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优化数据的抓取规则：减少无效请求

article 2024/11/15 13:50:09

在爬取房价信息的过程中，如何有效过滤无效链接、减少冗余请求，是提升数据抓取效率的关键。本文将介绍如何优化爬虫抓取贝壳等二手房平台中的房价、小区信息，并通过代理IP、多线程、User-Agent和Cookies的设置，确保数据抓取的稳定性与高效性。最后，我们会给出一个结合代理IP技术的Python爬虫代码示例，专门用于采集房价信息。

一、目标数据与平台分析

目标数据：房价、小区名称、所在区域、挂牌时间等。
平台分析：以贝壳等二手房平台为抓取目标。这类平台页面结构复杂，URL中可能含有许多无效信息（如广告、无关内容的链接）。因此，在抓取数据时，我们需要针对有效房源信息进行精准过滤，只抓取包含房价和小区信息的页面。

二、减少无效请求的策略

URL过滤：通过正则表达式或关键词识别URL中无效的广告、新闻等非房源页面，只保留二手房房源详情页的链接。
分页控制：对于多页数据，需精准控制分页链接，防止重复抓取相同页面。
动态User-Agent和Cookies：为了模拟正常用户行为，并防止被反爬虫机制封禁，我们需要动态设置User-Agent并正确管理Cookies。
代理IP轮换：通过爬虫代理实现代理IP自动轮换，避免因高频访问同一平台而被封禁IP。
多线程优化：利用多线程提高抓取效率，确保在短时间内抓取大量房源数据。

三、代码实现

下面是一个爬取贝壳二手房平台房价、小区等信息的Python爬虫示例代码，结合了爬虫代理、多线程、User-Agent和Cookies的优化。

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from requests.auth import HTTPProxyAuth
from bs4 import BeautifulSoup

# 代理IP设置 亿牛云爬虫代理加强版 www.16yun.cn
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "8080"
proxy_user = "your_username"
proxy_pass = "your_password"
proxies = {
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"https://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}
auth = HTTPProxyAuth(proxy_user, proxy_pass)

# 请求头信息设置
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
    "Cookie": "your_cookie_string"  # 在此处添加实际的Cookie值
}

# 要抓取的URL列表（以北京房源为例）
urls = [
    "https://bj.ke.com/ershoufang/pg1",  # 分页URL
    "https://bj.ke.com/ershoufang/pg2",
    "https://bj.ke.com/ershoufang/pg3"
]

# 爬取房价信息的函数
def fetch_data(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, auth=auth, timeout=10)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 解析房源信息
            listings = soup.find_all("div", class_="info clear")
            for listing in listings:
                title = listing.find("a", class_="title").get_text(strip=True)  # 小区名称
                price = listing.find("div", class_="totalPrice").get_text(strip=True)  # 房价
                location = listing.find("div", class_="positionInfo").get_text(strip=True)  # 所在区域
                print(f"小区名称: {title}, 房价: {price}, 所在区域: {location}")
        else:
            print(f"抓取失败 {url}，状态码：{response.status_code}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求发生错误：{e}")

# 多线程抓取
def main():
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:  # 设置5个并发线程
        executor.map(fetch_data, urls)

if __name__ == "__main__":
    main()

四、代码解析

URL过滤与数据提取：我们通过解析 div 标签下的 info clear 类提取房源相关信息，确保每个URL只抓取房价和小区名称等有用信息。分页URL则可以根据不同地区自行配置，例如 pg1、pg2 等代表不同页。
代理IP配置：通过爬虫代理服务，设置代理IP确保每次请求经过代理服务器。这样可以避免因高频请求导致IP被封禁。
请求头设置：我们在 headers 中设置了 User-Agent 和 Cookie，以模拟正常用户访问行为。这样可以避免被反爬虫机制屏蔽。
多线程并发：通过 ThreadPoolExecutor 实现多线程并发抓取。这样可以同时对多个页面进行抓取，有效提高数据采集速度。在实际应用中，可以根据需求调整线程数量。
错误处理：代码中通过 try-except 块处理异常情况，如网络超时、请求失败等，避免程序因个别请求失败而中断。