最近经常有人在耳边提起汽车之家，也好奇二手车在国内的价格是怎么样的，因此本次的目标站点是 汽车之家 的二手车产品库

分析目标源：

• 一页共24条
• 含分页，但这个老产品库，在100页后会存在问题，因此我们爬取99页
• 可以获取全部城市
• 共可爬取 19w+ 数据

爬取步骤

• 获取全部的城市
• 拼装全部城市URL入队列
• 解析二手车页面结构
• 下一页URL入队列
• 循环拉取所有分页的二手车数据
• 循环拉取队列中城市的二手车数据
• 等待，确定队列中无新的 URL
• 爬取的二手车数据入库

通过页面查看，可发现在城市筛选区可得到全部的二手车城市列表，但是你仔细查阅代码。会发现它是JS加载进来的，城市也统一放在了一个变量中

有两种提取方法

• 分析JS变量，提取出来
• 直接将 areaJson 复制出来作为变量解析

在这里我们直接将其复制粘贴出来即可，因为这是比较少变动的值

通过分析页面可以得知分页链接是有一定规律的，例如：/2sc/hangzhou/a0_0msdgscncgpi1ltocsp2exb4/，可以发现 sp%d，sp 后面为页码

按照常理，可以通过预测所有分页链接，推入队列后 go routine 一波 即可快速拉取

但是在这老产品库存在一个问题，在超过 100 页后，下一页永远是 101 页

因此我们采取比较传统的做法，通过拉取下一页的链接去访问，以便适应可能的分页链接改变； 100 页以后的分页展示也很奇怪，先忽视

页面结构较为固定，常规的清洗 HTML 即可

func GetCars(doc *goquery.Document) (cars []QcCar) {
	cityName := GetCityName(doc)
	doc.Find(".piclist ul li:not(.line)").Each(func(i int, selection *goquery.Selection) {
		title := selection.Find(".title a").Text()
		price := selection.Find(".detail .detail-r").Find(".colf8").Text()
		kilometer := selection.Find(".detail .detail-l").Find("p").Eq(0).Text()
		year := selection.Find(".detail .detail-l").Find("p").Eq(1).Text()

		kilometer = strings.Join(compileNumber.FindAllString(kilometer, -1), "")
		year = strings.Join(compileNumber.FindAllString(strings.TrimSpace(year), -1), "")
		priceS, _ := strconv.ParseFloat(price, 64)
		kilometerS, _ := strconv.ParseFloat(kilometer, 64)
		yearS, _ := strconv.Atoi(year)

		cars = append(cars, QcCar{
			CityName: cityName,
			Title: title,
			Price: priceS,
			Kilometer: kilometerS,
			Year: yearS,
		})
	})

	return cars
}

在各城市的平均价格对比中，我们可以发现北上广深里的北京、上海、深圳都在榜单上，而近年势头较猛的杭州直接占领了榜首，且后几名都有一些距离

而其他城市大致都是梯级下降的趋势，看来一线城市的二手车也是不便宜了，当然这只是均价

我们可以看到价格和公里数的对比，上海、成都、郑州的等比差异是有点大，感觉有需求的话可以在价格和公里数上做一个衡量

这图有点儿有趣，粗略的统计了一下总公里数。在前几张图里，平均价格排名较高的统统没有出现在这里，反倒是呼和浩特、大庆、中山等出现在了榜首

是否侧面反应了一线城市的车辆更新换代较快，而较后的城市的车辆倒是换代较慢，公里数基本都杠杠的

通过对标题的分析，可以得知车辆产品库的命名基本都是品牌名称+自动/手动+XXXX款+属性，看标题就能知道个概况了