# Python爬取安居客数据
## 简介
在互联网时代，数据是非常重要的资源，通过爬取数据可以获取各种信息并进行分析和应用。本文将介绍如何使用Python来爬取安居客网站的房屋数据。
## 爬取流程
下面是爬取安居客数据的整体流程，可以用表格来展示每个步骤。
步骤 | 描述
---|---
1 | 发送HTTP请求获取网页源代码
2 | 解析网页源代码提取所需数据
3 | 存储数据到本地或
原创
2023-10-08 07:56:14
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在进行“Python爬取安居客”的过程中，大家可能会面临数据备份和恢复的问题。在这篇博文中，我将详细介绍应对这种情况的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法以及预防措施，帮助大家更好地管理和应对突发状况。下面，我们从备份策略开始。
## 备份策略
在爬取安居客的数据时，首先要确保数据的安全性，因此制定合理的备份策略是十分必要的。以下是备份的思维导图，展示了各个环节的存储架构。
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本来这两天是打算继续学习数据挖掘的，但是在偶然的机会下突然想去爬取下安居客的房源信息，写的程序代码比较乱，基本没有什么健壮性，函数各个功能也没有分开。感觉对于爬虫来说数据处理是一大重要的问题，本来我已经把大的方向写好了，但是总是报一些细节的错误，就是在哪里各种的调试，花费了好长时间。最后的爬取的结果如下面的图所示。 主要是整合的数据稍微的困难一点，其他的下面就直接先上代码，这个代码写的比较差，也不
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2024-06-08 16:55:32
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在坐地铁通勤的时候看到了一些售房广告，所以这次想要尝试爬取链家发布的各个城市二手房信息，并将其写入本地数据库 1. 网页查看1）以北京为例我们要访问的url是https://bj.lianjia.com/ershoufang/。越过页面上方的筛选区域，就下来就是我们想要爬取的数据。F12检查网页：a. 发现房屋的基本信息并不是通过异步加载来获取的，直接通过html代码就可以拿到。所以我们
爬取时间：2019-10-09爬取难度：★★☆☆☆☆请求链接：https://wuhan.anjuke.com/sale/爬取目标：爬取武汉二手房每一条售房信息，包含地理位置、价格、面积等，保存为 CSV 文件涉及知识：请求库 requests、解析库 Beautiful Soup、CSV 文件储存、列表操作、分页判断完整代码：https://github.com/TRHX/Python3-Spi
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2023-12-23 09:38:58
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最近在尝试用python爬取安居客房价数据，在这里给需要的小伙伴们提供代码，并且给出一点小心得。首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫，基本的是加请求头，但是这样的纯文本数据爬取的人会很多，所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对房价数据进行爬取。（下面没有给出这两种方式的代码，如果有需要可以看我别的博客，将代码加入到其中）其次是爬取规则的选择，理想的房价数据应该是
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2023-07-28 09:47:36
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课前说明：本章节请求的 url 部分用 ** 代替本章节需要掌握的知识点： 1、如何用 xpath 解析数据； 2、如何用 csv 存储数据（注：由于字典是无序的，所以写入csv时，表头可能跟内容搭配不对，需要手动调整表头信息）； 3、对
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2024-09-08 19:37:04
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一、前言：安居客、链家和房天下是目前网上可以获取小区数据较为精准的网站，之前已经发过链家和房天下的部分区域（仅浦东）获取攻略。这次因为工作原因，需要获取整个上海的所有小区数据（仅别墅和住宅），所以过年这几天在不断的数据分析、获取、清洗和验证。特此记录一下，也把代码和各位分享。二、爬取思路：不管是安居客、链家还是房天下，获取数据的思路都是一致的：1、获取不同行政区的网址2、获取不同行政区下不同商圈/
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2023-12-18 15:04:02
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主要使用工具：request，xpath根据安居客城市列表进行爬取，本人只进行首字母开头N-S城市租房信息的爬取。爬虫的主要思路： 1、根据url请求页面，返回页面数据 2、解析页面内容，抓取我们所需数据信息安居客租房信息爬取思路： 1、先根据城市列表url获取到每个城市的url链接 2、在根据城市url获取该城市的租房链接，拼接为完整的url （注意：并不是每个城市都有租房信息，注意异常处理或判
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2023-12-14 21:43:38
531阅读
# Python爬取安居客小区信息的全流程
在当今信息化的社会，数据爬取成为了获取信息的重要手段。尤其在房产市场中，使用爬虫获取小区信息，为潜在买家和租客提供了便捷。本文将介绍如何使用 Python 爬取安居客的小区信息，并提供完整的代码示例。
## 一、项目需求分析
在爬取安居客小区信息之前，我们首先需要明确我们要获取哪些数据。一般来说，小区信息包括但不限于：
- 小区名称
- 小区地址
原创
2024-10-23 06:41:34
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import requests
from fake_useragent import UserAgent
from lxml import etree
from http import cookiejar
import re, time
import pymysql
import random
from requests.exceptions import Timeout
ua = UserAg
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2024-02-24 11:20:16
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又到了所谓的金山银四就业季，那找工作的小伙伴宿舍住不惯的话，就会去租房子住，当然也不一定有宿舍，那么自己找房子的话，肯定是不知道哪哪好。所以今天教大家用Python来采集本地房源数据，帮助大家筛选好房。本文涉及知识点爬虫基本流程requests 发送请求parsel 解析数据csv 保存数据开发环境Python 3.8
Pycharm 本文思路一.、思路分析找到数据来源二、代码实现发送请
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2023-07-02 23:30:41
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# Python爬取安居客城市小区数据
随着互联网的发展，爬虫技术逐渐成为数据分析的热门工具。尤其在房地产领域，通过爬虫技术获取各类房源信息，可以帮助用户更好地做出购房决策。本篇文章将带大家学习如何使用Python爬取安居客城市小区数据，并提供一个基本的代码示例。
## 安居客数据概述
安居客作为一个在中国房地产市场中广受欢迎的网站，提供了丰富的房产信息，包括各个城市的小区数据。我们可以通过
原创
2024-09-30 06:16:19
514阅读
爬虫准备本次爬取使用的python版本是3.6，由于代码以及爬取规则较为简单，基本都能够运行使用Pycharm进行编写编写前安装好requests库和bs4库以及lxml（若已经安装好Pycharm的同学，可以很简单的通过自带IDE进行安装）方法1：（直接在代码编辑界面写requests，若没有安装或者导入，会出现红色波浪线，鼠标光标放在红色波浪线，按下Alt+Enter，下列表选择import或
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2023-12-21 10:18:41
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# 教你如何用Python爬取安居客租房信息
在现代互联网时代，爬取网页数据是许多数据分析师和开发者的重要技能之一。本文将带领你一步一步实现使用Python爬取安居客的租房信息。通过这一过程，你将了解网页爬虫的基本原理，使用的工具，以及如何解析HTML获取目标信息。
## 整体流程
首先，爬取安居客租房信息的整体流程如下表格所示：
| 步骤 | 描述
在这篇博文中，我将与大家分享如何使用 Python 爬取安居客信息的过程和经验，因为在当前复杂的网络爬虫环境中，这是一个颇具挑战性但充满乐趣的任务。
## 版本对比
在进行爬虫开发时，确保选择适合的 Python 版本至关重要。| 功能 | Python 3.8 | Python 3.9 | Python 3.10 |
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随着城市化的进程不断加快，房地产市场已成为现代社会中最重要的经济领域之一，房价信息也成为人们关注的焦点。本文将介绍如何使用Python爬虫技术来获取最新的兰州房价信息。一、爬虫原理爬虫本质上是一种网络爬行技术，通过模拟网络浏览器的行为，自动抓取网页信息，并进行数据处理。具体而言，爬虫的工作流程如下：发送请求：使用HTTP协议向目标网站发送请求，获取指定页面的HTML代码；解析HTML代码：使用HT
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2023-11-08 17:06:12
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00 概况 以安居客杭州二手房信息为爬虫需求，分别对比实验了三种爬虫框架、三种字段解析方式和三种数据存储方式，旨在全方面对比各种爬虫方式的效率高低。安居客平台没有太强的反爬措施，只要添加headers模拟头即可完美爬取，而且不用考虑爬虫过快的问题。选中杭州二手房之后，很容易发现url的变化规律。值得说明的是平台最大开放50页房源信息，每页60条。为使爬虫简单便于对比，我们
为了获取安居客上的租房信息，使用Python编写爬虫程序是一个非常有效的解决方案。本文将详细描述如何搭建环境、分步实现、详细配置、进行验证测试、优化技巧以及扩展应用。
在开始之前，先明确一下程序的软硬件要求。
## 环境准备
在使用Python爬取安居客租房信息之前，需要确保你的环境设置正确。以下是所需的软硬件环境要求。
### 软硬件要求
| 组件 | 要求
导入所需要包：import requests # 用于获取响应
from lxml import etree # 用于解析HTML网页
import time # 用于控制时间
import pymysql # 用于连接数据库完成所有库的安装后就可以进行数据的爬取。爬取步骤解析：在浏览器中打开链家网站上海租房：上海租房信息_上海出租房源|房屋出租价格【上海贝壳租房】 (lianjia.co
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2023-08-01 17:19:18
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