利用代理IP爬取Zillow房产数据

Python大数据AIGC

引言

最近数据分析的热度在编程社区不断攀升,有很多小伙伴都开始学习或从事数据采集相关的工作。然而,网站数据已经成为网站的核心资产,许多网站都会设置一系列很复杂的防范措施,阻止外部人员随意采集其数据。为了解决这个问题,使用代理IP来访问网站就是一种既简单又有效的解决方案。使用代理IP能够让访问网站的流量看起来是由多个用户发出,而不是来自同一用户,从而避免被网站识别为爬虫程序。今天就和大家分享如何使用代理IP爬取数据。

亮数据ISP代理服务

目前市面上代理IP服务的厂家有很多,亮数据属于比较早开始做的一批。经过多年的技术积累,不论是IP质量、稳定性还有一些便捷工具上都有它独到之处。这次我们就选择它作为我们代理IP的服务平台。

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注册并登录账号之后,点击无限数据中心就可以开始购买服务了。下方的抓取浏览器、网络解锁器和搜索引擎爬虫SERP是亮数据为用户设计的低代码爬虫工具,大家可以按需取用。

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这里我们需要填写名称和IP数量,其他使用默认设置即可。这次由于我们采集的是境外网站,所以IP区域选择大陆以外提高访问成功率。

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配置好之后即可在控制台找到购买的业务,这是也会弹出一个帮助,为我们提供了预设的API接口和一段预置的代码。

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我们把它复制下来,方便后面编写爬虫。之后我们要到代理服务的设置中添加白名单,把我们本地的IP地址填进白名单中,就可以正常访问了。

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最后我们使用生成的样例代码测试一下服务是否通畅。可以看到运行之后回显了代理IP的区域信息。

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实战:爬取Zillow房屋租赁页面

Zillow是一个美国的在线房地产信息平台,主要提供住宅买卖、租赁和投资信息。它包含了丰富的房数据和工具帮助用户了解市场、寻找合适的房源并做出明智的决策。首先我们先来观察一下目标网页。以纽约房价为例,我们搜索“new york”可以得到搜索结果。

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我们本次的目标就在右边这个区域。按F12观察页面结构,可以看到所有搜索结果都是result-list-container的div中的一个列表中,每个

  • 代表一个信息卡片。

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    展开

  • 标签即可看到房源的地址和页面链接对应一个address标签和一个a标签。

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    而价格和户型则分别位于一个property-card-price的span和另一个ul列表中。

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    这里户型信息分散在ul的每个li中,要多次取出再拼接。顺便在网络中获得一些请求的头信息,等一下制作爬虫的时候会用到。

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    分析完页面,我们就可以开始制作爬虫了。我们主要分两个阶段执行,首先下载网页,然后使用xpath提取出目标数据。我们这次的任务目标是房源的地址、价钱、页面链接和户型信息。

    首先我们配置一些全局参数。包括亮数据平台的API接口,前面我们拿到的请求头,目标URL。

    proxy = {'http': 'http://brd-customer-hl_a0a48734-zone-zillow:1ps57ihiyeg1@brd.superproxy.io:22225',
             'https': 'http://brd-customer-hl_a0a48734-zone-zillow:1ps57ihiyeg1@brd.superproxy.io:22225'}
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:128.0) Gecko/20100101 Firefox/128.0'}
    url = 'http://www.zillow.com/new-york-ny/'
    

    之后我们通过get_page()函数发送请求并获取页面内容。首先构建一个opener并将代理信息包含进去。之后通过这个opener和前面定义的请求头发送请求,将响应结果转换为文本并返回。

    def get_page(target_url):
        opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.ProxyHandler(proxy))
        req = urllib.request.Request(target_url, headers=headers)
        res = opener.open(req).read()
        return res
    

    之后通过parse_page()函数解析HTML并提取数据。首先将网页HTML字符串解析为一个lxml的Element对象。然后使用XPath查找所有

  • 标签,这些标签即为每个房产的信息卡片。接下来在每个
  • 中分别提取:每个房产的链接,路径为/article//a[@class="property-card-link"]/@href;房产地址,路径为/article//a[@class="property-card-link"]/address/text();房产价格,路径为/article//span[@data-test="property-card-price"]/text();房产的详细信息,包括房间数、面积等,路径为/article//div[@class="property-card-data"]/div[2]/ul/li。最后将提取的数据被放入result列表中,并返回。

    def parse_page(html):
        root = etree.HTML(html)
        lis = root.xpath('//div[@class="search-page-list-header"]/ul/li')
        result = []
        for li in lis:
            link = li.xpath('/article//a[@class="property-card-link"]/@href')[0]
            address = li.xpath('/article//a[@class="property-card-link"]/address/text()')[0]
            price = li.xpath('/article//span[@data-test="property-card-price"]/text()')[0]
            details = li.xpath('/article//div[@class="property-card-data"]/div[2]/ul/li')
            detail = ""
            for d in details:
                detail += d.xpath('/b/text()')[0] + ';'
            result.append({"link": link, "address": address, "price": price, "detail": detail})
        return result
    

    最后调用这两个函数获取结果。完整代码如下:

    #!/usr/bin/env python
    import urllib.request
    from lxml import etree
     
    proxy = {'http': 'http://brd-customer-hl_a0a48734-zone-zillow:1ps57ihiyeg1@brd.superproxy.io:22225',
             'https': 'http://brd-customer-hl_a0a48734-zone-zillow:1ps57ihiyeg1@brd.superproxy.io:22225'}
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:128.0) Gecko/20100101 Firefox/128.0'}
    url = 'http://www.zillow.com/new-york-ny/'
     
     
    def get_page(target_url):
        opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.ProxyHandler(proxy))
        req = urllib.request.Request(target_url, headers=headers)
        res = opener.open(req).read()
        print(res)
        return res
     
     
    def parse_page(html):
        root = etree.HTML(html)
        lis = root.xpath('//div[@class="search-page-list-header"]/ul/li')
        result = []
        for li in lis:
            link = li.xpath('/article//a[@class="property-card-link"]/@href')[0]
            address = li.xpath('/article//a[@class="property-card-link"]/address/text()')[0]
            price = li.xpath('/article//span[@data-test="property-card-price"]/text()')[0]
            details = li.xpath('/article//div[@class="property-card-data"]/div[2]/ul/li')
            detail = ""
            for d in details:
                detail += d.xpath('/b/text()')[0] + ';'
            result.append({"link": link, "address": address, "price": price, "detail": detail})
        return result
     
     
    print(parse_page(get_page(url)))
    

    运行之后可以看到成功抓取到了数据。

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    总结

    通过上面的实战,我们可以看到代理服务可以大大提高爬虫的匿名性和效率。亮数据家的代理可以满足这两点需求。

    对开发者而言,亮数据代理以其简单易用的特性,大幅降低了技术门槛。 开发者可以快速上手,无需深入了解代理服务的底层技术细节,即可实现高效的数据抓取。这不仅加快了开发进程,也使得开发者能够将更多精力投入到数据分析和业务逻辑的构建上。

    对于采购者,亮数据代理提供的价格实惠和套餐灵活,满足了不同规模和需求的采购预算。 用户可以根据自己的实际需求选择合适的套餐,无论是初创企业还是大型机构,都能找到符合自身预算的解决方案。

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    1)即日起,注册新用户,可以获得2+5共7美金免费试用产品的机会。

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    智能助手,一路随行

    许多新手用户,刚开始接触亮数据的产品,对于代理及相关技术不熟悉,一时不知如何操作。我们的软件研发团队在产品里内嵌了ChatGPT,您可以直接以中文提出问题,获得相关的帮助。

    您可以在初始登录界面的上方,找到这个可以输入文字的小框,开始用AI查询并获得帮助。

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    输入问题后,稍等片刻,就会弹出相应的帮助内容回答。这里我们以“如何选择代理服务”举例,可以看到系统处理后,自动弹出中英文双语的内容,并提供了相关的链接,供您进一步参考。

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