这是一个个人娱乐的代码，用于爬取贝壳找房的数据

• 来自于另一个开源项目https://github.com/jumper2014/lianjia-beike-spider ,先感谢原作者提供部分代码思路。
• 如有不足之处或者新的需求，可以联系我的邮箱2256003726@qq.com。
• 采用 Apache License2.0 开源方式,不能用于商业用途。

  爬取小区信息：

  • (1)运行wjp_xiaoqu.py。// 爬取数据，并保存。（只是修改了一点别人的代码，使得运行不报错）
  • (2)可选。运行process_files.py。这是为了处理一些不好的数据，方便步骤3的画图。记得修改data_folder
  • (3) 可选。gen_xiaoqu_chart.py，能够生成各区小区房价的中位数和平均数柱状图，记得修改data_folder。 如下。

爬取成交价：

• (1) 运行chengjiao_spider.py。
  • 注意：需要自己设置cookie，不然会跳转到登陆页面，爬取失败。
  • 获取cookie方式：登录贝壳找房官网，之后手动进入成交页面，按F12查看请求中的cookie。
• (2) gen_chengjiao_chart_2.py,按区域生成成交价格折线图。
  • 注意：修改文件路径名。
• (3) gen_chengjiao_chart_area.py, 按区域生成季度成交价格和成交量。
  • 注意：修改文件路径名。

• ！！！一些细节

  • 首先，我在 chengjiao_spider.py 设置了总页数最大为 30 页，因为担心页数太多爬太久。
  • 我额外提供了一个 getSingleArea.py，可以设置爬取某城某区的某个区域。通过 if district == 'wuzhong' 设置。
  • 在生成成交价图片时，我对数额巨大的成交价格进行了处理（因为存在某些被放大了一万倍的离谱数据，此处批评不认真工作的贝壳登记员🤣）
  • 处理成交价和挂牌价

  combined_df['成交价'] = combined_df['成交价'].apply(lambda x: x / 10000 if x > 1000000 else x)
  combined_df['挂牌价'] = combined_df['挂牌价'].apply(lambda x: x / 10000 if x > 1000000 else x)

  • 处理成交单价和挂牌单价

  combined_df['成交单价'] = combined_df['成交单价'].apply(lambda x: x / 10000 if x > 500000 else x)
  combined_df['挂牌单价'] = combined_df['挂牌单价'].apply(lambda x: x / 10000 if x > 1000000 else x)

链家网(lianjia.com)和贝壳网(ke.com)爬虫

• 爬取链家网、贝壳网的各类房价数据（小区数据，挂牌二手房, 出租房，新房）。
• 如果好用，请点星支持 ！
• 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市；支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取，稳定可靠; 丰富的代码注释，帮助理解代码并且方便扩展功能。
• 数据含义：城市-city, 区县-district, 板块-area, 小区-xiaoqu, 二手房-ershou, 租房-zufang， 新房-loupan。
• 每个版块存储为一个csv文件，该文件可以作为原始数据进行进一步的处理和分析。
• 支持图表展示。
• 如果链家和贝壳页面结构有调整，欢迎反馈，我将尽力保持更新。
• 此代码仅供学习与交流，请勿用于商业用途，后果自负。

安装依赖

• pip install -r requirements.txt
• 运行前，请将当前目录加入到系统环境变量PYTHONPATH中。
• 运行前，请指定要爬取的网站，见lib/spider/base_spider.py里面的SPIDER_NAME变量。
• 清理数据，运行 python tool/clean.py

快速问答

• Q: 如何降低爬取速度，避免被封IP？A:见base_spider.py里面的RANDOM_DELAY
• Q: 如何减少并发的爬虫数？ A: 见见base_spider.py的thread_pool_size
• Q: 为何无法使用xiaoqu_to_chart.py? A: 该脚本现仅支持mac系统
• Q: 有其他问题反馈途径么？ A: 问题反馈QQ群号635276285。

小区房价数据爬取

• 内容格式：采集日期,所属区县,板块名,小区名,挂牌均价,挂牌数
• 内容如下：20180221,浦东,川沙,恒纬家苑,32176元/m2,3套在售二手房
• 数据可以存入MySQL/MongoDB数据库，用于进一步数据分析，比如排序，计算区县和版块均价。
• MySQL数据库结构可以通过导入tool/lianjia_xiaoqu.sql建立。
• MySQL数据格式: 城市 日期 所属区县 版块名 小区名 挂牌均价 挂牌数
• MySQL数据内容：上海 20180331 徐汇 衡山路 永嘉路621号 333333 0
• MongoDB数据内容: { "_id" : ObjectId("5ac0309332e3885598b3b751"), "city" : "上海", "district" : "黄浦", "area" : "五里桥", "date" : "20180331", "price" : 81805, "sale" : 11, "xiaoqu" : "桥一小区" }
• Excel数据内容：上海 20180331 徐汇 衡山路 永嘉路621号 333333 0
• 运行, python xiaoqu.py 根据提示输入城市代码，回车确认，开始采集数据到csv文件
• 运行, python xiaoqu.py city, 自动开始采集数据到csv文件

  hz: 杭州, sz: 深圳, dl: 大连, fs: 佛山
  xm: 厦门, dg: 东莞, gz: 广州, bj: 北京
  cd: 成都, sy: 沈阳, jn: 济南, sh: 上海
  tj: 天津, qd: 青岛, cs: 长沙, su: 苏州
  cq: 重庆, wh: 武汉, hf: 合肥, yt: 烟台
  nj: 南京, 

• 修改 xiaoqu_to_db.py 中的database变量，设置数据最终存入mysql/mongodb/Excel/json
• python xiaoqu_to_db.py 根据提示将今天采集到的csv数据存入数据库。(默认导出为单一csv文件)
• python xiaoqu_to_chart.py 将单一csv文件数据通过图表展示。

挂牌二手房数据爬取

• 获取链家网挂牌二手房价数据，数据格式如下：
• 20180405,浦东,万祥镇,祥安菊苑 3室2厅 258万,258万,祥安菊苑 | 3室2厅 | 126.58平米 | 南 | 毛坯
• 运行，python ershou.py 根据提示输入城市代码，回车确认，开始采集数据到csv文件
• 运行，python ershou.py city，自动开始采集数据到csv文件

出租房数据爬取

• 获取链家网挂牌出租房数据，数据格式如下：
• 20180407,浦东,御桥,仁和都市花园  ,3室2厅,100平米,8000
• 运行，python zufang.py 根据提示输入城市代码，回车确认，开始采集数据到csv文件
• 运行，python zufang.py city，自动开始采集数据到csv文件

新房数据爬取

• 获取链家网新房数据，数据格式如下：
• 20180407,上海星河湾,76000,1672万
• 运行，python loupan.py 根据提示输入城市代码，回车确认，开始采集数据到csv文件
• 运行，python loupan.py city，自动开始采集数据到csv文件

结果存储

• 根目录下建立data目录存放结果数据文件
• 小区房价数据存储目录为 data/site/xiaoqu/city/date
• 二手房房价数据存储目录为 data/site/ershou/city/date
• 出租房房价数据存储目录为 data/site/zufang/city/date
• 新房房价数据存储目录为 data/site/loupan/city/date

性能

• 300秒爬取上海市207个版块的2.7万条小区数据，平均每秒90条数据。

  Total crawl 207 areas.
  Total cost 294.048109055 second to crawl 27256 data items.

• 1000秒爬取上海215个版块的7.5万条挂牌二手房数据，平均每秒75条数据。

  Total crawl 215 areas.
  Total cost 1028.3090899 second to crawl 75448 data items.

• 300秒爬取上海215个版块的3.2万条出租房数据, 平均每秒150条数据。

  Total crawl 215 areas.
  Total cost 299.7534770965576 second to crawl 32735 data items.

• 30秒爬取上海400个新盘数据。

  Total crawl 400 loupan.
  Total cost 29.757128953933716 second

更新记录

• 2019/06/21 去除requirements.txt中的webbrower
• 2018/11/05 增加工具下载二手房缩略图tool/download_ershou_image.py
• 2018/11/01 增加二手房缩略图地址
• 2018/10/28 xiaoqu_to_db.py改造成支持命令行参数自动运行。
• 2018/10/25 将主要爬取代码抽取到spider类中。
• 2018/10/22 文件名，目录，代码重构。
• 2018/10/20 增加中间文件清理功能，能够爬取贝壳网的小区，新房，二手房和租房数据。
• 2018/10/19 支持贝壳网小区数据爬取
• 2018/10/15 增加Spider类，优化异常处理，功能无变动
• 2018/10/14 允许用户通过命令行指定要爬取的城市，而不仅仅通过交互模式选择，用于支持自动爬取。
• 2018/10/11 增加初步log功能。
• 2018/10/09 图表展示区县均价排名。
• 2018/10/07 小区房价导出到json文件, csv文件。图表展示最贵的小区。
• 2018/10/05 增加Referer。增加透明代理服务器获取(未使用)
• 2018/06/01 支持User-Agent
• 2018/04/07 支持采集新房的基本房价信息
• 2018/04/07 支持采集出租房的相关信息
• 2018/04/05 支持采集挂牌二手房信息
• 2018/04/02 支持将采集到的csv数据导入Excel
• 2018/04/01 同时支持Python2和Python3
• 2018/04/01 支持将采集到的csv数据导入MongoDB数据库
• 2018/03/31 支持将采集到的csv数据导入MySQL数据库
• 2018/03/27 修复bug: 版块下只有一页小区数据时未能正确爬取
• 2018/03/27 增加5个城市，现在支持21个城市的小区数据爬取
• 2018/03/10 自动获取城市的区县列表，现在支持16个城市小区数据爬取
• 2018/03/06 支持北京二手房小区数据采集
• 2018/02/21 应对链家前端页面更新，使用内置urllib2代替第三方requests库,提升性能，减少依赖
• 2018/02/01 支持上海二手房小区数据采集