一个简单的爬虫——收集安居客上海租房信息

本文介绍了一个使用Java编写的简单爬虫,用于收集安居客上海租房信息。作者通过分析网页数据,利用Jsoup替代正则表达式进行解析,并存储到数据库中。在运行过程中,遇到了数据库连接管理和IP限制等问题,并提出了相应的解决方案。最终,程序成功收集了1000条数据,并进行了初步的数据分析,揭示了上海租房市场的部分特征。

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Part 1:

2016年8月13号晚开始写第三个爬虫小程序(安居客),至8月14号中午完成编写并运行成功。

项目源码:https://github.com/carlblocking/xxw-for-public/tree/master/AnJuKeSpider

总体思路:

 

这里借鉴了Web Magic的框架,但没有完全照搬。这里对于Web Magic,个人还是有一点小意见,即里面的正则表达式。个人有些反感正则表达式,还是喜欢用Jsoup来解析网页(运行下来主观感受是Jsoup比正则匹配更快,而且更容易理解)。

在整个小程序中,只有一个实体类,houseInfo类。该类主要用于存储出租房屋的相关信息。包括租金、地点等。

Analysis类是用于解析网页数据并存储到数据库中的。在编写该类的时候,数据库连接在何时关闭挺重要的,不然爬取的数据就存入不了数据库了。

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爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL集: 爬虫一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
以下是一个简单的 Python 爬虫实现,用于从北京租房信息网站上爬取租房信息并将其导入到 Excel 文件中。 首先,我们需要安装以下 Python 库: - requests:用于发送 HTTP 请求和获取网页内容。 - Beautiful Soup:用于解析 HTML 和 XML 网页内容。 - openpyxl:用于操作 Excel 文件。 可以使用 pip 命令进行安装: ``` pip install requests beautifulsoup4 openpyxl ``` 接下来,我们需要编写 Python 代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup from openpyxl import Workbook # 发送 HTTP 请求并获取网页内容 url = 'https://bj.zu.anjuke.com/fangyuan/p1/' response = requests.get(url) html = response.text # 使用 Beautiful Soup 解析网页内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') houses = soup.select('.zu-itemmod') # 创建 Excel 文件并添加表头 wb = Workbook() ws = wb.active ws.append(['标题', '链接', '小区', '面积', '租金']) # 遍历租房信息并将其添加到 Excel 文件中 for house in houses: title = house.select('.zu-info h3 a')[0].text.strip() link = house.select('.zu-info h3 a')[0]['href'] community = house.select('.details-item')[0].text.strip() area = house.select('.details-item')[1].text.strip() price = house.select('.zu-side strong')[0].text.strip() ws.append([title, link, community, area, price]) # 保存 Excel 文件 wb.save('beijing_rent.xlsx') ``` 该爬虫程序将会从北京租房信息网站的第一页开始爬取租房信息,包括标题、链接、小区、面积和租金,并将其添加到 Excel 文件中。你可以根据需要修改代码以实现更多功能。
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