作者：貓尾KUN

摘要： 本文使用 python 抓取分析數(shù)據(jù) — 人人貸，并從中獲取貸款用戶(hù)。

一、抓取準(zhǔn)備 ?? ???

導(dǎo)入必要的庫(kù)

				import requests #
				提取頁(yè)面信息
				
					import json
					from urllib.parse import urlencode
					from pandas import DataFrame
				
			

二、獲取 URL 地址

使用 chrome 瀏覽器 — 檢查功能，因?yàn)轫?yè)面是動(dòng)態(tài)加載，我們以獲取頁(yè)面的兩個(gè) url 講解：

				url1=
				https://www.renrendai.com/pc/loan/list/loanList?startNum=0&limit=10&_=1504013654389
				url2=https://www.renrendai.com/pc/loan/list/loanListstartNum=1&limit=10&_=1504013654389
			

可以觀察到頁(yè)面是隨著 startNum=N 中 N 變化的，所以可以 N 為參數(shù)進(jìn)行不同頁(yè)面信息的抓取

接下來(lái)設(shè)置一個(gè)請(qǐng)求的頭文件信息，目的是包裝一下我們的爬蟲(chóng)，以防反爬蟲(chóng)的攔截而抓不到數(shù)據(jù)。

				Headers={
				
					‘Host’:’
				
				www.renrendai.com’,
				
					‘Referer’:’
				
				https://www.renrendai.com/pc/loan.html’,
				
					‘User-Agent’:’
				
				Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36’
				}
			

三、頁(yè)面信息提取

采用 requests+json 庫(kù)進(jìn)行提取 :

				Res=requests.get(url,Headers)
				html=json.loads(Res)
				result=[]
				??? if data and 'data' in data.keys():
				??????? loan = data.get('data')
				??????? for item in (loan['loans']):
				??????????? items={
				??????????????? 'loanId':item.get('loanId'),
				??????????????? 'title':item.get('title'),
				??????????????? 'amount':item.get('amount')
				??????????? }
				??????????? result.append(result)
				??????? return result
			

四、數(shù)據(jù)保存

采用 pandas 庫(kù)，因?yàn)槲覀兊捏w量并不是很大，因此直接保存為 xlsx 格式就可以了。

				data=[]
				for i in range(10):
				??? detail.extend(get_comments(i))
				f = DataFrame(data)
				f.to_excel('renrendai.xlsx')
			

最后我們就可以得到 excel 格式的數(shù)據(jù)了。

五、貸款項(xiàng)目分布

用excel做餅圖，可以看到貸款項(xiàng)目主要用于資金周轉(zhuǎn)，占比超過(guò)一半，其次是用于裝修，占比18.97%

End.

轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來(lái)自36大數(shù)據(jù)（36dsj.com)： 36大數(shù)據(jù) ? 數(shù)據(jù)分析你放在人人貸的錢(qián)都去了哪里？