Python爬取房产数据,在地图上展现!

小伙伴,我又来了,这次我们写的是用python爬虫爬取乌鲁木齐的房产数据并展示在地图上,地图工具我用的是 BDP个人版-免费在线数据分析软件,数据可视化软件 ,这个可以导入csv或者excel数据。

首先还是分析思路,爬取网站数据,获取小区名称,地址,价格,经纬度,保存在excel里。再把excel数据上传到BDP网站,生成地图报表

本次我使用的是scrapy框架,可能有点大材小用了,主要是刚学完用这个练练手,再写代码前我还是建议大家先分析网站,分析好数据,再去动手写代码,因为好的分析可以事半功倍,乌鲁木齐楼盘,2017乌鲁木齐新楼盘,乌鲁木齐楼盘信息 - 乌鲁木齐吉屋网 这个网站的数据比较全,每一页获取房产的LIST信息,并且翻页,点进去是详情页,获取房产的详细信息(包含名称,地址,房价,经纬度),再用pipelines保存item到excel里,最后在bdp生成地图报表,废话不多说上代码:

JiwuspiderSpider.py

# -*- coding: utf-8 -*-

fromscrapyimportSpider,Request

importre

fromjiwu.itemsimportJiwuItem

classJiwuspiderSpider(Spider):

name ="jiwuspider"

allowed_domains = ["wlmq.jiwu.com"]

start_urls = ['http://wlmq.jiwu.com/loupan']

defparse(self, response):

"""

解析每一页房屋的list

:param response:

:return:

"""

forurlinresponse.xpath('//a[@class="index_scale"]/@href').extract():

yieldRequest(url,self.parse_html)# 取list集合中的url  调用详情解析方法

# 如果下一页属性还存在,则把下一页的url获取出来

nextpage = response.xpath('//a[@class="tg-rownum-next index-icon"]/@href').extract_first()

#判断是否为空

ifnextpage:

yieldRequest(nextpage,self.parse)#回调自己继续解析

defparse_html(self,response):

"""

解析每一个房产信息的详情页面,生成item

:param response:

:return:

"""

pattern = re.compile('<script type="text/javascript">.*?lng = '(.*?)';.*?lat = '(.*?)';.*?bname = '(.*?)';.*?'

'address = '(.*?)';.*?price = '(.*?)';',re.S)

item = JiwuItem()

results = re.findall(pattern,response.text)

forresultinresults:

item['name'] = result[2]

item['address'] = result[3]

# 对价格判断只取数字,如果为空就设置为0

pricestr =result[4]

pattern2 = re.compile('(d+)')

s = re.findall(pattern2,pricestr)

iflen(s) ==0:

item['price'] =0

else:item['price'] = s[0]

item['lng'] = result[0]

item['lat'] = result[1]

yielditem

item.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items

#

# See documentation in:

# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

importscrapy

classJiwuItem(scrapy.Item):

# define the fields for your item here like:

name = scrapy.Field()

price =scrapy.Field()

address =scrapy.Field()

lng = scrapy.Field()

lat = scrapy.Field()

pass

pipelines.py 注意此处是吧mongodb的保存方法注释了,可以自选选择保存方式

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here

#

# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting

# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

importpymongo

fromscrapy.confimportsettings

fromopenpyxlimportworkbook

classJiwuPipeline(object):

wb = workbook.Workbook()

ws = wb.active

ws.append(['小区名称','地址','价格','经度','纬度'])

def__init__(self):

# 获取数据库连接信息

host = settings['MONGODB_URL']

port = settings['MONGODB_PORT']

dbname = settings['MONGODB_DBNAME']

client = pymongo.MongoClient(host=host, port=port)

# 定义数据库

db = client[dbname]

self.table = db[settings['MONGODB_TABLE']]

defprocess_item(self, item, spider):

jiwu = dict(item)

#self.table.insert(jiwu)

line = [item['name'], item['address'], str(item['price']), item['lng'], item['lat']]

self.ws.append(line)

self.wb.save('jiwu.xlsx')

returnitem

最后报表的数据

mongodb数据库

地图报表效果图:BDP分享仪表盘,分享可视化效果

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_b697418ff7dc4f928bb25e3ac1d52348

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