python-five91

A simple 591.com.tw wrapper.

Disclaimer

• I don't work for or have any affiliation with 591.com.tw
• This module was implemented for educational purpose. It should not be used for crawling or downloading data from 591.com.tw.
• This module was tested in python3, and may not work well under python2.

Install

pip install five91

Usage

Basic search

#!/usr/bin/env python3

from five91 import Rent591
import json

r = Rent591()
result = r.search(region=1)
print (json.dumps(result, indent=4, ensure_ascii=False))

# search result:
{
    "region": 1,
    "count": 1234,
    "main": [
        {
            "url": "https://...",
            "kind": "...",
            "title": "...",
            "area": 123.4,
            "price": 12345,
            "section": "..."
        },
        {
            "url": "https://...",
            "kind": "...",
            "title": "...",
            "area": 123.4,
            "price": 12345,
            "section": "..."
        },
        ...
        ...
    ]
    "recom": [
        {
            "url": "https://...",
            "kind": "...",
            "title": "...",
            "area": 123.4,
            "price": 12345,
            "section": "..."
        },
        {
            "url": "https://...",
            "kind": "...",
            "title": "...",
            "area": 123.4,
            "price": 12345,
            "section": "..."
        },
        ...
        ...
    ]
}

Struct of search() result

• region : code of region, region is top level adminisrative division, such as "新北市", "台北市"...etc.
• count: total count of objects meet the search criteria.
• main: main search result, 40 objects per search query.
• recom: recommended search result, will not chaned when changing firstRow of a search query.

Struct of each rent info

• title: as title.
• url: link to the rent-object info page.
• kind: may be one element of the list ['整層住家', '獨立套房', '分租套房', '雅房', '店面', '辦公', '住辦', '廠房'...]
• area: area size, unit in "坪".
• price: price, unit in NTD.
• section: sub division of region, ex. "中山區", "松山區"...etc.

Search parameters

• region: integer, default is 1, please reference "Region value-txt table".
• kind: integer, can be skipped, please reference "Kind value-txt table".
• section: integer, can be skipped, please reference "Section value-txt table".
• rentprice: integer, default is 0, its the range of rent price, please reference "Rent value-txt table".
• pattern: integer, means "格局" in chinese, please reference "Pattern value-txt table".
• first_row: pagination related, please see "Pagination".
• total_rows: pagination related, please see "Pagination".
• shType: hurryRent = "急租"，host = "屋主"

Pagination

(under construction)

Variable Tables

Region value-txt table

value	txt
0	全台灣
1	台北市
3	新北市
6	桃園市
4	新竹市
5	新竹縣
21	宜蘭縣
2	基隆市
8	台中市
10	彰化縣
14	雲林縣
7	苗栗縣
11	南投縣
15	台南市
17	高雄市
12	嘉義市
13	嘉義縣
19	屏東縣
22	台東縣
23	花蓮縣
24	澎湖縣
25	金門縣
26	連江縣

Section value-txt table

value	txt
3	中山區
5	大安區
7	信義區
10	內湖區
8	士林區
4	松山區
1	中正區
9	北投區
12	文山區
2	大同區
11	南港區
6	萬華區

value	txt
26	板橋區
38	中和區
50	淡水區
44	新莊區
43	三重區
34	新店區
37	永和區
27	汐止區
46	林口區
39	土城區
41	樹林區
47	蘆洲區
40	三峽區
48	五股區
45	泰山區
42	鶯歌區
28	深坑區
49	八里區
51	三芝區
30	瑞芳區
20	萬里區
21	金山區
33	貢寮區
31	平溪區
29	石碇區
52	石門區
36	烏來區
35	坪林區
32	雙溪區

Kind value-txt table

value	txt
0	不限
1	整層住家
2	獨立套房
3	分租套房
4	雅房
5	店面
6	辦公
12	住辦
7	廠房
11	土地
5	攤位
8	車位
21	場地
24	其他

• search with kind value >= 5 is not supported.

shType values

• hurryRent: "急租"
• host: "屋主"

Rent price value-txt table

value	txt
0	不限
1	5000元以下
2	5000-10000元
3	10000-15000元
4	15000-20000元
5	20000-40000元
6	40000元以上

Pattern value-txt table

value	txt
0	不限
1	1房
2	2房
3	3房
4	4房
5	5房以上

Area value-txt table

value	txt
0	不限
1	20坪以下
2	20-30坪
3	30-40坪
4	40-50坪
5	50坪以上

Shape value-txt table

value	txt
1	公寓
2	電梯大廈
3	透天厝
4	別墅

Role value-txt table

value	txt
1	屋主刊登
2	代理人刊登
3	仲介刊登

Other value-txt table

value	txt
cartplace	有車位
balcony_1	有陽台
cook	可開伙
pet	可養寵物
trabus	近公車站
lease	可短期租賃

Option value-txt table

value	txt
tv	有電視
cold	有冷氣
icebox	有冰箱
hotwater	有熱水器
washer	有洗衣機
naturalgas	有天然瓦斯
four	有第四台
broadband	有網路
bed	床
wardrobe	衣櫃
sofa	沙發

TODO

• Process of img search result
• Process of detail page to structure json info
• GeoData search