用 Scrapy 抓取某家的楼盘信息

最近想爬点东西，又不想造轮子，就用上了scrapy，顺便记录下自己踩过的坑和都做了些什么。

使用的软件版本：

Python 3.5.x

ipython 5.1.x

scrapy 1.4

准备阶段（在动手写之前，一定要先观察好标签位置！）：

这里使用Firefox的插件firebug对进行页面标签确定：

该页面有好几个楼盘信息，所以在看到上面的<li>标签后，应该再找一下它的父节点<ul>：

这些就是想要抓的新楼盘列表，id也说明了该ul列表的作用。在子节点<li>中继续寻找到自己想要的信息，找完差不多就可以开始爬虫的编写了。

编写阶段：

scrapy startproject house（项目名字，我这里用了house）

其文件夹内容：

house
├── house
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── __pycache__
│   ├── settings.py
│   └── spiders
│       ├── __init__.py
│       └── __pycache__
└── scrapy.cfg

在items.py 文件里添加 item（保存爬取到的数据的容器；其使用方法和python字典类似）

import scrapyclass HouseItem(scrapy.Item):    city = scrapy.Field()    title = scrapy.Field()    region = scrapy.Field()    room = scrapy.Field()    area = scrapy.Field()    average = scrapy.Field()    other = scrapy.Field()

上面我加了城市，楼盘名字，位置，房间，面积，均价和其他，具体可以看自己需求定义。

在 house/spiders/ 目录下添加house_spider.py ，并添加以下内容：

import scrapy# 从上一层目录导入items.py的HouseItem类from house.items import HouseItemclass HouseSpider(scrapy.Spider):        # 爬虫名，不能冲突    name = 'house'        # 请求开始    def start_requests(self):        urls = [            'http://bj.fang.lianjia.com/loupan/'        ]        # 对urls列表进行迭代请求        for url in urls:            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)            # 对响应的数据进行有选择性的抓取    def parse(self, response):        for house in response.xpath('//ul[contains(@id, "house-lst")]/li'):            item = HouseItem()            item['title'] = house.xpath('.//h2').xpath('.//a[contains(@data-el, "xinfang")]/text()').extract()            item['region'] = house.xpath('.//span[contains(@class, "region")]/text()').extract()            item['room'] = house.xpath('.//div[contains(@class, "area")]/text()').re('\S*\w')            item['area'] = house.xpath('.//div[contains(@class, "area")]/span/text()').extract()            item['other'] = list(set(house.xpath('.//div[contains(@class, "other")]').xpath('.//span/text()').extract() + house.xpath('.//div[contains(@class, "type")]').xpath('.//span/text()').extract()))            item['average'] = house.xpath('.//div[contains(@class, "average")]').re('.*\s*(\w*)\s.*>(.\d*).*\s*(\w.*)')            yield item

PS：正则写得有点丑，以后再修改，先用着。

PPS：scrapy shell 网址，用来调试还不错，不过建议先装ipython，能补全关键字。

留给自己：这里的选择器一开始用得不对，卡了很久，总是多了些空元素[ ]，后来重新观察web页面元素，才发现自己写得不对，改成上面这样才好了，所以准备阶段很重要！

做到这里，就可以运行爬虫了：

scrapy crawl house（上面定义的爬虫名）

不过  这样没有保存下数据，可以使用-o输出json格式数据

scrapy crawl house -o data.json

当然还有其他格式的输出，可以看官网：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/feed-exports.html

只有第一页明显不够用，如何抓下一页呢？

同样，先进行下一页标签的获取：

本来很简单的，直接用 response.xpath("//a[contains(., '下一页')]//@href").extract_first() 应该提取到这个标签的href，不过不行，一番折腾也没发现有其他直接获取到该下一页标签的方法，没办法只能用它的父节点：

<div class="page-box house-lst-page-box" comp-module="page" data-xftrack="10139" page-url="/loupan/pg{page}/" page-data="{"totalPage":26,"curPage":1}">

这个父节点的page-data属性中包括了总页数和当前页，所以在当页基础上加1就可以到达下一页：

next_page = '/loupan/pg' + str(int(page[1]) + 1)

而且还要用总页数和当前页比较，来确定是最后一页，所以加上这些的house_spider.py 代码如下：

import scrapy# 从上一层目录导入items.py的HouseItem类from house.items import HouseItemclass HouseSpider(scrapy.Spider):        # 爬虫名，不能冲突    name = 'house'        # 请求开始    def start_requests(self):        urls = [            'http://bj.fang.lianjia.com/loupan/'        ]        # 对urls列表进行迭代请求        for url in urls:            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)            # 对响应的数据进行有选择性的抓取    def parse(self, response):        for house in response.xpath('//ul[contains(@id, "house-lst")]/li'):            item = HouseItem()            item['title'] = house.xpath('.//h2').xpath('.//a[contains(@data-el, "xinfang")]/text()').extract()            item['region'] = house.xpath('.//span[contains(@class, "region")]/text()').extract()            item['room'] = house.xpath('.//div[contains(@class, "area")]/text()').re('\S*\w')            item['area'] = house.xpath('.//div[contains(@class, "area")]/span/text()').extract()            item['other'] = list(set(house.xpath('.//div[contains(@class, "other")]').xpath('.//span/text()').extract() + house.xpath('.//div[contains(@class, "type")]').xpath('.//span/text()').extract()))            item['average'] = house.xpath('.//div[contains(@class, "average")]').re('.*\s*(\w*)\s.*>(.\d*).*\s*(\w.*)')            yield item        # 对属性中的总页数和当前页进行提取        page = response.xpath('//div[contains(@class, "page-box")]/@page-data').re('totalPage":(\w*).*:(\w*)')        # 最后一页的页码和总页数一致        if page[0] != page[1]:            next_page = '/loupan/pg' + str(int(page[1]) + 1)            yield scrapy.Request(response.urljoin(next_page))

再运行一下爬虫，已经能抓到很多页的数据了。不过还是有些问题，有些楼盘信息出现缺失，这是怎么回事呢？

{"title": ["中骏西山天璟"], "room": ["3居/2居"], "area": ["建面 102~155m²"], "other": ["五证齐全", "在售", "低密度", "住宅"], "region": ["门头沟-龙泉镇城子大街东侧"], "average": ["均价", "67000", "元/平"]}{"title": ["炫立方"], "room": [], "area": [], "other": ["五证齐全", "在售", "商铺"], "region": ["顺义-南法信顺平路与南焦路交汇处向南50米路东"], "average": ["均价", "43000", "元/平"]}

找到对应的楼盘看了下缺失信息对应的标签，发现这些标签原本就没数据：

<div class="area"><span></span></div>

就是和爬虫本身并没有关系，所以后续要在pipelines.py 中添加过滤函数，对这些缺失信息的楼盘进行删除。

官方文档：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

在数据比较少的情况，可以用json文件保存。但是数据多了json已经不够用了，这时候需要将它们保存到数据库中。

这里就用NoSQL非关系型的MongoDB来保存。

首先在settings.py 中添加：

MONGODB_HOST = 'localhost'MONGODB_PORT = 27017MONGODB_DB = 'house'MONGODB_COLLECTION = 'lianjia'

然后去掉ITEM_PIPELINES 那行的注释，并添加在pipelines.py 中自定义的类MongoDBPipeline：

ITEM_PIPELINES = {    'house.pipelines.HousePipeline': 200,    'house.pipelines.MongoDBPipeline': 300,}

在pipelines.py 中添加类MongoDBPipeline：

class MongoDBPipeline(object):        def open_spider(self, spider):        # 连接mongodb数据库       self.client = pymongo.MongoClient(host=settings['MONGODB_HOST'], port=settings['MONGODB_PORT'])        # 设置数据库       self.db = self.client[settings['MONGODB_DB']]        # 设置文档       self.collection = self.db[settings['MONGODB_COLLECTION']]            def process_item(self, item, spider):        # 向文档中插入一条数据       self.collection.insert_one(dict(item))       return item    def close_spider(self, spider):        # 数据库连接关闭        self.client.close()

这章就完成了对一个地区的新楼盘信息的抓取，以及存储。如果想抓其他地区的，只要在urls列表中添加其他地区的代码即可。

代码（与本文有些差别）：Github