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openclaw skills install @shiqixiangxiang-collab/anjuke-scraper安居客(58 系)房源数据采集与对比分析:抓取租房列表与详情、提取经纪人电话、高德 poiInfo 获取小区坐标、haversine 计算距目标地点距离、生成排序过滤后的 Excel 对比表。适用:找房对比、房源数据分析、换城市/关键词复用采集管线。
openclaw skills install @shiqixiangxiang-collab/anjuke-scraper将「爬虫采集房源 → 坐标定位 → 距离对比 → Excel 交付」完整流程封装为可复用管线。 已验证:重庆两江新区互联网产业园附近整租,87 套房源零验证码采集,44 套筛选交付(2026-08-13)。
google-chrome-debug 配置目录(~/.config/google-chrome-debug),远程调试端口 9222
google-chrome-stable --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/home/yax/.config/google-chrome-debug --no-first-runplaywright(async API)、openpyxl;python3.11 已验证export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897grab_all.py → 列表页全页抓取 + 解析卡片 → final_records.json(含 phone_from_id 提取的电话)
fetch_details.py → 批量详情页补全(交付方式/地址/装修/电话)→ detail_results.json
amap_coords2.py → 高德 poiInfo 定位公司 + 各小区坐标 → coords.json(含 haversine 距离)
make_excel3.py → 合并数据 → Excel(过滤租金、按 距离→房租 排序、14 列)
中间产物:cards.json / all_cards.json / records.json / final_records.json / detail_results.json / coords.json。
数据文件默认输出到 anjuke_scraper/ 工作目录(各脚本顶部 OUT 变量可改)。
改各脚本顶部常量(已标注 # CONFIG 区):
KW_ENC 为关键词的 URL 编码(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('关键词'))")cq.zu.anjuke.com;其他城市换 xx.zu.anjuke.com(xx=城市拼音,如 sh/bj/gz)amap_coords2.py 里公司搜索词列表make_excel3.py 里租金阈值 >=2000 与排序列cq.zu.anjuke.com(chongqing.anjuke.com 是二手房/新房站);首页「租房」频道链接指向的才是 zu 子域x1-p{n}(连字符),不是 x1/p{n}referer(列表页 URL)+ 随机延迟 3–6s 可完全规避(实测 87 条零验证码)verifycode / antibot;脚本已内置检测 + 截图留存/fangyuan/4696133412380676 → 正则 1[3-9]\d{9} 直接从 ID 提取,无需进详情页www.amap.com/service/poiInfo:页面上下文 fetch 带登录 cookie 免 API key(需 Referer header),返回 data.poi_list[].longitude/latitudemake_excel3.py 内实现),直线距离即可满足「距公司 X km」需求connect_over_cdp("http://127.0.0.1:9222") 直连用户调试 Chrome——绕开 OpenClaw browser 工具 user profile 连接 bug(DevToolsActivePort 路径错误)page.screenshot 后 ImageMagick 转换;Wayland rootless 下 mss/xwd-root 黑屏,xwd -id 可用final_records.json 条数一致fetch_log.txt 无 verify 记录