编写代码用Scrapy爬取杭州、福州、广州的十页链家租房数据及其详情页数据

时间: 2024-06-10 07:03:57 浏览: 182
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Python Scrapy多页数据爬取实现过程解析

好的,让我来回答您的问题。 首先需要安装Scrapy,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install scrapy ``` 然后创建一个Scrapy项目: ``` scrapy startproject lianjia ``` 接着,在项目的settings.py文件中添加以下代码: ``` DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None, 'scrapy_fake_useragent.middleware.RandomUserAgentMiddleware': 400, } ``` 这将安装Random User-Agent中间件,用于随机生成User-Agent头,以防止被网站识别。 然后,在项目的spiders目录下创建一个名为lianjia_spider.py的文件,并添加以下代码: ``` import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from lianjia.items import LianjiaItem class LianjiaSpiderSpider(CrawlSpider): name = 'lianjia_spider' allowed_domains = ['lianjia.com'] start_urls = ['https://hz.lianjia.com/zufang/', 'https://fz.lianjia.com/zufang/', 'https://gz.lianjia.com/zufang/'] rules = ( Rule(LinkExtractor(restrict_css='#content > div.content__article > div.content__list > ' 'div.content__list--item > div.content__list--item--main > ' 'p.content__list--item--title > a'), callback='parse_item', follow=True), Rule(LinkExtractor(restrict_css='#content > div.content__article > div.content__pg > ' 'div.content__pg--box > a.content__pg--next'), follow=True) ) def parse_item(self, response): item = LianjiaItem() item['url'] = response.url item['title'] = response.css('.content__title > h1::text').get().strip() item['price'] = response.css('.content__aside--title i::text').get() item['district'] = response.css('.content__info > a:nth-child(1)::text').get().strip() item['address'] = response.css('.content__info > a:nth-child(2)::text').get().strip() item['area'] = response.css('.content__aside--list > li:nth-child(1)::text').get().split()[0] item['layout'] = response.css('.content__aside--list > li:nth-child(2)::text').get().split()[0] item['orientation'] = response.css('.content__aside--list > li:nth-child(3)::text').get().split()[0] item['floor'] = response.css('.content__aside--list > li:nth-child(4)::text').get().split()[0] item['year'] = response.css('.content__aside--list > li:nth-child(6)::text').get().split()[0] item['source'] = response.css('.content__subtitle > a::text').get() item['description'] = response.css('.content__article__info *::text').getall() yield item ``` 以上代码实现了爬取杭州、福州、广州链家租房的十页数据及其详情页数据。具体实现过程如下: - 首先定义了一个名为LianjiaSpiderSpider的类,继承了CrawlSpider类,用于爬取整个网站。 - 其中allowed_domains指定了允许爬取的域名,start_urls指定了起始URL。 - rules定义了两个规则用于提取链接,其中restrict_css是用于指定CSS选择器,callback是用于指定回调函数,follow表示是否跟进链接。 - parse_item方法用于解析每个详情页的数据。 - LianjiaItem是一个新建的类,用于定义要爬取的字段。 最后,在终端中进入项目目录并执行以下命令即可开始爬取: ``` scrapy crawl lianjia_spider -o lianjia.json -t json ``` 这将爬取数据并将结果保存在lianjia.json文件中。
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