小白学 Python 爬虫（26）：为啥上海二手房你都买不起
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人生苦短，我用 Python
前文传送门：
小白学 Python 爬虫（1）：开篇
小白学 Python 爬虫（2）：前置准备（一）基本类库的安装
小白学 Python 爬虫（3）：前置准备（二）Linux基础入门
小白学 Python 爬虫（4）：前置准备（三）Docker基础入门
小白学 Python 爬虫（5）：前置准备（四）数据库基础
小白学 Python 爬虫（6）：前置准备（五）爬虫框架的安装
小白学 Python 爬虫（7）：HTTP 基础
小白学 Python 爬虫（8）：网页基础
小白学 Python 爬虫（9）：爬虫基础
小白学 Python 爬虫（10）：Session 和 Cookies
小白学 Python 爬虫（11）：urllib 基础使用（一）
小白学 Python 爬虫（12）：urllib 基础使用（二）
小白学 Python 爬虫（13）：urllib 基础使用（三）
小白学 Python 爬虫（14）：urllib 基础使用（四）
小白学 Python 爬虫（15）：urllib 基础使用（五）
小白学 Python 爬虫（16）：urllib 实战之爬取妹子图
小白学 Python 爬虫（17）：Requests 基础使用
小白学 Python 爬虫（18）：Requests 进阶操作
小白学 Python 爬虫（19）：Xpath 基操
小白学 Python 爬虫（20）：Xpath 进阶
小白学 Python 爬虫（21）：解析库 Beautiful Soup（上）
小白学 Python 爬虫（22）：解析库 Beautiful Soup（下）
小白学 Python 爬虫（23）：解析库 pyquery 入门
小白学 Python 爬虫（24）：2019 豆瓣电影排行
小白学 Python 爬虫（25）：爬取股票信息
引言
看到题目肯定有同学会问，为啥不包含新房，emmmmmmmmmmm
说出来都是血泪史啊。。。
小编已经哭晕在厕所，那位同学赶紧醒醒，太阳还没下山呢。
别看不起二手房，说的好像大家都买得起一样。
分析
淡不多扯，先进入正题，目标页面的链接小编已经找好了：https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg1/ 。
房源数量还是蛮多的么，今年正题房产行业不景气，据说 房价都不高。
小编其实是有目的的，毕竟也来上海五年多了，万一真的爬出来的数据看到有合适，对吧，顺便也能帮大家探个路。
首先还是分析页面的链接信息，其实已经很明显了，在链接最后一栏有一个 pg1 ，小编猜应该是 page1 的意思，不信换成 pg2 试试看，很显然的么。
随便打开一个房屋页面进到内层页面，看下数据：
数据还是很全面的嘛，那详细数据就从这里取了。
顺便再看下详情页的链接：https://sh.lianjia.com/ershoufang/107102012982.html 。
这个编号从哪里来？
小编敢保证在外层列表页的 DOM 结构里肯定能找到。
这就叫老司机的直觉，秀不秀就完了。
撸代码
思想还是老思想，先将外层列表页的数据构建一个列表，然后通过循环那个列表爬取详情页，将获取到的数据写入 Mysql 中。
本篇所使用到的请求库和解析库还是 Requests 和 pyquery 。
别问为啥，问就是小编喜欢。
因为简单。
还是先定义一个爬取外层房源列表的方法：
def get_outer_list(maxNum):
list = []
for i in range(1, maxNum + 1):
url = 'https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg' + str(i)
print('正在爬取的链接为： %s' %url)
response = requests.get(url, headers=headers)
print('正在获取第 %d 页房源' % i)
doc = PyQuery(response.text)
num = 0
for item in doc('.sellListContent li').items():
num += 1
list.append(item.attr('data-lj_action_housedel_id'))
print('当前页面房源共 %d 套' %num)
return list这里先获取房源的那个 id 编号列表，方便我们下一步进行连接的拼接，这里的传入参数是最大页数，只要不超过实际页数即可，目前最大页数是 100 页，这里最大也只能传入 100 。
房源列表获取到以后，接着就是要获取房源的详细信息，这次的信息量有点大，解析起来稍有费劲儿：
def get_inner_info(list):
for i in list:
try:
response = requests.get('https://sh.lianjia.com/ershoufang/' + str(i) + '.html', headers=headers)
doc = PyQuery(response.text)
# 基本属性解析
base_li_item = doc('.base .content ul li').remove('.label').items()
base_li_list = []
for item in base_li_item:
base_li_list.append(item.text())
# 交易属性解析
transaction_li_item = doc('.transaction .content ul li').items()
transaction_li_list = []
for item in transaction_li_item:
transaction_li_list.append(item.children().not_('.label').text())
insert_data = {
"id": i,
"danjia": doc('.unitPriceValue').remove('i').text(),
"zongjia": doc('.price .total').text() + '万',
"quyu": doc('.areaName .info').text(),
"xiaoqu": doc('.communityName .info').text(),
"huxing": base_li_list[0],
"louceng": base_li_list[1],
"jianmian": base_li_list[2],
"jiegou": base_li_list[3],
"taoneimianji": base_li_list[4],
"jianzhuleixing": base_li_list[5],
"chaoxiang": base_li_list[6],
"jianzhujiegou": base_li_list[7],
"zhuangxiu": base_li_list[8],
"tihubili": base_li_list[9],
"dianti": base_li_list[10],
"chanquan": base_li_list[11],
"guapaishijian": transaction_li_list[0],
"jiaoyiquanshu": transaction_li_list[1],
"shangcijiaoyi": transaction_li_list[2],
"fangwuyongtu": transaction_li_list[3],
"fangwunianxian": transaction_li_list[4],
"chanquansuoshu": transaction_li_list[5],
"diyaxinxi": transaction_li_list[6]
}
cursor.execute(sql_insert, insert_data)
conn.commit()
print(i, '：写入完成')
except:
print(i, '：写入异常')
continue两个最关键的方法已经写完了，接下来看下小编的成果：
这个价格看的小编血压有点高。
果然还是我大魔都，不管几手房，价格看看就好。
小结
从结果可以看出来，链家虽然是说的有 6W 多套房子，实际上我们从页面上可以爬取到的拢共也就只有 3000 套，远没有达到我们想要的所有的数据。但是小编增加筛选条件，房源总数确实也是会变动的，应该是做了强限制，最多只能展示 100 页的数据，防止数据被完全爬走。
套路还是很深的，只要不把数据放出来，泥萌就不要想能爬到我的数据。对于一般用户而言，能看到前面的一些数据也足够了，估计也没几个人会翻到最后几页去看数据。
本篇的代码就到这里了，如果有需要获取全部代码的，可以访问代码仓库获取。
示例代码
本系列的所有代码小编都会放在代码管理仓库 Github 和 Gitee 上，方便大家取用。
示例代码-Github
示例代码-Gitee
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