链家数据爬取

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爬取杭州在售二手房的数据

https://hz.lianjia.com/ershoufang/这是首页地址,我们可以看见有翻页栏,总共100页,每一页30条数据,

第二页地址https://hz.lianjia.com/ershoufang/pg2/,对比可以发现多了一个参数pg2,这样就可以找到规律,1-100页请求地址都可以找到

使用正则表达式提取每一页的数据

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‘<li.*?LOGCLICKDATA.*?class="info clear".*?title.*?<a.*?>(.*?)</a>.*?houseInfo.*?region.*?>(.*?)</a>(.*?)</div>.*?positionIcon.*?</span>(.*?)<a.*?>(.*?)</a>.*?starIcon.*?</span>(.*?)</div>.*?class="totalPrice"><span>(.*?)</span>(.*?)</div>.*?unitPrice.*?<span>(.*?)</span>‘
import requests
import re
import json
import time
def get_one_page(url):
    headers={
    User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (Khtml, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36

    }
    response=requests.get(url,headers=headers)
    if response.status_code==200:
        return response.text
    return None
def parse_one_page(html):
    pattern=re.compile(<li.*?LOGCLICKDATA.*?class="info clear".*?title.*?<a.*?>(.*?)</a>.*?houseInfo.*?region.*?>(.*?)</a>(.*?)</div>.*?positionIcon.*?</span>(.*?)<a.*?>(.*?)</a>.*?starIcon.*?</span>(.*?)</div>.*?class="totalPrice"><span>(.*?)</span>(.*?)</div>.*?unitPrice.*?<span>(.*?)</span>)
    items=re.findall(pattern,html)
    for item in items:
        yield{
        title:item[0],
        address:item[1],
        houseIcon:item[2],
        flood:item[3].strip()+item[4].strip(),
        personStar:item[5],
        price:item[6]+item[7]
        }
def write_file(content):
    with open(result12.json,a,encoding=utf8)as f:
        print(type(json.dumps(content)))
        f.write(json.dumps(content,ensure_ascii=False)+
)
def main(offset):
    url=https://hz.lianjia.com/ershoufang/pg+str(offset)
    html=get_one_page(url)
    for item in parse_one_page(html):
        write_file(item)
if __name__ == __main__:
    for i in range(101):
        main(offset=i)
        time.sleep(1)

全部数据保存到json文件

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