python-13（案例讲解）

目录

抓取链家前十页的数据

计算均价和总价

计算的类型（整租，合租）

计算的房型

抓取boss直聘前十页的数据

抓取boss直聘前十页的数据

将获取数据本地序列化

计算每个区的需求个数与均价

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抓取链家前十页的数据

链家网址：长沙房产网_长沙房地产_长沙房产门户(长沙链家网)

计算均价和总价

import time
​
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
​
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://cs.lianjia.com/zufang/rs岳麓区/")
​
# 总价
total = 0
# 记录房间个数
size = 0
​
for i in range(2):elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.content__list--item--main')print(f"第{i+1}页的数据：")for el in elements:# 获取租房标题name = el.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.content__list--item--title a').text# 判断是否包含独栋信息if name.__contains__("独栋"):continue# 获取租房的价格price = el.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.content__list--item-price em').textprint(f"name={name},price={price}")total += float(price)# 记录房间的个数size += len(elements)# 点击下一页driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'a.next').click()# 模拟睡眠6秒time.sleep(2)
​
print(f"总价：{total}，岳麓区的租房均价为：{total/size}")

计算的类型（整租，合租）

str = """
name=整租·万科里金域国际 4室2厅 南,price=4500
name=独栋·魔方公寓 长沙航天溪湖店 连锁公寓直租无中介费 1室1厅,price=1800
name=整租·潇湘奥林匹克花园 1室1厅 南,price=2200
name=合租·达美美立方 5居室 复式 南卧,price=999
name=整租·万科里金域国际 3室2厅 南,price=3400
"""
# 计算的类型（整租，合租）
print("整租：", str.count("整租"))
print("合租：", str.count("合租"))

计算的房型

由于在爬取的数据中存在“居室”和“室”的区别，所以请将所有的“居室”数据替换成“室”。

str = """
name=整租·万科里金域国际 4室2厅 南,price=4500
name=独栋·魔方公寓 长沙航天溪湖店 连锁公寓直租无中介费 1室1厅,price=1800
name=整租·潇湘奥林匹克花园 1室1厅 南,price=2200
name=合租·达美美立方 5居室 复式 南卧,price=999
name=整租·万科里金域国际 3室2厅 南,price=3400
"""
import re
import collections
st = str.replace('居室','室')
rs = re.findall(r'\d室',st)
print(rs)
print(collections.Counter(rs))

完整可执行且标注代码

import timefrom selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import Bydriver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://cs.lianjia.com/zufang/rs岳麓区/")# 总价
total = 0
# 记录房间个数
size = 0for i in range(2):elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.content__list--item--main')print(f"第{i+1}页的数据：")for el in elements:# 获取租房标题name = el.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.content__list--item--title a').text# 判断是否包含独栋信息if name.__contains__("独栋"):continue# 获取租房的价格price = el.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.content__list--item-price em').textprint(f"name={name},price={price}")total += float(price)# 顶部滚到底部driver.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight);')# 记录房间的个数size += len(elements)# 点击下一页driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'a.next').click()# 模拟睡眠6秒time.sleep(2)print(f"总价：{total}，岳麓区的租房均价为：{total/size}")

抓取boss直聘前十页的数据

boss直聘网址：BOSS直聘-找工作上BOSS直聘直接谈！招聘求职找工作！

抓取boss直聘前十页的数据

其中参数city=101020100是中国天气网全城市代码weather_cityId。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time 
​
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.zhipin.com/web/geek/job?query=java&city=101020100")
​
jobs = []
​
for i in range(3):time.sleep(6)elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".job-card-wrapper")for el in elements:# 获取地区area = el.find_element(By.CSS_SELECTOR,"span.job-area").text# 获取薪酬salary = el.find_element(By.CSS_SELECTOR,"span.salary").textprint(f"area={area},salary={salary}")jobs.append({'area':area,'salary':salary})driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,".selected+a").click()
​
print(jobs)

将获取数据本地序列化

Python的pickle模块是一种用于序列化（将对象转换为字节流）和反序列化（将字节流转换回对象）Python对象的工具。它可以将Python对象保存到文件中或从文件中加载对象。

pickle模块还有其他一些有用的函数和特性。以下是一些常见的功能：

• pickle.dumps(obj)：将对象序列化为字节流，但不保存到文件中。

• pickle.loads(bytes_obj)：从字节流中加载对象，而不是从文件中加载。

• pickle.dump(obj, file)：将对象序列化并保存到文件中。

• pickle.load(file)：从文件中加载序列化的对象。

# 将获取到的结果保存到本地
p = Path("jobs.txt")
p.touch()
# 通过pickle.dump实现数据序列化
pickle.dump(jobs,p.open(mode="wb"))

计算每个区的需求个数与均价

# 计算每个区的需求个数与均价
jobs = pickle.load(open('jobs.txt',mode="rb"))
print(jobs)
areas=list(map(lambda a: "".join(re.findall(r'.*?·(.*?)·.*?',a['area'])),jobs))
print(areas)
import collections
rs = collections.Counter(areas)
​
for k,v in rs.items():print(f"【{k}】的工作岗位需求数：{v}")# 获取该区的工作集合ps = list(filter(lambda e: e['area'].count(k) > 0, jobs))# 获取该区的薪酬总价total = functools.reduce(lambda a,b:a+int(b['salary'].split('-')[0]),ps,0)print(f"该区的工作入门平均薪酬：{total/len(ps)}")

完整可执行且标注代码

序列化

import json  # 导入json模块，用于处理JSON数据
import time  # 导入time模块，用于延时操作from selenium import webdriver  # 导入selenium的webdriver模块，用于自动化浏览器操作
from selenium.webdriver.common.by import By  # 导入selenium的By模块，用于定位元素driver = webdriver.Edge()  # 初始化Edge浏览器的WebDriver实例
driver.get("")  # 访问BOSS直聘网站的URL，这里需要替换为实际的URLjobs = []  # 初始化一个空列表，用于存储抓取的职位信息# try:
for i in range(2):  # 循环两次，假设只抓取两页的数据print(f'正在获取第{i+1}页数据')  # 打印当前正在抓取的页码time.sleep(20)  # 等待20秒，让页面加载完成items = driver.find_elements(By.CLASS_NAME,'job-card-wrapper')  # 查找所有具有'job-card-wrapper'类名的元素for item in items:  # 遍历这些元素addr = item.find_element(By.CLASS_NAME,'job-area')  # 在每个元素中查找具有'job-area'类名的元素price = item.find_element(By.CLASS_NAME,'salary')  # 在每个元素中查找具有'salary'类名的元素print(addr.text, price.text)  # 打印地址和薪资信息jobs.append({  # 将地址和薪资信息添加到jobs列表中'area': addr.text,'salary': price.text})# 它表示选取所有紧接在类为"selected"的元素后面的同级元素中的标签为"a"的元素driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.selected+a').click()  # 点击下一页的链接print(jobs)  # 打印所有抓取到的职位信息# 序列化
with open("jobs.json","w",encoding='utf-8') as fp:  # 打开或创建一个名为"jobs.json"的文件，准备写入# ensure_ascii=False (关闭默认阿斯玛写入方式)json.dump(jobs, fp, ensure_ascii=False, indent=2)  # 将jobs列表中的数据序列化为JSON格式，并写入文件，格式化输出# except Exception as ex:
#     print(ex)  # 这行代码被注释掉了，它用于捕获并打印异常信息

反序列化

import json  # 导入json模块，用于处理JSON数据
import re  # 导入re模块，用于正则表达式操作
from collections import Counter  # 导入Counter类，用于计数jbos = []  # 初始化一个空列表，用于存储从JSON文件中加载的职位信息# 反序列化
with open('jbos.json', 'r', encoding='utf-8') as fp:  # 打开名为'jbos.json'的文件，准备读取jbos = json.load(fp)  # 从文件中加载JSON数据到jbos列表中
print(jbos)  # 打印加载的职位信息列表# 提取区名
def extract_district(job: dict):  # 定义一个函数，用于从职位信息中提取区域名称match = re.search(r'·([^·]+区)·', job['area'])  # 使用正则表达式匹配职位区域名称if match:  # 如果匹配成功return match.group(1)  # 返回匹配到的区域名称return ""  # 如果没有匹配到，返回空字符串arears = list(map(extract_district, jbos))  # 使用map函数和extract_district函数，将jbos列表中的每个职位映射到其区域名称，生成一个新的列表arears
print(arears)  # 打印提取的区域名称列表# 统计每个区出现的次数
dict = Counter(arears)  # 使用Counter类统计arears列表中每个区域出现的次数
print(dict)  # 打印区域出现次数的统计结果for k, v in dict.items():  # 遍历统计结果中的每个区域及其出现次数print(f'{k}有{v}条招聘信息')  # 打印每个区域的招聘信息数量total = 0  # 初始化总薪水变量count = 0  # 初始化计数器for job in jbos:  # 遍历所有职位信息if job['area'].__contains__(k):  # 如果职位区域包含当前区域total = total + int(re.search(r'(\d+?)-', job['salary']).group(1))  # 将薪水转换为整数并累加到总薪水count += 1  # 增加计数器print(f'平均薪水{total}')  # 打印当前区域的平均薪水