python爬取链家二手房信息，确认过眼神我是买不起的人

前言

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基本环境配置

• python 3.6
• pycharm
• requests
• parsel
• time

相关模块pip安装即可

确定目标网页数据

哦豁，这个价格………………看到都觉得脑阔疼

通过开发者工具，可以直接找到网页返回的数据~


每一个二手房的数据，都在网页的 li 标签里面，咱们可以获取网页返回的数据，然后通过解析，就可以获取到自己想要的数据了~

获取网页数据

import requests
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)

解析网页数据

import parsel
selector = parsel.Selector(response.text)
lis = selector.css(".sellListContent li")
dit = {}
for li in lis:
    title = li.css(".title a::text").get()
    dit["标题"] = title
    positionInfo = li.css(".positionInfo a::text").getall()
    info = "-".join(positionInfo)
    dit["开发商"] = info
    houseInfo = li.css(".houseInfo::text").get()
    dit["房子信息"] = houseInfo
    followInfo = li.css(".followInfo::text").get()
    dit["发布周期"] = followInfo
    Price = li.css(".totalPrice span::text").get()
    dit["售价/万"] = Price
    unitPrice = li.css(".unitPrice span::text").get()
    dit["单价"] = unitPrice
    csv_writer.writerow(dit)
    print(dit)

保存数据

import csv
f = open("二手房信息.csv", mode="a", encoding="utf-8-sig", newline="")
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["标题", "开发商", "房子信息", "发布周期", "售价/万", "单价"])
csv_writer.writeheader()
csv_writer.writerow(dit)
f.close()

数据