gendesign/tradein-mvp/backend/app/services/scrapers/domclick.py

406 lines
18 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains invisible Unicode characters

This file contains invisible Unicode characters that are indistinguishable to humans but may be processed differently by a computer. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

"""DomClick.ru scraper — вторичка через headless BrowserFetcher (#796).
Стратегия: HTML scrape через camoufox (AsyncCamoufox) — единственный
рабочий путь: DataDome пропускает headless Playwright, curl_cffi -> 401.
URL шаблон:
https://domclick.ru/search?deal_type=sale&category=living&offer_type=flat
&city_id={city_id}&rooms={r}&p={page}
Оффер-карточки: `a[href*="/card/"]` с href-паттерном `/card/sale__flat__<id>`.
Координаты SERP не отдаёт (lat = lon = None).
Важно: selectolax `.text()` объединяет все дочерние текстовые узлы без
разделителей. Числа из адреса (номер дома) могут слипнуться с ценой.
Поэтому цену извлекаем из каждого дочернего элемента отдельно (а не из
суммарного card_text), где элемент содержит символ рубля.
"""
from __future__ import annotations
import logging
import re
from urllib.parse import urljoin
from selectolax.parser import HTMLParser, Node
from app.services.scraper_settings import get_scraper_delay
from app.services.scrapers.base import BaseScraper, ScrapedLot
from app.services.scrapers.domclick_exceptions import DomClickBlockedError
logger = logging.getLogger(__name__)
# ── DataDome block detection ─────────────────────────────────────────────────
_DATADOME_MARKERS = ("datadome", "blocked", "access denied", "bot detected")
def _is_blocked_page(html: str) -> bool:
head = html[:2048].lower()
return any(m in head for m in _DATADOME_MARKERS)
# ── Regex helpers ────────────────────────────────────────────────────────────
# _RE_ROOMS расширен относительно avito.py: DomClick пишет «2-комн. квартира»
# (с «комн.») — avito.py-вариант ловит только «N-к. кв.» / «N-к квартира».
_RE_ROOMS = re.compile(
r"(\d)-(?:комн\.?\s*(?:квартира|кв\.?)?|к\.?\s*(?:квартира|кв\.?))",
re.IGNORECASE,
)
_RE_STUDIO = re.compile(r"\bстуди[яиюей]\b", re.IGNORECASE)
_RE_AREA = re.compile(r"(\d+[.,]?\d*)\s*м[2²]", re.IGNORECASE)
_RE_FLOOR = re.compile(r"(\d+)\s*/\s*(\d+)\s*эт\.?", re.IGNORECASE)
# Цена: парсим из одного элемента DOM (не из суммарного card_text) —
# иначе число дома может слипнуться с ценой. Цена всегда в элементе с «₽».
_RE_PRICE_EL = re.compile(r"([\d\s ]+)\s*[₽р](?:уб\.?)?", re.IGNORECASE)
# source_id из href вида /card/sale__flat__2075671636
_RE_SOURCE_ID = re.compile(r"sale__flat__(\d+)")
# Адресные ключевые слова (эвристика)
_RE_ADDR_KW = re.compile(
r"ул\.|улица|пер\.|переулок|пр-т|проспект"
r"|бул\.|бульвар|шоссе|наб\.|набережная"
r"|пл\.|площадь|тракт|д\.\s*\d",
re.IGNORECASE,
)
# ── Вспомогательные функции ──────────────────────────────────────────────────
def _extract_rooms(text: str) -> int | None:
if _RE_STUDIO.search(text):
return 0
m = _RE_ROOMS.search(text)
return int(m.group(1)) if m else None
def _extract_area(text: str) -> float | None:
m = _RE_AREA.search(text)
return float(m.group(1).replace(",", ".")) if m else None
def _extract_floor(text: str) -> tuple[int | None, int | None]:
m = _RE_FLOOR.search(text)
if m:
return int(m.group(1)), int(m.group(2))
return None, None
def _extract_price_from_element(text: str) -> int | None:
"""Извлекаем цену из текста ОДНОГО элемента DOM.
Парсим из одного span/div — не из суммарного card_text. Это исключает
случай, когда адресный номер дома стоит вплотную перед ценой в
объединённом тексте карточки («Ленина, 503 100 000 руб.»).
"""
m = _RE_PRICE_EL.search(text)
if m:
# Нормализуем пробелы любого вида (обычный, неразрывный, узкий)
raw = re.sub(r"[\s ]", "", m.group(1))
if raw.isdigit():
val = int(raw)
if val > 0:
return val
return None
def _extract_source_id(href: str) -> str | None:
"""Числовой ID из href типа /card/sale__flat__2075671636."""
m = _RE_SOURCE_ID.search(href)
return m.group(1) if m else None
# ── DomClickScraper ──────────────────────────────────────────────────────────
class DomClickScraper(BaseScraper):
"""DomClick вторичка parser. Источник = 'domklik'.
Использует BrowserFetcher (camoufox headless Firefox) — DataDome пропускает
его без дополнительной stealth-настройки. curl_cffi -> 401 (DataDome блок).
Основной метод: fetch_city(city_id, rooms, pages).
fetch_around() не реализован: DomClick не поддерживает geo-radius в URL.
"""
name = "domklik"
source = "domklik"
base_url = "https://domclick.ru"
# DataDome — консервативная задержка между страницами (fallback до init)
request_delay_sec = 8.0
def __init__(self) -> None:
super().__init__()
self.request_delay_sec = get_scraper_delay(self.name)
# Счётчик карточек с неожиданной DOM-структурой (для observability)
self.parse_failures: int = 0
async def __aenter__(self) -> DomClickScraper:
await super().__aenter__()
return self
# ── fetch_around — stub ───────────────────────────────────────────────────
async def fetch_around(self, lat: float, lon: float, radius_m: int = 1000) -> list[ScrapedLot]:
"""DomClick не поддерживает geo-radius. Используй fetch_city()."""
raise NotImplementedError(
"DomClick не поддерживает geo-radius; используй fetch_city(city_id=...)"
)
# ── Основной метод ────────────────────────────────────────────────────────
async def fetch_city(
self,
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 20,
) -> list[ScrapedLot]:
"""Citywide sweep: все страницы SERP для city_id.
Args:
city_id: числовой ID города в DomClick (например, 4 = Екатеринбург).
rooms: список значений комнатности (0=студия, 1, 2, 3, 4, ...).
None -> без фильтра комнатности (все квартиры сразу).
pages: максимальное число страниц на один sweep. Break on empty.
Returns:
Дедуплицированный по source_id список ScrapedLot.
"""
from app.services.scrapers.browser_fetcher import BrowserFetcher
all_lots: list[ScrapedLot] = []
seen_ids: set[str] = set()
# Формируем список room-значений для sweep'ов
room_values: list[int | None] = [None] if not rooms else list(rooms)
async with BrowserFetcher() as fetcher:
for room_val in room_values:
room_label = f"rooms={room_val}" if room_val is not None else "all_rooms"
logger.info(
"domklik: city_id=%d %s sweep (max %d pages)", city_id, room_label, pages
)
for page_num in range(1, pages + 1):
url = self._build_url(city_id, room_val, page_num)
logger.debug("domklik: fetch %s", url)
try:
html = await fetcher.fetch(url)
except Exception as exc:
logger.error(
"domklik: fetch failed city_id=%d page=%d: %s",
city_id,
page_num,
exc,
)
break
try:
lots = self._parse_html(html)
except DomClickBlockedError:
logger.warning(
"domklik: DataDome block at city_id=%d page=%d — stopping sweep",
city_id,
page_num,
)
break
if not lots:
logger.info(
"domklik: empty page city_id=%d %s page=%d — stopping sweep",
city_id,
room_label,
page_num,
)
break
# Дедупликация по source_id (кросс-sweep и кросс-страница)
new_lots: list[ScrapedLot] = []
for lot in lots:
key = lot.source_id or lot.source_url
if key not in seen_ids:
seen_ids.add(key)
new_lots.append(lot)
all_lots.extend(new_lots)
logger.info(
"domklik: city_id=%d %s page=%d -> %d new (total %d)",
city_id,
room_label,
page_num,
len(new_lots),
len(all_lots),
)
# Пауза между страницами (anti-DataDome)
if page_num < pages:
await self.sleep_between_requests()
logger.info(
"domklik: fetch_city done city_id=%d total=%d parse_failures=%d",
city_id,
len(all_lots),
self.parse_failures,
)
return all_lots
# ── URL builder ───────────────────────────────────────────────────────────
def _build_url(self, city_id: int, rooms: int | None, page: int) -> str:
"""Строит URL SERP DomClick."""
url = (
f"{self.base_url}/search"
f"?deal_type=sale&category=living&offer_type=flat"
f"&city_id={city_id}"
)
if rooms is not None:
url += f"&rooms={rooms}"
url += f"&p={page}"
return url
# ── HTML parsing ──────────────────────────────────────────────────────────
def _parse_html(self, html: str) -> list[ScrapedLot]:
"""Парсим карточки из HTML через selectolax.
Селектор: `a[href*="/card/"]` с паттерном `/card/sale__flat__<id>`.
"""
if _is_blocked_page(html):
logger.warning("domklik: DataDome block page detected, 0 cards returned")
raise DomClickBlockedError("DomClick returned DataDome block page")
tree = HTMLParser(html)
card_links = tree.css('a[href*="/card/"]')
seen_hrefs: set[str] = set()
lots: list[ScrapedLot] = []
for link in card_links:
href = link.attributes.get("href", "")
# Только карточки вторичного жилья
if "sale__flat__" not in href:
continue
if href in seen_hrefs:
continue
seen_hrefs.add(href)
lot = self._card_link_to_lot(link, href)
if lot is not None:
lots.append(lot)
return lots
def _card_link_to_lot(self, link: Node, href: str) -> ScrapedLot | None:
"""Парсинг одной карточки-ссылки -> ScrapedLot.
DomClick SERP оборачивает карточку в `<a href="/card/...">` — вся
информация (title, цена, адрес) внутри этого элемента.
Цену извлекаем из отдельных дочерних элементов (не из объединённого
card_text) чтобы исключить слипание числа дома с ценой.
"""
try:
source_id = _extract_source_id(href)
source_url = urljoin(self.base_url, href)
# Суммарный текст — для rooms/area/floor (эти поля не подвержены
# проблеме слипания, т.к. используют специфичные маркеры: «м²», «эт.»)
card_text = link.text(strip=True)
if not card_text:
return None
rooms = _extract_rooms(card_text)
area = _extract_area(card_text)
floor, total_floors = _extract_floor(card_text)
# Цена: ищем в каждом дочернем элементе отдельно чтобы не слипались
# числа дома с ценой при конкатенации card_text
price = self._extract_price_from_children(link)
if not price or price <= 0:
return None
address = self._extract_address(link)
return ScrapedLot(
source="domklik",
source_url=source_url,
source_id=source_id,
address=address,
lat=None, # DomClick SERP координаты не отдаёт
lon=None,
rooms=rooms,
area_m2=area,
floor=floor,
total_floors=total_floors,
price_rub=price,
listing_segment="vtorichka",
raw_payload={"card_text": card_text[:500]},
)
except Exception:
self.parse_failures += 1
logger.warning(
"domclick _card_link_to_lot: parse failed href=%r (parse_failures=%d)",
href,
self.parse_failures,
exc_info=True,
)
return None
def _extract_price_from_children(self, link: Node) -> int | None:
"""Ищем цену в дочерних элементах карточки по символу рубля.
Итерируем по всем потомкам: первый элемент с рублёвым символом
в тексте — источник цены.
"""
for selector in ("span", "div", "p", "strong", "b"):
for el in link.css(selector):
text = el.text(strip=True)
price = _extract_price_from_element(text)
if price:
return price
# Fallback: суммарный текст карточки (если структура нестандартная)
return _extract_price_from_element(link.text(strip=True))
def _extract_address(self, link: Node) -> str | None:
"""Эвристика извлечения адреса из DOM карточки.
DomClick помещает адрес в отдельный текстовый блок внутри карточки.
Обходим вложенные элементы и ищем первый текст с адресными ключевыми
словами, пропуская строки с площадью/этажом/ценой.
Возвращает None если адрес не найден.
"""
for selector in ("span", "p", "div"):
for el in link.css(selector):
text = el.text(strip=True)
if not text or len(text) < 5 or len(text) > 200:
continue
# Пропускаем блоки с площадью / этажом / ценой
if _RE_AREA.search(text) or _RE_FLOOR.search(text):
continue
if _RE_PRICE_EL.search(text):
continue
if _RE_ADDR_KW.search(text):
return text
return None
# ── Convenience runner (для Celery tasks) ────────────────────────────────────
async def scrape_domclick_city(
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 20,
) -> list[ScrapedLot]:
"""Удобная точка входа для вызова из Celery tasks.
Пример::
import asyncio
lots = asyncio.run(scrape_domclick_city(city_id=4, rooms=[1, 2, 3]))
"""
async with DomClickScraper() as scraper:
return await scraper.fetch_city(city_id=city_id, rooms=rooms, pages=pages)