爬取链家网二手房数据
时间: 2025-01-21 18:32:41 浏览: 107
爬取链家网二手房数据通常需要使用Python编程语言和一些常用的爬虫库,如BeautifulSoup、Requests等。以下是一个基本的步骤指南:
1. **分析网页结构**:首先,需要分析链家网二手房页面的HTML结构,确定需要爬取的数据所在的标签和属性。
2. **发送HTTP请求**:使用Requests库发送HTTP请求,获取网页的HTML内容。
3. **解析网页内容**:使用BeautifulSoup库解析HTML内容,提取所需的数据。
4. **数据存储**:将提取的数据存储到本地文件或数据库中。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# 设置请求头,模拟浏览器访问
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
# 发送HTTP请求,获取网页内容
url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/'
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取二手房信息
houses = soup.find_all('div', class_='info clear')
# 存储数据
with open('lianjia_ershoufang.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['标题', '价格', '小区', '位置', '面积', '朝向', '楼层'])
for house in houses:
title = house.find('div', class_='title').get_text().strip()
price = house.find('div', class_='priceInfo').find('span').get_text().strip()
community = house.find('div', class_='positionInfo').find('a').get_text().strip()
location = house.find('div', class_='positionInfo').get_text().strip().replace(community, '').strip()
area = house.find('div', class_='houseInfo').get_text().strip().split('|')[2].strip()
orientation = house.find('div', class_='houseInfo').get_text().strip().split('|')[3].strip()
floor = house.find('div', class_='houseInfo').get_text().strip().split('|')[1].strip()
writer.writerow([title, price, community, location, area, orientation, floor])
print("数据爬取完成")
```
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