爬取五八同城上房子信息并保存到Excel

爬取58网上信息用于横向对比各房子单价、总价、楼层、面积等信息。

0、首先在CMD界面进入路径然后敲入 scrapy   startproject   five8

进入到目录可以看到生成了 five8文件夹和scrapy.cfg文件

 进入到five8文件夹可以看到有一个spiders文件夹和其余5个.py文件，这些文件和文件夹都是自动生成的（_pycache是运行程序出现的缓存文件，不用管）

 

点开spiders文件夹可以看到fiveba.py，这个py文件是我们自己新加入的，里面配置了很多规则，具体里面的内容后续小节会讲到

 

 进入到配置

1 items.py

import scrapy
class Five8Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
     biaoti = scrapy.Field()
     huxing = scrapy.Field()
     mianji = scrapy.Field()
     chaoxiang = scrapy.Field()
     cenggao = scrapy.Field()
     quyu = scrapy.Field()
     zongjia = scrapy.Field()
     danjia = scrapy.Field()
     adtime = scrapy.Field()

2 settings.py

BOT_NAME = 'five8'

SPIDER_MODULES = ['five8.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'five8.spiders'
ROBOTSTXT_OBEY = True
ITEM_PIPELINES = {
    'five8.pipelines.Five8Pipeline': 300,
}
FEED_EXPORT_ENCODING ='utf-8'

##注意：因为需要导出到excel，所以ITEM_PIPELINES是必须要设置的，调用本地的pipelines文件

3 fiveba.py     

爬虫规则设定文件，该文件是自己新增的，放置在 spiders目录下，其中里面的爬虫名非常重要（本次设置为fiveqq88）,启动爬虫时需要用到该名

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from five8.items  import Five8Item
from scrapy.http import Request
from urllib.parse import urljoin
class FivebaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'fiveqq88'
    allowed_domains = ['fz.58.com']
    start_urls = ['https://fz.58.com/ershoufang/pn66']

    def parse(self, response):
        item=Five8Item()
#        fangzi=response.xpath('//ul[@class="house-list-wrap"]')
        fangzi=response.xpath('//ul[@class="house-list-wrap"]/li')
        for  fang in fangzi:
            item['biaoti']=fang.xpath('./div[@class="list-info"]/h2/a/text()').extract()[0]
            item['huxing']=fang.xpath('./div[@class="list-info"]/p[1]/span[1]/text()').extract()[0]
            item['mianji']=fang.xpath('./div[@class="list-info"]/p[1]/span[2]/text()').extract()[0]  
            item['chaoxiang']=fang.xpath('./div[@class="list-info"]/p[1]/span[3]/text()').extract()[0] 
            item['cenggao']=fang.xpath('./div[@class="list-info"]/p[1]/span[4]/text()').extract()[0]  
            #area=fang.xpath('./li/div[@class="list-info"]/p[2]/span[1]/text()').extract()      
            #item['quyu']=("-").join(area)   
            item['quyu']=fang.xpath('./div[@class="list-info"]/p[2]/span/a[1]/text()').extract()[0] 
            item['zongjia']=fang.xpath('./div[@class="price"]/p[@class="sum"]/b/text()').extract()[0]
            item['danjia']=fang.xpath('./div[@class="price"]/p[@class="unit"]/text()').extract()[0]  
            #item['adtime']=fang.xpath('./div[@class="time"]/text()').extract()[0] 
            yield item
        nexturl=response.xpath('//div[@class="pager"]/a[@href and @class="next"]').extract()
        if nexturl:
            next_url=nexturl[0]
#            yield Request(urljoin(response.url,next_url),callback=self.parse)
            yield response.follow(next_url,self.parse)
            
#

4 pipelines.py

pipelines.py文件是配置文件导出的配置文件，导出的格式有很多种，下面是引用openpyxl库导出为xlsx格式

from openpyxl import  Workbook

class Five8Pipeline:
    def __init__(self):
        #这个初始化函数是自己创建的，提前创建excel，并填写表头
        self.wb = Workbook()
        self.ws = self.wb.active
        self.ws.append(['标题', '户型', '面积', '朝向', '层高','区域','总价','单价'])  # 设置表头    
    def process_item(self, item, spider):
        line = [item['biaoti'],  item['huxing'], item['mianji'], item['chaoxiang'],item['cenggao'],item['quyu'],item['zongjia'],item['danjia']]  # 把数据中项整理出来
        self.ws.append(line)  # 将数据需要保存的项以行的形式添加到xlsx中
        self.wb.save(r'web1.xlsx')  # 保存xlsx文件
        return item

5、运行爬虫

在CMD（如果安装anaconda 那么最好进入到Anaconda Prompt这个CMD，普通的CMD需要将python的路径加入环境变量），进入到与scrapy.cfg文件同级路径中

然后输入scrapy crawl fiveqq88 开始爬虫

导出结果如下