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在定位房屋名称，如下图所示，位于

接下来我们写个简单的BeautifulSoup进行爬取。

# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs

url = 'http://www.mayi.com/guiyang/?map=no'
response=urllib.urlopen(url)
contents = response.read()
soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
print soup.title
print soup
#短租房名称
for tag in soup.find_all('dd'):
 for name in tag.find_all(attrs={"class":"room-detail clearfloat"}):
 fname = name.find('p').get_text()
 print u'[短租房名称]', fname.replace('\n','').strip()

但很遗憾，报错了，说明蚂蚁金服防范措施还是挺到位的。

二. 设置Cookie的BeautifulSoup爬虫

添加消息头的代码如下所示，这里先给出代码和结果，再教大家如何获取Cookie。

# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib2
import re
from bs4 import BeautifulSoup

#爬虫函数
def gydzf(url):
 user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36"
 headers={"User-Agent":user_agent}
 request=urllib2.Request(url,headers=headers)
 response=urllib2.urlopen(request)
 contents = response.read()
 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
 for tag in soup.find_all('dd'):
 #短租房名称
 for name in tag.find_all(attrs={"class":"room-detail clearfloat"}):
 fname = name.find('p').get_text()
 print u'[短租房名称]', fname.replace('\n','').strip()
 #短租房价格
 for price in tag.find_all(attrs={"class":"moy-b"}):
 string = price.find('p').get_text()
 fprice = re.sub("[￥]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),string)
 fprice = fprice[0:5]
 print u'[短租房价格]', fprice.replace('\n','').strip()
 #评分及评论人数
 for score in name.find('ul'):
 fscore = name.find('ul').get_text()
 print u'[短租房评分/评论/居住人数]', fscore.replace('\n','').strip()
 #网页链接url
 url_dzf = tag.find(attrs={"target":"_blank"})
 urls = url_dzf.attrs['href']
 print u'[网页链接]', urls.replace('\n','').strip()
 urlss = 'http://www.mayi.com' + urls + ''
 print urlss

#主函数
if __name__ == '__main__':
 i = 1
 while i<10:
 print u'页码', i
 url = 'http://www.mayi.com/guiyang/' + str(i) + '/?map=no'
 gydzf(url)
 i = i+1
 else:
 print u"结束"

输出结果如下图所示：

页码 1
[短租房名称] 大唐东原财富广场--城市简约复式民宿
[短租房价格] 298
[短租房评分/评论/居住人数] 5.0分·5条评论·二居·可住3人
[网页链接] /room/851634765
http://www.mayi.com/room/851634765
[短租房名称] 大唐东原财富广场--清新柠檬复式民宿
[短租房价格] 568
[短租房评分/评论/居住人数] 2条评论·三居·可住6人
[网页链接] /room/851634467
http://www.mayi.com/room/851634467
 
...
 
页码 9
[短租房名称] 【高铁北站公园旁】美式风情+超大舒适安逸
[短租房价格] 366
[短租房评分/评论/居住人数] 3条评论·二居·可住5人
[网页链接] /room/851018852
http://www.mayi.com/room/851018852
[短租房名称] 大营坡（中大国际购物中心附近）北欧小清新三室
[短租房价格] 298
[短租房评分/评论/居住人数] 三居·可住6人
[网页链接] /room/851647045
http://www.mayi.com/room/851647045

接下来我们想获取详细信息

这里作者主要是提供分析Cookie的方法，使用浏览器打开网页，右键“检查”，然后再刷新网页。在“NetWork”中找到网页并点击，在弹出来的Headers中就隐藏这这些信息。

最常见的两个参数是Cookie和User-Agent，如下图所示：

然后在Python代码中设置这些参数，再调用Urllib2.Request()提交请求即可，核心代码如下：

user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ... Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"
 cookie="mediav=%7B%22eid%22%3A%22387123...b3574ef2-21b9-11e8-b39c-1bc4029c43b8"
 headers={"User-Agent":user_agent,"Cookie":cookie}
 request=urllib2.Request(url,headers=headers)
 response=urllib2.urlopen(request)
 contents = response.read()
 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
 for tag1 in soup.find_all(attrs={"class":"main"}):

注意，每小时Cookie会更新一次，我们需要手动修改Cookie值即可，就是上面代码的cookie变量和user_agent变量。完整代码如下所示：

import urllib2
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs
import csv

c = open("ycf.csv","wb") #write 写
c.write(codecs.BOM_UTF8)
writer = csv.writer(c)
writer.writerow(["短租房名称","地址","价格","评分","可住人数","人均价格"])

#爬取详细信息
def getInfo(url,fname,fprice,fscore,users):
 #通过浏览器开发者模式查看访问使用的user_agent及cookie设置访问头（headers）避免反爬虫,且每隔一段时间运行要根据开发者中的cookie更改代码中的cookie
 user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"
 cookie="mediav=%7B%22eid%22%3A%22387123%22eb7; mayi_uuid=1582009990674274976491; sid=42200298656434922.85.130.130"
 headers={"User-Agent":user_agent,"Cookie":cookie}
 request=urllib2.Request(url,headers=headers)
 response=urllib2.urlopen(request)
 contents = response.read()
 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
 #短租房地址
 for tag1 in soup.find_all(attrs={"class":"main"}):
 print u'短租房地址:'
 for tag2 in tag1.find_all(attrs={"class":"desWord"}):
 address = tag2.find('p').get_text()
 print address
 #可住人数
 print u'可住人数:'
 for tag4 in tag1.find_all(attrs={"class":"w258"}):
 yy = tag4.find('span').get_text()
 print yy
 fname = fname.encode("utf-8")
 address = address.encode("utf-8")
 fprice = fprice.encode("utf-8")
 fscore = fscore.encode("utf-8")
 fpeople = yy[2:3].encode("utf-8")
 ones = int(float(fprice))/int(float(fpeople))
 #存储至本地
 writer.writerow([fname,address,fprice,fscore,fpeople,ones])

#爬虫函数
def gydzf(url):
 user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36"
 headers={"User-Agent":user_agent}
 request=urllib2.Request(url,headers=headers)
 response=urllib2.urlopen(request)
 contents = response.read()
 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
 for tag in soup.find_all('dd'):
 #短租房名称
 for name in tag.find_all(attrs={"class":"room-detail clearfloat"}):
 fname = name.find('p').get_text()
 print u'[短租房名称]', fname.replace('\n','').strip()
 #短租房价格
 for price in tag.find_all(attrs={"class":"moy-b"}):
 string = price.find('p').get_text()
 fprice = re.sub("[￥]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),string)
 fprice = fprice[0:5]
 print u'[短租房价格]', fprice.replace('\n','').strip()
 #评分及评论人数
 for score in name.find('ul'):
 fscore = name.find('ul').get_text()
 print u'[短租房评分/评论/居住人数]', fscore.replace('\n','').strip()
 #网页链接url
 url_dzf = tag.find(attrs={"target":"_blank"})
 urls = url_dzf.attrs['href']
 print u'[网页链接]', urls.replace('\n','').strip()
 urlss = 'http://www.mayi.com' + urls + ''
 print urlss
 getInfo(urlss,fname,fprice,fscore,user_agent)

#主函数
if __name__ == '__main__':
 i = 0
 while i<33:
 print u'页码', (i+1)
 if(i==0):
 url = 'http://www.mayi.com/guiyang/?map=no'
 if(i>0):
 num = i+2 #除了第一页是空的，第二页开始按2顺序递增
 url = 'http://www.mayi.com/guiyang/' + str(num) + '/?map=no'
 gydzf(url)
 i=i+1

c.close()

输出结果如下，存储本地CSV文件：

同时，大家可以尝试Selenium爬取蚂蚁短租，应该也是可行的方法。

到此这篇关于Python爬虫设置Cookie解决网站拦截并爬取蚂蚁短租的文章就介绍到这了,更多相关Python爬虫爬取蚂蚁短租内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！