前言

筆者在做一個(gè) NLPNLPNLP 項(xiàng)目時(shí)，需要識(shí)別小區(qū)名，因此想要查詢網(wǎng)上是否有相關(guān)的數(shù)據(jù)集。經(jīng)過一番搜索后一無所獲…從而決定自己來爬取這份數(shù)據(jù)。

由于爬取網(wǎng)站的內(nèi)容信息之后可能會(huì)發(fā)生變更，因此此處給出具體的爬蟲思路，便于應(yīng)對之后的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)變更。

方法

1. 爬取網(wǎng)站的確定

既然是爬蟲，那首先就需要確定爬取網(wǎng)站。這時(shí)候就需要思考哪些網(wǎng)站可能會(huì)涉及小區(qū)名字？

國家統(tǒng)計(jì)網(wǎng)？經(jīng)過一番搜索，沒找到…

房屋中介網(wǎng)？√

因此我們可以選取比較知名的房屋中介網(wǎng)來進(jìn)行小區(qū)名爬取，此處選取的網(wǎng)站是鏈家，原因是該網(wǎng)站有專門的小區(qū)板塊。鏈家

新龍城

因此我們增加一行代碼來提取 imgimgimg 標(biāo)簽中的信息并輸出。

text_list = soup.find_all('img', class_="lj-lazy")

for item in text_list:

print(item['alt'])

# 輸出結(jié)果：

# 首開康乃馨城

# 農(nóng)光里

# 理想家園

# 華貿(mào)城

# 住欣家園

# 遠(yuǎn)洋山水

# 旗勝家園

# 小南莊社區(qū)

# ...

第三步，構(gòu)造網(wǎng)站 urlurlurl

首先我們考慮頁面如何構(gòu)造。這個(gè)難度不大，我們只需要 forforfor 一遍頁面編號即可。這個(gè)網(wǎng)站有一個(gè)特點(diǎn)在于，網(wǎng)站上可能只顯示了 303030 頁，但是實(shí)際上可能有 100100100 頁…并且假如第 100100100 頁是最后一頁，那么第 101101101 頁的內(nèi)容將與第 100100100 頁保持一致。因此我們根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)頁是否與上一個(gè)網(wǎng)頁一致，來判斷當(dāng)前網(wǎng)站爬取是否結(jié)束。

def get_housing_estate():

fo = open("data/housing_estate.txt", "w")

# 設(shè)置初始值

last = BeautifulSoup(requests.get(url.format("wz", 1)).text, 'lxml').find_all('img', class_="lj-lazy")

for city in address_list:

for page in range(1, 500):

print(city, page)

# 創(chuàng)建bs對象

try:

response = requests.get(url.format(city, page)).text

except:

# 頁面出錯(cuò)，則更換下一個(gè)城市

break

soup = BeautifulSoup(response, 'lxml') # 使用到了lxml解析庫

text_list = soup.find_all('img', class_="lj-lazy")

# 出現(xiàn)重復(fù)頁面

if text_list == last:

break

last = text_list

# 寫入文件

for item in text_list:

fo.write(item['alt'] + 'n')

接下來就要考慮城市簡寫如何爬取了。我們可以根據(jù)這個(gè)網(wǎng)站中提供的城市分類來對網(wǎng)站進(jìn)行爬取。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 爬取贝壳网小区名称_如何使用 python 爬取全国小区名称的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。