目的爬取链家网租房信息，对北京市各个区域房源量、租房价格、房屋面积有个大致的分析了解

欲爬取以下信息，使用Scrapy自动爬虫

title 标题
link 链接
price 租金
unit 租金单位
square 面积
house_type 居室
height 层高
orientation 朝向
location 区域
business_region 商圈
village 小区
traffic 地铁信息
longitude 经度
latitude 纬度

第一步，创建爬虫项目 lianjia

第二步，配置items,

    title = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    unit = scrapy.Field()
    square = scrapy.Field()
    house_type = scrapy.Field()
    height = scrapy.Field()
    orientation = scrapy.Field()
    location = scrapy.Field()
    business_region = scrapy.Field()
    village = scrapy.Field()
    traffic = scrapy.Field()
    longitude = scrapy.Field()
    latitude = scrapy.Field()

第三步，重要的是爬虫文件，rent.py

def start_requests(self):
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:57.0) Gecko/20100101 Firefox/57.0'}   # 伪装成浏览器
        for i in range(2, 62):   # 考虑到百度地图api接口对未认证的开发者每天只能访问2000次，所以限制了页数，
            url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/pg%s/' % str(i) 
            yield Request(url,headers = headers, meta = {'proxy':'http://127.0.0.1:8888'})    # 代理ip地址一定要加上 http://否则有可能报错
rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'https://bj.lianjia.com/zufang/[0-9]+?.html'), callback='parse_item', follow=True),
    )
# 自动爬虫需要设置rules来自动获取下一页要爬的链接，观察链家网的网址可以发现，房源网址是由 https://bj.lianjia.com/zufang/加上房源编号得到的，所以，
# 设置为 https://bj.lianjia.com/zufang/[0-9]+?.html

接下来比较麻烦的就是 xpath 各种所需信息了，不再赘述

i['price'] = response.xpath('//span[@class="total"]/text()').extract()
i['unit'] = response.xpath('//span[@class="unit"]//span/text()').extract()
i['square'] = response.xpath('//div[@class="zf-room"]/p[i[text()="面积："]]/text()').extract()
i['house_type'] = [response.xpath('//div[@class="zf-room"]/p[i[text()="房屋户型："]]/text()').extract()[0].split(' ')[0]]
i['height'] = response.xpath('//div[@class="zf-room"]/p[i[text()="楼层："]]/text()').extract()
i['orientation'] = response.xpath('//div[@class="zf-room"]/p[i[text()="房屋朝向："]]/text()').extract()
i['location'] = [response.xpath('//div[@class="zf-room"]/p[i[text()="位置："]]/a/text()').extract()[0]]
i['business_region'] = [response.xpath('//div[@class="zf-room"]/p[i[text()="位置："]]/a/text()').extract()[1]]
i['village'] = [response.xpath('//div[@class="zf-room"]/p[i[text()="小区："]]/a/text()').extract()[0]]
i['traffic'] = response.xpath('//div[@class="zf-room"]/p[i[text()="地铁："]]/text()').extract()

比较重要的一点，小区的经纬度是将小区名称作为参数，通过百度地图api接口调用经纬度数据，开发文档地址：http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/webservice-geocoding

url = http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?output=json&ak=****自己申请的key****&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC%E5%B8%82&address=天安门
# city 表示城市，address输入小区地址
# 如上url，直接粘贴到浏览器中会返回json数据
{
    status: 0,
    result: {
        location: {
                lng: 116.40390583019587,
                lat: 39.9151754663074
                },
        precise: 0,
        confidence: 25,
        level: "UNKNOWN"
            }
}

BUT 不造为什么，有时候会获取不到经纬度信息，所以只能加个判断了

try:
    i['longitude'] = [result['result']['location']['lng']]
    i['latitude'] = [result['result']['location']['lat']]
except Exception as e:
    print('Error:这个地点没有查到对应的经纬度---- %s' % str(e))
    i['longitude'] = [0]
    i['latitude'] = [0]

最后，使用pymysql存储数据，需要注意的是，由于字段较多，写sql的时候可能会出现小错误。。。没错，这是一个吃过亏的人的肺腑之言

sql = '''insert into lianjia(link, title, price, unit, square, house_type, height, orientation, location,
                        business_region,village,traffic,longitude, latitude) values ('%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s',
                        '%s','%s','%s','%s', %.6f, %.6f);''' % (title,link, price, unit,square, house_type, height, orientation, location,
                        business_region,village,traffic,longitude, latitude)

然后就开始爬吧，爬啊爬

担心链家网有什么反爬手段，再给我封了，所以加上了随机暂停,爬的比较慢，最后爬了四百多条

a = random.randint(0,5)
time.sleep(a)

不行了，我要去睡觉了。。。直接暂停爬虫睡觉，

.

.

.

等会儿，睡觉前做个热力图看看先

修改一下比例

额，你看出了什么？困了，睡觉。。。zzZZ