爬虫爬取58同城二手房房价并分析生成代码

爬取58同城等房产网站的二手房房价数据并进行分析通常涉及几个步骤，包括网络抓取、数据解析、存储和数据分析。这里是一个基本的Python Scrapy框架示例，用于爬取和初步分析： ```python import scrapy from bs4 import BeautifulSoup class ZufangSpider(scrapy.Spider): name = 'zufang' start_urls = ['http://bj.58.com/chuzu/fangzi/pn1/'] # 首页URL def parse(self, response): soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 解析HTML items = soup.find_all('div', class_='house-item') # 获取房屋信息元素 for item in items: title = item.find('h3', class_='title').text # 房源标题 price = item.find('span', class_='price').text # 房价信息 link = item.find('a')['href'] # 跳转链接 yield { 'title': title, 'price': price, 'link': link } # 分页处理 next_page = response.xpath('//a[@class="next"]/@href').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse) # 数据存储和分析部分 def analyze_data(data): # 这里你可以选择将数据存入数据库，如MongoDB，或CSV文件 # 对价格进行清洗和分析（例如计算平均价、最高价、最低价） prices = [float(price.replace(' ', '')) for data['price'] in data] avg_price = sum(prices) / len(prices) max_price = max(prices) min_price = min(prices) print(f"平均价格: {avg_price}") print(f"最高价格: {max_price}") print(f"最低价格: {min_price}") # 使用Scrapy运行爬虫并分析 if __name__ == "__main__": spider = ZufangSpider() for i in range(10): # 示例中只爬取10页 response = spider.crawl() data = spider.results # 获取所有抓取的数据 analyze_data(data) ``` 注意：这个示例假设网页结构是静态的，并且`title`, `price`, 和 `link` 的CSS类名是准确的。实际网站可能会有动态加载的内容或反爬机制，需要额外处理。此外，对数据的抓取和分析可能存在法律风险，请确保遵守网站的使用条款。