简单的爬取某租房网站租房信息并存入MySQL数据库

租房信息并存入MySQL数据库"/>

简单的爬取某租房网站租房信息并存入MySQL数据库

这是我第一个爬虫项目，因为我有一些其他语言的基础，所以在入坑python十来天后终于完成了一个小项目，其间的辛酸不足为外人道也...说了这么多，那就让我们开始吧。

1.先看看使用的库：

import requests
import pymysql
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
import re

requests库用于处理url，并将其转化为文本格式，用来分析；

BeautifulSoup库用于将处理的文本格式化为html的形式，可以方便的使用CSS来查找链接，寻找相似性，并且其中还用到过re库，使用正则表达式与前者的寻找链接速度做过比对，但是正则表达式直接分析文本不经BeautifulSoup转化虽然快，但是在使用的过程中发现会有很多重复；

datetime库用来计算程序运行时间；

pymysql用来对MySQL数据库进行操作，将爬取的数据全部存入数据库中，而且python3貌似不支持mysqldb；

2.函数（方法基本都写成了函数，避免代码重复）

下面代码中，使用beautifulSoup，由于html5lib的兼容性最好，所以我使用的是html5lib,也有其他的,如lxml,大家也可以尝试一下：

# # 直接获取url的text形式，用正则表达式验证看是否能够加速
# def get_text(page_url):
#     response = requests.get(page_url)
#     response.encoding = 'utf-8'
#     return response.text# 获取url下的页面内容，返回soup对象
def get_htmtext(page_url):soup = BeautifulSoup(requests.get(page_url).text,'html5lib')return soup# 封装成函数，作用是获取列表页下面的所有租房页面链接，生成一个链接列表
def get_links(page_url):soup = get_htmtext(page_url)links_div = soup.find_all('div',class_="pic-panel")links = [div.a.get('href') for div in links_div]return links

获取租房信息：

# 获取房屋信息
def get_info(link_url):soup = get_htmtext(link_url)price = soup.find('span',class_="total").text  #价格unit = soup.find('span',class_="unit").text.strip()  #单位，并去掉特殊符号house_info = soup.find_all('p')  #获取租房信息area = house_info[0].text[3:]layout = house_info[1].text[5:]floor = house_info[2].text[3:]direction = house_info[3].text[5:]subway = house_info[4].text[3:]community = house_info[5].text[3:].strip()location = house_info[6].text[3:]create_time = house_info[7].text[3:]agent_name = soup.find('a',class_="name LOGCLICK").texthouse_num = soup.find('span',class_="houseNum").text[5:]# 生成字典info = {'house_num': house_num,'price': price,'unit': unit,'area': area,'layout': layout,'floor': floor,'direction': direction,'subway': subway,'community': community,'location': location,'create_time': create_time,'agent_name': agent_name}return info

设置登录数据库的参数以及登入函数：

# 数据库登录参数设置
DATABASE ={'host': 'localhost',  #如果是远程数据库，此处为远程服务器的IP地址'database': 'test','user': 'root','password': '******'
}# 登入数据库
def load_db(setting):return pymysql.Connect(**setting)

将数据存入数据库的插入函数：

# 插入数据库函数
def insert_sql(db,house_info):dic = house_infols = list(dic)table_name = 'user'data_type = {type("str"): '"%({})s"',type(0): '%({})s',type(0.1): '%({})s',type(None): 'null'}# sql生成语句sentence = 'insert ignore into %s('%table_name+','.join(ls)+') values(' + ','.join([data_type[type(dic[i])].format(i) for i in ls]) + ');'sql = sentence % diccursor = db.cursor()try:cursor.execute(sql)db.commit()except Exception as e:print(e)

插入函数作为数据库存储的核心，其中的SQL生成语句是重中之重，可以一整行一整行的将数据存入，ignore避免重复存储，使用游标执行SQL语句，然后上传

最后进入正题，调用函数完成爬取，存储操作：

# 根据规律获取所有页面链接
def get_allpages():links = []for i in range(2,11):links.append(''+str(i)+'/')return linksfirst_url = '/'start_time = datetime.datetime.now()    # 程序开始时间# 使用BeautifulSoup方法，速度较慢但基本不会重复
links = get_links(first_url)
for i in get_allpages():for j in get_links(i):links.append(j)# # 使用正则表达式很快，但有许多重复
# links = get_links(first_url)
# for i in get_allpages():
#     eve_links = re.findall(r'href="(/\w+\.html)"',get_text(i))
#     for j in eve_links:
#         links.append(j)db = load_db(DATABASE)
for i in range(len(links)):insert_sql(db,get_info(links[i]))end_time = datetime.datetime.now()    #程序结束时间
print((end_time-start_time).seconds)

因为该网站每页的链接特别明显，所以直接写了一个get_allpages函数，大致思路就是从首页的一个url地址，不断地将其他页面的链接分析读取出来，所以很大一部分是找出链接的特征，而且在爬取时能明显的感觉速度很慢，300个链接大概需要五分钟，可能是方法的问题，而且只是单纯的入库，并没有进行数据分析，所以还有很多不足，下次应该会发一篇分析这批数据的文章，并且采用其他的方法爬取数据。人生苦短，我用python！感谢大家的阅读！