爬取上海链家二手房数据信息并使用mysql进行保存

本文介绍了一个使用Python爬虫技术,结合requests库获取网页数据,BeautifulSoup库解析HTML,然后利用pymysql将抓取的上海链家二手房信息存储到MySQL数据库的过程。主要涉及网页请求、HTML解析及数据存储步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

需求:

爬取的网址是:上海二手房房源_上海二手房出售|买卖|交易信息(上海链家)

爬取的内容是:标题,房屋位置,房屋信息,价格(总价,真实价格),房屋标签

 

使用到的库:pymysql(作为数据存储方式),request(发送请求),BeautifulSoup(用于网页解析)

思路:

打开所要爬取的网页,进入网页源代码模式,按照自己的需求找到爬取的数据内容所在位置,接下来使用解析库对网页进行解析,得到所需要的数据内容。得到数据之后使用mysql作为数据存储方式将得到的数据进行保存,最后进行查看验证。

具体步骤:

1首先进入所要爬取的网址,打开该网页的源代码(F12或者鼠标右击单击检查),观察所要爬取的数据内容的代码特征

 2..按照代码特征,在源代码中检索到需要爬取的数据内容;

3.将得到的数据使用mysql进行保存处理,保存时设置一些提示信息

4.最后运行程序,爬取数据

5.进入mysql进行查看,看数据是否已经保存成功

具体操作:

首先使用python的第三方库request按照网址获取该网页的所有信息,确保后面对代码进行检索的时候,不是空数据

 

确定有数据之后,按照数据特征对数据进行提取

 

下面是一个简单的示例代码,可以实现从网站上爬取二手房信息,将其存储到本地的 csv 文件中,同时使用 pandas 和 matplotlib 库对数据进行可视化保存为图片。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 爬取二手房信息,将其存储到本地的 csv 文件中 url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} res = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') house_list = soup.select('.sellListContent li') data = [] for house in house_list: title = house.select('.title a')[0].text.strip() price = house.select('.priceInfo .totalPrice span')[0].text.strip() data.append([title, price]) df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Price']) df.to_csv('lianjia.csv', index=False, encoding='utf-8') # 使用 pandas 和 matplotlib 库对数据进行可视化保存为图片 data = pd.read_csv('lianjia.csv') price = data['Price'].astype(float) plt.hist(price, bins=20, color='skyblue') plt.xlabel('Price') plt.ylabel('Count') plt.title('Distribution of House Prices') plt.savefig('price_distribution.png') ``` 以上示例代码中,我们首先使用 requests 和 BeautifulSoup爬取二手房信息,将其存储到本地的 csv 文件中。然后使用 pandas 和 matplotlib 库对数据进行可视化,将可视化结果保存为图片。如果需要进行更复杂的数据处理和可视化操作,可以参考 pandas 和 matplotlib 官方文档,或者查找相关的教程和示例代码。
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