关于爬虫:什么自如租房价格是图片一Python爬虫

前几天有个敌人想爬一下望京左近自若租房的价格，遇到点问题，想让我帮忙剖析一下。

我就想着，这货色我以前搞过呀，还能有啥难度不成。于是轻易关上一个租房页面。

额(⊙o⊙)… 居然换成了图片。之前应该是有个独自的 Ajax 申请，去获取价格信息的。

依据页面内容，能够看到：①尽管价格是由 4 个 <i> 标签组成，但背景图片却是雷同的。②有 CSS 能够看到，每个价格窗口的大小 width: 20px; height: 30px; 是固定的，仅仅设置了图片的偏移量。

不过这也难不倒我，整顿下思路：

申请取得网页
获取图片信息，获取价格偏移量信息
切割图片进行辨认
失去价格数据

正好最近在钻研 CNN 图片辨认相干的，这么规整的数字，稍加训练识别率必定能够达到 100%。

说干就干，先找个入口，而后获取一波网页再说。

间接按地铁来吧，找个15 号线望京东，而后获取房间列表，同时再解决下分页就好了。

示例代码：

# -*- coding: UTF-8 -*-

import os
import time
import random

import requests
from lxml.etree import HTML

__author__ = 'lpe234'


index_url = 'https://www.ziroom.com/z/s100006-t201081/?isOpen=0'
visited_index_urls = set()


def get_pages(start_url: str):
    """
    地铁 15 号线 望京东 左近房源，拿到首页 所有详情页地址
    :param start_url
    :return:
    """
    # 去重
    if start_url in visited_index_urls:
        return
    visited_index_urls.add(start_url)

    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'
    }
    resp = requests.get(start_url, headers=headers)
    resp_content = resp.content.decode('utf-8')
    root = HTML(resp_content)
    # 解析当页列表
    hrefs = root.xpath('//div[@class="Z_list-box"]/div/div[@class="pic-box"]/a/@href')
    for href in hrefs:
        if not href.startswith('http'):
            href = 'http:' + href.strip()
        print(href)
        parse_detail(href)
    # 解析翻页
    pages = root.xpath('//div[@class="Z_pages"]/a/@href')
    for page in pages:
        if not page.startswith('http'):
            page = 'http:' + page
            get_pages(page)


def parse_detail(detail_url: str):
    """
    拜访详情页
    :param detail_url:
    :return:
    """headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'
    }
    filename = 'pages/' + detail_url.split('/')[-1]
    if os.path.exists(filename):
        return
    # 随机暂停 1 - 5 秒
    time.sleep(random.randint(1, 5))
    resp = requests.get(detail_url, headers=headers)
    resp_content = resp.content.decode('utf-8')
    with open(filename, 'wb+') as page:
        page.write(resp_content.encode())


if __name__ == '__main__':
    get_pages(start_url=index_url)

简略获取了一下左近的房源，共约 600 条。

逻辑很简略，遍历后面获取的所有网页，解析价格图片并存储下来。

示例代码：

# -*- coding: UTF-8 -*-

import os
import re
from urllib.request import urlretrieve

from lxml.etree import HTML

__author__ = 'lpe234'


poss = list()


def walk_pages():
    """
    遍历门路所有页面
    :return:
    """for dirpath, dirnames, filenames in os.walk('pages'):
        for page in filenames:
            page = os.path.join('pages', page)
            print(page)
            parse_page(page)


def parse_page(page_path: str):
    """
    解析页面
    :param page_path:
    :return:
    """with open(page_path,'rb') as page:
        page_content = ''.join([_.decode('utf-8') for _ in page.readlines()])
        root = HTML(page_content)
        styles = root.xpath('//div[@class="Z_price"]/i/@style')
        pos_re = re.compile(r'background-position:(.*?)px;')
        img_re = re.compile(r'url\((.*?)\);')
        for style in styles:
            style = style.strip()
            print(style)
            pos = pos_re.findall(style)[0]
            img = img_re.findall(style)[0]
            if img.endswith('red.png'):
                continue
            if not img.startswith('http'):
                img = 'http:' + img
            print(f'pos: {pos}, img: {img}')
            save_img(img)
            poss.append(pos)


def save_img(img_url: str):
    img_name = img_url.split('/')[-1]
    img_path = os.path.join('imgs', img_name)
    if os.path.exists(img_path):
        return
    urlretrieve(img_url, img_path)


if __name__ == '__main__':
    walk_pages()
    print(sorted([float(_) for _ in poss]))
    print(sorted(set([float(_) for _ in poss])))

最终失去价格相干图片数据。

共 21 张图片，其中橙色 20 张为一般价格图片，红色 1 张为特价房源专用。

看样子如同用不着图片辨认了，间接按图片名称和偏移量进行映射就行了。

本想写辨认的，感觉不咋适合，这算哪门子辨认。不就是一个 图片名称 + 偏移量 映射么。

示例代码：

# -*- coding: UTF-8 -*-

import re

from lxml.etree import HTML
import requests

__author__ = 'lpe234'


PRICE_IMG = {'1b68fa980af5e85b0f545fccfe2f8af1.png': [8, 9, 1, 6, 7, 0, 2, 4, 5, 3],
    '4eb5ebda7cc7c3214aebde816b10d204.png': [9, 5, 7, 0, 8, 6, 3, 1, 2, 4],
    '5c6750e29a7aae17288dcadadb5e33b1.png': [4, 5, 9, 3, 1, 6, 2, 8, 7, 0],
    '6f8787069ac0a69b36c8cf13aacb016b.png': [6, 1, 9, 7, 4, 5, 0, 8, 3, 2],
    '7ce54f64c5c0a425872683e3d1df36f4.png': [5, 1, 3, 7, 6, 8, 9, 4, 0, 2],
    '8e7a6d05db4a1eb58ff3c26619f40041.png': [3, 8, 7, 1, 2, 9, 0, 6, 4, 5],
    '73ac03bb4d5857539790bde4d9301946.png': [7, 1, 9, 0, 8, 6, 4, 5, 2, 3],
    '234a22e00c646d0a2c20eccde1bbb779.png': [1, 2, 0, 5, 8, 3, 7, 6, 4, 9],
    '486ff52ed774dbecf6f24855851e3704.png': [4, 7, 8, 0, 1, 6, 9, 2, 5, 3],
    '19003aac664523e53cc502b54a50d2b6.png': [4, 9, 2, 8, 7, 3, 0, 6, 5, 1],
    '93959ce492a74b6617ba8d4e5e195a1d.png': [5, 4, 3, 0, 8, 7, 9, 6, 2, 1],
    '7995074a73302d345088229b960929e9.png': [0, 7, 4, 2, 1, 3, 8, 6, 5, 9],
    '939205287b8e01882b89273e789a77c5.png': [8, 0, 1, 5, 7, 3, 9, 6, 2, 4],
    '477571844175c1058ece4cee45f5c4b3.png': [2, 1, 5, 8, 0, 9, 7, 4, 3, 6],
    'a822d494f1e8421a2fb2ec5e6450a650.png': [3, 1, 6, 5, 8, 4, 9, 7, 2, 0],
    'a68621a4bca79938c464d8d728644642.png': [7, 0, 3, 4, 6, 1, 5, 9, 8, 2],
    'b2451cc91e265db2a572ae750e8c15bd.png': [9, 1, 6, 2, 8, 5, 3, 4, 7, 0],
    'bdf89da0338b19fbf594c599b177721c.png': [3, 1, 6, 4, 7, 9, 5, 2, 8, 0],
    'de345d4e39fa7325898a8fd858addbb8.png': [7, 2, 6, 3, 8, 4, 0, 1, 9, 5],
    'eb0d3275f3c698d1ac304af838d8bbf0.png': [3, 6, 5, 0, 4, 8, 9, 2, 1, 7],
    'img_pricenumber_detail_red.png': [6, 1, 9, 7, 4, 5, 0, 8, 3, 2]
}

POS_IDX = [-0.0, -31.24, -62.48, -93.72, -124.96, -156.2, -187.44, -218.68, -249.92, -281.16]


def parse_price(img: str, pos_list: list):
    price_list = PRICE_IMG.get(img)
    if not price_list:
        raise Exception('img not found. %s', img)
    step = 1
    price = 0
    _pos_list = reversed(pos_list)
    for pos in _pos_list:
        price += price_list[POS_IDX.index(float(pos))]*step
        step *= 10
    return price


def parse_page(content: str):
    root = HTML(content)
    styles = root.xpath('//div[@class="Z_price"]/i/@style')
    pos_re = re.compile(r'background-position:(.*?)px;')
    pos_img = re.findall('price/(.*?)\\);', styles[0])[0]
    poss = list()
    for style in styles:
        style = style.strip()
        pos = pos_re.findall(style)[0]
        poss.append(pos)
    print(pos_img)
    print(poss)
    return parse_price(pos_img, poss)


def request_page(url: str):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'
    }
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    resp_content = resp.content.decode('utf-8')
    return resp_content

为了不便，已做成接口服务提供：测试接口 ==>https://lemon.lpe234.xyz/common/ziru/

本认为能够跟敌人展现一下新学的技能的，后果粗心了。进而又在想，既然自若搞了这套货色，干嘛不多弄点图片素材呢，把难度进步一些。

不过为了在敌人背后嘚瑟一下，前面咱们还是得用一下 CNN，不然可就白学了。

关于爬虫:什么自如租房价格是图片一Python爬虫

1 剖析

2 实战

2.1 获取原始网页

2.2 解析网页获取图片

2.3 进行价格解析

3 总结