591 出租網爬蟲

2018鐵人賽網路爬蟲

Howard

2017-12-15 00:00:02

17673 瀏覽

分享至

定義目標

我曾經接到一個案主的 case，他需要我寫隻爬蟲去爬租屋網站上的物件，其實這類的需求在平台或電子商務常常出現，那我們就以 591 來嘗試抓取所有物件挑戰看看。

實際探訪

一進入 591 網站就出現一個選擇縣市的 popup，預設為所在地點，當我們選了以後重新整理網頁，然後看到網址多帶了一個 region，應該是代表城市的意思，看起來瀏覽器會記錄我們所選擇的地點。

接著可以看到這個城市的所有物件列表，畫面的最下方有分頁物件。點擊分頁，發現他並沒有轉頁，那肯定是用前端 render，肯定是有 ajax api。

打開 dev tool 確認一下，確定是只有 XHR tab 有多新東西。這個 request 的 response 看起來就是這整頁的物件。

這個 response 其實有很多資訊，包含這個篩選的城市物件總筆數，還有每個物件的詳細資料。

再往下觀察，點選分頁後網址多了 firstRow 這個參數，直覺這個就是控制分頁起始的因素，因為第一頁是 0~29，所以第二頁起始就會是 30 開始。

進入研究之前我們先想一下，每次只能 request 30 筆，也就是說若總筆數是 9,535 那總共要發出 317 個 request 才能抓完這個城市所有物件，很顯然是個挑戰。

分解研究

我們很直覺得打開 postman 用 get request 試試看，可以很順利地得到結果。

然後我們嘗試改變 firstRow 抓取分頁試試看，一樣可以很順利的拿到結果。

最後我們試試看改變 region，但結果並沒有改變，可見這個 region 應該是個幌子，真正影響城市選擇的並不是他。

既然這樣，那就需要來交叉比對兩個不同城市的 request，兩者看起來基本上除了 region 外的參數沒有什麼不同，那肯定問題就在 header。

header 看起來最可疑的當然就是 cookie，而且剛剛一進網站就記住我的地點，可見 cookie 裡面絕對有城市資訊。

這時候我們可以嘗試用刪去法，一個一個來測試是否會有影響，最後發現 urlJumpIp 這個 cookie key 就是關鍵。

實作程式碼

搞定研究之後我們來想想程式流程，我們的步驟計畫分成下面幾步：

取得城市所有代碼
取得分頁數量
對每個城市分頁做 api request

不過因為整個抓取會太多，所以我們取花蓮當範例就好。

設定 cookie

因為 591 選擇程式是用 cookie 來做設定，所以我們需要先來設定 request 的 cookie。

var request = require('request');
var j = request.jar();
var url = 'https://rent.591.com.tw';

j.setCookie(request.cookie('urlJumpIp=23'), url);
request = request.defaults({jar: j});

getPagesCount function

接下來我們來取分頁數量，因為他的 api response 都有給總量，所以只需要將總量除以 30 就可以了。我們可以把 page 數量丟給 callback 就好了，但之後要做 async.map，所以我這邊會把分頁數量變成陣列。

function getPagesCount(callback){
  request('https://rent.591.com.tw/home/search/rsList', (err, res, body)=>{
    var result = JSON.parse(body)
    var pagesCount =Math.floor(result.records/30)
    callback(Array.from(new Array(pagesCount), (val, index) => index));
  })
}

getPage function

接下來我們來呼叫每個分頁的 api，取得 data 並將物件資料回傳。

function getPage(pageNumber, callback){
  request('https://rent.591.com.tw/home/search/rsList?firstRow='+pageNumber*30, (err, res, body)=>{
    var result = JSON.parse(body)
    callback(result.data.data)
  })
}

組合積木

所有元件都準備完了，那我們就可以用 async.map 來組裝邏輯了。

getPagesCount((pages)=>{
  async.map(pages, (page, callback)=>{
    getPage(page, (result)=>{
     callback(null, result);
   })
  }, (err, results)=>{
    console.log([].concat.apply([], results));
  })
})

完整程式碼

var request = require('request');
const cheerio = require('cheerio');
const async = require('async');

var j = request.jar();
var url = 'https://rent.591.com.tw';

j.setCookie(request.cookie('urlJumpIp=23'), url);
request = request.defaults({jar: j});

getPagesCount((pages)=>{
  async.map(pages, (page, callback)=>{
    getPage(page, (result)=>{
     callback(null, result);
   })
  }, (err, results)=>{
    console.log([].concat.apply([], results));
  })
})

function getPage(pageNumber, callback){
  request('https://rent.591.com.tw/home/search/rsList?firstRow='+pageNumber*30, (err, res, body)=>{
    var result = JSON.parse(body)
    callback(result.data.data)
  })
}

function getPagesCount(callback){
  request('https://rent.591.com.tw/home/search/rsList', (err, res, body)=>{
    var result = JSON.parse(body)
    var pagesCount =Math.floor(result.records/30)
    callback(Array.from(new Array(pagesCount), (val, index) => index));
  })
}