为了分析深圳市所有长租、短租公寓的信息，爬取了某租房公寓网站上深圳区域所有在租公寓信息，以下记录了爬取过程以及爬取过程中遇到的问题：
爬取代码：
import requests
from requests.exceptions import RequestException
from pyquery import PyQuery as pq
from bs4 import BeautifulSoup
import pymongo
from config import *
from multiprocessing import Pool
client = pymongo.MongoClient(MONGO_URL) # 申明连接对象
db = client[MONGO_DB] # 申明数据库
def get_one_page_html(url): # 获取网站每一页的html
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
"Chrome/85.0.4183.121 Safari/537.36"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
return None
except RequestException:
return None
def get_room_url(html): # 获取当前页面上所有room_info的url
doc = pq(html)
room_urls = doc('.r_lbx .r_lbx_cen .r_lbx_cena a').items()
return room_urls
def parser_room_page(room_html):
soup = BeautifulSoup(room_html, 'lxml')
title = soup.h1.text
price = soup.find('div', {'class': 'room-price-sale'}).text[:-3]
x = soup.find_all('div', {'class': 'room-list'})
area = x[0].text[7:-11] # 面积
bianhao = x[1].text[4:]
house_type = x[2].text.strip()[3:7] # 户型
floor = x[5].text[4:-2] # 楼层
location1 = x[6].find_all('a')[0].text # 分区
location2 = x[6].find_all('a')[1].text
location3 = x[6].find_all('a')[2].text
subway = x[7].text[4:]
addition = soup.find_all('div', {'class': 'room-title'})[0].text
yield {
'title': title,
'price': price,
'area': area,
'bianhao': bianhao,
'house_type': house_type,
'floor': floor,
'location1': location1,
'location2': location2,
'location3': location3,
'subway': subway,
'addition': addition
}
def save_to_mongo(result):
if db[MONGO_TABLE].insert_one(result):
print('存储到mongodb成功', result)
return True
return False
def main(page):
url = 'http://www.xxxxx.com/room/sz?page=' + str(page) # url就不粘啦，嘻嘻
html = get_one_page_html(url)
room_urls = get_room_url(html)
for room_url in room_urls:
room_url_href = room_url.attr('href')
room_html = get_one_page_html(room_url_href)
if room_html is None: # 非常重要，否则room_html为None时会报错
pass
else:
results = parser_room_page(room_html)
for result in results:
save_to_mongo(result)
if __name__ == '__main__':
pool = Pool() # 使用多进程提高爬取效率
pool.map(main, [i for i in range(1, 258)])
在写爬取代码过程中遇到了两个问题：
（一）在get_room_url(html)函数中，开始是想直接return每个租房信息的room_url，但是return不同于print，函数运行到return时就会结束该函数，这样就只能返回每页第一个租房room_url。解决办法是：return 包含每页所有room_url的generator生成器，在main函数中用for循环遍历，再从每个room_url中获取href，传入到get_one_page_html(room_url_href)中进行解析。
（二）没有写第76行的if语句，我默认get_one_page_html(room_url_href)返回的room_html不为空，因此出现multiprocessing.pool.RemoteTraceback报错：
上图中显示markup为None情况下报错，点击蓝色"F:\ProgramFiles\anaconda3\lib\site-packages\bs4\__init__.py"发现markup为room_html，即部分room_html出现None情况。要解决这个问题，必须让代码跳过room_html is None的情况，因此添加 if 语句解决了这个问题。
最终成功爬取某租房公寓深圳市258页共4755条租房信息，为下一步进行数据分析做准备。
其中单条信息：
以上就是记一次python 爬虫爬取深圳租房信息的过程及遇到的问题的详细内容，更多关于python 爬虫的资料请关注其它相关文章！
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