Python多线程采集二手房源数据信息流程详解

下面是“Python多线程采集二手房源数据信息流程详解”的完整攻略。

1. 准备工作

在开始进行多线程采集二手房源数据之前，需要先进行准备工作：

• 安装Python多线程库
• 安装Python爬虫库
• 确认需要采集的网站URL
• 分析需要采集的数据结构
• 创建MySQL数据库

2. 网站URL和数据结构

在确定需要采集的网站URL之后，需要对需要采集的数据结构进行分析，以便于编写Python爬虫程序。

例如，在58同城网站上采集二手房源数据，需要采集以下信息：

• 房源标题
• 房源链接
• 房源单价
• 房源所在小区名称
• 房源所在区域
• 房源总价

3. 编写Python爬虫程序

根据采集的需求和分析的数据结构，编写Python爬虫程序用于采集二手房源数据。

示例1:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://sh.58.com/ershoufang/'

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

house_list = soup.find('ul', {'class': 'house-list-wrap'}).find_all('li', {'class': 'house-cell'})

for house_info in house_list:
    title = house_info.find('div', {'class': 'list-info'}).find('h2').text.strip()
    link = house_info.find('div', {'class': 'list-info'}).find('a')['href'].strip()
    unit_price = house_info.find('div', {'class': 'pro-price'}).find('span', {'class': 'price'}).text.strip()
    community = house_info.find('div', {'class': 'list-primary'}).find('p', {'class': 'baseinfo'}).find_all('a')[-2].text.strip()
    district = house_info.find('div', {'class': 'list-primary'}).find('p', {'class': 'baseinfo'}).find_all('a')[-3].text.strip()
    total_price = house_info.find('div', {'class': 'pro-price'}).find('b').text.strip()

    print(title, link, unit_price, community, district, total_price)

示例2:

import threading
import queue
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql

db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='house', port=3306)
cursor = db.cursor()

url_queue = queue.Queue()

for i in range(1, 51):
    url_queue.put(f'https://sh.58.com/ershoufang/pn{i}/')

def get_data():
    while True:
        try:
            url = url_queue.get(timeout=1)
        except:
            break

        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

        house_list = soup.find('ul', {'class': 'house-list-wrap'}).find_all('li', {'class': 'house-cell'})

        for house_info in house_list:
            title = house_info.find('div', {'class': 'list-info'}).find('h2').text.strip()
            link = house_info.find('div', {'class': 'list-info'}).find('a')['href'].strip()
            unit_price = house_info.find('div', {'class': 'pro-price'}).find('span', {'class': 'price'}).text.strip()
            community = house_info.find('div', {'class': 'list-primary'}).find('p', {'class': 'baseinfo'}).find_all('a')[-2].text.strip()
            district = house_info.find('div', {'class': 'list-primary'}).find('p', {'class': 'baseinfo'}).find_all('a')[-3].text.strip()
            total_price = house_info.find('div', {'class': 'pro-price'}).find('b').text.strip()

            sql = f"INSERT INTO house_data VALUES ('{title}', '{link}', '{unit_price}', '{community}', '{district}', '{total_price}');"
            cursor.execute(sql)
            db.commit()

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=get_data)
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

db.close()

4. 结果存储

在采集数据后，需要将结果存储到MySQL数据库中。

例如，创建一个名为house_data的表用于存储采集的数据。

CREATE TABLE `house_data` (
  `title` varchar(255) NOT NULL,
  `link` varchar(255) NOT NULL,
  `unit_price` varchar(255) NOT NULL,
  `community` varchar(255) NOT NULL,
  `district` varchar(255) NOT NULL,
  `total_price` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`link`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

5. 测试和使用

在完成以上步骤后，可以将Python脚本上传到服务器进行测试和使用。可以通过终端运行脚本或使用crontab定时运行脚本。