这篇教程Python scrapy爬取苏州二手房交易数据写得很实用，希望能帮到您。
一、项目需求使用Scrapy爬取链家网中苏州市二手房交易数据并保存于CSV文件中
要求：
房屋面积、总价和单价只需要具体的数字，不需要单位名称。
删除字段不全的房屋数据，如有的房屋朝向会显示“暂无数据”，应该剔除。
保存到CSV文件中的数据，字段要按照如下顺序排列：房屋名称，房屋户型，建筑面积，房屋朝向，装修情况，有无电梯，房屋总价，房屋单价，房屋产权。 二、项目分析流程图 
通过控制台发现所有房屋信息都在一个ul中其中每一个li里存储一个房屋的信息。 
找了到需要的字段，这里以房屋名称为例，博主用linux截图，没法对图片进行标注，这一段就是最中间的“景山玫瑰园” 。
其他字段类似不再一一列举。
获取了需要的数据后发现没有电梯的配备情况，所以需要到详细页也就是点击标题后进入的页面，
点击标题 
可以看到里面有下需要的信息。 
抓取详细页url 
进行详细页数据分析 
找到相应的位置，进行抓取数据。 三、编写程序创建项目，不说了。 1.编写item（数据存储） import scrapyclass LianjiaHomeItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() # 名称 type = scrapy.Field() # 户型 area = scrapy.Field() # 面积 direction = scrapy.Field() #朝向 fitment = scrapy.Field() # 装修情况 elevator = scrapy.Field() # 有无电梯 total_price = scrapy.Field() # 总价 unit_price = scrapy.Field() # 单价 2.编写spider（数据抓取） from scrapy import Requestfrom scrapy.spiders import Spiderfrom lianjia_home.items import LianjiaHomeItemclass HomeSpider(Spider): name = "home" current_page=1 #起始页 def start_requests(self): #初始请求 url="https://su.lianjia.com/ershoufang/" yield Request(url=url) def parse(self, response): #解析函数 list_selctor=response.xpath("//li/div[@class='info clear']") for one_selector in list_selctor: try: #房屋名称 name=one_selector.xpath("//div[@class='flood']/div[@class='positionInfo']/a/text()").extract_first() #其他信息 other=one_selector.xpath("//div[@class='address']/div[@class='houseInfo']/text()").extract_first() other_list=other.split("|") type=other_list[0].strip(" ")#户型 area = other_list[1].strip(" ") #面积 direction=other_list[2].strip(" ") #朝向 fitment=other_list[3].strip(" ") #装修 price_list=one_selector.xpath("div[@class='priceInfo']//span/text()") # 总价 total_price=price_list[0].extract() # 单价 unit_price=price_list[1].extract() item=LianjiaHomeItem() item["name"]=name.strip(" ") item["type"]=type item["area"] = area item["direction"] = direction item["fitment"] = fitment item["total_price"] = total_price item["unit_price"] = unit_price #生成详细页 url = one_selector.xpath("div[@class='title']/a/@href").extract_first() yield Request(url=url, meta={"item":item}, #把item作为数据v传递 callback=self.property_parse) #爬取详细页 except: print("error") #获取下一页 self.current_page+=1 if self.current_page<=100: next_url="https://su.lianjia.com/ershoufang/pg%d"%self.current_page yield Request(url=next_url) def property_parse(self,response):#详细页 #配备电梯 elevator=response.xpath("//div[@class='base']/div[@class='content']/ul/li[last()]/text()").extract_first() item=response.meta["item"] item["elevator"]=elevator yield item3.编写pipelines（数据处理） import refrom scrapy.exceptions import DropItemclass LianjiaHomePipeline:#数据的清洗 def process_item(self, item, spider): #面积 item["area"]=re.findall("/d+/.?/d*",item["area"])[0] #提取数字并存储 #单价 item["unit_price"] = re.findall("/d+/.?/d*", item["unit_price"])[0] #提取数字并存储 #如果有不完全的数据，则抛弃 if item["direction"] =="暂无数据": raise DropItem("无数据，抛弃：%s"%item) return itemclass CSVPipeline(object): file=None index=0 #csv文件行数判断 def open_spider(self,spider): #爬虫开始前，打开csv文件 self.file=open("home.csv","a",encoding="utf=8") def process_item(self, item, spider):#按要求存储文件。 if self.index ==0: column_name="name,type,area,direction,fitment,elevator,total_price,unit_price/n" self.file.write(column_name)#插入第一行的索引信息 self.index=1 home_str=item["name"]+","+item["type"]+","+item["area"]+","+item["direction"]+","+item["fitment"]+","+item["elevator"]+","+item["total_price"]+","+item["unit_price"]+"/n" self.file.write(home_str) #插入获取的信息 return item def close_soider(self,spider):#爬虫结束后关闭csv self.file.close()4.编写settings（爬虫设置） 这里只写下需要修改的地方 USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.72 Safari/537.36'#为装成浏览器ROBOTSTXT_OBEY = False #不遵循robots协议ITEM_PIPELINES = { 'lianjia_home.pipelines.LianjiaHomePipeline': 300, #先进行数字提取 'lianjia_home.pipelines.CSVPipeline': 400 #在进行数据的储存 #执行顺序由后边的数字决定}这些内容在settings有些是默认关闭的，把用来注释的 # 去掉即可开启。 5.编写start（代替命令行） from scrapy import cmdlinecmdline.execute("scrapy crawl home" .split())附上两张结果图。 
总结此次项目新增了简单的数据清洗，在整体的数据抓取上没有增加新的难度。 到此这篇关于Python scrapy爬取苏州二手房交易数据的文章就介绍到这了,更多相关scrapy爬取二手房交易数据内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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