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成都python学习:使用Python爬4W+房源数据教程!

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2018-09-21 10:04:38

其实用Python爬虫也不是特别难,达妹这里给大家一条高效学习路线,学完之后,想知道什么东西的具体数据,你就可以自己用Python爬数据分析了!...

  成都python学习:使用Python爬4W+房源数据教程!

  成都近两年房价猛涨

  达妹表示已经买不起房

  有人说已经直逼北上广

  到底有没有这么夸张呢?

  有技术人员用Python爬取了4W+条数据

  来看看现在成都的房价到底如何!

  Python爬虫工作原理

  在贝壳网上,成都的在售房源按照区域与地铁线这两个方式做了划分,为了更好的了解各区域房价,我们选择了抓取各区域板块的数据。然后再爬取了各板块内所有的房源数据,除了价格外,还有户型、朝向、电梯、楼层等信息。

  成都python学习:使用Python爬4W+房源数据教程!

  所有信息都以Excel形式导出,再通过分析计算得出了成都的房价水平。

  房源数据分析

  本次共爬取49328套成都二手房信息,剔除掉无效的车位信息后,共计收集了有效信息46980条。

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  按照区域划分,目前成都在售房源分布如下图所示。

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  从价钱上来看,在网站上挂牌出售的46980套二手房中,整体平均售价176.4万,平均单价是17334.6元/平米。比北上广动辄上5万的均价还是要便宜了不少。

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  高新区与天府新区这两大功能区因近年成都的“南拓”政策房价直线上涨,均价纷纷冲破1.8万元每平米,几乎就要彻底超越传统的五大主城区了。

  成都单价最贵十大豪宅:

  成都python学习:使用Python爬4W+房源数据教程!

  看了这样的价格,达妹反正是买不起了!!

  其实用Python爬虫也不是特别难,达妹这里给大家一条高效学习路线,学完之后,想知道什么东西的具体数据,你就可以自己用Python爬数据分析了!

  Python爬虫学习

  1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

  大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行,这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

  Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议从requests+Xpath 开始,requests 负责连接网站,返回网页,Xpath 用于解析网页,便于抽取数据。

  如果你用过 BeautifulSoup,会发现 Xpath 要省事不少,一层一层检查元素代码的工作,全都省略了。这样下来基本套路都差不多,一般的静态网站根本不在话下,豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

  2.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

  当然,爬虫过程中也会经历一些绝望啊,比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

  遇到这些反爬虫的手段,当然还需要一些高级的技巧来应对,常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

  往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者,这也为爬虫提供了空间,掌握这些应对反爬虫的技巧,绝大部分的网站已经难不到你了。

  3.学习 scrapy,搭建工程化的爬虫

  掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了,但是在遇到非常复杂的情况,可能仍然会力不从心,这个时候,强大的 scrapy 框架就非常有用了。

  scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架,它不仅能便捷地构建request,还有强大的 selector 能够方便地解析 response,然而它最让人惊喜的还是它超高的性能,让你可以将爬虫工程化、模块化。

  学会 scrapy,你可以自己去搭建一些爬虫框架,你就基本具备爬虫工程师的思维了。

  4.学习数据库基础,应对大规模数据存储

  爬回来的数据量小的时候,你可以用文档的形式来存储,一旦数据量大了,这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的,学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

  MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据,比如各种评论的文本,图片的链接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。

  因为这里要用到的数据库知识其实非常简单,主要是数据如何入库、如何进行提取,在需要的时候再学习就行。

  5.分布式爬虫,实现大规模并发采集

  爬取基本数据已经不是问题了,你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候,相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字:分布式爬虫。

  分布式这个东西,听起来很恐怖,但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

  Scrapy 前面我们说过了,用于做基本的页面爬取,MongoDB 用于存储爬取的数据,Redis 则用来存储要爬取的网页队列,也就是任务队列。

  所以有些东西看起来很吓人,但其实分解开来,也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候,那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了,实现一些更加自动化的数据获取。

  当然如果你觉得自学太难的话,也可以参加成都达内9月免费训练营来学习,这里有专业的课程老师带你,让你学习起来更快!

(责任编辑:范老师)
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