原文:4. 使用Scrapy爬取鏈家房價

這里通過使用Scrapy對鏈家上的成都新房進行爬取 所需信息,房源名稱,售價,大小,位置 創建Spider 分析網站: 鏈接新房售價頁面,每個房源對應一個item list,找到房源名稱div,。 進一步分析每個房源信息,包括所對應的售價,位置信息,看似比較簡單。 接下來就是直接在spider回調函數中通過selector 把所要的信息拿出來,so easy。 簡單代碼完整后: 生成結果如下 后面 ...

2017-03-03 17:04 0 2934 推薦指數:

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scrapy 網站房價爬蟲 多頁

直接上代碼,順便在這里記錄,時間2190906. 剛開始貝殼網的,發現有反爬蟲,我也不會繞,換了網,原來中文也可以做變量。 spider.py item.py settings.py 只用到了3個y文件,其他的都是命令生成的,保持默認 ...

Fri Sep 06 19:14:00 CST 2019 0 846
Scrapy實戰篇(一)之網成交房源數據(上)

今天,我們就以網南京地區為例,來學習網的成交房源數據。 這里推薦使用火狐瀏覽器,並且安裝firebug和firepath兩款插件,你會發現,這兩款插件會給我們后續的數據提取帶來很大的方便。 首先創建一個名稱為lianjia的項目。 需求分析 數據的第一步當然是確定我們的需求 ...

Tue Feb 12 06:29:00 CST 2019 0 696
Scrapy實戰篇(一)之網成交房源數據(上)

今天,我們就以網南京地區為例,來學習網的成交房源數據。 這里推薦使用火狐瀏覽器,並且安裝firebug和firepath兩款插件,你會發現,這兩款插件會給我們后續的數據提取帶來很大的方便。 首先創建一個名稱為lianjia的項目。 需求分析 數據的第一步當然是確定我們的需求 ...

Tue Aug 22 00:10:00 CST 2017 1 4088
Scrapy實戰篇(二)之網成交房源數據(下)

在上一小節中,我們已經提取到了房源的具體信息,這一節中,我們主要是對提取到的數據進行后續的處理,以及進行相關的設置。 數據處理 我們這里以把數據存儲到mongo數據庫為例。 編寫pipelines ...

Tue Aug 22 00:51:00 CST 2017 1 3890
租房信息

本次所以的要求來自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 前言 在二手房網找房時,房屋物理信息(指房屋本身的信息 ...

Thu Jun 20 23:33:00 CST 2019 0 853
 
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