基于python爬取链家二手房信息代码示例

脚本专栏 发布日期:2024/10/22 浏览次数:1

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基本环境配置

  • python 3.6
  • pycharm
  • requests
  • parsel
  • time

相关模块pip安装即可

确定目标网页数据

基于python爬取链家二手房信息代码示例

哦豁,这个价格..................看到都觉得脑阔疼

通过开发者工具,可以直接找到网页返回的数据~

基于python爬取链家二手房信息代码示例
基于python爬取链家二手房信息代码示例

每一个二手房的数据,都在网页的 li 标签里面,咱们可以获取网页返回的数据,然后通过解析,就可以获取到自己想要的数据了~

获取网页数据

import requests
headers = {
  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)

解析网页数据

import parsel
selector = parsel.Selector(response.text)
lis = selector.css('.sellListContent li')
dit = {}
for li in lis:
  title = li.css('.title a::text').get()
  dit['标题'] = title
  positionInfo = li.css('.positionInfo a::text').getall()
  info = '-'.join(positionInfo)
  dit['开发商'] = info
  houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get()
  dit['房子信息'] = houseInfo
  followInfo = li.css('.followInfo::text').get()
  dit['发布周期'] = followInfo
  Price = li.css('.totalPrice span::text').get()
  dit['售价/万'] = Price
  unitPrice = li.css('.unitPrice span::text').get()
  dit['单价'] = unitPrice
  csv_writer.writerow(dit)
  print(dit)

基于python爬取链家二手房信息代码示例

保存数据

import csv
f = open('二手房信息.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题', '开发商', '房子信息', '发布周期', '售价/万', '单价'])
csv_writer.writeheader()
csv_writer.writerow(dit)
f.close()

基于python爬取链家二手房信息代码示例

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?