用于 python 的网页抓取 remax.com

这与我的问题类似here https://stackoverflow.com/questions/54892103/web-scrapping-remax-com-in-python。这得到了完美的回答。现在我有一些事情要做，我现在要做的就是不要手动输入网址来获取数据。我想开发一个函数，只接受地址和邮政编码并返回我想要的数据。

现在的问题是修改url以获得正确的url。例如

url = 'https://www.remax.com/realestatehomesforsale/25-montage-way-laguna-beach-ca-92651-gid100012499996.html'

我看到除了地址、州和邮政编码之外，后面还有一个数字，即 gid100012499996，它似乎对每个地址都是唯一的。所以我不知道如何才能实现我想要的功能。

这是我的代码：

import urllib
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_data(url):
    hdr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11',
            'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
            'Accept-Charset': 'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3',
            'Accept-Encoding': 'none',
            'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8',
            'Connection': 'keep-alive'}
    request = urllib.request.Request(url, headers=hdr)
    html = urllib.request.urlopen(request).read()

    soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
    foot = soup.find('span', class_="listing-detail-sqft-val")
    print(foot.text.strip())

url = 'https://www.remax.com/realestatehomesforsale/25-montage-way-laguna-beach-ca-92651-gid100012499996.html'
get_data(url)

我想要的是类似上面的东西，但 get_data() 将接受地址、州和邮政编码。如果这不是一个适合本网站的问题，我深表歉意。

该网站有一个 JSON API，可让您获取给定矩形中属性的所有详细信息。该矩形由西北角和东南角的纬度和经度坐标给出。以下请求显示了可能的搜索：

import requests

params = {
    "nwlat" : 41.841966864112,          # Calculate from address
    "nwlong" : -74.08774571289064,      # Calculate from address
    "selat" : 41.64189784194883,        # Calculate from address
    "selong" : -73.61430363525392,      # Calculate from address
    "Count" : 100,
    "pagenumber" : 1,
    "SiteID" : "68000000",
    "pageCount" : "10",
    "tab" : "map",
    "sh" : "true",
    "forcelatlong" : "true",
    "maplistings" : "1",
    "maplistcards" : "0",
    "sv" : "true",
    "sortorder" : "newest",
    "view" : "forsale",
}

req_properties = requests.get("https://www.remax.com/api/listings", params=params)
matching_properties_json = req_properties.json()

for p in matching_properties_json[0]:
    print(f"{p['Address']:<40}  {p.get('BedRooms', 0)} beds | {int(p.get('BathRooms',0))} baths | {p['SqFt']} sqft")

这会产生 100 个响应（显然，更紧密的矩形会减少结果）。例如：

3 Pond Ridge Road                         2 beds | 3.0 baths | 2532 sqft
84 Hudson Avenue                          3 beds | 1.0 baths | 1824 sqft
116 HUDSON POINTE DR                      2 beds | 3.0 baths | 2455 sqft
6 Falcon Drive                            4 beds | 3.0 baths | 1993 sqft
53 MAPLE                                  5 beds | 2.0 baths | 3511 sqft
4 WOODLAND CIR                            3 beds | 2.0 baths | 1859 sqft
.
.
.
95 S HAMILTON ST                          3 beds | 1.0 baths | 2576 sqft
40 S Manheim Boulevard                    2 beds | 2.0 baths | 1470 sqft

如果您有一个地址，那么您需要计算该地址的纬度和经度。然后在其周围为西北角和东南角创建一个小矩形。然后用这些数字构建一个 URL。然后，您将获得该地区所有房产的列表（希望是 1 个）。

要创建搜索方块，您可以使用以下内容：

lat = 41.841966864112
long = -74.08774571289064
square_size = 0.001

params = {
    "nwlat" : lat + square_size,
    "nwlong" : long - square_size,
    "selat" : lat - square_size,
    "selong" : long + square_size,
    "Count" : 100,
    "pagenumber" : 1,
    "SiteID" : "68000000",
    "pageCount" : "10",
    "tab" : "map",
    "sh" : "true",
    "forcelatlong" : "true",
    "maplistings" : "1",
    "maplistcards" : "0",
    "sv" : "true",
    "sortorder" : "newest",
    "view" : "forsale",
}

square_size需要根据您的地址的准确性进行调整。