前言
因为需要一些二手房数据，菜鸟开启了爬虫之路！不过需要注意的是，在爬取数据时，要遵守《中华人民共和国网络安全法》以及《规范互联网信息服务市场秩序若干规定》等相关法律规定（毕竟我们要做一个知法懂法的好公民，不能违法！）。
了解爬虫
首先需要了解一下爬虫机制、python的基本语法、爬虫框架（scrapy等）、爬虫常用的一些库、网页解析工具（正则表达式、XPath等）、反爬虫机制，进阶后可能还要多线程、多进程爬取、以及一些特殊网页的爬取（登录问题、动态网页等）等等… …作为菜鸟的我，只为了能够快速获取数据，有些内容也没有深层次的理解，如果大家对于爬虫非常感兴趣，也可以专门去学一学相对应的内容。这里简单说一下我的理解：我所理解的爬虫过程就是模拟浏览器发送请求，然后下载网页代码，只提取有用的信息，最后放入数据库或者文件中。
爬虫目录结构
在安装好爬虫需要的一些库（scrapy）等以后，就可以找爬虫框架或者github上下载的爬虫代码，如下图所示，是爬虫目录的结构，这里包括了:
spiders文件夹 #放置关于爬虫部分的内容
_init_.py#项目初始化文件
items.py#数据容器文件
middlewares.py#中间件
pipelines.py #管道文件
settings.py#项目的设置文件
scrapy.cfg #项目运行的配置文件
目录
爬虫主体代码
首先先看spiders文件夹里的ershoufang.py文件 ，这里的逻辑是这样的，以我爬取的安居客长春二手房为例：——>先点进安居客首页——>点击二手房、房源
——>进入了二手房页面点击南关（因为我是需要分区的房屋信息，所以我是点进去每个区来爬取的），这里需要注意上方的网址，这也是我们最开始的初始网址，简单观察可以发现后面的数字是从p1-50的，代表着页数，nanguan代表着这个区
——>接下来网页向下翻就是每个我们需要爬取的链接入口
——>点进去就是每一个房源信息了。
知道了这个逻辑，代码就好理解了，我们上代码！！！
这里应用了XPath来采取信息（应用re正则会是一种更好的选择，但是本人比较菜，在用爬虫时觉得XPath很好理解）。我们来说一下XPath，这里简单举一个例子，以房屋信息里面的housuInfo为例，对应如下图部分。先将鼠标放在房屋信息附近，点击右键，在点击检查，找到网页源码中对应要采集的信息部分（红色圈中的内容）填进XPath里，具体也可以再详细了解。
还有一个比较难的问题，就是历史价格的爬取，历史价格的数据不在网页源代码中，而是通过ajax加载的，按下图可以找到历史价格存储的网址，这里也需要解析网址（比如长春，网址中就是cc，后面都是一样的，直到commid=后面的数字是不一样的）。我们先提取后面的数字，然后再输入一个headers来模拟网址请求，防止被识别出来，然后获取历史数据。
items.py
这个文件代码如下：
可以看到我们在爬虫中应用到了哪些item，这里就定义哪些。
反反爬虫策略
简单说一下我用的反反爬虫策略：1. 比较简单的是添加随机的user-agent头（网络上也有很多）
2. 设置延迟时间，也就是别那么快获取信息
注意：安居客的反爬虫太厉害了，如果在没有代理Ip的情况下，建议不要把延迟速度调的太快，太快会封ip，或者出新验证的频率过高，影响爬虫。
3. 变换ip（可以找一些ip代理来变换）
用的是阿布云代理经典版，可以买按小时计算的，1元/时，我爬的数据不多，按小时来买就足够了，不是广告！！！！如果需要可以看看别的代理~
运行爬虫
执行指令：
scrapy crawl ershoufang -o file_name.csv运行结果如下如 ：