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项目简介
本项目是基于Python爬虫框架Scrapy开发的房产网站爬虫系统，用于爬取指定房产网站上的房源信息，如二手房信息。借助Scrapy框架的分布式爬虫能力，可高效地批量爬取和存储房产数据，为后续数据分析和处理提供支持。
项目的主要特性和功能
- 分布式爬虫能力：结合Scrapy框架与Scrapy - Redis扩展，支持对多个房产网站并发爬取，提升爬取效率与数据处理能力。
- 数据爬取和存储：自动从房产网站爬取房源信息，将数据保存到Redis数据库或本地文件，方便后续分析处理。
- 自定义爬虫设置：可自定义爬虫的起始URL、爬取深度、并发请求数等参数，满足不同网站的爬取需求。
- 数据解析和提取：运用CSS选择器或XPath选择器，依据网页结构和元素属性解析提取网页数据，获取房源标题、描述、价格、地址等关键信息。
- 错误处理和日志记录：具备错误处理与日志记录功能，能处理网络请求失败、页面结构变化等异常情况，记录爬虫进度和状态，便于排查调试。
安装使用步骤
安装依赖库
- 确保已安装Python 3.5+环境。
- 安装Scrapy框架：
pip install scrapy - 安装Scrapy - Splash扩展：
pip install scrapy - splash - 安装Redis数据库：
pip install redis - 安装Scrapy - Redis扩展：
pip install scrapy - redis - 安装Scrapy - Redis - Bloomfilter扩展：
pip install scrapy - redis - bloomfilter - 安装Scrapyd和相关工具：
pip install scrapyd scrapyd - client scrapydweb
配置Redis数据库
下载并启动Redis服务：redis - server.exe redis.windows.conf
编写爬虫脚本
根据目标网站的结构和需求，编写Scrapy爬虫脚本，定义爬虫的规则、起始URL、解析逻辑等。
运行爬虫
- 通过Scrapy命令行工具启动爬虫：
scrapy crawl <spider_name> - 对于分布式爬虫，启动主爬虫和从爬虫：
python main.py和python main_sub.py
数据处理和分析
根据爬取的数据，进行后续的数据处理和分析，如数据清洗、统计和可视化等。
注意事项
- 遵守网站爬虫政策：进行网站爬虫时，需遵守目标网站的爬虫政策和反爬虫机制，避免对目标网站造成过大压力或违反相关法律法规。
- 更新维护：随着目标网站结构的变化，需定期更新和维护爬虫脚本，以适应新的网页结构和元素属性。
- 日志和错误处理：确保在爬虫脚本中实现日志记录和错误处理功能，便于问题排查和调试。
- 数据保护：爬取和处理数据时，需遵守数据保护的相关法律法规，确保数据的合法性和正当性。
下载地址
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