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liamandClaude Opus 4.6 e332d346f6 Add V6 stock strategy analysis and JD fapai scrape skill
- Add V6 strategy section to us-stock-trading-evaluation: fixes indicator
  dilution, SMA period hardcode, and stoploss tier issues; includes hyperopt
  results and backtest comparison
- Add jd-fapai-scrape skill: Playwright-based scraper for JD judicial auction
  properties with incremental update support

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-09-09 08:05:57 +00:00

5.3 KiB
Raw Blame History

name, description
name description
jd-fapai-scrape 抓取京东法拍房搜索结果并支持增量更新。通过 Playwright 渲染京东法拍 H5 页面,拦截 API 响应,提取完整房源数据。支持项目链接、拍卖轮次、智能增量更新(遇到已知数据即停止,不全量下载)。

京东法拍房源抓取

用途

从京东司法拍卖频道搜索结果页抓取全部房源信息:

  • 房源标题与地址(完整不截断)
  • 项目链接(https://m.jd.com/product/{skuId}.html
  • 起拍价 / 当前价 / 均价
  • 户型 / 面积 / 用途 / 小区名称
  • 拍卖轮次(一拍/二拍/变卖,从 API 标签或折扣率推断)
  • 拍卖状态 / 出价次数 / 围观人数
  • 拍卖开始与结束时间
  • 增量追踪字段(_first_seen / _last_seen

前置条件

pip install playwright
python3 -m playwright install chromium
# 或 apt install chromium-browser

使用方法

首次抓取

# 默认抓取塘厦镇
python3 skills/jd-fapai-scrape/scrape.py

# 抓取东莞市全部法拍房(~4000 条,约 3 分钟)
python3 skills/jd-fapai-scrape/scrape.py --keyword 东莞市 --output-dir ../法拍/data

# 自定义参数
python3 skills/jd-fapai-scrape/scrape.py --keyword 长安 --sort-field 11 --cate-id 15

增量更新

# 加 -i 标志,只下载新房源,遇到已知 paimaiId 即停止
python3 skills/jd-fapai-scrape/scrape.py --keyword 东莞市 --output-dir ../法拍/data -i

增量模式的智能行为:

  • 读取已有 {keyword}_法拍房源.json 中的所有 paimaiId
  • 按最新发布排序加载(spo_sortField=11
  • 每加载一批(~40 条)检查是否全部已知,如果是则立即停止
  • 典型增量更新只需加载 1-2 批(~30 秒),而非全量下载 100 批(~3 分钟)
  • 新房源添加 _first_seen_last_seen 时间戳
  • 已有房源更新可变字段(当前价、状态、出价次数等)并刷新 _last_seen

去重机制

去重 key = paimaiId(拍卖ID

  • 每次拍卖有唯一的 paimaiId,同一房产的一拍和二拍是不同的 paimaiId,各自保留
  • 不会因为标题相同而合并不同拍卖轮次
  • paimaiId 对应唯一的详情页 URLhttps://m.jd.com/product/{skuId}.html),等价于按 URL 去重

命令行参数

参数 默认值 说明
--keyword 塘厦 搜索关键词
--cate-id 15 类目 ID15=法拍房)
--sort-field 11 排序(11=最新发布)
--max-scrolls 100 最大滚动次数
--output-dir . 输出目录
--incremental / -i false 增量更新模式

输出文件

文件 内容
{keyword}_法拍房源.csv CSV 表格(26 列,最新发布在前)
{keyword}_法拍房源.json 完整原始 JSON(含增量追踪字段)
{keyword}_增量日志.log 每次增量更新的新增/变更记录(仅增量模式)

CSV 列说明

说明
序号 / 拍卖ID / SKU ID 唯一标识
标题 完整房产标题
项目链接 https://m.jd.com/product/{skuId}.html
位置 / 用途 / 户型 / 面积(㎡) / 小区 / 均价 房产属性
起拍价 / 当前价 / 折扣率 价格信息
拍卖轮次 一拍/二拍/变卖(API 标签或折扣率推断)
标签 全部标签(诉讼资产、低于评估价等)
状态 / 出价次数 / 围观人数 拍卖状态
开始时间 / 结束时间 拍卖时间
拍卖类型 司法拍卖等
首次发现 / 最后更新 增量追踪时间戳

工作原理

  1. Playwright 渲染headless Chromium 打开京东法拍 H5 页面
  2. SSR 数据提取:页面加载后从 <script> 标签中解析内嵌的 page 1 数据(约 40 条)
  3. API 拦截:监听 api.m.jd.com 响应,捕获三个 API
    • getSearchDataappid=paimai)→ 房源列表 page 2+(标题、价格、户型、面积等)
    • getPaimaiCurrentInfoByIdsForApi → 实时拍卖状态(当前价、出价、围观)
    • getAuctionLabelConfigs → 拍卖标签(一拍/二拍/变卖等)
  4. 无限滚动:自动滚动触发加载更多
  5. 智能停止:增量模式下,检测到一批数据全部已知即停止(SSR page 1 和 API 各批都检查)
  6. 拍卖轮次推断:优先用 API 标签,无标签时从折扣率推断(7折≈一拍, 5.6折≈二拍/变卖)
  7. 排序:保持 API 返回顺序(spo_sortField=11 已按发布时间降序),不重新排序
  8. 增量合并:按 paimaiId 去重合并,新数据在前,旧数据在后

注意事项

  • 京东法拍 API 有风控验证,必须通过浏览器渲染,无法直接调用 API
  • 页面是 JS SPA,但第一页数据通过 SSR 内嵌在 HTML <script> 标签中,需单独提取
  • API 只返回 page 2+,只拦截 API 会漏掉 page 1(包括最新发布的房源)
  • URL 中的位置参数(tttparamsspo_latspo_lng)影响搜索结果范围
  • API 每页约 40 条,东莞市全量约 4000 条(可能为 API 上限)
  • 拍卖标签(一拍/二拍)仅对部分数据能从 API 获取,其余从折扣率推断
  • 同一房产的多次拍卖(一拍流拍后二拍)有不同的 paimaiId,各自独立保留