python入门实践：如何爬取自如数据

一、简介

use python to catch the information from ziru（ 彩蛋见最后 ）

图片描述

适合一起刚入门 python 的同学，我也是萌新，所以代码可能不是很优雅

爬取思路分析见 第五部分

二、环境

Python

python --version

(mac自带)

brew install python

pip

pip --version

pip 是 Python 包管理工具，该 工具 提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能

curl https://bootstrap.pypa.io/get... -o get-pip.py

sudo python get-pip.py

三、安装依赖

pip freeze >package.txt

sudo pip install -r package.txt

四、启动

cd index

chmod a+x ziru_room.py

python ziru_room.py

五、思路分析

1.反反爬虫

一般公司都有安全部门，防止大规模的撞库或者带宽挤占，那爬取的时候肯定会被拦截，定位然后律师函警告。

所以我觉得 一个爬虫系统最重要的就是反 反爬虫 。

我们先分析一下，一般简单的反爬虫什么思路？

用户请求的Headers，用户行为，网站目录和数据加载方式

headers里面主要根据 userAgent 查重。userAgent 属性是一个只读的字符串，声明了浏览器用于 HTTP 请求的用户代理头的值。简单来说就是浏览器向服务器”表明身份“用的。

用户行为主要靠ip。 ip 的话不用讲了，和身份证号差不多，所以我们发起请求应该用动态的，同一ip多次访问就可能被拉入ip黑名单，而且会导弹定位到你的服务器所在位置。

第三个方式比较高端了，我这次没有展示。前两种是爬虫伪装成浏览器读取数据，但是第三种是模拟出一个浏览器进行用户点击提交等操作，它本身就是一个没有界面的浏览器，从填写表单到点击按钮再到滚动页面，全部都可以模拟。这时候就可以根据一些其它方式，如识别点触式（12306）或者滑动式的验证码。

整理好思路开始实现，我们的目标是实现一个 动态的ip和userAgent池 ，每次请求伪装成不一样的来源

step1: 我们去爬取一个开放代理ip的网站。。。然后试试他开放的ip可不可用，可用的话加入我们的ip池。详见 代码 ziru_room.py

# 经测试可用ip
    usefulIp = []

    # 获取代理ip地址
    uriGetIp = 'http://www.xicidaili.com/wt/'

    # 检测ip是否可用地址
    testGetIp = 'http://icanhazip.com/'

    usefulIp = getUsefulIPList(uriGetIp, testGetIp, userAgent)

'''
获取可用的ip列表
'''
def getUsefulIPList(uriGetIp, testGetIp, userAgent):
    # 全部代理ip
    allProxys = []

    # 经测试可用ip
    usefulIp = []
    ipList = requests.get(
        uriGetIp, headers={'User-Agent': random.choice(userAgent)})

    ipData = bs4.BeautifulSoup(ipList.text, "html.parser")

    ip = ipData.select("#ip_list > tr > td:nth-of-type(2)")

    port = ipData.select("#ip_list > tr > td:nth-of-type(3)")

    protocol = ipData.select("#ip_list > tr > td:nth-of-type(6)")

    for ip, port, protocol in zip(ip, port, protocol):
        proxy = ip.get_text().strip()+':'+port.get_text().strip()
        allProxys.append(proxy)

    print('正在初始化ip数据池，请耐心等待...')

    process.max_steps = len(allProxys)

    process.process_bar = process.ShowProcess(process.max_steps)

    # 筛选可用ip
    for proxy in allProxys:
        process.process_bar.show_process()
        # time.sleep(0.05)
        try:
            theIp = requests.get(testGetIp,  headers={'User-Agent': random.choice(userAgent)}, proxies={
                'http': proxy}, timeout=1, allow_redirects=False)
        except requests.exceptions.Timeout:
            # print('超过1s')
            continue
        except requests.exceptions.ConnectionError:
            # print('连接异常')
            continue
        except requests.exceptions.HTTPError:
            # print('http异常')
            continue
        except:
            # print("其他错误")
            continue
        else:
            if (theIp.status_code == 200 and len(theIp.text) < 20):
                usefulIp.append(proxy)
            #    print(theIp.text)

    print('可用ip池为下：'+','.join(usefulIp))
    return usefulIp

step2: 构造userAgent池

userAgent = ['Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36',
                 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:34.0) Gecko/20100101 Firefox/34.0',
                 'Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; zh-CN; rv:1.9.2.10) Gecko/20100922 Ubuntu/10.10 (maverick) Firefox/3.6.10'
                 ]

这个不像ip会经常挂，所以写死问题不大。

2.爬取数据

我们的原材料准备好了，开始爬取，可以看见用的是 random.choice() 去ip，userAgent池取得随机配置 组成 get请求。详见 代码 ziru_room.py

def computedData(usefulIp, userAgent, ipIndex=0):
    # debugger
    # pdb.set_trace()
    fhandle = open('../output/output.txt', 'a')  # 追加写入文件

    # Get请求-并传递headers
    try:
        data = requests.get("http://www.ziroom.com/z/nl/z3-r3-o2-s5%E5%8F%B7%E7%BA%BF-t%E5%8C%97%E8%8B%91%E8%B7%AF%E5%8C%97.html",
                            headers={'User-Agent': random.choice(userAgent)}, proxies={'http': random.choice(usefulIp)}, timeout=(3, 7))
        #
        pass
    except:
        print "Error: 请求失败"
        computedData(usefulIp, userAgent)
        return
        pass
    else:
        roomDate = bs4.BeautifulSoup(data.text, "html.parser")
        # 标题
        title = roomDate.select("#houseList > li > div.txt > h3 > a")
        # 地点 改版没了////
        # place = roomDate.select("#houseList > li > div.txt > h4 > a")
        # 距离
        distance = roomDate.select(
            "#houseList > li > div.txt > div > p:nth-of-type(2) > span")
        # 价格
        price = roomDate.select("#houseList > li > div.priceDetail > p.price")
        # 面积
        area = roomDate.select(
            "#houseList > li > div.txt > div > p:nth-of-type(1) > span:nth-of-type(1)")
        # 楼层
        floor = roomDate.select(
            "#houseList > li > div.txt > div > p:nth-of-type(1) > span:nth-of-type(2)")
        # 房间配置
        room = roomDate.select(
            "#houseList > li > div.txt > div > p:nth-of-type(1) > span:nth-of-type(3)")
        #
        print('北京市自如数据如下')
        fhandle.write('北京市'+time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",
                                          time.localtime()) + '自如数据如下'+'\n')

        for title, price, area, floor, room, distance in zip(title, price, area, floor, room, distance):
            last_data = {
                "名称": title.get_text().strip(),
                # "地段": place.get_text().strip(),
                "距离": distance.get_text().strip(),
                "价格": price.get_text().replace(' ', '').replace('\n', ''),
                "面积": area.get_text().strip(),
                "楼层": floor.get_text().strip(),
                "房间大小": room.get_text().strip()
            }

            fhandle.write("名称："+title.get_text().strip())
            # fhandle.write("地段："+place.get_text().strip())
            fhandle.write("距离："+distance.get_text().strip())
            fhandle.write(
                "价格："+price.get_text().replace(' ', '').replace('\n', ''))
            fhandle.write("面积："+area.get_text().strip())
            fhandle.write("楼层："+floor.get_text().strip())
            fhandle.write("房间大小："+room.get_text().strip() + '\n')

            # print  json.dumps(last_data).decode('unicode-escape')
            # print  json.dumps(last_data,ensure_ascii=False)
            print json.dumps(last_data, encoding='UTF-8', ensure_ascii=False)

        fhandle.write("************************************************"+'\n')
        fhandle.close()
        print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
        pass

3.其他部分

因为爬取可用的ip组成ip池，是一个比较耗时的过程，所以加入了图像化的等待显示，详见 代码 process.py

图片描述

自动化爬取有点节操，所以得加入延时，详见 代码 ziru_room.py

while(True):
        computedData(usefulIp, userAgent)
        time.sleep(60)

python 一点其他感触，写起来很简洁，这个换行缩进还有dict对象中文Unicode搞了很久。。。目前和node相比优缺点在哪里还没有分析好，可以留言探讨下。

最后送上彩蛋，这位老哥最后根据github 里qq 找到的我，反反爬虫不算太失败吧，爬取的也不是什么关键数据，手动滑稽，仅供萌新学习练手