前两篇文章给我一个朋友分析出店铺商品以及地址房源信息，后来去看了下店铺房租有点贵，还是毛坯房，要自己装修，本着节约成本的原则。熬了个通宵，给他采集了一些转租商铺数据，因为数据比较多，过于先进不方便展示，我就将我爬虫程序的模版展示给大家观看，希望能帮助大家。
在R语言中，你可以使用rvest等包从58等网站抓取商铺出租和转让信息。以下是一个使用伪代码的步骤计划：
1、加载必要的R库（如rvest，httr等）。
2、将目标URL设置为58的商铺出租和转让列表页面。
3、使用rvest发送HTTP GET请求以检索页面内容。
4、解析HTML内容以提取相关数据（如商铺名称，租金，位置等）。
5、将提取的数据存储在数据框或其他适当的数据结构中。
6、可选地，实现错误处理和速率限制以尊重网站的服务条款。
以下是一个简化的R代码示例：
library(rvest)
library(httr)
# 设置代理
proxy_url <- "http://proxyurl:proxyport" # 请替换为实际的代理URL和端口
proxy_url <- "jshk.com.cn/mb/reg.asp?kefu=xjy&51cto" # 提取IP地址
set_config(
use_proxy(url = proxy_url),
override = TRUE
)
# 使用代理发送请求
response <- GET("http://example.com") # 请替换为实际的请求URL
# 打印响应
print(content(response))
```
在这个例子中，我们首先设置了代理配置，然后使用这个配置发送HTTP GET请求。请注意，你需要将`proxy_url`和请求的URL替换为实际的值。
# 定义商铺出租和转让列表的URL
url <- "http://58/shop_rental_transfer_listings"
# 向网站发送GET请求
page <- read_html(GET(url))
# 解析HTML以提取商铺出租和转让信息
# 假设每个列表都包含在具有'class'的元素中
listings <- page %>% html_nodes('.listing')
# 从每个列表中提取详细信息
shop_info <- lapply(listings, function(listing) {
name <- listing %>% html_node('.shop-name') %>% html_text()
price <- listing %>% html_node('.price') %>% html_text()
location <- listing %>% html_node('.location') %>% html_text()
return(data.frame(name, price, location))
})
# 将所有列表合并为一个数据框
shop_info_df <- do.call(rbind, shop_info)
# 打印数据框
print(shop_info_df)请将URL和CSS选择器替换为实际匹配58网站结构的内容。同时，确保在从网站抓取数据时不违反任何服务条款或法规。
上面就是爬虫程序的代码示例，虽然有点长，但是胜在高效率，不管企业拿过去照搬还是修改扩展都是可以轻松胜任任何项目。进过三次爬虫代码的分析抓取，现在已经帮助朋友解决开店的任何难题，具体害的看客户