Python爬虫入门教程03：二手房数据爬取

前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

前文内容

Python爬虫入门教程01：豆瓣Top电影爬取

Python爬虫入门教程02：小说爬取

PS：如有需要 Python学习资料 以及 解答 的小伙伴可以加点击下方链接自行获取
python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入

基本开发环境

• Python 3.6
• Pycharm

相关模块的使用

• requests
• parsel
• csv

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

一、明确需求

爬取图上所框的内容

二、请求网页

打开开发者工具（ F12或者鼠标右键点击检查 ）选择 notework 查看数据返回的内容。

通过开发者工具可以看到，网站是静态网页数据，请求url地址是可以直接获取数据内容的。

url = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/'
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)
print(response.text)

如果你不知道，返回的数据中是否有你想要的内容，你有复制网页的内容，在pycharm的输出结果中进行搜索查看。

三、解析数据

既然网站是静态网页数据，那么就可以直接在开发者工具中 Elements 查看数据在哪

如上图所示，相关的数据内容都包含在 li 标签里面。通过 parsel 解析库，进行解析提取数据就可以了。

selector = parsel.Selector(response.text)
lis = selector.css('.sellListContent li')
for li in lis:
    # 标题
    title = li.css('.title a::text').get()
    # 地址
    positionInfo = li.css('.positionInfo a::text').getall()
    # 小区
    community = positionInfo[0]
    # 地名
    address = positionInfo[1]
    # 房子基本信息
    houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get()
    # 房价
    Price = li.css('.totalPrice span::text').get() + '万'
    # 单价
    unitPrice = li.css('.unitPrice span::text').get().replace('单价', '')
    # 发布信息
    followInfo = li.css('.followInfo::text').get()
    dit = {
        '标题': title,
        '小区': community,
        '地名': address,
        '房子基本信息': houseInfo,
        '房价': Price,
        '单价': unitPrice,
        '发布信息': followInfo,
    }
    print(dit)

当我运行的时候发现报错了。

IndexError: list index out of range 超出索引范围了。
遇事不要慌， 取0超出索引范围，说明数据并没有取到，所以我们要看一下 <精装好房...> 这个信息下面那一个是什么情况。

搜索发现，这个中间插入了一条广告，也是li标签里面的，所以做一个简单的判断就好了，它是一个广告并没有标题，判断是否有标题就可以了，有就爬取相关内容，没有就pass掉。

for li in lis:
    # 标题
    title = li.css('.title a::text').get()
    if title:
        # 地址
        positionInfo = li.css('.positionInfo a::text').getall()
        # 小区
        community = positionInfo[0]
        # 地名
        address = positionInfo[1]
        # 房子基本信息
        houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get()
        # 房价
        Price = li.css('.totalPrice span::text').get() + '万'
        # 单价
        unitPrice = li.css('.unitPrice span::text').get().replace('单价', '')
        # 发布信息
        followInfo = li.css('.followInfo::text').get()
        dit = {
            '标题': title,
            '小区': community,
            '地名': address,
            '房子基本信息': houseInfo,
            '房价': Price,
            '单价': unitPrice,
            '发布信息': followInfo,
        }
        print(dit)

这样就不会报错了。

四、保存数据（数据持久化）

和爬取豆瓣的电影信息是一样的，使用csv模块，把数据保存到Excel里面

# 创建文件
f = open('二手房数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题', '小区', '地名', '房子基本信息',
                                           '房价', '单价', '发布信息'])
# 写入表头
csv_writer.writeheader()
''''
''''
csv_writer.writerow(dit)

五、多页爬取

# 第二页url地址
url_2 = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg2/'
# 第三页url地址
url_3 = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg3/'
# 第四页url地址
url_4 = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg4/'

通过以上的内容，只需要for 循环遍历 pg的参数 即可多页爬取

for page in range(1, 101):
    url = f'https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg{page}/'

这样就可以进行多页爬取了。

实现效果