58同城南京品牌公馆数据爬取

　　做一个租房信息的网站，要爬取58同城上南京品牌公馆的房源信息，因为数字被重新编码了，折腾了一天，记录一下整个过程，留着后面使用。

1，网页分析和字体文件反爬

　　简单看了下url（https://nj.58.com/pinpaigongyu/pn/1/），比较简单，替换下网址中页码数，就可以一直翻页并进行爬取。分析了下源代码需要爬取的信息，如下图所示，有一些怪异的汉字，刚开始以为是编码问题，后来看了下爬取下来的网页，发现是数字被替换了，应该是有特殊的字体文件。

　　在script标签中找了一会，发现了下面的js代码，看到font-face和fangchan-secret，应该就是相应的字体文件，base64后面的内容即为base64加密后的字体文件信息，可以进行正则匹配提取，然后解码写入字体文件，相应代码如下。

import requestsimport refrom fontTools.ttLib import TTFont#下载字体文件url="https://nj.58.com/pinpaigongyu/pn/{page}/"
response = requests.get(url=url.format(page=1),headers={‘User-Agent‘:‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1‘})
font_base64 = re.findall("base64,(AA.*AAAA)", response.text)[0]  # 找到base64编码的字体格式文件
font = base64.b64decode(font_base64)
with open(‘58font2.ttf‘, ‘wb‘) as tf:
    tf.write(font)font_object = TTFont(‘58font2.ttf‘)font_object.saveXML(‘58font2.xml‘)

　　利用FontCreator查看了下保存的字体文件58font2.ttf，信息如下，共十一个对应表，第一个为空，不起作用，后面分别是数字和对应的字体编码。

　　然后看了下58font2.xml的内容，如下所示，结合上面的图，可以发现相应的对应关系如下： uni9476（0x9476）和glyph00008都对应着数字7，即对每一个glyph0000x对应数字x-1 　

　因此只需要将下载的网页中的 （麣室龤厅龤卫&nbsp;）乱码内容替换为相应的数字即可，需要运用到fontTools模块，具体步骤如下：　　　　　　1，利用fontTools模块解析出对应的编码转换表（convert_dict数据如下：{40611: ‘glyph00004‘, 40804: ‘glyph00009‘, 40869: ‘glyph00010‘......},其中40611即为0x9ea3对应的十进制数）　　　　　　2，将&#x9ea3等十个字体编码进行拼接，组成一个正则pattern，对下载的网页进行匹配搜索　　　　　　　3，将匹配到的字体编码，通过编码转换表替换成数字。　　  对应代码如下：

def convertNumber(html_page):
    base_fonts = [‘uni9FA4‘, ‘uni9F92‘, ‘uni9A4B‘, ‘uni9EA3‘, ‘uni993C‘, ‘uni958F‘, ‘uni9FA5‘, ‘uni9476‘, ‘uni9F64‘,
                  ‘uni9E3A‘]
    base_fonts2 = [‘&#x‘ + x[3:].lower() + ‘;‘ for x in base_fonts]  # 构造成 鸺 的形式
    pattern = ‘(‘ + ‘|‘.join(base_fonts2) + ‘)‘  #拼接上面十个字体编码

    font_base64 = re.findall("base64,(AA.*AAAA)", response.text)[0]  # 找到base64编码的字体格式文件
    font = base64.b64decode(font_base64)
    with open(‘58font2.ttf‘, ‘wb‘) as tf:
        tf.write(font)
    onlinefont = TTFont(‘58font2.ttf‘)
    convert_dict = onlinefont[‘cmap‘].tables[0].ttFont.tables[‘cmap‘].tables[0].cmap  # convert_dict数据如下：{40611: ‘glyph00004‘, 40804: ‘glyph00009‘, 40869: ‘glyph00010‘, 39499: ‘glyph00003‘
    new_page = re.sub(pattern, lambda x: getNumber(x.group(),convert_dict), html_page)
    return new_page

def getNumber(g,convert_dict):
    key = int(g[3:7], 16)  # ‘&#x9ea3‘,截取后四位十六进制数字，转换为十进制数，即为上面字典convert_dict中的键
    number = int(convert_dict[key][-2:]) - 1  # glyph00009代表数字8， glyph00008代表数字7，依次类推
    return str(number)

2，爬取网页

　　字体文件弄清楚后剩下的内容就很简单了，注意下爬取时两次间隔时间，必须大于5秒，否则会要求手势验证码。另外对于爬虫停止爬取的条件，我设置了匹配不到爬取信息和网页页码数小于600，最后发现实际上只有170页。爬取数据并存入数据库，完整代码如下：

#coding:utf-8

import requests
from lxml import html
import csv
import re
from fontTools.ttLib import TTFont
import base64
import MySQLdb
import time
from download import get_user_agent

def download(url,headers=None,cookies=None,proxies=None,num_retries=3):  #支持user-agent和proxy
    #proxies = {"http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080",}
    response=requests.get(url,headers=headers,cookies=cookies,proxies=proxies)
    if response.status_code and 500<=response.status_code<600:  # 出现服务器端错误时重试三次
        if num_retries > 0:
            response = download(url,user_agent,proxies,num_retries-1)
    return response

def convertNumber(html_page):

    base_fonts = [‘uni9FA4‘, ‘uni9F92‘, ‘uni9A4B‘, ‘uni9EA3‘, ‘uni993C‘, ‘uni958F‘, ‘uni9FA5‘, ‘uni9476‘, ‘uni9F64‘,
                  ‘uni9E3A‘]
    base_fonts2 = [‘&#x‘ + x[3:].lower() + ‘;‘ for x in base_fonts]  # 构造成 鸺 的形式
    pattern = ‘(‘ + ‘|‘.join(base_fonts2) + ‘)‘

    font_base64 = re.findall("base64,(AA.*AAAA)", response.text)[0]  # 找到base64编码的字体格式文件
    font = base64.b64decode(font_base64)
    with open(‘58font2.ttf‘, ‘wb‘) as tf:
        tf.write(font)
    onlinefont = TTFont(‘58font2.ttf‘)
    convert_dict = onlinefont[‘cmap‘].tables[0].ttFont.tables[‘cmap‘].tables[0].cmap  # convert_dict数据如下：{40611: ‘glyph00004‘, 40804: ‘glyph00009‘, 40869: ‘glyph00010‘, 39499: ‘glyph00003‘
    new_page = re.sub(pattern, lambda x: getNumber(x.group(),convert_dict), html_page)
    return new_page

def getNumber(g,convert_dict):
    key = int(g[3:7], 16)  # ‘&#x9ea3‘,截取后四位十六进制数字，转换为十进制数，即为上面字典convert_dict中的键
    number = int(convert_dict[key][-2:]) - 1  # glyph00009代表数字8， glyph00008代表数字7，依次类推
    return str(number)

def getLocation(title):
    desc = title.split()
    if u‘寓‘ in desc[0]or u‘社区‘ in desc[0]:
        location = desc[0].strip(u‘【整租】【合租】‘)+desc[2]
    else:
        location=desc[1]
    return location

def getAveragePrice(price):
    price_range = price.split(‘-‘)
    if len(price_range)==2:
        average_price = (int(price_range[0])+int(price_range[1]))/2
    else:
        average_price=price
    return average_price

if __name__ == ‘__main__‘:

    conn = MySQLdb.connect(host=‘localhost‘,user=‘root‘,passwd=‘‘,db=‘renthouse‘,charset=‘utf8‘,port=3306) #不要写成utf-8
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS 58house(
                        id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT NOT NULL,
                        title VARCHAR(128) NOT NULL,
                        location VARCHAR(128) NOT NULL,
                        room VARCHAR(128) NOT NULL ,
                        price VARCHAR(64) NOT NULL ,
                        average_price VARCHAR(64) NOT NULL ,
                        url VARCHAR(768) NOT NULL);""")
    conn.commit()
    seed_url = "https://nj.58.com/pinpaigongyu/pn/{page}/"
    page = 0
    flag=True
    while flag:
        try:
            user_agent = get_user_agent()
            headers={"User_Agent":user_agent}
            page = page+1
            current_url=seed_url.format(page=page)
            print current_url
            response = download(url=current_url,headers=headers)
            new_page = convertNumber(response.text)
            tree = html.fromstring(new_page)
            li_tags = tree.xpath(‘//ul[@class="list"]/li‘)
            #print li_tags
            if (not li_tags) or page>600:
                print page
                flag=False
            for li_tag in li_tags:
                title = li_tag.xpath(‘.//div[@class="des strongbox"]/h2/text()‘)[0].strip()
                room = li_tag.xpath(‘.//p[@class="room"]/text()‘)[0].replace(‘\r\n‘, ‘‘).replace(r‘ ‘, ‘‘)
                price = li_tag.xpath(‘.//div[@class="money"]//b/text()‘)[0].strip().replace(‘\r\n‘, ‘‘).replace(r‘ ‘, ‘‘)
                url = li_tag.xpath(‘./a[@href]‘)[0].attrib[‘href‘].strip()
                location = getLocation(title)
                average_price = getAveragePrice(price)
                cursor.execute("""INSERT INTO 58house(title,location,room,price,average_price,url)
                        VALUES(‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘);"""%(title,location,room,price,average_price,url))
                conn.commit()
        except Exception as e:
            print "download page %s error: %s"%(page,e)
        time.sleep(5) # 停顿时间小于5s时会要求图形验证码
    conn.close()

　　十多分钟后就爬取完毕了，总共170页，爬取第171页时失败，数据库中共存入了3398条数据。

原文地址：https://www.cnblogs.com/silence-cho/p/10202552.html

时间： 2024-11-09 09:41:06

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