北京房租到底有多高？ | 爬取北京海淀区一居室租房信息

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最近北京房租成了热门话题，到底北京的房租有多高？

本次实战是爬取北京海淀区一居室的租房信息，共爬取了300套房源信息，看一下北京的房租到底有多高？效果如下：

开发环境

环境：MAC + Python3.6

IDE：Pycharm

模块：import requests、from bs4 import BeautifulSoup

爬取目标

本次爬取目标是北京海淀区一居室的租房信息，如下图所示。这些信息主要包括标题，租金，小区名字，中介的头像以及姓名。

爬取分析

本次需要爬取300套房源，但是某租房网站的每一页信息只有30套，如下：

因此我们需要爬取10个网页的信息，也就是爬取多个页面。通过观察,我们发现第二个网址是https://bj.lianjia.com/zufang/haidian/pg2l1/，第三个是https://bj.lianjia.com/zufang/haidian/pg3l1/，因此得出网址的规律是pg2l1的页面以此加1。

根据上面的分析，我们只需使用一个for循环就可以得到10个页面的信息，具体代码如下。然后开始解析每一个页面。

爬取一个页面

解析静态网页信息三步即可完成：

第一步：

使用requests库中的get方法解析页面，但是为了防止被反爬虫，建议使用headers进行模拟浏览器。否则你会得到下面的信息：

代码如下：

`python`
    #第一步：使用GET获取页面请求
    #获取页面信息
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36'
    }
    data_url = requests.get(url,headers=headers)

第二步：

进行页面解析，找到需要的信息。本次使用的是BeautifulSoup库。Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序,具体代码如下：

`python`
    #第二步：开始解析页面
    soup =BeautifulSoup(data_url.text,'lxml')

    #print(soup)

第三步：

使用selector进行解析页面,找到租房信息的详细页面。selector 定位需要的信息数据，具体方法是鼠标放在图片上，右键，检查，copy-CSS SELECTOR。浏览器自动copy出来css样式，具体代码如下：

`python`
   '''
        使用selector进行解析页面,找到租房信息的详细页面。
        也就是进行页面的跳转
    '''
    #鼠标放在图片上，右键，检查，copy-CSS SELECTOR
    #一定要去掉:NTH-CHILD（1）否则出差错
    # house-lst > li:nth-child(1) > div.pic-panel > a
    soup_selects = soup.select('#house-lst > li > div.pic-panel > a')

    print(soup_selects)

    for soup_select in soup_selects:
        # selector返回的是一个列表，有很多属性信息，目的是链接，所以选择href
        href_url = soup_select.get("href")
        #第三步，找到详细页面进行解析
        #print("得到详情页面信息")
        #print(href_url)
        get_detail_info(href_url)

爬取目标页面信息

由于详细的房租信息也是一个新的页面，所以需要进行再次的重复上面的三步，具体代码如下：

`python`
    #第一步： 使用URL获取页面
    detail_url = requests.get(url)

    #第二步：使用BS4解析数据
    detail_soup = BeautifulSoup(detail_url.text,'lxml')

    #第三步：使用 selecter 定位需要的信息数据

    #获取名称
    #body > div: nth - child(7) > div.title - wrapper > div > div.title > h1
    titles = detail_soup.select("body > div > div.title-wrapper > div > div.title > h1")
    #print("租房信息的标题是{}".format(titles))

    #获取地址
    addresses = detail_soup.select("body > div > div.overview > div.content.zf-content > div.zf-room > p > a")
    #print("小区名字是{}".format(addresses))

    #获取价格
    #body > div:nth-child(7) > div.overview > div.content.zf-content > div.price > span.total
    prices = detail_soup.select("body > div > div.overview > div.content.zf-content > div.price > span.total")
    #print("租房在海淀区，一居室的价格是{}".format(prices))

    #获取图片
    ##topImg > div.imgContainer > img
    images = detail_soup.select("#topImg > div.imgContainer > img")


    #获取中介头像
   # body > div: nth - child(7) > div.overview > div.content.zf - content > div.brokerInfo > a > img
    avartars = detail_soup.select("body > div > div.overview > div.content.zf-content > div.brokerInfo > a > img")

    #获取中介姓名
    #body > div:nth-child(7) > div.overview > div.content.zf-content > div.brokerInfo > div > div.brokerName > a.name.LOGCLICK
    names = detail_soup.select("body > div > div.overview > div.content.zf-content > div.brokerInfo > div > div.brokerName > a.name.LOGCLICK")

    #获取房东性别
    #sexs = address = detail_soup.select("#floatRightBox > div.js_box.clearfix > div.member_pic > div")

效果如下

到此，整个爬虫流程完成，完美的爬出来想要的信息，然后就可以分析北京的房租了。

完

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