# Python3 爬虫实战 — 瓜子全国二手车

TRHX

2019-11-15

Python3 学习笔记 / 爬虫实战

字数统计:

3,487字

阅读时长≈

17分

> 爬取时间：2019-11-14
> 爬取难度：★★☆☆☆☆
> 请求链接：https://www.guazi.com/www/buy/
> 爬取目标：爬取瓜子全国二手车信息，包括价格、上牌时间、表显里程等；保存车辆图片
> 涉及知识：请求库 requests、解析库 lxml、Xpath 语法、数据库 MongoDB 的操作
> 完整代码：https://github.com/TRHX/Python3-Spider-Practice/tree/master/guazi
> 其他爬虫实战代码合集（持续更新）：https://github.com/TRHX/Python3-Spider-Practice
> 爬虫实战专栏（持续更新）：https://itrhx.blog.csdn.net/article/category/9351278

# 【1x00】提取所有二手车详情页URL

分析页面，按照习惯，最开始在 headers 里面只加入 User-Agent 字段，向主页发送请求，然而返回的东西并不是主页真正的源码，因此我们加入 Cookie，再次发起请求，即可得到真实数据。

获取 Cookie：打开浏览器访问网站，打开开发工具，切换到 Network 选项卡，筛选 Doc 文件，在 Request Headers 里可以看到 Cookie 值。

注意在爬取瓜子二手车的时候，User-Agent 与 Cookie 要对应一致，也就是直接复制 Request Headers 里的 User-Agent 和 Cookie，不要自己定义一个 User-Agent，不然有可能获取不到信息！ <fancybox>
</fancybox>

分析页面，请求地址为：https://www.guazi.com/www/buy/

第一页：https://www.guazi.com/www/buy/

第二页：https://www.guazi.com/www/buy/o2c-1/

第三页：https://www.guazi.com/www/buy/o3c-1/

一共有50页数据，利用 for 循环，每次改变 URL 中 `o2c-1` 参数里面的数字即可实现所有页面的爬取，由于我们是想爬取每台二手车详情页的数据，所以定义一个 `parse_index()` 函数，提取每一页的所有详情页的 URL，保存在列表 `url_list` 中

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    # 必须要有 Cookie 和 User-Agent，且两者必须对应（用浏览器访问网站后控制台里面复制）
    headers = {
        'Cookie': 'uuid=06ce7520-ebd1-45bc-f41f-a95f2c9b2283; ganji_uuid=7044571161649671972745; lg=1; clueSourceCode=%2A%2300; user_city_id=-1; sessionid=fefbd4f8-0a06-4e8a-dc49-8856e1a02a07; Hm_lvt_936a6d5df3f3d309bda39e92da3dd52f=1573469368,1573541270,1573541964,1573715863; close_finance_popup=2019-11-14; cainfo=%7B%22ca_a%22%3A%22-%22%2C%22ca_b%22%3A%22-%22%2C%22ca_s%22%3A%22seo_baidu%22%2C%22ca_n%22%3A%22default%22%2C%22ca_medium%22%3A%22-%22%2C%22ca_term%22%3A%22-%22%2C%22ca_content%22%3A%22-%22%2C%22ca_campaign%22%3A%22-%22%2C%22ca_kw%22%3A%22-%22%2C%22ca_i%22%3A%22-%22%2C%22scode%22%3A%22-%22%2C%22keyword%22%3A%22-%22%2C%22ca_keywordid%22%3A%22-%22%2C%22display_finance_flag%22%3A%22-%22%2C%22platform%22%3A%221%22%2C%22version%22%3A1%2C%22client_ab%22%3A%22-%22%2C%22guid%22%3A%2206ce7520-ebd1-45bc-f41f-a95f2c9b2283%22%2C%22ca_city%22%3A%22wh%22%2C%22sessionid%22%3A%22fefbd4f8-0a06-4e8a-dc49-8856e1a02a07%22%7D; _gl_tracker=%7B%22ca_source%22%3A%22-%22%2C%22ca_name%22%3A%22-%22%2C%22ca_kw%22%3A%22-%22%2C%22ca_id%22%3A%22-%22%2C%22ca_s%22%3A%22self%22%2C%22ca_n%22%3A%22-%22%2C%22ca_i%22%3A%22-%22%2C%22sid%22%3A56473912809%7D; cityDomain=www; preTime=%7B%22last%22%3A1573720945%2C%22this%22%3A1573469364%2C%22pre%22%3A1573469364%7D; Hm_lpvt_936a6d5df3f3d309bda39e92da3dd52f=1573720946; rfnl=https://www.guazi.com/www/chevrolet/i2c-1r18/; antipas=675i0t513a7447M2L9y418Qq869',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.70 Safari/537.36'
    }

    # 获取所有二手车详情页URL
    def parse_index():
        response = requests.get(url=url, headers=headers)
        tree = etree.HTML(response.text)
        url_list = tree.xpath('//li/a[@class="car-a"]/@href')
        # print(len(url_list))
        return url_list

    if __name__ == '__main__':
        for i in range(1, 51):
            url = 'https://www.guazi.com/www/buy/o%sc-1/' % i
            detail_urls = parse_index()

# 【2x00】获取二手车详细信息并保存图片

前面的第一步我们已经获取到了二手车详情页的 URL，现在定义一个 `parse_detail()` 函数，向其中循环传入每一条 URL，利用 Xpath 语法匹配每一条信息，所有信息包含：标题、二手车价格、新车指导价、车主、上牌时间、表显里程、上牌地、排放标准、变速箱、排量、过户次数、看车地点、年检到期、交强险、商业险到期。

其中有部分信息可能包含空格，可以用 strip() 方法将其去掉。

需要注意的是，上牌地对应的是一个 `class="three"` 的 `li` 标签，有些二手车没有上牌地信息，匹配的结果将是空，在数据储存时就有可能出现数组越界的错误信息，所以这里可以加一个判断，如果没有上牌地信息，可以将其赋值为：未知。

保存车辆图片时，为了节省时间和空间，避免频繁爬取被封，所以只保存第一张图片，同样利用 Xpath 匹配到第一张图片的地址，以标题为图片的名称，定义储存路径后，以二进制形式保存图片。

最后整个函数返回的是一个列表 `data`，这个列表包含每辆二手车的所有信息

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    # 获取二手车详细信息
    def parse_detail(content):
        detail_response = requests.get(url=content, headers=headers)
        tree = etree.HTML(detail_response.text)

        # 标题
        title = tree.xpath('//h2[@class="titlebox"]/text()')
        # 移除字符串头尾空格
        title = [t.strip() for t in title]
        # 匹配到两个元素，只取其中一个为标题
        title = title[:1]
        # print(title)

        # 价格
        price_old = tree.xpath('//span[@class="pricestype"]/text()')
        # 移除字符串头尾空格
        price_old = [p.strip() for p in price_old]
        # 加入单位
        price_old = [''.join(price_old + ['万'])]
        # print(price_old)

        # 新车指导价
        price_new = tree.xpath('//span[@class="newcarprice"]/text()')
        # 移除字符串头尾空格
        price_new = [p.strip() for p in price_new]
        # 对字符串进行切片，只取数字多少万
        price_new = ['¥' + price_new[0].split('价')[1]]
        # print(price_new)

        # 车主
        owner = tree.xpath('//dl/dt/span/text()')
        owner = [owner[0].replace('车主：', '')]
        # print(owner)

        # 上牌时间
        spsj = tree.xpath('//li[@class="one"]/div/text()')
        # print(spsj)

        # 表显里程
        bxlc = tree.xpath('//li[@class="two"]/div/text()')
        # print(bxlc)

        # 上牌地
        spd = tree.xpath('//li[@class="three"]/div/text()')
        # 某些二手车没有上牌地，没有的将其赋值为：未知
        if len(spd) == 0:
            spd = ['未知']
        # print(spd)

        # 排放标准
        pfbz = tree.xpath('//li[@class="four"]/div/text()')
        pfbz = pfbz[:1]
        # print(pfbz)

        # 变速箱
        bsx = tree.xpath('//li[@class="five"]/div/text()')
        # print(bsx)

        # 排量
        pl = tree.xpath('//li[@class="six"]/div/text()')
        # print(pl)

        # 过户次数
        ghcs = tree.xpath('//li[@class="seven"]/div/text()')
        ghcs = [g.strip() for g in ghcs]
        ghcs = ghcs[:1]
        # print(ghcs)

        # 看车地点
        kcdd = tree.xpath('//li[@class="eight"]/div/text()')
        # print(kcdd)

        # 年检到期
        njdq = tree.xpath('//li[@class="nine"]/div/text()')
        # print(njdq)

        # 交强险
        jqx = tree.xpath('//li[@class="ten"]/div/text()')
        # print(jqx)

        # 商业险到期
        syxdq = tree.xpath('//li[@class="last"]/div/text()')
        syxdq = [s.strip() for s in syxdq]
        syxdq = syxdq[:1]
        # print(syxdq)

        # 保存车辆图片
        # 获取图片地址
        pic_url = tree.xpath('//li[@class="js-bigpic"]/img/@data-src')[0]
        pic_response = requests.get(pic_url)
        # 定义图片名称以及保存的文件夹
        pic_name = title[0] + '.jpg'
        dir_name = 'guazi_pic'
        # 如果没有该文件夹则创建该文件夹
        if not os.path.exists(dir_name):
            os.mkdir(dir_name)
        # 定义储存路径
        pic_path = dir_name + '/' + pic_name
        with open(pic_path, "wb")as f:
            f.write(pic_response.content)

        # 将每辆二手车的所有信息合并为一个列表
        data = title + price_old + price_new + owner + spsj + bxlc + spd + pfbz + bsx + pl + ghcs + kcdd + njdq + jqx + syxdq
        return data

    if __name__ == '__main__':
        for i in range(1, 51):
            url = 'https://www.guazi.com/www/buy/o%sc-1/' % i
            detail_urls = parse_index()
            for detail_url in detail_urls:
                car_url = 'https://www.guazi.com' + detail_url
                car_data = parse_detail(car_url)

# 【3x00】将数据储存到 MongoDB

定义数据储存函数 `save_data()`

使用 `MongoClient()` 方法，向其传入地址参数 `host` 和 端口参数 `port`，指定数据库为 `guazi`，集合为 `esc`

传入第二步 `parse_detail()` 函数返回的二手车信息的列表，依次读取其中的元素，每一个元素对应相应的信息名称

最后调用 `insert_one()` 方法，每次插入一辆二手车的数据

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    # 将数据储存到 MongoDB
    def save_data(data):
        client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
        db = client.guazi
        collection = db.esc
        esc = {
            '标题': data[0],
            '二手车价格': data[1],
            '新车指导价': data[2],
            '车主': data[3],
            '上牌时间': data[4],
            '表显里程': data[5],
            '上牌地': data[6],
            '排放标准': data[7],
            '变速箱': data[8],
            '排量': data[9],
            '过户次数': data[10],
            '看车地点': data[11],
            '年检到期': data[12],
            '交强险': data[13],
            '商业险到期': data[14]
        }
        collection.insert_one(esc)

    if __name__ == '__main__':
        for i in range(1, 51):
            url = 'https://www.guazi.com/www/buy/o%sc-1/' % i
            detail_urls = parse_index()
            for detail_url in detail_urls:
                car_url = 'https://www.guazi.com' + detail_url
                car_data = parse_detail(car_url)
                save_data(car_data)
                # 在3-10秒之间随机暂停
                time.sleep(random.randint(3, 10))
            time.sleep(random.randint(5, 60))
        print('所有数据爬取完毕！')

# 【4x00】完整代码

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    # =============================================
    # --*-- coding: utf-8 --*--
    # @Time    : 2019-11-14
    # @Author  : TRHX
    # @Blog    : www.itrhx.com
    # @CSDN    : https://blog.csdn.net/qq_36759224
    # @FileName: guazi.py
    # @Software: PyCharm
    # =============================================

    from lxml import etree
    import requests
    import pymongo
    import time
    import random
    import os

    # 必须要有 Cookie 和 User-Agent，且两者必须对应（用浏览器访问网站后控制台里面复制）
    headers = {
        'Cookie': 'uuid=06ce7520-ebd1-45bc-f41f-a95f2c9b2283; ganji_uuid=7044571161649671972745; lg=1; clueSourceCode=%2A%2300; user_city_id=-1; sessionid=fefbd4f8-0a06-4e8a-dc49-8856e1a02a07; Hm_lvt_936a6d5df3f3d309bda39e92da3dd52f=1573469368,1573541270,1573541964,1573715863; close_finance_popup=2019-11-14; cainfo=%7B%22ca_a%22%3A%22-%22%2C%22ca_b%22%3A%22-%22%2C%22ca_s%22%3A%22seo_baidu%22%2C%22ca_n%22%3A%22default%22%2C%22ca_medium%22%3A%22-%22%2C%22ca_term%22%3A%22-%22%2C%22ca_content%22%3A%22-%22%2C%22ca_campaign%22%3A%22-%22%2C%22ca_kw%22%3A%22-%22%2C%22ca_i%22%3A%22-%22%2C%22scode%22%3A%22-%22%2C%22keyword%22%3A%22-%22%2C%22ca_keywordid%22%3A%22-%22%2C%22display_finance_flag%22%3A%22-%22%2C%22platform%22%3A%221%22%2C%22version%22%3A1%2C%22client_ab%22%3A%22-%22%2C%22guid%22%3A%2206ce7520-ebd1-45bc-f41f-a95f2c9b2283%22%2C%22ca_city%22%3A%22wh%22%2C%22sessionid%22%3A%22fefbd4f8-0a06-4e8a-dc49-8856e1a02a07%22%7D; _gl_tracker=%7B%22ca_source%22%3A%22-%22%2C%22ca_name%22%3A%22-%22%2C%22ca_kw%22%3A%22-%22%2C%22ca_id%22%3A%22-%22%2C%22ca_s%22%3A%22self%22%2C%22ca_n%22%3A%22-%22%2C%22ca_i%22%3A%22-%22%2C%22sid%22%3A56473912809%7D; cityDomain=www; preTime=%7B%22last%22%3A1573720945%2C%22this%22%3A1573469364%2C%22pre%22%3A1573469364%7D; Hm_lpvt_936a6d5df3f3d309bda39e92da3dd52f=1573720946; rfnl=https://www.guazi.com/www/chevrolet/i2c-1r18/; antipas=675i0t513a7447M2L9y418Qq869',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.70 Safari/537.36'
    }

    # 获取所有二手车详情页URL
    def parse_index():
        response = requests.get(url=url, headers=headers)
        tree = etree.HTML(response.text)
        url_list = tree.xpath('//li/a[@class="car-a"]/@href')
        # print(len(url_list))
        return url_list

    # 获取二手车详细信息
    def parse_detail(content):
        detail_response = requests.get(url=content, headers=headers)
        tree = etree.HTML(detail_response.text)

        # 标题
        title = tree.xpath('//h2[@class="titlebox"]/text()')
        # 移除字符串头尾空格
        title = [t.strip() for t in title]
        # 匹配到两个元素，只取其中一个为标题
        title = title[:1]
        # print(title)

        # 价格
        price_old = tree.xpath('//span[@class="pricestype"]/text()')
        # 移除字符串头尾空格
        price_old = [p.strip() for p in price_old]
        # 加入单位
        price_old = [''.join(price_old + ['万'])]
        # print(price_old)

        # 新车指导价
        price_new = tree.xpath('//span[@class="newcarprice"]/text()')
        # 移除字符串头尾空格
        price_new = [p.strip() for p in price_new]
        # 对字符串进行切片，只取数字多少万
        price_new = ['¥' + price_new[0].split('价')[1]]
        # print(price_new)

        # 车主
        owner = tree.xpath('//dl/dt/span/text()')
        owner = [owner[0].replace('车主：', '')]
        # print(owner)

        # 上牌时间
        spsj = tree.xpath('//li[@class="one"]/div/text()')
        # print(spsj)

        # 表显里程
        bxlc = tree.xpath('//li[@class="two"]/div/text()')
        # print(bxlc)

        # 上牌地
        spd = tree.xpath('//li[@class="three"]/div/text()')
        # 某些二手车没有上牌地，没有的将其赋值为：未知
        if len(spd) == 0:
            spd = ['未知']
        # print(spd)

        # 排放标准
        pfbz = tree.xpath('//li[@class="four"]/div/text()')
        pfbz = pfbz[:1]
        # print(pfbz)

        # 变速箱
        bsx = tree.xpath('//li[@class="five"]/div/text()')
        # print(bsx)

        # 排量
        pl = tree.xpath('//li[@class="six"]/div/text()')
        # print(pl)

        # 过户次数
        ghcs = tree.xpath('//li[@class="seven"]/div/text()')
        ghcs = [g.strip() for g in ghcs]
        ghcs = ghcs[:1]
        # print(ghcs)

        # 看车地点
        kcdd = tree.xpath('//li[@class="eight"]/div/text()')
        # print(kcdd)

        # 年检到期
        njdq = tree.xpath('//li[@class="nine"]/div/text()')
        # print(njdq)

        # 交强险
        jqx = tree.xpath('//li[@class="ten"]/div/text()')
        # print(jqx)

        # 商业险到期
        syxdq = tree.xpath('//li[@class="last"]/div/text()')
        syxdq = [s.strip() for s in syxdq]
        syxdq = syxdq[:1]
        # print(syxdq)

        # 保存车辆图片
        # 获取图片地址
        pic_url = tree.xpath('//li[@class="js-bigpic"]/img/@data-src')[0]
        pic_response = requests.get(pic_url)
        # 定义图片名称以及保存的文件夹
        pic_name = title[0] + '.jpg'
        dir_name = 'guazi_pic'
        # 如果没有该文件夹则创建该文件夹
        if not os.path.exists(dir_name):
            os.mkdir(dir_name)
        # 定义储存路径
        pic_path = dir_name + '/' + pic_name
        with open(pic_path, "wb")as f:
            f.write(pic_response.content)

        # 将每辆二手车的所有信息合并为一个列表
        data = title + price_old + price_new + owner + spsj + bxlc + spd + pfbz + bsx + pl + ghcs + kcdd + njdq + jqx + syxdq
        return data

    # 将数据储存到 MongoDB
    def save_data(data):
        client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
        db = client.guazi
        collection = db.esc
        esc = {
            '标题': data[0],
            '二手车价格': data[1],
            '新车指导价': data[2],
            '车主': data[3],
            '上牌时间': data[4],
            '表显里程': data[5],
            '上牌地': data[6],
            '排放标准': data[7],
            '变速箱': data[8],
            '排量': data[9],
            '过户次数': data[10],
            '看车地点': data[11],
            '年检到期': data[12],
            '交强险': data[13],
            '商业险到期': data[14]
        }
        collection.insert_one(esc)

    if __name__ == '__main__':
        for i in range(1, 51):
            num = 0
            print('正在爬取第' + str(i) + '页数据...')
            url = 'https://www.guazi.com/www/buy/o%sc-1/' % i
            detail_urls = parse_index()
            for detail_url in detail_urls:
                car_url = 'https://www.guazi.com' + detail_url
                car_data = parse_detail(car_url)
                save_data(car_data)
                num += 1
                print('第' + str(num) + '条数据爬取完毕！')
                # 在3-10秒之间随机暂停
                time.sleep(random.randint(3, 10))
            print('第' + str(i) + '页数据爬取完毕！')
            print('=====================')
            time.sleep(random.randint(5, 60))
        print('所有数据爬取完毕！')

# 【5x00】数据截图

爬取的汽车图片：

<fancybox>
</fancybox>

储存到 MongoDB 的数据：

<fancybox>
</fancybox>

数据导出为 CSV 文件：

<fancybox>
</fancybox>

# 【6x00】程序不足的地方

Cookie 过一段时间就会失效，数据还没爬取完就失效了，导致无法继续爬取；爬取效率不高，可以考虑多线程爬取

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最后更新于 2019年12月29日

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恩施硒茶、利川红•冷后浑，源自北纬30°的功夫红茶，产于世界硒都 — 湖北恩施，2018年4月28日，国家主席习近平在武汉东湖同印度总理莫迪一同品尝了利川红，富硒茶具有降脂减肥、防癌抗毒、提神醒脑等功能，传统炒青工艺，正宗产地，色泽翠绿，茶香浓郁，爱茶养生人士的不二选择！进店逛逛

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