scrapy爬虫二手房

Scrapy是一个用Python编写的应用框架，用于爬取网站数据并提取结构化数据。通过Scrapy框架，您可以构建一个爬虫来抓取链家重庆主城九区的二手房数据，并将这些数据存储到MySQL数据库中。

在Scrapy中，您可以定义一个Item类来定义要抓取的数据字段，如名称、链接、关注人数、发布时间、地址、房屋情况、总价格、每平米价格等等。您可以在items.py文件中创建一个PythonQmItem类，使用scrapy.Field()来定义每个字段。

Scrapy的流程是基于请求-响应模式的。您可以编写一个Spider类，定义起始的URL和如何解析和提取数据的规则。Spider类会发送请求并接收响应，然后通过解析响应提取所需的数据。

Scrapy的系统结构包括调度器(Scheduler)、下载器(Downloader)、中间件(Middleware)和管道(Pipeline)。调度器负责管理请求队列，下载器负责下载网页内容，中间件可以对请求和响应进行预处理和后处理，管道负责处理和存储提取到的数据。

相关问题

scrapy 二手房

Scrapy是一个基于Python的开源网络爬虫框架，它可以用于抓取网站并从中提取结构化的数据。而在这个问题中，引用提到了基于Scrapy编写的爬虫，可以爬取城市二手房的各种信息，比如房价、面积、所处位置等。同时，引用也提到了如何创建一个Scrapy爬虫项目，可以根据需要进行设置和修改。因此，可以使用Scrapy框架来爬取二手房信息，并且可以根据需要进行自定义设置和修改。

用scrapy爬取58同城二手房信息

以下是一个使用Scrapy爬取58同城二手房信息的示例代码：

import scrapy


class ErshoufangSpider(scrapy.Spider):
    name = 'ershoufang'
    allowed_domains = ['bj.58.com']
    start_urls = ['https://bj.58.com/ershoufang/']

    def parse(self, response):
        for item in response.css('.listUl li'):
            yield {
                'title': item.css('.title a::text').get(),
                'url': item.css('.title a::attr(href)').get(),
                'info': item.css('.room p::text').getall(),
                'total_price': item.css('.sum b::text').get(),
                'unit_price': item.css('.unit b::text').get(),
            }

        next_page = response.css('.next::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

以上代码首先访问58同城二手房的首页，然后解析每个房源的名称、链接、房屋信息、总价和单价，并将这些信息存储在一个字典中。接着，爬虫会查找下一页的链接，如果找到了就继续爬取下一页。最后，爬虫会将所有爬取到的信息输出到控制台上。

需要注意的是，58同城对爬虫有限制，爬虫需要设置一些反爬虫的策略，如随机延时、模拟登录等。另外，爬虫也需要遵守网站的Robots协议，不要过于频繁地访问网站。