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    爬取汽车之家 二手车产品库

    项目地址:https://github.com/go-crawler/car-prices

    目标

    最近经常有人在耳边提起汽车之家,也好奇二手车在国内的价格是怎么样的,因此本次的目标站点是 汽车之家 的二手车产品库

    image

    分析目标源:

    • 一页共24条
    • 含分页,但这个老产品库,在100页后会存在问题,因此我们爬取99页
    • 可以获取全部城市
    • 共可爬取 19w+ 数据

    开始

    爬取步骤

    • 获取全部的城市
    • 拼装全部城市URL入队列
    • 解析二手车页面结构
    • 下一页URL入队列
    • 循环拉取所有分页的二手车数据
    • 循环拉取队列中城市的二手车数据
    • 等待,确定队列中无新的 URL
    • 爬取的二手车数据入库

    获取城市

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    通过页面查看,可发现在城市筛选区可得到全部的二手车城市列表,但是你仔细查阅代码。会发现它是JS加载进来的,城市也统一放在了一个变量中

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    有两种提取方法

    • 分析JS变量,提取出来
    • 直接将 areaJson 复制出来作为变量解析

    在这里我们直接将其复制粘贴出来即可,因为这是比较少变动的值

    获取分页

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    通过分析页面可以得知分页链接是有一定规律的,例如:/2sc/hangzhou/a0_0msdgscncgpi1ltocsp2exb4/,可以发现 sp%dsp 后面为页码

    按照常理,可以通过预测所有分页链接,推入队列后 go routine 一波 即可快速拉取

    但是在这老产品库存在一个问题,在超过 100 页后,下一页永远是 101 页

    image

    因此我们采取比较传统的做法,通过拉取下一页的链接去访问,以便适应可能的分页链接改变; 100 页以后的分页展示也很奇怪,先忽视

    获取二手车数据

    页面结构较为固定,常规的清洗 HTML 即可

    1. func GetCars(doc *goquery.Document) (cars []QcCar) {
    2. cityName := GetCityName(doc)
    3. doc.Find(".piclist ul li:not(.line)").Each(func(i int, selection *goquery.Selection) {
    4. title := selection.Find(".title a").Text()
    5. price := selection.Find(".detail .detail-r").Find(".colf8").Text()
    6. kilometer := selection.Find(".detail .detail-l").Find("p").Eq(0).Text()
    7. year := selection.Find(".detail .detail-l").Find("p").Eq(1).Text()
    8. kilometer = strings.Join(compileNumber.FindAllString(kilometer, -1), "")
    9. year = strings.Join(compileNumber.FindAllString(strings.TrimSpace(year), -1), "")
    10. priceS, _ := strconv.ParseFloat(price, 64)
    11. kilometerS, _ := strconv.ParseFloat(kilometer, 64)
    12. yearS, _ := strconv.Atoi(year)
    13. cars = append(cars, QcCar{
    14. CityName: cityName,
    15. Title: title,
    16. Price: priceS,
    17. Kilometer: kilometerS,
    18. Year: yearS,
    19. })
    20. })
    21. return cars
    22. }

    数据

    image

    image

    在各城市的平均价格对比中,我们可以发现北上广深里的北京、上海、深圳都在榜单上,而近年势头较猛的杭州直接占领了榜首,且后几名都有一些距离

    而其他城市大致都是梯级下降的趋势,看来一线城市的二手车也是不便宜了,当然这只是均价

    image

    我们可以看到价格和公里数的对比,上海、成都、郑州的等比差异是有点大,感觉有需求的话可以在价格和公里数上做一个衡量

    image

    这图有点儿有趣,粗略的统计了一下总公里数。在前几张图里,平均价格排名较高的统统没有出现在这里,反倒是呼和浩特、大庆、中山等出现在了榜首

    是否侧面反应了一线城市的车辆更新换代较快,而较后的城市的车辆倒是换代较慢,公里数基本都杠杠的

    image

    通过对标题的分析,可以得知车辆产品库的命名基本都是品牌名称+自动/手动+XXXX款+属性,看标题就能知道个概况了

    参考

    爬虫项目地址

    • https://github.com/go-crawler/car-prices