通過分頁、線程池、代理池等技術，快速爬取鏈家網近4萬條在售二手房信息，速度可達 10000 條 / 5 分鐘。
通過對二手房作數據分析，得到北上廣深等(新)一線城市四地房價的縱向比較，同時對各個城市各個區的房價做橫向對比，並將對比結果可視化出來。
主要用到的庫或模塊包括 Requests、PyQuery、ThreadPoolExecutor、JSON、Matplotlib、PyEcharts。
環境：Widnows10、Python3.5、Pycharm2018。
數據抓取
爬蟲架構設計
通過分析鏈家網的 URL ，不難發現，每一個城市的鏈家網的基本格式是：
城市名簡拼 + ”.lianjia.com“
所以整個爬蟲最外層應該是遍歷一個保存城市簡拼的列表，拼接得到一個個起始 URL，根據這些 URL 爬取對應城市的鏈家網。
針對每一個城市的鏈家網而言，首先得到該城市在售二手房的總套數，由於每一頁顯示的套數是 30，由總套數整除以30再加上1可以得到總頁數，但是由於最大可瀏覽頁數爲 100，所以我們這裏得加個判斷，如果總頁數大於 100 的話，令總頁數等於 100。在這裏還是要推薦下我自己建的裙前面是304再加上050最後是799，裙裏都是學Python開發的，如果你正在學習Python ，小編歡迎你加入，大家都是軟件開發黨，不定期分享乾貨（只有Python軟件開發相關的），包括我自己整理的一份2018最新的Python進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入Python的小夥伴
分析具體城市的鏈家網每一頁的 URL, 以北京爲例，我們可以發現第 N 頁的 URL 是：
bj.lianjia.com/ershoufang/pg{N}，由此我們可以通過以下代碼來得到每一頁的 URL：
for i in range(total_page):
page_url = "bj.lianjia.com/ershoufang/pg{}".format(i+1)
本來得到每一頁的 URL 後，我們可以得到該頁上 30 套房的房價信息和詳情頁 URL，但是頁面上沒有房子所在區的信息。
我們只能再向下請求訪問詳情頁 URL，從而提取出我們想要的所有數據。
綜上所述，我們可以將整個框架從上往下分爲四層，如下圖所示：
基於上述思路，在寫代碼的時候，可以分層從上往下實現，方便調試。
第一層 & 第二層：獲取總套數
根據城市簡拼得到起始 URL，並得到總套數，爲分頁做準備。
def get_list_page_url(city):
start_url = "https://{}.lianjia.com/ershoufang".format(city)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
}
try:
response = requests.get(start_url, headers=headers)
# print(response.status_code, response.text)
doc = pq(response.text)
total_num = int(doc(".resultDes .total span").text())
total_page = total_num // 30 + 1
# 只能訪問到前一百頁
if total_page > 100:
total_page = 100
page_url_list = list()
for i in range(total_page):
url = start_url + "/pg" + str(i + 1) + "/"
page_url_list.append(url)
#print(url)
return page_url_list
except:
print("獲取總套數出錯,請確認起始URL是否正確")
return None
第三層：根據起始 URL 得到分頁 URL
def get_detail_page_url(page_url):
global detail_list
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
'Referer': 'https://bj.lianjia.com/ershoufang'
}
try:
response = requests.get(page_url,headers=headers,timeout=3)
doc = pq(response.text)
i = 0
detail_urls = list()
for item in doc(".sellListContent li").items():
i += 1
print(i)
if i == 31:
break
child_item = item(".noresultRecommend")
if child_item == None:
i -= 1
detail_url = child_item.attr("href")
detail_urls.append(detail_url)
return detail_urls
except:
print("獲取列表頁" + page_url + "出錯")
第四層
本層做的是具體解析，解析使用的是 PyQuery 庫，支持 CSS 選擇器且比 Beautiful Soup 方便。僅僅需要下面幾行代碼就幫助我們獲得了目標數據：
response = requests.get(url=detail_url, headers=headers, proxies=proxies)
#detail_url 是得到的詳情頁 URL
detail_dict = dict()
doc = pq(response.text)
unit_price = doc(".unitPriceValue").text()
unit_price = unit_price[0:unit_price.index("元")]
title = doc("h1").text()
area = doc(".areaName .info a").eq(0).text().strip()
url = detail_url
多線程爬取
由於待爬取的數據量巨大，使用單線程速度太慢，最開始採用了第三方庫 ThreadPool 來實現多線程，後來瞭解到 Python3.5 的內置包 concurrent.futures，使用裏面的 ThreadPoolExecutor 來實現多線程，速度又提升了 20% 以上。
p = ThreadPoolExecutor(30)
for page_url in page_url_list:
p.submit(get_detail_page_url, page_url).add_done_callback(detail_page_parser)
p.shutdown()
第 1 行通過構造函數新建了線程池對象，最大可併發線程數指定爲 30，如不指定，其默認值是 CPU 數的 5 倍，第 2、3 行依次把爬取的任務提交到線程池中，並設置回調函數，這裏的回調函數拿到的是一包含 get_detail_page_url 返回值的對象。
並把這個對象作爲回調函數的參數 res，先把返回的res得到一個結果,即在前面加上一個res.result()，這個結果就是 get_detail_page_url 的返回值。
IP 代理池
由於爬取的數量大，同時由於多線程提高了速度，鏈家網會拒絕訪問，這時可通過代理 IP 來訪問，這裏使用已經有的輪子，源碼鏈接附在文末。
下載後新開一個 Pycharm 視窗運行該項目，然後我們可以用下面的方式來獲取可用的代理 IP：
def get_valid_ip():
url = "http://localhost:5000/get"
try:
ip = requests.get(url).text
return ip
except:
print("請先運行代理池")
然後通過參數設置使用代理 IP：
proxies = {
"http": "http://" + get_valid_ip(),
}
response = requests.get(url=detail_url, headers=headers, proxies=proxies)
數據保存
採用 JSON文件形式保存數據，每個城市保存一個 JSON 文件，文件名爲該城市簡拼。
def save_data(data,filename):
with open(filename+".json", 'w', encoding="utf-8") as f:
f.write(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))
稍等一會兒，所有數據就保存在本地了：
本爬蟲所爬數據僅爲本人測試，嚴禁商用。
數據分析
數據整合
在這裏做一些求同地區房價最大值、最小值、平均值，以及數據格式統一化的工作：
def split_data():
global region_data
region_data = dict()
for region in dic_data.keys():
# 最大值、最小值、平均值
region_data[region] = {"max":dic_data[region][0],"min":dic_data[region][0],"average":0}
for per_price in dic_data[region]:
if per_price > region_data[region]["max"]:
region_data[region]["max"] = per_price
if per_price < region_data[region]["min"]:
region_data[region]["min"] = per_price
region_data[region]["average"] += per_price
region_data[region]["average"] /= len(dic_data[region])
# 保留兩位小數
region_data[region]["average"] = round(region_data[region]["average"],2)
數據可視化
將分析結果通過 Matplotlib 直觀的體現出來，該部分的代碼如下：
def data_viewer():
label_list = region_data.keys() # 橫座標刻度顯示值
max = []
min = []
average = []
for label in label_list:
max.append(region_data[label].get("max"))
min.append(region_data[label].get("min"))
average.append(region_data[label].get("average"))
x = range(len(max))
"""
繪製條形圖
left: 長條形中點橫座標
height: 長條形高度
width: 長條形寬度，默認值0
.8
label: 爲後面設置legend準備
"""
rects1 = plt.bar(x=x, height=max, width=0.25, alpha=0.8, color='red', label="最大值")
rects2 = plt.bar(x=[i + 0.25 for i in x], height=average, width=0.25, color='green', label="平均值")
rects3 = plt.bar(x=[i + 0.5 for i in x], height=min, width=0.25, color='blue', label="最小值")
#plt.ylim(0, 50) # y軸取值範圍
plt.ylabel("房價/元")
"""
設置x軸刻度顯示值
參數一：中點座標
參數二：顯示值
"""
plt.xticks([index + 0.2 for index in x], label_list)
plt.xlabel("地區")
plt.legend()
for rect in rects1:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height+1, str(height), ha="center", va="bottom")
for rect in rects2:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 1, str(height), ha="center", va="bottom")
for rect in rects3:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 1, str(height), ha="center", va="bottom")
plt.show()
結果如下：
限於篇幅，其他城市的圖就不放了。
再來看全國主要一線城市二手房房價有序條形圖：
可以看出，北京、上海、深圳的房價大致在同一水平線，而廈門位於第四，廣州在第六，最後看一下房價地域圖：
最後看一下房價地域圖這是基於 JavaScript 的可交互動態圖，放截圖挺彆扭的，我已經把它放在我的網上了，感興趣的可以點擊在線觀看。