本文为数据采集和分析的综合练习，仅供学习参考，勿作他用！首先来看一下数据需求： 1、进入到住宅用房拍卖页面，以杭州市数据为例；

2、需要将发布的所有杭州市法拍房的信息整理至 EXCEL 表格中； 3、部分需求字段在页面中的位置： 事不宜迟，开工！

通过观察可以发现，每页 40 条记录，最大 150 页，也就是说从基本页最多只能获取到 6000 条记录，而杭州市记录总量有 2 万余条。 但杭州市各区的数据都不超过 6000 条，因此我们可以分区爬取数据。 接着，在开发者模式下不难找到所需数据的出处。 我们只需要修改请求连接中的 page 值就可以实现翻页爬取。

下面开始编写请求代码，很轻松就能获取到查询页的响应内容。

根据网页源码分析，已知查询页的数据是嵌套的 json 列表，储存在 的 script 标签中，笔者采用美丽汤（beautifulsoup）进行解析，该解析器对 HTML 页面相性优异，如果不熟悉万能的正则表达式，推荐尝试。

最终将各区查询页汇总整理如下，id 为每条房产记录的识别号，用于在最后连接查询页与详情页。

详情页（初步的）请求头参数也比较简单，请求地址即是查询页中的 ，从中可以截取出 track_id 参数。但详情页的反爬比较强烈，笔者采用多 user-agent 与 cookie 的方式来尝试规避，效果仍不够理想，且 cookie 池需要多个账号，之后又增加了代理 IP 池。

此外，在每次请求后随机睡眠也有助于减少被制裁的频率。

下面根据需求字段来解析详情页的响应内容，大部分数据可在同一个响应内容中直接获取。

保证金、评估价、起拍价、加价幅度、竞价周期这 5 个数据比较奇葩，它们无法靠唯一的 class 或 id 属性来定位。 直接根据 把相关内容全都拿出来，发现不同类型/状态的房产详情页中，（至少）有 5 种情形（数据项不一致，且显示位置发生改变），如果要用索引从 Info_lst 中获取出对应的数据，还要需要写多个条件判断，比较繁琐。也可以根据价格之间的大小逻辑关系进行处理。

标的物介绍和竞买公告是动态加载的，其加载的数据源地址直接就写在了源码中，再度爬取一波即可，这也是详情页的整体解析函数 中还需传入 headers 的原因。

继续解决还未获取到的信息吧！首先是提醒人数，发现它在源码中显示为 0，但显示在页面同一区域的报名人数和围观次数却是直接加载的，推测 tb 这样设计是因为用户设置提醒的操作较为频繁，也就是这个数据会经常变化，所以将它存放在其他地方，便于实时读取最新数值。可是，它却没有像标的物介绍那样摆明资源地址，那它究竟藏在哪呢？ 在请求文件列表中探索后发现，有多个 get 开头的文件，可想而知这些文件与动态数据有所关联。最后定位到如下文件，找到了我们需要的信息，看上去像是 json 格式，但 jsonp 是什么？ 以下摘自百度百科，简而言之 jsonp 就是一种跨域获取 json 数据的方法，感兴趣的童鞋可以深入研究，自己实现一个 jsonp 案例。

JSONP(JSON with Padding)是JSON的一种“使用模式”，可用于解决主流浏览器的跨域数据访问的问题。由于同源策略，一般来说位于 server1.【【微信】】.com 的网页无法与不是 server1.【【微信】】.com的服务器沟通，而 HTML 的 script 元素是一个例外。利用 script 元素的这个开放策略，网页可以得到从其他来源动态产生的 JSON 资料，而这种使用模式就是所谓的 JSONP。

那么回到爬虫，该爬的数据还是一样的道理，找到要请求的地址，冲就完事儿了。乍一看，参数构造有点复杂，但里面还是有我们熟悉的部分， 就是前文所述的记录 id， 这一串数字想必和时间戳有关， 是 尾部值 +1。 进一步分析发现规律后，编写构造代码，如此即可获取到 jsonp 回调的内容。

还有竞价记录等与设置提醒人数类似，不做赘述。

最后我们要实现的是附件下载。

英雄不问出处，数据要问，我们可以在 属性中发现一个地址，是否就是附件链接呢？ 请求后返回的是附件文件名和附件 id，不要着急，再找找真正的下载链接。

null([{“title”:“H0578-杭州市上城区郡亭公寓3幢207室-结果.doc”,“id”:“7LI2A72GS4WEW”,“fileType”:0}]);

常识往往容易被忽视，其实直接右键即可得知下载链接。 再观察一下附件 id 与其下载链接的关系，构造得到下载链接的列表，通过 get 请求就可得到文件流，按照对应的附件文件名，以二进制写入文件即可实现下载。

笔者将通过回答以下问题，对所爬数据进行一次简单的数据分析，限于篇幅，直接呈现分析结果。

截至2021年6月30日，在阿里拍卖平台中，杭州市共有24064套法拍房，分布在全市13个区域（其它为郊区、景区及行政规划调整的区域等），余杭、萧山、淳安等3个区域的法拍房合计占比约 4 成。 此外，各区法拍房数量排名与其GDP、常住人口数排名均无明显相关性，法拍房在上述三区相对集中或许有其他原因，可尝试从来源角度进一步对各区分析，找到影响法拍房分布的因素。

法拍房，即是法院依法拍卖的房产，其来源主要为：①借贷抵债、②司法没收、③无主（如凶宅）。

根据竞买公告中的描述，杭州市绝大部分的法拍房为公寓，部分附带车位、家具、家电等。但似乎也存在一些非住宅，如厂房，说明 tb 的住宅用房拍卖品类中，不全是住宅（搞事情吗）。 从房产的面积区间，也可以一窥究竟。分析杭州市的法拍房面积发现，超过 7 成小于 200 平方米，可以认为是住宅；约 2 成在 200~1000 平方米之间，推测为豪宅或店面、厂房等；而还有 4% 竟然超过 1000 平方米，其中更是有数万坪的级别，推测为商业用地，如企业住所。由此看来，法拍房的选择还是多样的。

99%以上的拍卖竞价周期为1天，而在有竞价记录的拍卖中，近五成是未经过延时或延时一个小时以内的，说明大部分拍卖都是速战速决。

约四成拍卖的互相竞价超过10次，约两成互相竞价超过50次，约一成互相竞价超过100次，可见竞争还是比较激烈的。

面对超过 2.4 万套房产的拍卖，报名总人数（次）高达 11.2 万，设置提醒总人数（次）高达 332.2万，围观总次数更是接近 2.5 亿！仅仅一座城市就如此，法拍房的流量可见一斑。绝大多数房产的拍卖报名人数都不超过 50 人，但设置提醒人数在 100 人以上的房产还是有超过 9000 套的，且围观次数在 10000 次以上的房产也有超过 9000 套，看来除了有直接报名参与竞拍的土豪外，还有不少蠢蠢欲动的资本家 吃瓜群众。 我们可以看到有一套房产的报名人数高达 121 人，是什么样的房子这么抢手？进一步探究发现，竟然是一套新中国成立之前就建成的老屋，只有不到 40 坪的大小，评估价 29 万元，最终拍出了 130.8 万的高价。通过全景地图在该位置附近观察，却已找不到符合描述的房子，真是一个谜呀（难道是名人故居？）。

虽然各区最终的拍卖成交价各不相同，但全市平均起拍价只有市场价的大约二分之一！这在一定程度上意味着，如果没有人和你抢，你就相当于是能以五折买一套房，也难怪有这么多人有大胆的想法了。但从拍卖成交情况来看，购房者可能还是以投资为目的居多，不贪便宜，而追求好地段。

有，但不完全有。战局瞬息万变，截至本文发布，杭州法拍房数量已达 2.9 万，其中的拍卖状态想必也已经与爬取数据时大有不同，机会与风险，始终都在（ 购房需谨慎，本分析不构成任何投资意见！）。

为了尽可能稳定获取数据，在随机睡眠的情况下每小时可获取 300~400 条记录，爬完所有数据就需要连续作业超过 80 个小时！由于笔者上班时没有外网，就只能把爬虫挂在家里运行，但在办公室又会分心想着程序的运行情况，那么要如何远程关注爬取过程呢？笔者采取的是定时发送邮件的方式，来通知自己爬虫的进度。以下为发送纯文本邮件的方法：

持续运行爬虫与定时邮件提醒进度的核心方法如下，省略了异常处理和保存的逻辑：

效果如下所示，嗯，这下可以专心打工了。这里是鸽子放生爱好者，Seon塞翁，我们下一篇再见（咕咕）！~

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