链家爬虫python，代码，python敏感信息替换代码

链家爬虫是指通过程序自动化采集链家网站上的二手房信息，用于分析市场趋势、房价走势等。一般来说，爬虫分为三个步骤：抓取数据、处理数据、存储数据。在这里，我们将介绍如何用Python编写链家爬虫，并且加入敏感信息替换功能以保护用户隐私。

抓取数据

在编写链家爬虫之前，我们需要先了解一些爬虫相关的知识。Python提供了多个爬虫框架，其中最流行的是Scrapy。Scrapy是一种高效的爬虫框架，提供了一些常用的爬虫功能，如自动控制网页访问、解析网页内容、保存数据等。

在这里，我们将使用Scrapy框架编写链家爬虫。首先，我们需要在命令行中安装Scrapy依赖（前提是已经先安装了Python和pip）：

```python

pip install scrapy

```

安装完成之后，我们可以在命令行中输入以下命令创建一个新的Scrapy项目：

```python

scrapy startproject lianjia

```

创建完成后，进入lianjia目录，我们可以执行以下命令来创建一个名为“ershoufang”的爬虫：

```python

scrapy genspider ershoufang lianjia.com

```

这个命令会在lianjia/spiders目录下创建一个名为ershoufang.py的Python文件，它包含了Scrapy爬虫的基本架构。接下来，我们需要编辑这个文件以实现链家爬虫的功能。

处理数据

在这个Python文件中，我们需要定义一些函数来处理数据。首先，我们需要编写一个爬取二手房信息的函数。这个函数需要从链家网站上获取相应的网页，并提取出其中的信息。链家二手房信息的网址如下：

https://suzhou.lianjia.com/ershoufang/

我们可以使用Scrapy提供的Request类来获取这个网页，并将其回传到一个叫做parse的函数中。在这个函数中，我们可以使用XPath或正则表达式提取出需要的信息。

```python

import scrapy

class ErshoufangSpider(scrapy.Spider):

name = 'ershoufang'

allowed_domains = ['lianjia.com']

start_urls = ['https://suzhou.lianjia.com/ershoufang/']

def parse(self, response):

'''

获取链家二手房信息

'''

pass

```

在这个函数中，我们还需要定义一些规则，以便爬虫能够自动化地访问网页。例如，我们可以设置一个规则表达式，以确保爬虫不会频繁地访问同一个网页：

```python

rules = (

Rule(LinkExtractor(allow=r'\?page=\d+')),

Rule(LinkExtractor(allow=r'/ershoufang/\d+.html'), callback='parse_house', follow=True),

)

```

这个规则表达式中，我们指定了两个规则，第一个规则用于匹配分页网址，第二个规则用于匹配每个二手房的网址，并指定了一个名为“parse_house”的函数用于解析每个二手房的信息。

保存数据

在抓取完数据之后，我们需要将其保存到数据库或文件中。Scrapy提供了一个简单的方法，即使用“yield”关键字将数据传递给Scrapy的管道（Pipeline）。

```python

def parse_house(self, response):

'''

解析二手房信息

'''

item = ErshoufangItem()

# 解析二手房信息

item['title'] = response.xpath('//title/text()').extract_first()

item['total_price'] = response.xpath('//span[@class="total"]/text()').extract_first()

item['unit_price'] = response.xpath('//span[@class="unitPriceValue"]/text()').extract_first()

# 保存二手房信息

yield item

```

在这个函数中，我们创建了一个名为“ErshoufangItem”的类，用于保存链家二手房信息。在保存二手房信息的时候，我们使用了“yield”关键字，并将二手房信息传递给了Scrapy的管道，用于存储到文件或数据库中。

敏感信息替换

由于链家二手房信息中包含了用户的隐私信息，如房主姓名、联系方式等，因此我们需要在爬取数据时将这些敏感信息替换掉。一种简单的方法是使用Python中的正则表达式，对敏感信息进行替换。

```python

import re

def replace_sensitive_info(content):

"""

将敏感信息替换为*

"""

mobile_number_pattern = re.compile(r'(?<=手机号：)\d{11}')

id_number_pattern = re.compile(r'(?<=身份证号：)\d{18}')

name_pattern = re.compile(r'(?<=姓名：).+(?=\n)')

content = mobile_number_pattern.sub(replace_star, content)

content = id_number_pattern.sub(replace_star, content)

content = name_pattern.sub(replace_star, content)

return content

def replace_star(matched):

"""

替换为*

"""

return '*' * len(matched.group(0))

```

在这个代码中，我们定义了一个名为replace_sensitive_info的函数，用于将敏感信息替换为*。我们使用正则表达式对内容进行匹配，并替换掉敏感信息。

最后，我们需要在爬虫的parse_house函数中加入对敏感信息的替换，以确保用户隐私得到保护。

```python

def parse_house(self, response):

'''

解析二手房信息

'''

item = ErshoufangItem()

# 解析二手房信息

item['title'] = response.xpath('//title/text()').extract_first()

item['total_price'] = response.xpath('//span[@class="total"]/text()').extract_first()

item['unit_price'] = response.xpath('//span[@class="unitPriceValue"]/text()').extract_first()

# 替换敏感信息

item['title'] = replace_sensitive_info(item['title'])

item['total_price'] = replace_sensitive_info(item['total_price'])

item['unit_price'] = replace_sensitive_info(item['unit_price'])

# 保存二手房信息

yield item

```

在这个代码中，我们在解析完二手房信息之后，对标题、总价和单价等信息进行了替换，以实现对用户隐私的保护。

总结

编写链家爬虫需要我们使用Scrapy框架，并实现抓取数据、处理数据和保存数据三个部分。为了保护用户隐私，我们需要在爬取数据时替换敏感信息，这需要我们使用Python中的正则表达式对内容进行匹配和替换。建立完整的爬虫体系需要我们对爬虫框架的深入了解和掌握，选择适合自己的爬虫工具可以极大的提高效率和效果。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/