有小伙伴说想拿链家二手房信息做数据分析，让帮忙抓点数据。并没有搞过，网上搜了一些资料试了一下，感觉不难可以搞，下面小结一下。

工具

python3
python的三方库：
- BeautifulSoup（用于解析数据）
- pandas（用于处理数据，存储成Excel）
- requests (用于发送请求)

三方库库的安装也比较简单，直接使用 pip install 相应的库名即可：

pip install pandas
pip install requests
pip install beautifulsoup4

思路

抓包基本的意思就是用代码模拟用户的请求，然后解析相应的网页内容，择取出需要的信息即可。简单看了一下链家的网页结构，是比较整齐的。这种就是深圳二手房列表分页的链接：

https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg1
https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg2
...
https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg99
https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg100

可以请求一下这个链接，然后解析返回结果，可以抓取到每一个房子详情页面的链接。我这边是通过正则匹配的方式解析的（详情参考源码中catchHouseList函数）。解析的结果大概像这样子：

https://sz.lianjia.com/ershoufang/105101151981.html
https://sz.lianjia.com/ershoufang/105101102328.html
https://sz.lianjia.com/ershoufang/105100779210.html
https://sz.lianjia.com/ershoufang/105101254525.html
https://sz.lianjia.com/ershoufang/105101201989.html
https://sz.lianjia.com/ershoufang/105101262457.html

获取详情链接之后，再请求这个详情链接，可以获得到详情信息。把获取到的详情信息通过 BeautifulSoup 解析，就能得到你要的数据。最后，把这个数据通过 pandas 写入到Excel中即可(参考appendToXlsx函数)。写的时候是append的方式。

注意的是因为大部分网站对于链接访问都有一些限制，诸如访问太频繁了，服务器可能认为这个请求不正常，不会返回正确结果。因此每次请求一个网页之后，会等一会儿再请求下一个网页。不至于被服务器拒绝。

# 我这里设置为3秒
time.sleep(3)

源码

下面是我的源码,应该安装完相应的三方库，在python环境运行下面的代码即可：


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sys
import os
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from parsel import Selector
import re



headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 BIDUBrowser/8.7 Safari/537.36'
    }


def catchHouseList(url):
    resp = requests.get(url, headers=headers, stream=True)
    if resp.status_code == 200:
        reg = re.compile('<li.*?class="clear">.*?<a.*?class="img.*?".*?href="(.*?)"')
        urls = re.findall(reg, resp.text)
        return urls
    return []

def catchHouseDetail(url):
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    print(url)
    if resp.status_code == 200:
        info = {}
        soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
        info['标题'] = soup.select('.main')[0].text
        info['总价'] = soup.select('.total')[0].text
        info['总价单位'] = soup.select('.unit')[0].text
        info['每平方售价'] = soup.select('.unitPriceValue')[0].text
        # p = soup.select('.tax')
        # info['参考总价'] = soup.select('.tax')[0].text
        info['建造时间'] = soup.select('.subInfo')[2].text
        info['小区名称'] = soup.select('.info')[0].text
        info['所在区域'] = soup.select('.info a')[0].text + ':' + soup.select('.info a')[1].text
        info['链家编号'] = str(url)[34:].rsplit('.html')[0]
        info['房屋户型'] = str(soup.select('.content')[2].select('.label')[0].next_sibling)
        info['所在楼层'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[1].next_sibling
        info['建筑面积'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[2].next_sibling
        info['户型结构'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[3].next_sibling
        info['套内面积'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[4].next_sibling
        info['建筑类型'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[5].next_sibling
        info['房屋朝向'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[6].next_sibling
        info['建筑结构'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[7].next_sibling
        info['装修情况'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[8].next_sibling
        info['梯户比例'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[9].next_sibling
        info['供暖方式'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[10].next_sibling
        info['配备电梯'] = soup.select('.content')[2].select('.label')[11].next_sibling
      #  info['产权年限'] = str(soup.select('.content')[2].select('.label')[12].next_sibling)
        return info
    pass

def appendToXlsx(info):
    fileName = './链家二手房.xlsx'
    dfNew = pd.DataFrame([info])
    if(os.path.exists(fileName)):
        sheet = pd.read_excel(fileName)
        dfOld = pd.DataFrame(sheet)
        df = pd.concat([dfOld, dfNew])
        df.to_excel(fileName)
    else:
        dfNew.to_excel(fileName)


def catch():
    pages = ['https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg{}/'.format(x) for x in range(1, 1001)]
    for page in pages:
        print(page)
        houseListURLs = catchHouseList(page)
        for houseDetailUrl in houseListURLs:
            try:
                info = catchHouseDetail(houseDetailUrl)
                appendToXlsx(info)
            except:
                pass
            time.sleep(3)

    pass

if __name__ == '__main__':
    catch()

瞎墨迹

虽然技术含量并不高，只是涉及到一些三方工具的使用。不过实践的过程中还是遇到一些问题，诸如对pandas的使用，因为从未接触过，就折腾了很久。大概很多看起来很简单的东西，真正弄起来的时候，依旧有预料不到的问题。
其次是抓包这件事，技术上觉得并不奇特（当然有些网站的抓包还是有难度的），但是小伙伴需要这个，也许一件事情并不仅仅从技术上考量其价值。

参考资料

谷歌百度一堆，无法判断原创性，就懒得贴了。