爬取链家网站的北京租房信息

本文讲述了如何爬取链家网站上北京地区的租房信息,包括获取租房页面链接和提取页面数据。通过分步骤的代码实现,详细展示了整个过程,并提供了注意事项,如使用time.sleep()减少访问频率,将已获取链接保存本地以避免重复访问,以及如何处理意外中断后的恢复策略。

本来准备这个暑假好好复习,但学校安排暑期实践,既然学校安排这个,而且我自己也觉得需要提高一下自己的能力,所以静下心来做点事吧。我们要做到项目是分析北京地区的租房的信息分析。

我们需要做的是爬取链家网站上北京地区的租房信息。链家作为国内比较出名的房地产中介公司,发布的房地产租房信息还是不叫权威的。

我们需要做的分为两步:找到各个租房页面的链接,爬取每个租房页面的数据。

第一步找到每个租房页面的链接,北京地区的租房页面的初始链接为https://bj.lianjia.com/zufang/pg1/,下一页的地址就是把后面的pg1改成pg2,以此后推,一共有100个页面。

具体实现代码如下:

    for i in range(1,101):
        firsturl=r"https://bj.lianjia.com/zufang/pg%d/"%i
#        list.append(firsturl)
        title,l=frist(firsturl)
        

我们需要在这个页面上爬取每个具体房屋页面的URL地址。

具体实现代码如下:

def frist(firsturl):
    time.sleep(3)
    title=[]
    l=[]
    html=requests.get(firsturl)
    #html可能乱码,soup会转码
    soup = BeautifulSoup(html.content)
    for link in soup.find_all('h2'):
        if len(str(link))>84:
    #        href=link.get('href')
            li=link.a['href']
            t= link.a["title"]
            title.append(t)
            l.append
### 如何使用Python编写爬虫抓取租房数据 为了实现从网上抓取租房信息的功能,可以采用 `requests` 和 `lxml` 库来发送请求并解析 HTML 数据。以下是具体方法: #### 使用的库及其功能 - **Requests**: 用于向目标网站发起 HTTP 请求,获取网页内容[^2]。 - **LXML/XPath**: 提供强大的 XPath 表达式支持,能够快速定位所需的数据节点[^4]。 #### 抓取流程概述 1. 发送 GET 请求至指定 URL 页面。 2. 解析返回的 HTML 文档,提取所需的字段(如标题、价格、详情接等)。 3. 将提取的信息存储到文件中以便后续处理。 下面是一个完整的代码示例,展示如何利用上述技术栈完成任务: ```python import requests from lxml import etree def fetch_lianjia_rental_data(base_url, page_count=5): 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' } all_data = [] for i in range(1, page_count + 1): url = f"{base_url}pg{i}/" response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code != 200: print(f"Failed to retrieve data from {url}") continue html_content = response.text tree = etree.HTML(html_content) titles = tree.xpath('//div[@class="info-panel"]/h2/a/text()') # 获取标题 prices = tree.xpath('//span[@class="num"]/text()') # 获取价格 links = tree.xpath('//div[@class="info-panel"]/h2/a/@href') # 获取详情接 combined_info = list(zip(titles, prices, links)) all_data.extend(combined_info) return all_data if __name__ == "__main__": base_url = "https://bj.lianjia.com/zufang/" rental_data = fetch_lianjia_rental_data(base_url) with open('rental_data.txt', mode='w+', encoding='utf-8') as file: for item in rental_data: line = "\t".join(item) + "\n" file.write(line) ``` 此脚本会访问北京地区租房板块前五页的内容,并从中抽取每套房子的相关描述性文字以及跳转连接地址[^3]。 #### 注意事项 - 需要调整 User-Agent 字符串模拟真实浏览器行为以防被封禁IP地址[^5]。 - 实际部署时应考虑加入异常捕获机制提高稳定性;同时也要尊重目标站点的服务条款,避免过度频繁地发出查询以免给服务器带来负担。
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