淘车车二手车数据采集：API接口分析与数据爬取实战

最新推荐文章于 2025-11-23 20:03:02 发布
最新推荐文章于 2025-11-23 20:03:02 发布
阅读量49 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python爬虫入门到高阶 文章标签： python 爬虫 数据挖掘
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zsh_1314520/article/details/154604874

目录

引言

效果展示

项目目标

网站抓包分析过程

抓包分析步骤详解

步骤1：开启开发者工具

步骤2：识别数据接口

步骤3：分析请求详情

步骤4：认证机制分析

步骤5：构建完整请求

关键发现

需求分析

实现步骤

步骤1：环境准备和库导入

步骤2：Excel工作表初始化

步骤3：请求头配置和会话初始化

步骤4：Cookies配置

步骤5：API接口配置

步骤6：分页数据采集策略

步骤7：发送请求和获取响应

步骤8：数据提取和验证

步骤9：车辆基本信息提取

步骤10：车辆型号和品牌信息提取

步骤11：地理位置和年份信息提取

步骤12：价格和金融信息提取

步骤13：车辆状况和媒体信息提取

步骤14：数据保存和输出

步骤15：错误处理和资源清理

完整代码

技术深度解析

抓包分析技术要点

API接口调用优势

健壮的数据提取

错误处理机制

应用场景与价值

法律和道德声明

技术总结

引言

在二手车交易市场快速发展的今天，淘车车作为专业的二手车交易平台，汇集了大量真实的车辆信息和交易数据。这些数据对于消费者购车决策、市场价格分析和行业趋势研究具有重要价值。与传统的网页解析不同，本项目通过分析淘车车平台的API接口，实现了高效、稳定的数据采集系统。

在数据采集过程中，我们严格遵守相关法律法规，仅将数据用于技术学习和市场研究，尊重平台的数据安全和用户隐私。

效果展示

项目目标

本项目旨在构建一个高效的淘车车二手车数据采集系统，能够自动获取平台

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
二手车交易数据接口调用代码返回示例
webserviceapi
10-13 3474
二手车交易数据接口调用代码JSON返回示例，返回所估车型在指定地区的精确估值信息，包括车况一般的估值、车况良好的估值、车商收购价、个人交易价、车商零售价、车型指导价、排放标准、车型名称等等。 接口名称：二手车交易数据接口 接口平台：开放api 接口地址：http://op.juhe.cn/che300/query 支持格式：JSON/XML 请求方式：HTTP GET/POST 请求示
二手车估值查询-二手车估值api接口
xfan_me的博客
08-29 589
二手车估值是指通过科学方法对二手车的市场价值进行评估和测算的过程。它并非单一固定价格，而是一个基于实时市场行情的价格区间。专业的估值通常会综合考量车辆品牌型号、上牌年限、行驶里程、保养记录、事故历史、车身颜色、配置级别以及所在地域供需关系等多重因素。如今，依托大数据和人工智能技术，众多线上平台能快速生成估值报告，为交易、抵押、置换、保险等场景提供关键依据。精准的估值是保障交易公平、促进二手车市场健康透明发展的核心环节，对买卖双方、金融机构都具有至关重要的参考意义。
微信小程序的宠物美容预约系统设计与实现_java,Node.js,Django,Spring Boot,php Python
abo2022的博客
03-22 1158
本系统支持以下技术栈.1.服务器框架：Node.js + Express：使用 Node.js 和 Express 框架搭建 RESTful API，处理用户请求、数据交互、订单管理等。2.Spring Boot (Java)：基于 Spring Boot 构建后端服务，处理业务逻辑，管理数据库操作等。前端开发框架:vue.js+uniapp数据库 mysql 版本不限微信开发者工具/hbuiderx数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以。
毕业设计：python二手车数据采集分析可视化系统
qq_80213251的博客
02-16 388
技术栈：python语言、Django框架、MySQL数据库、requests爬虫技术、汽车之家二手车。
015：Scrapy获取淘车网十七万二手车数据
热门推荐
李玺
03-14 1万+
本篇内容将使用scrapy框架爬取淘车网所有二手车信息。 我拿下了17W+数据，放入mongodb中。 源码+数据链接：https://github.com/lixi5338619/taochewang_scrapy 下面开始讲解下如何爬取我们想要的数据： 明确爬取目标： 首先，进入官网：https://www.taoche.com/ 进入官网发现，我们要获取的数据量是很大的，不仅要拿到所以的城...
简单爬虫案例——爬取淘车车信息
m0_57265868的博客
07-01 1467
网址：aHR0cHM6Ly9jaGFuZ3NoYS55aWNoZS50YW9jaGVjaGUuY29tL2J1eWNhci9wYWdlczlieGNkemFvcXRybm1sLw==目标：爬取车辆的信息，包括价格，车型，里程，首付等相关信息。POST请求，需要的载荷为。按搜索信息找到相应的接口。
基于python的二手车网站数据分析与可视化
weixin_45769113的博客
09-20 3677
4 爬虫功能，使用scrapy爬虫框架对数据进行爬取，使用pandas对数据进行清洗。数据库(sqlite/mysql/sqlserver等)：sqlite或者mysql。开发工具(eclipse/idea/vscode等)：pychram。2 用户注册功能，输入有效的邮箱进行注册。可以接收注册邮箱验证。3.数据查看功能，可以查看二手车数据，并且可以搜索查看和分页查看。6.管理员在管理端对数据信息的增删改和用户信息的增删改查。7.使用的django框架。5.用户个人信息修改。
爬取汽车网站汽车数据
MoooJL
12-01 1525
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.firefox.options import Options import datetime import openpyxl import re import time import os def get_connect(): firefox_options = Optio...
运用Scrapy框架爬取淘车网十七万二手车数据
qq_42427219的博客
04-10 989
本篇内容将使用scrapy框架爬取淘车网所有二手车信息。 下面开始讲解下如何爬取我们想要的数据： 明确爬取目标： 首先，进入官网：https://www.taoche.com/ 进入官网发现，我们要获取的数据量是很大的，不仅要拿到所以的城市链接和车型链接还要有详情页的链接。 我们点击查看全部： 要拿到A到Z的所有车型的url。 以及 这里所有城市的列表。 获取完之后，我们再通过每一个城市...
淘车超市网源码 大型二手汽车交易门户站源码(整站带数据)
06-11
淘车超市网源码 大型二手汽车交易门户站源码(整站带数据)
使用scrapy框架对淘车网进行爬取数据
珂鸣玉的博客
05-14 705
对淘车网各个省份的卖车的列表页和详情页进行数据爬取 首先建立一个项目 scrapy startproject day0513 然后在进入此项目下建立爬虫主程序 scrapy genspider taochetaoche.com items.py文件建立存储的字段 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your s...
（一）信号生成中的热噪声：从定义到实践的全解析
shaogp的博客
11-20 744
热噪声作为信号生成中最常见的随机噪声，其核心是 “正态分布 + 功率谱密度均匀” 的双重特性。从数学上看，通过积分可解决无限区间的概率计算；从实践上看，其分布特征与温度、电阻等物理参数直接相关，可通过实验观测或理论建模获取数据。理解热噪声的这些属性，是优化信号生成质量、降低噪声干扰的关键基础。
【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题
最新发布
GG_Bruse的博客
11-23 191
博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1475
基于华为开发者空间实现花卉识别
python实现sftp上传文件
LDC，公众号【轻松学编程】
11-20 141
python实现sftp上传文件
Python科学计算库NumPy使用
2509_93947176的博客
11-23 412
如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
修复更新四年前的python代码
qq_53325717的博客
11-21 184
笔记
Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 530
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
java rtsp视频流截图并保存到本地
qq_43172476的博客
11-20 238
【代码】java rtsp视频流截图并保存到本地。
用python爬取二手车数据
05-18
爬取二手车数据需要先确定要爬取的网站。一些常见的二手车网站包括： - 淘车网：https://www.taoche.com/ - 瓜子二手车：https://www.guazi.com/ - 优信二手车：https://www.xin.com/ - 车易拍：https://www.cheyipai.com/ 下面以爬取瓜子二手车的数据为例，介绍如何用 Python 实现爬取。 1. 准备工作 需要安装 requests 和 BeautifulSoup 库，可以使用 pip 进行安装。 2. 发送请求获取页面源码 ```python import requests url = 'https://www.guazi.com/www/buy' response = requests.get(url) html = response.text ``` 3. 解析页面源码 使用 BeautifulSoup 库解析页面源码，可以方便地提取数据。 ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取车辆信息列表 car_list = soup.find_all('div', class_='carlist') for car in car_list: # 获取车辆详细信息 title = car.find('h2', class_='t').text.strip() price = car.find('div', class_='t-price').find('p', class_='t-price-new').text.strip() mileage = car.find('div', class_='t-i').find_all('p')[1].text.strip() year = car.find('div', class_='t-i').find_all('p')[0].text.strip() # 输出车辆信息 print(title, price, mileage, year) ``` 4. 翻页 瓜子二手车的数据是分页的，需要翻页才能获取更多的数据。可以通过修改 URL 中的参数实现翻页。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup for page in range(1, 11): url = f'https://www.guazi.com/www/buy/o{page}/#bread' response = requests.get(url) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') car_list = soup.find_all('div', class_='carlist') for car in car_list: # ... ``` 这样就可以爬取瓜子二手车的数据了。不过需要注意的是，爬取网站数据时需要遵守网站的 robots.txt 规定，不要过于频繁地请求数据，否则可能会被网站封禁 IP。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

python码上全栈

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值