Python爬虫实战(3):安居客房产经纪人信息采集

本文介绍了一个Python网络爬虫实战案例,旨在抓取安居客网站上的房产经纪人信息。项目详细记录了从环境搭建到爬虫开发的全过程,并展示了如何使用Lxml和自定义的内容提取器简化开发流程。

1, 引言

Python开源网络爬虫项目启动之初,我们就把网络爬虫分成两类:即时爬虫和收割式网络爬虫。为了使用各种应用场景,该项目的整个网络爬虫产品线包含了四类产品,如下图所示:

本实战是上图中的“独立python爬虫”的一个实例,以采集安居客房产经纪人(http://shenzhen.anjuke.com/tycoon/nanshan/p1/信息为例,记录整个采集流程,包括python和依赖库的安装,即便是python初学者,也可以跟着文章内容成功地完成运行。

2,Python和相关依赖库的安装

  • 运行环境:Windows10
2.1,安装Python3.5.2
2.2,Lxml 3.6.0
  • Lxml官网地址: http://lxml.de/
  • Windows版安装包下载: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml
  • 对应windows下python3.5的安装文件为 lxml-3.6.0-cp35-cp35m-win32.whl
  • 下载完成后,在windows下打开一个命令窗口,,切换到刚下载的whl文件的存放目录,运行pip install lxml-3.6.0-cp35-cp35m-win32.whl
2.3,下载网页内容提取器程序

网页内容提取器程序是GooSeeker为开源Python即时网络爬虫项目发布的一个类,使用这个类,可以大大减少信息采集规则的调试时间,具体参看《Python即时网络爬虫项目: 内容提取器的定义

3,网络爬虫的源代码

_*_coding:utf8_*_
# anjuke.py
# 爬取安居客房产经纪人

from urllib import request
from lxml import etree
from gooseeker import GsExtractor

class Spider: 
    def getContent(self, url): 
        conn = request.urlopen(url) 
        output = etree.HTML(conn.read()) 
        return output 

    def saveContent(self, filepath, content): 
        file_obj = open(filepath, 'w', encoding='UTF-8') 
        file_obj.write(content) 
        file_obj.close()

bbsExtra = GsExtractor() 
# 下面这句调用gooseeker的api来设置xslt抓取规则
# 第一个参数是app key,请到GooSeeker会员中心申请
# 第二个参数是规则名,是通过GooSeeker的图形化工具: 谋数台MS 来生成的
bbsExtra.setXsltFromAPI("31d24931e043e2d5364d03b8ff9cc77e" , "安居客房产经纪人") 

url = "http://shenzhen.anjuke.com/tycoon/nanshan/p"
totalpages = 50
anjukeSpider = Spider()
print("爬取开始")

for pagenumber in range(1 , totalpages): 
    currenturl = url + str(pagenumber) 
    print("正在爬取", currenturl) 
    content = anjukeSpider.getContent(currenturl) 
    outputxml = bbsExtra.extract(content) 
    outputfile = "result" + str(pagenumber) +".xml" 
    anjukeSpider.saveContent(outputfile , str(outputxml))

print("爬取结束")

运行过程如下:

  1. 将上面的代码保存到anjuke.py中,和前面2.3步下载的提取器类gooseeker.py放在同一个文件夹中
  2. 打开Windows CMD窗口,切换当前目录到存放anjuke.py的路径(cd \xxxx\xxx)
  3. 运行 python anjuke.py

请注意:为了让源代码更整洁,也为了让爬虫程序更有通用性,抓取规则是通过api注入到内容提取器bbsExtra中的,这样还有另外一个好处:如果目标网页结构变化了,只需通过MS谋数台重新编辑抓取规则,而本例的网络爬虫代码不用修改。为内容提取器下载采集规则的方法参看《Python即时网络爬虫:API说明》

4,爬虫结果

在项目目录下可以看到多个result**.xml文件,文件内容如下图所示:

5,总结

因为信息采集规则是通过api下载下来的,所以,本案例的源代码显得十分简洁。同时,整个程序框架变得很通用,因为最影响通用性的采集规则是从外部注入的。

6,集搜客GooSeeker开源代码下载源

  1. GooSeeker开源Python网络爬虫GitHub源

7,文档修改历史

2016.07.18:V1.0

转载于:https://www.cnblogs.com/gooseeker/p/5680277.html

(1)普通用户端(全平台) 音乐播放核心体验: 个性化首页:基于 “听歌历史 + 收藏偏好” 展示 “推荐歌单(每日 30 首)、新歌速递、相似曲风推荐”,支持按 “场景(通勤 / 学习 / 运动)” 切换推荐维度。 播放页功能:支持 “无损音质切换、倍速播放(0.5x-2.0x)、定时关闭、歌词逐句滚动”,提供 “沉浸式全屏模式”(隐藏冗余控件,突出歌词与专辑封面)。 多端同步:自动同步 “播放进度、收藏列表、歌单” 至所有登录设备(如手机暂停后,电脑端打开可继续播放)。 音乐发现与管理: 智能搜索:支持 “歌曲名 / 歌手 / 歌词片段” 搜索,提供 “模糊匹配(如输入‘晴天’联想‘周杰伦 - 晴天’)、热门搜索词推荐”,结果按 “热度 / 匹配度” 排序。 歌单管理:创建 “公开 / 私有 / 加密” 歌单,支持 “批量添加歌曲、拖拽排序、一键分享到社交平台”,系统自动生成 “歌单封面(基于歌曲风格配色)”。 音乐分类浏览:按 “曲风(流行 / 摇滚 / 古典)、语言(国语 / 英语 / 日语)、年代(80 后经典 / 2023 新歌)” 分层浏览,每个分类页展示 “TOP50 榜单”。 社交互动功能: 动态广场:查看 “关注的用户 / 音乐人发布的动态(如‘分享新歌感受’)、好友正在听的歌曲”,支持 “点赞 / 评论 / 转发”,可直接点击动态中的歌曲播放。 听歌排行:个人页展示 “本周听歌 TOP10、累计听歌时长”,平台定期生成 “全球 / 好友榜”(如 “好友中你本周听歌时长排名第 3”)。 音乐圈:加入 “特定曲风圈子(如‘古典音乐爱好者’)”,参与 “话题讨论(如‘你心中最经典的钢琴曲’)、线上歌单共创”。 (2)音乐人端(创作者中心) 作品管理: 音乐上传:支持 “无损音频(FLAC/WAV)+ 歌词文件(LRC)+ 专辑封面” 上传,填写 “歌曲信息
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