前言：
对于我来说，学习编程最简单也是最有效的方式就是写代码。所以去年我在学习python的时候，就从最基本的爬虫入手。快速过了网上的视频，之后就动手写代码。完成这个需求前前后后大约用了两个月，你说我现在精通python吗？屁，啥也不是，但是我现在还是能写代码。我还是一直表达的个人的观点：眼过千遍，不如手过一遍。
需求简介：
爬取豆瓣网上海地区租房类小组的帖子，根据帖子内容分析出该租房信息的相关内容，比如出租方式，付款方式，所以小区，靠近的地铁站等等。以便在寻找合适的房源的时候进行更针对性的查找，简约用户的信息选择时间。
功能模块：
- 爬虫模块
使用scrapy框架搭建的一个爬虫，获取信息进行过滤，分类，储存到数据库
- 查询 PC端
使用flask搭建的一个web页面，提供信息的查询、筛选、搜索等功能。
- 查询 小程序端
使用是springboot搭建后台服务，提供小程序端的查询和推动服务。点击这里体验沪漂小窝
开发相关：
o 开发语言：Python(Scrapy Flask) Java（Springboot）
o 数据库：Mysql8
o 项目地址：https://github.com/liudrain/hupiao_crawler
使用tips：
1. 豆瓣有反爬限制，主要是限制ip的请求次数，具体的阈值我没试过，解决方法也是比较简单粗暴，就是用代理。学习推荐使用阿布云，1元/小时,16元/天。长期使用推荐蚂蚁代理，3元/天，效果较差，需要添加相关的重启方法。
2. 数据库推荐搭建一个自己的开发测试云数据库，具体的的方法不细说，在之前的文章中说过，本地的也可以。
3. 在使用框架之前可以先学习了解一下，不是每一个爬虫都需要用scrapy，看具体的需求而定。
4. 在爬取后的信息中，添加了一个次数。这个次数代表，该账号最近一个月时间内发布帖子的次数，简单区分是否是个中介或者专职二房东，通过用户行为给用户贴上标签，以后筛选。
开发难点：
1. 难点还是在反爬上，上面已经提到了，给的方法是目前我测试过来说最有效的，为此被封了4个豆瓣账号。
2. 文本分类直接使用的百度的开放平台，自己做分类也可以，是有一定技术难度的。
后续说明：
1. 后面拿到1个月的数据后，还可以做数据分析，从而深入学习python，
2. 以上代码仅供参考，小程序和pc端的代码比较简单，需要需要的话可以私聊我，没有放在代码托管平台上。
