Scrapy框架 + MongoDB数据库。
目标是获取人人车网上北京地区的所有二手车商品信息，包括汽车品牌，汽车种类，上牌年限，行驶里程数，二手车售价以及首付情况。

为了防止反爬，Scrapy框架中运用了随机请求头来获取信息。

开发环境

• python3.7
• Scrapy框架及其组件
• random模块
• pymongo模块

获取分析：

找到人人车网北京地区的二手车购车页面，目标是获取北京地区的所有品牌的二手车商品信息。

def parse(self, response):
        brands = response.xpath("//*[@id='brand_more_content']/div/p//a")
        for brand in brands:
            brandname = brand.xpath("./text()").get()
            brandurl = "https://www.renrenche.com"+brand.xpath("./@href").get()
            yield scrapy.Request(url=brandurl,callback=self.parsepage)

通过查看源码发现，人人车网的二手车商品列表信息正好都在源码中呈现，这大大减少了难度（暂时）。

但以为可以肆无忌惮地获取信息的时候发现，果然没这么简单。源码中的元素信息与在网页上呈现出来的信息竟然不相同！再仔细观察，能发现二手车的标名，年份时间，排量以及里程数等都与我们看到的不相同！这就麻烦了，这无疑是人人车网的反爬了。

不慌，仔细观察，发现了什么不常见的东西。该元素的class属性好像与以往的不同，就开始猜测问题出在这里。

不出所料，是字体出现了问题。这里用了不常见的字体，也就是源码中的信息通过该字体呈现在了网页上。那下一步就破解该字体。

通过抓包发现，数字字体被打乱了顺序：

这就好办了，将正序的数字与该数字一一对应，或许就能得到破解。

    def change(self,strs):
        luan = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
        luan = map(lambda a:str(a),luan)
        zheng = [5,6,3,1,2,7,4,9,8,0]
        zheng = map(lambda b:str(b),zheng)
        okdict = dict(zip(luan,zheng))
        okstr = []
        for strone in strs:
            if str(strone) in okdict.keys():
                strone = okdict[strone]
                okstr.append(strone)
            else:
                okstr.append(strone)
        okstr = ''.join(okstr)
        return okstr

事实证明，该字体反爬确实如此。

解决了网站的反爬策略，通过Scrapy框架完成了北京地区的所有二手车商品信息的获取。

结果展示：

（截至目前，北京地区11658辆二手车信息已完成入库。）