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基于python爬取链家二手房信息代码示例
脚本专栏 2024/12/24 佚名
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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。

标签：
python,爬取,链家,二手房,信息
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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