基于python爬取安居客房价数据

pip install requests
pip install beautifulsoup4
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

def crawl_anjuke_house_prices(city, district):
    base_url = f'https://{city}.anjuke.com/sale/{district}/'
    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'}

    response = requests.get(base_url, headers=headers)

    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        house_list = soup.find_all('li', class_='list-item')

        with open(f'{city}_{district}_house_prices.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
            fieldnames = ['Title', 'Link', 'Price']
            writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
            writer.writeheader()

            for house in house_list:
                title = house.find('div', class_='house-title').text.strip()
                link = house.find('a', class_='houseListTitle')['href']
                price = house.find('span', class_='price-det').text.strip()

                writer.writerow({'Title': title, 'Link': link, 'Price': price})

        print(f'Data for {city}, {district} saved successfully.')
    else:
        print(f'Failed to retrieve data for {city}, {district}.')

# Example usage
crawl_anjuke_house_prices(city='shenzhen', district='longgang')

爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
Python爬取安居客网站的数据通常需要利用一些网络爬虫库,如BeautifulSoup、Scrapy或Requests配合HTML解析。以下是简要步骤: 1. **安装必要的库**: 首先确保已安装`requests`用于发送HTTP请求,以及`beautifulsoup4`用于解析HTML内容。 ```bash pip install requests beautifulsoup4 ``` 2. **获取网页源码**: 使用`requests.get(url)`获取指定页面的HTML源码,比如针对桂林市二手房的列表页URL。 3. **解析HTML**: 解析HTML文档找到包含房价信息的部分,BeautifulSoup可以方便地查找特定标签或属性。可能需要查找如`<div class="house-price">`这样的元素。 ```python import bs4 response = requests.get('https://gulin.anjuke.com/fangjia/') soup = bs4.BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ``` 4. **提取数据**: 根据HTML结构提取每个房源的价格信息,这可能涉及到遍历节点并提取文本或CSS选择器匹配的内容。 5. **存储数据**: 把抓取到的信息保存到文件或数据库中,例如CSV、JSON或数据库表。 ```python price_elements = soup.find_all('.house-price') # 示例CSS选择器 prices = [element.text.strip() for element in price_elements] ``` 6. **处理异常和反爬策略**: 网站可能会有反爬机制,如检查User-Agent、限制访问频率等,需要适当地设置请求头和添加延迟。 7. **循环和分页**: 如果有多页数据,可能需要处理翻页,分析链接结构,然后递归或循环爬取
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