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作者:Ann Mohan Kunnath
因特网上有许多非结构化数据。一旦收集并转换成结构化、有意义的格式，这些数据就可以用来执行分析并获得富有成效的见解。在本教程中，我将演示如何从因特网上收集这些数据，并对其进行处理，以使其具有结构化的格式。这个过程被称为网页抓取。它也被称为屏幕抓取、网页获取或网页数据提取。
网页抓取在商业中有很多应用。市场情绪分析、客户情绪分析和竞争定价是其中的几个例子。
在这篇文章中，我将演示如何使用Python在web上抓取partments.com。
步骤1:在对一个网站进行抓取之前，我们需要看看他们的robots.txt。
因为这个文件会告诉我们网站是允许抓取还是不允许抓取。我们要做的就是找到robots.txt，输入基本url并添加"/robots.txt"。例如，如果我们想爬partments.com，我们要输入https：/www.partments.com/robots.txt。
如果robots.txt允许完全访问，则如下所示：
用户代理：*
不允许：
如果robots.txt阻止所有访问，则包含以下内容：
用户代理：*
不允许：/
如果robots.txt允许部分访问，则包含以下内容，其中section表示不需要爬行的部分：
用户代理：*
不允许：/section/
就partments.com而言，robots.txt包含以下内容：
上图意味着我们可以抓取站点上的所有部分，除了在url中标有partments.com/services/的部分。
步骤2：导入必要的库：
在本例中，Requests库用于获取html内容，BeautifulSoup用于解析html，pandas用于创建数据帧（dataframe）并写入csv。
步骤3：将所抓取变量的url存储起来。
在本例中，我转到partments.com网站，在搜索框中输入辛辛那提（Cincinnati），然后按回车键，得到的东西如下面的屏幕截图所示。
这使我的url改为https：/www.partments.com/Cincinnati-oh/ 如下面的截图所示，这将是我的默认地（网）址。
步骤4：从页面中获取html内容。这里需要使用requests库完成。
步骤5：解析html。这里需要应用到BeautifulSoup。
步骤6：提取页面第一页和最后一页的页码。这样做对我们而言非常重要，可以方便我们在网站上的页面上动态爬行。在这里所要做的只是单击页面末尾的分页部分，如下面的图片所示，右键单击inspect。
在单击inspect时，我们可以看到页码位于div id"分页"内，而它又位于div id"placardContainer"内，如下所示。
下面的代码是使用了这些标记来提取起始页码和结束页码的。
步骤7：创建一个空列表来补充我们稍后获得的所有内容。
步骤8:从页码中创建页面链接，在页面中爬行并从相应的标记中提取内容。我们通过for循环确保爬行过每个页面。
步骤9:对网页中（所出租房屋的）名字和位置这些主要信息进行抓取。右键单击名字这一栏进行检查。在下面的（代码）截图中，我们可以看到，在所有权方面"辛辛那提的威廉斯堡"属于"placardHeader"这一类，位置信息位于代码中表示名字的下方。稍后我们将使用蓝色矩形中所标记的代码来提取它们具体的信息。
步骤10：我们现在要对是否已出租给他人，有几张床和联系电话这些次要信息进行提取。通过对相关代码的检查，我们可以看到它们都属于次要信息"placardContent"下，如下面的截图所示。稍后我们将使用蓝色矩形中所标记的代码来提取它们具体的信息。
步骤11:启动for循环（循环从所有权开始，当再循环到所有权时结束），并对名字、地址、价格、有几张床和联系电话这些有价值的信息进行提取。我们通过之前对这些值做出的标记来提取它们的信息。在步骤9和步骤10的截图中，这些信息都通过蓝色矩形框所标出。
步骤12：使用该列表创建一个数据文件，并将该列表写入CSV文件
步骤13：现在，我们可以在工作目录中找到Output.csv文件，它将以结构化的方式获得所有信息。下面是CSV前5行的截图。
做完了！意犹未尽的你请点：
https://github.com/annmohankunnath/Webscraping/blob/master/Webscraping.ipynb
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