python_58同城二手車信息采集

本篇是針對 58 同城二手車的爬蟲徙垫,主要是爬取車的價格讥裤,一些基礎(chǔ)信息,保存到 CSV表格中姻报。

創(chuàng)建時間:2019-04-22 10:20 很簡單還是分享一下吧

import re
import math
import requests
from scrapy import Selector


def start_request():
    """
    開始爬蟲
    :return:
    """
    index_url = 'https://quanguo.58.com/ershouche/'
    index_headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36',
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
        'Referer': 'https://quanguo.58.com/ershouche/',
    }
    index_response = requests.get(url=index_url, headers=index_headers)
    if index_response.status_code == 200:
        selector_response = Selector(text=index_response.text)
        all_info = selector_response.xpath('//tr')

        all_car_info_total = selector_response.xpath('//p[@id="infocont"]/strong/text()').extract_first()
        all_page = math.ceil(int(all_car_info_total) / 50)
        print('has %s total_page' % all_page)
        get_car_info(all_info)  # 進(jìn)行第一頁信息的解析
        for page_ in range(2, int(all_page)):
            print('開始下載第 %s 頁圖片' % page_)
            page_url = 'https://quanguo.58.com/ershouche/pn%s/' % str(page_)
            page_response = requests.get(url=page_url, headers=index_headers)
            if index_response.status_code == 200:
                selector_response = Selector(text=page_response.text)
                all_info = selector_response.xpath('//tr')
                get_car_info(all_info)  # 進(jìn)行第下一頁信息的解析


def get_car_info(all_info):
    """
    解析獲得的信息
    :param all_info:
    :return:
    """
    for each_info in all_info[1:]:
        car_info = each_info.xpath('td[2]/a//text()').extract()
        car_log = car_info[0] if len(car_info) >= 2 else ''  # 車的標(biāo)志 eg:現(xiàn)代己英、大眾、日產(chǎn)等標(biāo)志
        car_model = car_info[1] if len(car_info) >= 2 else ''  # 車的型號 eg: 索納塔 2011款 2.0L 自動尊貴版
        base_car_info = each_info.xpath('td[2]/p//text()').extract()  # 車的一些基礎(chǔ)信息
        buy_year = re.findall(r'.*\t(\w+)\t', base_car_info[0])[0]  # 購買的年限
        travelling_kilometers = re.findall(r'(.*)\t', base_car_info[2])[0]  # 已經(jīng)行駛公里數(shù)
        displacement = re.findall(r'(.*)\t', base_car_info[4])[0]  # 汽車的排量是多少升
        car_type = re.findall(r'(.*)\t', base_car_info[6])[0]  # 汽車是自動擋還是手動擋的
        car_price = each_info.xpath('td[3]/b/text()').extract_first()  # 汽車的價格
        car_price = car_price + '萬元' if car_price else ''
        car_safety = each_info.xpath('td[4]//a/text()').extract_first()  # 行駛證是否驗證
        list_info = [car_log, car_model, buy_year, travelling_kilometers, displacement, car_type, car_price, car_safety]
        all_write = ','.join('%s' % each_ for each_ in list_info)
        with open('car_info.csv', 'a+', encoding='utf-8') as f:
            print('正在寫入中................')
            f.write(all_write + '\n')


if __name__ == '__main__':
    start_request()

很簡答的一次整理逗抑,歡迎查看個人 csdn賬號:https://blog.csdn.net/weixin_42812527

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末剧辐,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子邮府,更是在濱河造成了極大的恐慌荧关,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 221,695評論 6 515
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件褂傀,死亡現(xiàn)場離奇詭異忍啤,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 94,569評論 3 399
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門同波,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來鳄梅,“玉大人,你說我怎么就攤上這事未檩〈魇” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 168,130評論 0 360
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵冤狡,是天一觀的道長孙蒙。 經(jīng)常有香客問我,道長悲雳,這世上最難降的妖魔是什么挎峦? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 59,648評論 1 297
  • 正文 為了忘掉前任虚茶,我火速辦了婚禮相速,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘滤奈。我一直安慰自己晴楔,他們只是感情好顿苇,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 68,655評論 6 397
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著税弃,像睡著了一般岖圈。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上钙皮,一...
    開封第一講書人閱讀 52,268評論 1 309
  • 那天蜂科,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼短条。 笑死导匣,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的茸时。 我是一名探鬼主播贡定,決...
    沈念sama閱讀 40,835評論 3 421
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼可都!你這毒婦竟也來了缓待?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 39,740評論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤渠牲,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎旋炒,沒想到半個月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體签杈,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 46,286評論 1 318
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡瘫镇,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,375評論 3 340
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片铣除。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,505評論 1 352
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡谚咬,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出尚粘,到底是詐尸還是另有隱情择卦,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 36,185評論 5 350
  • 正文 年R本政府宣布郎嫁,位于F島的核電站互捌,受9級特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏行剂。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,873評論 3 333
  • 文/蒙蒙 一钳降、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望厚宰。 院中可真熱鬧,春花似錦遂填、人聲如沸铲觉。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 32,357評論 0 24
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽撵幽。三九已至,卻和暖如春礁击,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間盐杂,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,466評論 1 272
  • 我被黑心中介騙來泰國打工哆窿, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留链烈,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 48,921評論 3 376
  • 正文 我出身青樓挚躯,卻偏偏與公主長得像强衡,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子码荔,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 45,515評論 2 359