基于python爬取链家二手房信息代码示例
作者:六月流火 时间:2022-09-01 18:36:25
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()
来源:https://www.cnblogs.com/liuyueqingfeng/p/13705565.html
标签:python,爬取,链家,信息
0
投稿
猜你喜欢
python jinjia2的项目使用
2021-03-16 04:57:21
如何把中文转换为UNICODE?
2009-11-07 18:39:00
Python读取Excel数据实现批量生成合同
2022-08-15 02:12:12
vue-cli项目中怎么使用mock数据
2024-05-09 15:25:26
Python3使用PyQt5制作简单的画板/手写板实例
2022-01-11 15:21:30
jupyter notebook oepncv 显示一张图像的实现
2022-03-26 20:09:19
深入解析JavaScript的闭包机制
2024-04-18 10:32:45
使用Python下的XSLT API进行web开发的简单教程
2022-07-24 22:07:14
教你编译pjsip源码的方法
2023-07-07 04:03:28
Python使用tkinter实现小时钟效果
2022-08-14 09:00:18
C#连接SQL Server数据库的实例讲解
2024-01-28 04:14:01
MySQL中in和exists区别详解
2024-01-19 20:55:10
Go语言流程控制详情
2023-10-16 13:16:24
python爬虫爬取笔趣网小说网站过程图解
2022-10-06 10:56:50
php 静态页面中显示动态内容
2023-11-18 22:09:22
4个Web图片在线压缩优化工具
2009-10-13 21:02:00
Python学习之路安装pycharm的教程详解
2021-11-15 23:07:51
浅谈python中的错误与异常
2021-11-06 11:51:23
python3 与python2 异常处理的区别与联系
2022-11-06 22:39:30
SQL Server和MySql中创建临时表
2008-06-19 13:31:00