f141657a94e=33e39c24-2a1c-4931-bea2-90c3cc70389f; CNZZDATA1253492306=874845162-1596890927-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1597054876; CNZZDATA1254525948=1417014870-1596893762-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1597050413; CNZZDATA1255633284=1403675093-1596890300-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1597052407; CNZZDATA1255604082=1057147188-1596890168-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1597052309; _qzjc=1; gr_session_id_a1a50f141657a94e_33e39c24-2a1c-4931-bea2-90c3cc70389f=true; _jzqa=1.3828792903266388500.1596894185.1596897192.1597055585.3; _jzqc=1; _jzqckmp=1; sensorsdata2015jssdkcross=%7B%22distinct_id%22%3A%22173ce4f8b4f317-079892aca8aaa8-b7a1334-1327104-173ce4f8b50247%22%2C%22%24device_id%22%3A%22173ce4f8b4f317-079892aca8aaa8-b7a1334-1327104-173ce4f8b50247%22%2C%22props%22%3A%7B%22%24latest_traffic_source_type%22%3A%22%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%B5%81%E9%87%8F%22%2C%22%24latest_referrer%22%3A%22%22%2C%22%24latest_referrer_host%22%3A%22%22%2C%22%24latest_search_keyword%22%3A%22%E6%9C%AA%E5%8F%96%E5%88%B0%E5%80%BC_%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%89%93%E5%BC%80%22%7D%7D; _gid=GA1.2.865060575.1597055587; Hm_lpvt_9152f8221cb6243a53c83b956842be8a=1597055649; srcid=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; _qzja=1.726562344.1596894309336.1596897192124.1597055583833.1597055601626.1597055649949.0.0.0.12.3; _qzjb=1.1597055583833.3.0.0.0; _qzjto=3.1.0; _jzqb=1.3.10.1597055585.1; _gat=1; _gat_past=1; _gat_global=1; _gat_new_global=1; _gat_dianpu_agent=1",
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
        }


    async def scrape(self, url):
        async with self.semaphore:
            session = aiohttp.ClientSession(headers=self.header)
            response = await session.get(url)
            result = await response.text()
            await session.close()
            return result


    async def scrape_index(self, page):
        url = f'https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg{page}/'
        text = await self.scrape(url)
        await self.parse(text)


    async def parse(self, text):
        html = etree.HTML(text)
        lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/ul/li')
        for li in lis:
            house_data = li.xpath('.//div[@class="title"]/a/text()')[0]             # 房源
            house_info = li.xpath('.//div[@class="houseInfo"]/text()')[0]           # 房子信息
            address = ' '.join(li.xpath('.//div[@class="positionInfo"]/a/text()'))  # 位置信息
            price = li.xpath('.//div[@class="priceInfo"]/div[2]/span/text()')[0]    # 单价 元/平米
            attention_num = li.xpath('.//div[@class="followInfo"]/text()')[0]       # 关注人数和发布时间
            tag = ' '.join(li.xpath('.//div[@class="tag"]/span/text()'))            # 标签
            sheet.append([house_data, house_info, address, price, attention_num, tag])
            logging.info([house_data, house_info, address, price, attention_num, tag])


    def main(self):
        # 100页的数据
        scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(self.scrape_index(page)) for page in range(1, 101)]
        loop = asyncio.get_event_loop()
        tasks = asyncio.gather(*scrape_index_tasks)
        loop.run_until_complete(tasks)


if __name__ == '__main__':
    spider = Spider()
    spider.main()
    wb.save('house.xlsx')
    delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
    print("用时:{:.3f}s".format(delta))

运行结果如下:

成功爬取了100页的数据,共有3000条房源信息,用时15.976s。

多线程版爬虫如下:

import requests
from lxml import etree
import openpyxl
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import datetime
import logging


headers = {
        "Host": "cd.lianjia.com",
        "Referer": "https://cd.lianjia.com/ershoufang/",
        "Cookie": "lianjia_uuid=db0b1b8b-01df-4ed1-b623-b03a9eb26794; _smt_uid=5f2eabe8.5e338ce0; UM_distinctid=173ce4f874a51-0191f33cd88e85-b7a1334-144000-173ce4f874bd6; _jzqy=1.1596894185.1596894185.1.jzqsr=baidu.-; _ga=GA1.2.7916096.1596894188; gr_user_id=6aa4d13e-c334-4a71-a611-d227d96e064a; Hm_lvt_678d9c31c57be1c528ad7f62e5123d56=1596894464; _jzqx=1.1596897192.1596897192.1.jzqsr=cd%2Elianjia%2Ecom|jzqct=/ershoufang/pg2/.-; select_city=510100; lianjia_ssid=c9a3d829-9d20-424d-ac4f-edf23ae82029; Hm_lvt_9152f8221cb6243a53c83b956842be8a=1596894222,1597055584; gr_session_id_a1a50f141657a94e=33e39c24-2a1c-4931-bea2-90c3cc70389f; CNZZDATA1253492306=874845162-1596890927-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1597054876; CNZZDATA1254525948=1417014870-1596893762-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1597050413; CNZZDATA1255633284=1403675093-1596890300-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1597052407; CNZZDATA1255604082=1057147188-1596890168-https%253A%252F%252Fwww.baidu.com%252F%7C1597052309; _qzjc=1; gr_session_id_a1a50f141657a94e_33e39c24-2a1c-4931-bea2-90c3cc70389f=true; _jzqa=1.3828792903266388500.1596894185.1596897192.1597055585.3; _jzqc=1; _jzqckmp=1; sensorsdata2015jssdkcross=%7B%22distinct_id%22%3A%22173ce4f8b4f317-079892aca8aaa8-b7a1334-1327104-173ce4f8b50247%22%2C%22%24device_id%22%3A%22173ce4f8b4f317-079892aca8aaa8-b7a1334-1327104-173ce4f8b50247%22%2C%22props%22%3A%7B%22%24latest_traffic_source_type%22%3A%22%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%B5%81%E9%87%8F%22%2C%22%24latest_referrer%22%3A%22%22%2C%22%24latest_referrer_host%22%3A%22%22%2C%22%24latest_search_keyword%22%3A%22%E6%9C%AA%E5%8F%96%E5%88%B0%E5%80%BC_%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%89%93%E5%BC%80%22%7D%7D; _gid=GA1.2.865060575.1597055587; Hm_lpvt_9152f8221cb6243a53c83b956842be8a=1597055649; srcid=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; _qzja=1.726562344.1596894309336.1596897192124.1597055583833.1597055601626.1597055649949.0.0.0.12.3; _qzjb=1.1597055583833.3.0.0.0; _qzjto=3.1.0; _jzqb=1.3.10.1597055585.1; _gat=1; _gat_past=1; _gat_global=1; _gat_new_global=1; _gat_dianpu_agent=1",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"
        }
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
wb = openpyxl.Workbook()
sheet = wb.active
sheet.append(['房源', '房子信息', '所在区域', '单价', '关注人数和发布时间', '标签'])
start = datetime.datetime.now()


def get_house(page):
    if page == 1:
        url = "https://cd.lianjia.com/ershoufang/"
    else:
        url = f"https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg{page}/"
    res = requests.get(url, headers=headers)
    html = etree.HTML(res.text)
    lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/ul/li')
    for li in lis:
        house_data = li.xpath('.//div[@class="title"]/a/text()')[0]             # 房源
        house_info = li.xpath('.//div[@class="houseInfo"]/text()')[0]           # 房子信息
        address = ' '.join(li.xpath('.//div[@class="positionInfo"]/a/text()'))  # 位置信息
        price = li.xpath('.//div[@class="priceInfo"]/div[2]/span/text()')[0]    # 单价 元/平米
        attention_num = li.xpath('.//div[@class="followInfo"]/text()')[0]       # 关注人数和发布时间
        tag = ' '.join(li.xpath('.//div[@class="tag"]/span/text()'))            # 标签
        sheet.append([house_data, house_info, address, price, attention_num, tag])
        logging.info([house_data, house_info, address, price, attention_num, tag])


if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=6) as executor:
        executor.map(get_house, [page for page in range(1, 101)])
    wb.save('house.xlsx')
    delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
    print("用时:{:.3f}s".format(delta))

运行结果如下:

成功爬取了100页的数据,共有3000条房源信息,用时16.796s。

下集揭晓!

Python-基于asyncioaiohttpuvloop的爬虫框架 基于 asyncio,aiohttp,uvloop 的爬虫框架 立即下载

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本文系统介绍了CTF比赛中SSRF漏洞的攻防技术。首先解析了SSRF的核心原理,即利用服务器对用户输入URL的未校验缺陷,诱导其访问内网资源。然后详细分析了5类常见CTF题型:文件读取、内网探测、云服务元数据窃取、协议绕过及组合漏洞利用。重点讲解了绕过URL过滤、利用特殊协议(如dict://、gopher://)等实战技巧,并通过一道SSRF+Redis的高阶题目演示完整攻击链。最后给出防御建议:严格校验输入URL、禁用危险协议、实施内网隔离等。

Deng7326的博客 1704

Ovito隐藏技巧:用Expression Selection快速提取分子链(附模糊背景配置参数)

本文详细介绍了Ovito软件中Expression Selection功能的隐藏技巧,用于从复杂的分子动力学模拟数据中快速、精准地提取目标分子链。通过结合Expand Selection和Invert Selection等修饰器,形成一套高效的工作流,并深入解析了实现SCI论文级渲染效果的景深模糊参数配置,帮助研究者大幅提升数据处理与图片生成效率。

pz890123的博客 867

Python 分析二手房源信息,揭晓土地交易现状

作者|旧时晚风拂晓城来源 |杰哥的IT之旅(ID:Jake_Internet)头图 | 优快云下载自东方IC本文先熟悉并发与并行、阻塞与非阻塞、同步与异步、多线程、多线程、...

优快云资讯 3478

深入解析:如何在Visual Studio中高效编译libredwg与libdxfrw

本文详细介绍了在Visual Studio中高效编译libredwg与libdxfrw的完整流程,包括环境配置、源码获取、CMake技巧及常见错误解决方案。针对CAD开发者,提供了从基础编译到项目集成的实用指南,帮助快速处理DWG/DXF文件,提升开发效率。

weixin_29215391的博客 232

echarts geo地图示例_干货|Pyecharts绘制好看的交互式地图教程

点击上方“蓝字”关注我们吧!说到使用Python来进行地图的可视化那就一定少不了Pyecharts的身影,本文小编就对Pyecharts可实现的地图可视化进行一番探究,看看其出来的效果如何1Pyecharts-Map首先要介绍的是Pyecharts中使用最多的Map()方法,我们生成全国范围的销售额分布图,如下当然我们也可以用来制作世界地图,比方说我们来绘制一下现在全世界的疫情新增确诊人...

weixin_29483167的博客 342

基于PLC的冲压件自动生产线电气系统设计【附数据】

考虑到生产线的高效运行和维护简便性,选择了三菱FX系列的可编程逻辑控制器(PLC)作为核心控制单元,该型号的PLC因其高可靠性和强大的功能集,在工业自动化领域有着广泛的应用。最后,在完成初步的软件开发后,进行了多轮次的模拟测试和现场调试,逐步修正了存在的问题,最终达到了预期的功能要求。例如,对于进料环节,选用了光电传感器以精确检测物料的位置;此外,为了适应不同尺寸的工件加工需求,还特别设计了一套可调节的夹具系统,不仅提高了生产线的灵活性,同时也降低了更换模具的成本。✅ 感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!

lagougongzuoshi的博客 1292

【C++】构造函数之初始化列表(Initialization list of constructors)

本讲主要是构造函数的初始化列表的讲节,但是本节很重要,可以关乎后面写项目

m0_62599305的博客 2233

脱离“烂大街”,2023-2024年计算机专业毕业设计选题指南

脱离“烂大街”,2023-2024年计算机专业毕业设计选题指南 Java、Python、大数据、微信小程序、安卓方向

QQ_1340266386的博客 372

Qt Creator牵手DeepSeek,开启AI开发新征程

Qt Creator 是一款功能强大的跨平台集成开发环境(IDE),专为 Qt 应用程序开发量身定制。它支持在编程过程中使用 GitHub Copilot 等编码助手,能帮助开发者为桌面、移动端和嵌入式平台创建软件。在代码编辑方面,Qt Creator 具备代码补全、语法突出显示、重构等功能,内置文档也随手可得,极大提高了代码编写的效率和准确性。

远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享 7189

Python爬取链家成都二手房源信息

作者 |旧时晚风拂晓城编辑| JackTian来源 | 杰哥的IT之旅(ID:Jake_Internet)转载请联系授权(微信ID:Hc220066)公众号后台回复:「成都二手房数...

苏克的博客 4058

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

Python 协程详解----高性能爬虫

协程(Coroutine)是一种程序组件,它允许挂起和恢复执行,而不需要将其转换为线程。协程的概念在计算机科学中已经存在了很长时间,但近年来,随着异步编程的流行,它们在现代编程语言中变得越来越重要。协程通常用于提高程序的并发性和性能,尤其是在I/O密集型任务中。

Dexter的博客 2318

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

并发爬虫--入门(asyncio简单运用)

基于asyncio的异步爬虫(xpath解析库)

qwea123789qweasd的博客 1685

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

异步IO爬虫 - asyncio、aiohttp

在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的。 为了解决这类问题,本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法,此种方法对于 IO 密集型任务非常有效。如将其应用到网络爬虫中,爬取效率甚至可以成百倍地提升,同时这也是...

老鹰的博客 1229

异步采集实现

直接上代码,有不懂留言 import asyncio import aiohttp import json, time INDEX_URL = 'https://dynamic5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset={offset}' DETAIL_URL = 'https://dynamic5.scrape.center/api/book/{id}' PAGE_SIZE = 18 PAGE_NUMBER = 5 # 爬取页码数量 CONCURRE

偷得浮生半日闲 534

asyncio异步编程

1 协程 协程(Coroutine),也可以被称为微线程,是一种用户态内的上下文切换技术。简而言之,其实就是通过一个线程实现代码块相互切换执行。例如: def func1(): print(1) ... print(2) def func2(): print(3) ... print(4) func1() func2() 上述代码是普通的函数定义和执行,按流程分别执行两个函数中的代码,并先后会输出:1、2、3、4。

weixin_44132035的博客 993

asyncio 异步爬虫

基于Python3.5 的asyncio 的 异步爬虫案例:我们会实现以下功能:    1: 单进程 实现并发 异步爬虫    2: 解决并发过多报错  too many file descriptors in select    3: 实现异步 master-worker 主从模式以下是具体代码实现:1:    #coding:utf-8 import time,asyncio,aiohttp ...

ding1991as的博客 4329
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pythonlaodi
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