目錄
1 序言
1.1 生存壓力帶來的哲思
1.2 買房&房奴
2 爬蟲
2.1 基本概念
2.2 爬蟲的基本流程
3 爬取貴陽房價並寫入表格
3.1 結果展示
3.2 代碼實現（Python）
馬爾薩斯最早發現，生物按照幾何級數高度增殖的天賦能力，總是大於他們的實際生存能力或現實生存群量，依次推想，生物的種內競爭一定是極端殘酷且無可避免。姑且不論馬爾薩斯是否有必要給人類提出相應的警告，僅是這一現象中隱含的一系列基礎問題，譬如，生物的超量繁殖能力的自然限度何在？種內競爭的幸存者依靠什麼優勢來取勝？以及這些所謂的優勢群體如何將自己引向何方？等等，就足以引起任何一位有思想的人不能不怵然（恐懼）深思。
後來，達爾文在他的那部劃時代的《物種起源》一書的緒論中，特意提及馬爾薩斯學說的科學貢獻和啟迪作用，可見要成為那個馬老教士的知音，並不是一般人夠資格的！
現在結婚，女方一般要求男方有房有車，其實也不能怪人家女孩子，在社會社會高度發展、動蕩的今天，這個要求確實不高。奈何改革開放以來，階級固化，吾輩難矣！先看看貴陽房價（鏈家新房：貴陽新房_貴陽買房_貴陽房產信息網(貴陽鏈家新房)）
不能被時代淘汰了，不能總唉聲歎氣的，白手起家的的大資本家寥寥無幾，人家劉強東就是一個。偶像歸偶像，回到現實中來吧，農村孩子，可能買了房，就可能是一輩子的房奴，回到農村，表面光鮮亮麗的被別人崇拜著，心裡的苦和委屈只有自己知道。鑒於此，我個人不想做房奴車奴，快樂是自己的，生活是自己的，活出自己的精彩，不是活給別人看的，我想讓自己命運的旖旎風景絢麗多姿，現階段要做的是提升自己能力，不想做房奴！
心血澎湃，感歎完了，該回到今天的主題。何不把這些數據弄到一個文檔表格裡面分析分析，說干就干，就用爬蟲爬取吧，然後寫入文檔。
網絡爬蟲（Crawler）：又稱網絡蜘蛛，或者網絡機器人（Robots）. 它是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。換句話來說，它可以根據網頁的鏈接地址自動獲取網頁內容。如果把互聯網比做一個大蜘蛛網，它裡面有許許多多的網頁，網絡蜘蛛可以獲取所有網頁的內容。
爬蟲是一個模擬人類請求網站行為, 並批量下載網站資源的一種程序或自動化腳本。爬蟲：使用任何技術手段，批量獲取網站信息的一種方式。關鍵在於批量。
反爬蟲：使用任何技術手段，阻止別人批量獲取自己網站信息的一種方式。關鍵也在於批量。
誤傷：在反爬蟲的過程中，錯誤的將普通用戶識別為爬蟲。誤傷率高的反爬蟲策略，效果再好也不能用。
攔截：成功地阻止爬蟲訪問。這裡會有攔截率的概念。通常來說，攔截率越高的反爬蟲策略，誤傷的可能性就越高。因此需要做個權衡。
資源：機器成本與人力成本的總和。
(1)請求網頁:
通過 HTTP 庫向目標站點發起請求，即發送一個 Request，請求可以包含額外的 headers 等
信息，等待服務器響應!
(2)獲得相應內容:
如果服務器能正常響應，會得到一個 Response，Response 的內容便是所要獲取的頁面內容，類型可能有 HTML，Json 字符串，二進制數據（如圖片視頻）等類型。
(3)解析內容:
得到的內容可能是 HTML，可以用正則表達式、網頁解析庫進行解析。可能是 Json，可以
直接轉為 Json 對象解析，可能是二進制數據，可以做保存或者進一步的處理。
(4)存儲解析的數據:
保存形式多樣，可以存為文本，也可以保存至數據庫，或者保存特定格式的文件
測試案例:
代碼 實現: 爬取貴陽房價的頁面數據
#==========導 包=============
import requests
#=====step_1 : 指 定 url=========
url = 'https://gy.fang.lianjia.com/ /'
#=====step_2 : 發 起 請 求 :======
#使 用 get 方 法 發 起 get 請 求 ， 該 方 法 會 返 回 一 個 響 應 對 象 。 參 數 url 表 示 請 求 對 應 的 url
response = requests . get ( url = url )
#=====step_3 : 獲 取 響 應 數 據 :===
#通 過 調 用 響 應 對 象 的 text 屬 性 ， 返 回 響 應 對 象 中 存 儲 的 字 符 串 形 式 的 響 應 數 據 （ 頁 面 源 碼數 據 ）
page_text = response . text
#====step_4 : 持 久 化 存 儲=======
with open ('貴陽房價 . html ','w', encoding ='utf -8') as fp:
fp.write ( page_text )
print (' 爬 取 數 據 完 畢 !!!') 
爬 取 數 據 完 畢 !!!
Process finished with exit code 0
#==================導入相關庫==================================
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np
import requests
from requests.exceptions import RequestException
import pandas as pd
#=============讀取網頁=========================================
def craw(url,page):
try:
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36"}
html1 = requests.request("GET", url, headers=headers,timeout=10)
html1.encoding ='utf-8' # 加編碼，重要！轉換為字符串編碼，read()得到的是byte格式的
html=html1.text
return html
except RequestException:#其他問題
print('第{0}讀取網頁失敗'.format(page))
return None
#==========解析網頁並保存數據到表格======================
def pase_page(url,page):
html=craw(url,page)
html = str(html)
if html is not None:
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
"--先確定房子信息，即li標簽列表--"
houses=soup.select('.resblock-list-wrapper li')#房子列表
"--再確定每個房子的信息--"
for j in range(len(houses)):#遍歷每一個房子
house=houses[j]
"名字"
recommend_project=house.select('.resblock-name a.name')
recommend_project=[i.get_text()for i in recommend_project]#名字 英華天元，斌鑫江南御府...
recommend_project=' '.join(recommend_project)
#print(recommend_project)
"類型"
house_type=house.select('.resblock-name span.resblock-type')
house_type=[i.get_text()for i in house_type]#寫字樓,底商...
house_type=' '.join(house_type)
#print(house_type)
"銷售狀態"
sale_status = house.select('.resblock-name span.sale-status')
sale_status=[i.get_text()for i in sale_status]#在售,在售,售罄,在售...
sale_status=' '.join(sale_status)
#print(sale_status)
"大地址"
big_address=house.select('.resblock-location span')
big_address=[i.get_text()for i in big_address]#
big_address=''.join(big_address)
#print(big_address)
"具體地址"
small_address=house.select('.resblock-location a')
small_address=[i.get_text()for i in small_address]#
small_address=' '.join(small_address)
#print(small_address)
"優勢。"
advantage=house.select('.resblock-tag span')
advantage=[i.get_text()for i in advantage]#
advantage=' '.join(advantage)
#print(advantage)
"均價：多少1平"
average_price=house.select('.resblock-price .main-price .number')
average_price=[i.get_text()for i in average_price]#16000,25000,價格待定..
average_price=' '.join(average_price)
#print(average_price)
"總價,單位萬"
total_price=house.select('.resblock-price .second')
total_price=[i.get_text()for i in total_price]#總價400萬/套，總價100萬/套'...
total_price=' '.join(total_price)
#print(total_price)
#=====================寫入表格=================================================
information = [recommend_project, house_type, sale_status,big_address,small_address,advantage,average_price,total_price]
information = np.array(information)
information = information.reshape(-1, 8)
information = pd.DataFrame(information, columns=['名稱', '類型', '銷售狀態','大地址','具體地址','優勢','均價','總價'])
information.to_csv('貴陽房價.csv', mode='a+', index=False, header=False) # mode='a+'追加寫入
print('第{0}頁存儲數據成功'.format(page))
else:
print('解析失敗')
#==================雙線程=====================================
import threading
for i in range(1,100,2):#遍歷網頁1-101
url1="https://gy.fang.lianjia.com/loupan/pg"+str(i)+"/"
url2 = "https://gy.fang.lianjia.com/loupan/pg" + str(i+1) + "/"
t1 = threading.Thread(target=pase_page, args=(url1,i))#線程1
t2 = threading.Thread(target=pase_page, args=(url2,i+1))#線程2
t1.start()
t2.start()
