一个案例让你入门爬虫之Q房网爬虫实例
首先，直入主题，你将在这个爬虫中学到：
- requests请求库的使用
- 基本爬虫三步的实现：网页请求下载，网页内容解析，解析内容存储
- 多层页面的爬虫，爬取详细页
- 图片的下载
- 实现简单的多线程爬虫
- 最基本的反爬虫应对措施
1.网站页面分析
目标网站的确认，本次爬取网站为深圳Q房网（ https://shenzhen.qfang.com/），要爬取的是深圳市Q房网所有二手房的信息。
如图可知，深圳Q房网二手房的具体网址为（ https://shenzhen.qfang.com/sale），共有39705套深圳二手房源，图中绿色所框的内容就是我们需要爬取的内容，包括：房源名称、户型、面积、装修类型、高低层、朝向、建成时间，每平方价格，具体地址等。
要爬取一个网站，首先要仔细的分析它的页面特点以及URL构造规律。可以分析一下它的翻页之后的URL规则，方便之后构造URL爬取全部信息。我们点击下一页也就是到达第二页发现URL变为（ https://shenzhen.qfang.com/sale/f2），再点击下一页，URL变为（ https://shenzhen.qfang.com/sale/f3），我们根据目前URL规则尝试一下，就是直接f后面加页码。
我们直接做一个尝试，验证一下我们的翻页URL规则，比如直接地址栏输入（https://shenzhen.qfang.com/sale/f66），验证如下图：
可以看到，完全没有问题，那么我们之后可以利用这个URL规则进行多页面爬取了。
2.编写Q房网深圳市二手房房源爬虫代码
首先，我们需要导入requests请求库和lxml库。本次房源信息保存在csv文件，所以也需要导入csv模块。其次，为了控制爬取速度，这也是一个反爬虫应对措施，还需要导入time模块，控制爬取速度目的是主要防止被Q房网的服务器反爬虫禁止。还没安装这些库或模块的，pip安装一下即可，这里不详细介绍了。
import requests
from lxml import etree
import csv
import time然后就是定义爬取函数spider()，在其中定义了一个请求头，因为服务器会通过读取请求头部的用户代理（User-Agent）来判断这个请求是正常浏览器或则是爬虫，为了防止服务器反爬虫禁止，这里定义一个请求头部。
def spider():
#定义爬虫头部
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0"
}
#使用for循环构造99页URL地址并get请求下来
#为了防止爬取速度过快，在每一次get后，等待2秒
pre_url = 'https://shenzhen.qfang.com/sale/f'
for x in range(1,100):
html = requests.get(pre_url+str(x),headers=headers)
time.sleep(2)
#用获取到的页面初始化etree，得到一个selector，然后在其上使用xpath提取所需数据
selector = etree.HTML(html.text)到这里我们已经可以爬取房源列表页了，据计算每一个房源列表页上大概有30套房源，每一套房源上包含一组我们需要爬去的信息。提取出这些房源数据有一个常用技巧：就是先提取提取每套房源整体的代码段，然后从代码段中提取所需要的信息数据。简单点说，就是先获取每一套房源的HTML源码，再从这一段HTML源码中解析出我们需要爬取的信息。
从上图中，我们知道每一套房源就是一个li标签，所以我们只需要获取所有的li标签就可以获取这一页中的每一个房源代码段。
提取的xpath为：//div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix'] ，这是每一个代码段的，总共有30个。
然后我们下面就可以解析每一个房源的具体需要爬取的信息了：
- 房源名称（title）： //div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']/div[1]/p[1]/a/text()
- 户型（apartment）： //div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']/div[1]/p[2]/span[2]/text()
- 面积（area）： //div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']/div[1]/p[2]/span[4]/text()
- 装修类型（decoration_type）： //div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']/div[1]/p[2]/span[6]/text()
- 层高（cenggao）： //div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']/div[1]/p[2]/span[8]/text()
- 朝向（orientation）： //div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']/div[1]/p[2]/span[10]/text()
- 竣工时间（build_finishtime）： //div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']/div[1]/p[2]/span[12]/text()
- 具体地点（location）： //div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']/div[1]/p[3]/span[2]/a/text()
- 总价格（total_price）： //div[@id='cycleListings']/ul/li[@class='clearfix']//div[@class='show-price']
根据上面分析，xpath提取每一页每一套房源信息，代码如下：
#先获取房源列表
house_list = selector.xpath("//div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']")
for house in house_list:
title = house.xpath("/div[1]/p[1]/a/text()")[0]
apartment = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[2]/text()")[0]
area = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[4]/text()")[0]
decoration_type = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[6]/text()")[0]
cenggao = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[8]/text()")[0].strip()
orientation = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[10]/text()")[0]
build_finishtime = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[12]/text()")[0]
location = house.xpath("/div[1]/p[3]/span[2]/a/text()")[0]
total_price = house.xpath("//div[@class='show-price']")[0].strip()然后就是把爬取的数据构造成一个list，然后进行保存。构造list和保存函数data_writer的代码如下；
item = [title,apartment,area,decoration_type,cenggao,orientation,build_finishtime,location,total_price]
data_writer(item)
print('正在爬取',title)
def data_writer(item):
with open('qfang_shenzhen_ershou.csv','a',encoding='utf-8',newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(item)以追加'a'的形式打开一个csv文件（如果没有，系统会创建一个），设置编码方式为utf-8，为了防止每次打开添加数据时插入空行，设置newline=''。
最后编写，主函数即可完成一个简单的爬虫，代码如下：
if __name__ == '__main__':
spider()完整代码如下：
import requests
from lxml import etree
import csv
import time
def spider():
#定义爬虫头部
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0"
}
#使用for循环构造99页URL地址并get请求下来
#为了防止爬取速度过快，在每一次get后，等待2秒
pre_url = 'https://shenzhen.qfang.com/sale/f'
for x in range(1,100):
html = requests.get(pre_url+str(x),headers=headers)
time.sleep(2)
#用获取到的页面初始化etree，得到一个selector，然后在其上使用xpath提取所需数据
selector = etree.HTML(html.text)
#先获取房源列表
house_list = selector.xpath("//div[@id='cycleListings']/ul//li[@class='clearfix']")
for house in house_list:
title = house.xpath("/div[1]/p[1]/a/text()")[0]
apartment = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[2]/text()")[0]
area = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[4]/text()")[0]
decoration_type = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[6]/text()")[0]
cenggao = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[8]/text()")[0].strip()
orientation = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[10]/text()")[0]
build_finishtime = house.xpath("/div[1]/p[2]/span[12]/text()")[0]
location = house.xpath("/div[1]/p[3]/span[2]/a/text()")[0]
total_price = house.xpath("//div[@class='show-price']")[0].strip()
item = [title,apartment,area,decoration_type,cenggao,orientation,build_finishtime,location,total_price]
data_writer(item)
print('正在爬取',title)
def data_writer(item):
with open('qfang_shenzhen_ershou.csv','a',encoding='utf-8',newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(item)
if __name__ == '__main__':
spider()以上就完成了一个最简单的爬虫案例，你也算是懂的爬虫了，入门爬虫了，这个案例会分成三个部分，会接下来继续更新，接下来的两个案例为：
- 一个案例让你入门爬虫之Q房网爬虫多层页面爬取实例
- 另一个是一个案例让你入门爬虫之Q房网房源图片下载及多线程爬虫实现实例