python爬虫——链家二手房            

相信大家买房前都会在网上找找资料，看看行情，问问朋友，今天就带大家扒一扒《链家二手房》的数据：

一、查找数据所在位置：

打开链家官网，进入二手房页面，选取某个城市，可以看到该城市房源总数以及房源列表数据。

python爬虫——链家二手房_python

二、确定数据存放位置：

某些网站的数据是存放在html中，而有些却api接口，甚至有些加密在js中，还好链家的房源数据是存放到html中：

python爬虫——链家二手房_python_02

三、获取html数据：

通过requests请求页面，获取每页的html数据

# 爬取的url,默认爬取的南京的链家房产信息
url = 'https://nj.lianjia.com/ershoufang/pg{}/'.format(page)# 请求url
resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)

 

四、解析html，提取有用数据：

通过BeautifulSoup解析html，并提取相应有用的数据

soup = BeautifulSoup(resp.content, 'lxml')# 筛选全部的li标签
sellListContent = soup.select('.sellListContent li.LOGCLICKDATA')# 循环遍历for sell in sellListContent:    # 标题
    title = sell.select('div.title a')[0].string    # 先抓取全部的div信息，再针对每一条进行提取
    houseInfo = list(sell.select('div.houseInfo')[0].stripped_strings)    # 楼盘名字
    loupan = houseInfo[0]    # 对楼盘的信息进行分割
    info = houseInfo[0].split('|')    # 房子类型
    house_type = info[1].strip()    # 面积大小
    area = info[2].strip()    # 房间朝向
    toward = info[3].strip()    # 装修类型
    renovation = info[4].strip()    # 房屋地址
    positionInfo = ''.join(list(sell.select('div.positionInfo')[0].stripped_strings))    # 房屋总价
    totalPrice = ''.join(list(sell.select('div.totalPrice')[0].stripped_strings))    # 房屋单价
    unitPrice = list(sell.select('div.unitPrice')[0].stripped_strings)[0]

 

以上就是我的分享，如果有什么不足之处请指出，多交流，谢谢！

 

想获取更多数据或定制爬虫的请点击python爬虫专业定制