python爬取房源数据_python爬取安居客二手房网站数据(转)

本文介绍了如何使用Python的requests和BeautifulSoup库爬取安居客网站上的郑州二手房数据。通过分析网页结构,提取房源链接,并实现递归遍历下一页功能,最终获取房源的详细信息,包括标题、价格、位置和房屋详情。

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

之前没课的时候写过安居客的爬虫,但那也是小打小闹,那这次呢,

还是小打小闹

哈哈,现在开始正式进行爬虫书写

首先,需要分析一下要爬取的网站的结构:

作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧!

在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州的二手房都是这么的贵,作为即将毕业的学生狗惹不起啊惹不起

还是正文吧!!!

由上可以看到网页一条条的房源信息,点击进去后就会发现:

房源的详细信息。

OK!那么我们要干嘛呢,就是把郑州这个地区的二手房房源信息都能拿到手,可以保存到数据库中,用来干嘛呢,作为一个地理人,还是有点用处的,这次就不说了

好,正式开始,首先我采用python3.6 中的requests,BeautifulSoup模块来进行爬取页面,

首先由requests模块进行请求:

# 网页的请求头

header = {

'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'

}

# url链接

url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/'

response = requests.get(url, headers=header)

print(response.text)

执行后就会得到这个网站的html代码了

通过分析可以得到每个房源都在class="list-item"的 li 标签中,那么我们就可以根据BeautifulSoup包进行提取

# 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'})

for i in result_li:

print(i)

通过打印就能进一步减少了code量,好,继续提取

Python爬取安居客网站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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