def _get_plot_detail(self, plot_dict):
'''获取当前小区的详细信息
访问小区的详情URL, 并获取 HTML 并转换为 etree 对象
采集地址, 经纬度以及其他信息
将采集的信息整合到旧字典中并返回
Args:
plot_dict: 小区的当前信息数据, 包含小区名和小区详情URL
return:
dict 小区的最新信息数据
'''
common.print_and_sleep('吉屋网: 采集{plot}详情: {url}'.format(
plot=plot_dict['plot_name'], url=plot_dict['plot_url']),
time_interval=self.time_interval)
etree = gather.get_html_to_etree(plot_dict['plot_url'],
headers=self.headers)
try: # 测试时, 一些小区回莫名其妙的报错, 并且在下次执行时又能正常执行, 所以报错时此小区跳过, 等下次执行时再次尝试
plot_dict['经纬度'] = etree.xpath('//input[@id="lng"]/@value')[
0] + ',' + etree.xpath('//input[@id="lat"]/@value')[0]
except BaseException:
return plot_dict
plot_dict['地址'] = etree.xpath('//input[@id="address"]/@value')[0]
plot_dict['城市'] = etree.xpath('//input[@id="cityName"]/@value')[0]
plot_dict['区域'] = etree.xpath('//input[@id="areaName"]/@value')[0]
other_details = etree.xpath('//div[@class="bottom xqxx"]/ul/li')
for other_detail in other_details:
try: # 有值为空白的情况, 当为空白时, 获取的数据为 [], 会超出最大索引
key, value = other_detail.xpath(
'span/text()')[0][:-1], other_detail.xpath('em/text()')[0]
plot_dict[key] = value
except BaseException:
pass
return plot_dict
def get_plots(self, city_name, city_url, plots_url):
'''获取小区列表
从第一页开始循环
处理小区列表 URL(城市列表中的 URL 并非小区列表的 URL), 并访问, 然后将 HTML 转换为 etree 对象
判断一个 class 为 zhuan 的 div 标签是否存在, 如果存在则说明此页没有数据, 也说明当前城市数据采集完毕, 终止循环
获取小区列表中每个小区的名称及其 url, 并暂存到字典中, 在循环结束是保存到 JSON 文件中
'''
page, plots_dict = 1, dict()
while True:
temp_plots_url = plots_url.format(page=page)
common.print_and_sleep('{city_name}城市小区采集第{page}页: {url}'.format(
city_name=city_name, page=page, url=temp_plots_url))
plots_etree = gather.get_html_to_etree(temp_plots_url,
headers=self.headers)
if len(plots_etree.xpath(self.plots_error_xpath)) >= 1:
break
for plot_etree in plots_etree.xpath(self.plots_xpath):
plot_name, plot_url = plot_etree.xpath(
'text()')[0], plot_etree.xpath('@href')[0]
plots_dict[plot_name] = {
'plot_name': plot_name,
'plot_url': city_url + plot_url
}
page += 1
plots_file_name = self.plots_file_name.format(city_name=city_name)
common.print_and_sleep('{city_name}城市小区采集结束,保存数据至{file_name}'.format(
city_name=city_name, file_name=plots_file_name))
operation_file.write_json_file(plots_file_name, plots_dict)
def get_plots(self, city_name, city_url):
'''采集当前城市小区基本数据
访问当前城市的小区列表
在第一页获取小区数量, 然后判断出最大页数
循环页码, 组合小区列表页 url
访问并将 html 转换为 etree 对象, 并获取小区相关数据标签 etree 对象
采集小区列表中的 a 标签, 其中有小区名称和小区详情信息url
循环结束, 当前城市小区基本数据采集结束, 保存至 JSON 文件中
Args:
city_name: 城市名
city_url: 城市小区列表url
'''
page, max_page, plots_dict = 1, 1, dict()
while page <= max_page:
temp_url = city_url.format(page=page)
common.print_and_sleep('吉屋网：采集{city_name}小区第{page}页: {url}'.format(
city_name=city_name, page=page, url=temp_url),
time_interval=self.time_interval)
etree = gather.get_html_to_etree(temp_url, headers=self.headers)
if page == 1:
max_page = math.ceil(
int(etree.xpath('//div[@class="txt"]/span/text()')[0]) /
20)
for plot_etree in etree.xpath('//div[@class="tit"]/a'):
plot_name, plot_url = plot_etree.xpath(
'text()')[0], plot_etree.xpath('@href')[0]
plots_dict[plot_name] = {
'plot_name': plot_name,
'plot_url': plot_url
}
page += 1
print('{city_name}小区采集完成，保存数据'.format(city_name=city_name))
operation_file.write_json_file(
self.plots_file_name.format(city_name=city_name), plots_dict)
def get_plots(self, city_name, city_url):
'''采集当前城市小区基本数据
访问当前城市的小区列表(第一页, 但是 url 中无分页标识, 否则获取的区域 url 就会有分页标识)
判断一下 class 为 sec-list-nav clearfix 的 div 是否存在, 如果存在则说明当前城市没有小区, 直接返回
获取城市区域的名称及 url
循环城市区域, 循环页码, 组合小区列表页 url
访问并将 html 转换为 etree 对象, 并获取小区相关数据标签 etree 对象
判断当前区域当前页码中是否有小区数据, 如果没有则说明本区域小区数据采集完毕
若有小区数据则将小区数据暂存在字典中
所有循环结束, 当前城市小区基本数据采集结束, 保存至 JSON 文件中
'''
page_maximum, page, plot_dict = 1, 1, dict()
while page <= page_maximum:
plot_url = self.plots_url.format(domain=city_url, page=page)
common.print_and_sleep('采集{city}第{page}页: {url}'.format(
city=city_name, page=page, url=plot_url))
plot_etree = gather.get_html_to_etree(plot_url,
headers=self.headers)
if page_maximum == 1 and page == 1:
try:
page_maximum = int(
plot_etree.xpath(self.page_maximum_xpath)[0])
except BaseException:
page_maximum = 1
for plot_etree in plot_etree.xpath(self.plots_xpath):
plot_name, plot_url = plot_etree.xpath(
'text()')[0], plot_etree.xpath('@href')[0]
plot_dict[plot_name] = {
'plot_name': plot_name,
'plot_url': city_url + '/' + plot_url
}
page += 1
print('{city_name}采集结束,保存数据'.format(city_name=city_name))
operation_file.write_json_file(
self.plots_file_name.format(city=city_name), plot_dict)
def _get_plot_detail(self, plot_dict):
'''获取小区的详细数据
访问小区字典中的小区详情 URL, 并将得到的 HTML 转换为 etree 对象
获取所有详情数据, 地址, 经纬度等等
Args:
plot_dict: 小区信息字典, 当前仅有小区名称及小区详情页URL
return:
dict, 小区完整信息字典
'''
common.print_and_sleep('采集{name}小区详情:{url}'.format(
name=plot_dict['plot_name'], url=plot_dict['plot_url']))
etree = gather.get_html_to_etree(plot_dict['plot_url'],
headers=self.headers)
try:
plot_dict['地址'] = etree.xpath(self.plot_detail_address_xpath)[0]
except BaseException:
plot_dict['地址'] = ''
return plot_dict
plot_dict['地址链'] = '>'.join(etree.xpath(self.plot_detail_area_xpath))
try:
plot_dict['经纬度'] = etree.xpath(self.plot_detail_nautica_xpath)[0]
except IndexError:
plot_dict['经纬度'] = ''
plot_dict.update(
zip(etree.xpath(self.plot_detail_other_keys_xpath),
etree.xpath(self.plot_detail_other_values_xpath)))
return plot_dict
def get_citys(self):
'''获取城市列表
访问城市列表 URL 并将得到的 HTML 转换为 etree 对象
从 etree 对象中得到城市信息所在的 a 标签
从 a 标签中取出城市名和城市对应的 URL, 保存至 JSON 文件中
'''
city_etree = gather.get_html_to_etree(self.citys_url,
headers=self.headers)
citys = dict()
for city in city_etree.xpath(self.city_list_xpath):
city_name, city_url = city.xpath(
'text()')[0], self.plots_url.format(
city_url=city.xpath('@href')[0], page="{page}")
citys[city_name] = {'city_name': city_name, 'city_url': city_url}
operation_file.write_json_file(self.citys_file_name, citys)
def get_citys(self):
'''获取城市列表
访问城市列表 URL, 并将 HTML 转换为 etree 对象
获取城市信息的 a 标签, 并从 a 标签中拿出城市名和城市 URL, 将这些数据保存到字典类型的变量中
将数据保存到 JSON 文件中
'''
print('采集城市列表')
etree = gather.get_html_to_etree(self.citys_url, headers=self.headers)
citys_etree = etree.xpath(self.citys_xpath)
citys_dict = dict()
for city_etree in citys_etree:
city_name, city_url = city_etree.xpath(
'text()')[0], city_etree.xpath('@href')[0]
citys_dict[city_name] = {
'city_name': city_name,
'city_url': city_url
}
operation_file.write_json_file(self.citys_file_name, citys_dict)
def _get_plots(self, city_name, city_url):
'''获取城市中的小区
初始化当前页码, 最大页码, 使其能通过循环的判定, 以进行第一次循环
将当前页码与 URL 组合, 访问此 URL 并将 HTMl 转换为 etree 对象
第一次循环, 需要采集到最大页码 (此处如果报错, 说明当前城市无小区信息或者被服务端检测到并拦截了)
从 etree 对象中得到小区信息所在的 a 标签
从 a 标签中取出小区名和小区对应的详情信息 URL
当前城市小区采集结束后, 保存数据至 JSON 文件
Args:
city_name: 城市名称
city_url: 城市对应的首页地址(非城市的小区地址)
return:
none
'''
page_maximum, page, plot_dict = 1, 1, dict()
while page <= page_maximum:
plot_url = city_url.format(page=page)
common.print_and_sleep('开始采集：{url}'.format(url=plot_url))
plot_etree = gather.get_html_to_etree(plot_url,
headers=self.headers)
# 获取最大页码
if page_maximum == 1 and page == 1:
try:
page_maximum = math.ceil(
int(plot_etree.xpath(self.page_maximum_xpath)[0]) / 30)
except BaseException:
print('获取最大页码异常, 跳过当前城市: {city_name}'.format(
city_name=city_name))
return
# 获取小区名称及url
for plot_etree in plot_etree.xpath(self.plot_list_xpath):
plot_name, plot_url = plot_etree.xpath(
'text()')[0], plot_etree.xpath('@href')[0]
plot_dict[plot_name] = {
'plot_name': plot_name,
'plot_url': plot_url
}
# 下次循环的准备
page += 1
# 将数据保存至文件中
common.print_and_sleep(
'{city_name}采集结束,保存数据'.format(city_name=city_name))
operation_file.write_json_file(
self.plots_file_name.format(file_name=city_name), plot_dict)
def get_citys(self):
'''获取城市列表
访问城市列表 URL, 并将 HTML 转换为 etree 对象
获取城市信息的 a 标签, 并从 a 标签中拿出城市名和城市 URL, 将这些数据保存到字典类型的变量中
将数据保存到 JSON 文件中
'''
common.print_and_sleep('采集城市列表: {url}'.format(url=self.citys_url))
city_list_etree = gather.get_html_to_etree(self.citys_url,
coding=self.coding,
headers=self.headers)
city_dict = dict()
for city_etree in city_list_etree.xpath(self.citys_xpath):
city_name, city_url = city_etree.xpath(
'text()')[0], city_etree.xpath('@href')[0]
city_dict[city_name] = {
'city_name': city_name,
'city_url': city_url
}
operation_file.write_json_file(self.citys_file_name, city_dict)
def get_citys(self):
'''获取城市列表
访问城市列表 URL, 并将 HTML 转换为 etree 对象
获取城市信息的 a 标签, 并从 a 标签中拿出城市名和城市 URL, 将这些数据保存到字典类型的变量中
将数据保存到 JSON 文件中
'''
common.print_and_sleep('吉屋网：采集城市列表', time_interval=self.time_interval)
etree = gather.get_html_to_etree(self.citys_url, headers=self.headers)
citys_etree = etree.xpath('//div[@class="fivindexcont citymar"]//a')
citys_dict = dict()
for city_etree in citys_etree:
city_name, city_url = city_etree.xpath(
'text()')[0], self.plots_url.format(
city_url=city_etree.xpath('@href')[0], page="{page}")
citys_dict[city_name] = {
'city_name': city_name,
'city_url': city_url
}
operation_file.write_json_file(self.citys_file_name, citys_dict)
def _get_plots(self, plots_dict, url):
'''采集小区列表中的数据
访问小区列表URL, 并将 HTML 转换为 etree 对象
获取小区信息的 a 标签, 并从 a 标签中拿出小区名和小区URL, 将这些数据保存到字典类型的变量中
返回采集到的数据和当前采集URL是否有效
Args:
plots_dict: 临时保存的小区信息
url: 要采集的小区列表url
return:
dict 更新后的小区信息
bool 当前小区url是否有效
'''
plots_etree = gather.get_html_to_etree(url, coding=self.coding)
plots_a_etree = plots_etree.xpath(self.plots_xpath)
for i in range(0, len(plots_a_etree)):
plot_name, plot_url = plots_a_etree[i].xpath(
'text()')[0], plots_a_etree[i].xpath('@href')[0]
plots_dict[plot_name] = {
'plot_name': plot_name,
'plot_url': plot_url
}
return plots_dict, bool(len(plots_a_etree))
def get_proxies():
url, proxies = "https://www.kuaidaili.com/free/inha/{page}/", []
for i in range(1, 4):
etree = gather.get_html_to_etree(url.format(page=i))
ips, ports = etree.xpath('//td[@data-title="IP"]/text()'), etree.xpath(
'//td[@data-title="PORT"]/text()')
for i in range(0, len(ips)):
try:
print('检测{ip}:{port}'.format(ip=ips[i], port=ports[i]))
telnetlib.Telnet(ips[i], port=ports[i], timeout=5)
except BaseException:
print('{ip}:{port}超时'.format(ip=ips[i], port=ports[i]))
else:
proxie = {
'http': 'http://{ip}:{port}'.format(ip=ips[i],
port=ports[i]),
'https': 'http://{ip}:{port}'.format(ip=ips[i],
port=ports[i]),
}
proxies.append(proxie)
return proxies
