­

某房地产网站数据分析-数据采集


某房地产网站数据分析纲要

一、某房地产网站数据分析-数据采集

二、某房地产网站数据分析-可视化

三、某房地产网站数据分析-数据分析


 

某房地产网站数据分析-数据采集

一、背景

二、反爬技术

三、项目代码介绍

 

一、背景

市场背景

2020年年初开端就因为疫情大部分产业都被迫停工休息,虽说对于房价而言,这几乎并不会影响很大,但具体情况需要通过数据来说话,这里最为重要的就是数据的获取上,如何才能在大数据时代,信息时代中走在前面,对于个人来说,房价水涨船高,怎么样去洞察地区的房价行情,减少买房时候的坑;对于房地产来说,如何才能合理分析市场的变化趋势,进一步的对房地产市场的把控,这都需要所用到的数据,并且对数据进行科学的分析,通过数据真实的反应客观的市场,客户的喜好。

个人背景

开始爬取该项目其实是面试的时候的笔试考核,但很不幸算是不通过,因为中途其他时间耽搁,也没有足够时间去做,毕竟是远程,但也是为了自己以后可以在缩短时间去完成这类题目,项目基于Python编程,仅供学习。

 

二、反爬技术

项目中爬取的网站为房天下,这里需要了解到的一个名称就是重定向,学过对应的编程语法的应该都了解,在这里可以简单理解为页面跳转,在进入分类筛选前,对页面的请求是可以正常请求,但进入分类筛选后,通过get获取到的数据并不能得到我们所需要的信息,通过抓包可以看到。

1 <div class="redirect" style="padding-top: 40px;">  2     <p class="info" style="font-size: 18pt; margin-bottom: 8px;">自动跳转中<span class="second"></span>s...</p>  3     <a class="btn-redir" style="font-size: 14pt;" href="https://sz.esf.fang.com/housing/85__1_0_0_0_1_0_0_0/?rfss=1-9e9436b2bcaf98402e-7a">点击跳转</a>  4 </div>

所以这里需要进行解析处理一下,原本的URL,可以通过xpath或者find等获取重定向URL。

 1 def get_url(old_url):   2   3     '''获得正确的url'''   4   5     r = requests.get(url=old_url, headers=headers)   6   7     if r'<title>跳转...</title>' in r.text:   8   9         soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')  10  11         new_url = soup.find(name='a', class_=  12 'btn-redir'}).attrs['href']  13  14         return new_url  15  16     return old_url

 

 

三、项目代码介绍

项目中使用的几乎大部分为BeautifulSoup和request两个库,所以语法中普遍使用为find、select这些bs4的查询进行html查找,甚至有用到正则匹配进行查找,数据为了后续使用pandas,采用了列表嵌套字典的保存方式。简单的讲一下find中的使用结合房天下html,以深圳福田住宅区二手房为例子。

全部小区的信息都包含在class=”houseList”中,每一个id=”houselist_B09_01″代表一个小区的信息,在其中的a标签中href属性就是该小区的链接,需要字符串拼接添加“https:”来得到完整的链接

 1 try:   2   3     r = requests.get(url=true_url, headers=headers)   4   5 except:   6   7     time.sleep(3)   8   9     r = requests.get(url=true_url, headers=headers)  10  11 soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')  12  13 house_num = len(soup.find_all('div',dataflag='bgcomare'))  14  15 for i in range(1, house_num):  16  17     if i < 10:  18  19         i = "0" + str(i)  20  21     reg_url.append('https:'+soup.find('div', id='houselist_B09_' + str(i)).find('a')['href'])

 

house_num其实是获取在当前页数中存在的小区数量,并且进行获取对应的小区URL进行拼接得到需要的完整URL,可以观察到对应的每一个都有个前缀是’houselist_B09_’,根据筛选不同可能会不一样,需要自己查看一下。

同理,进入小区详细页面后可以看到对应的信息大部分都存在“小区详情”中,而且页面也是重定向,还是熟悉的配方熟悉的方法,但这里有个小坑,绝大部分小区详情的URL和原来URL是多了个字符串’/xiangqing/’,但多看几个以及后面页数的时候你会发现,其实有写穿插了其他的字符串进去比如’/2/’或者’/ef/’方法还是一样的。

 1 def get_house_deep_url(old_url):   2   3     '''获得小区的详请URL'''   4   5     # old_url ='https://doushihuayuan.fang.com/'   6   7     true_url = get_true_url(old_url)   8   9     r = requests.get(url=true_url, headers=headers,proxies=proxies)  10  11     r.encoding = 'gb2312'  12  13     soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')  14  15     deep_url = 'https:' + soup.find('li',id='kesfxqxq_A01_03_01').a['href']  16  17     #print(deep_url)  18  19     #print(type(deep_url))  20  21     return deep_url

 

最后关于对应信息的获取,因为做法都一样,所以只说一个其他都依葫芦画瓢即可:

 1 r = requests.get(url=true_url, headers=headers,proxies=proxies)   2   3 time.sleep(3)   4   5 r.encoding = 'gb2312'   6   7 soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')   8 House_info = soup.find('div', class_='inforwrap clearfix').find_all('dd')   9 for item in House_info:  10  11     if item.find('strong').get_text() == '小区地址:':  12  13         address = item.get('title')  14  15         House_dict['小区地址']=address  16  17         House_list.append(address)  18  19         #print(address)

 

 

最后附上代码模块的说明

  1 #!/urs/bin/env python    2    3 # -*- conding: utf-8 -*-    4    5 # @Author : Senci    6    7 # @Time   : 2020/3/6 14:45    8    9 # @File   : house-data.py   10   11   12   13 代码功能模块说明:   14   15     main--------------主要入口函数   16   17      | ---------------return--------运行完成结束程序   18   19     ip_proxy----------检查代理get_ip返回ip是否正常   20   21          | ---------------return----proxies,代理ip字典{'http': proxy_ip}   22   23                               | ----ip_num,ip更换个数   24   25                               | ----Error004_status,是否为044异常代码,决定是否提前关闭程序   26   27     get_num-----------获取页数   28   29          | ---------------return-----pag_num,页数,int格式   30   31     getUrls-----------获取小区详细URL   32   33          | ---------------return-----reg_url_list,所有小区的URL,list格式   34   35     get_house_info----获取小区的详细信息   36   37          | ---------------return-----House_All,返回一个小区的所有信息,字典格式,详细格式见下方   38   39     get_deep_url------获得小区的详请URL   40   41          | ---------------return-----deep_url, 小区的详请的URL   42   43     dic2pd------------数据转换为pandas   44   45          | ---------------return-----House_DF,所有数据的dataframe数据格式   46   47     pd2csv------------存储csv文件   48   49          | ---------------return-----没有返回参数或变量,生成CSV文件   50   51     run_log-----------日志生成   52   53          | ---------------return-----没有返回参数或变量,生成txt文件   54   55     get_true_url------url重定向解析   56   57          | ---------------return-----获得解析后的新url   58   59     get_map_info------地图地理位置获取   60   61          | ---------------return-----map_info,列表,包含x,y两个维度   62   63   64   65 ====================================================================================   66   67 main.file_name      交互部分,保存测CSV文件名称,保存到当前路径   68   69 get_num.true_url    为需要爬取网站的原始url,例如:https://sz.esf.fang.com/housing/85__1_0_0_0_1_0_0_0/   70   71 getUrls.url         为规则匹配的url格式,可以根据需要修改,这里为福田区,住宅选项   72   73 main.pag_num        为爬取页数,可以认为赋值,也可以不修改   74   75 ====================================================================================   76   77 House_All = {   78   79                    'url':'',   80   81                    '小区名称': '',   82   83                    '别名':'',   84   85                    '本月均价':'',   86   87                    '小区地址':'',   88   89                    '行政区': '',   90   91                    '片区': '',   92   93                    '邮编': '',   94   95                    '产权描述': '',   96   97                    '物业类别': '',   98   99                    '建筑年代': '',  100  101                    '开发商': '',  102  103                    '建筑类型': '',  104  105                    '建筑面积': '',  106  107                    '占地面积': '',  108  109                    '房屋总数': '',  110  111                    '楼栋总数': '',  112  113                    '绿化率': '',  114  115                    '容积率': '',  116  117                    '物业费': '',  118  119                    '停车位': '',  120  121                    '交通状况': '',  122  123                    '周边信息': '',  124  125                    '地理位置': '',  126  127                    '更新时间': ''  128  129 }  130  131 ====================================================================================