Python手拉手教你爬取贝壳房源数据的实战教程

“Python手拉手教你爬取贝壳房源数据的实战教程”是一篇教程，详细介绍了使用Python爬虫爬取贝壳网房源数据的全过程。以下是该教程的完整攻略：

一、准备工作

在开始爬虫之前，需要准备相应的工具和环境：
1. 安装Python环境和相关库：本教程使用Python3编写，需要安装相关库，如requests、BeautifulSoup等；
2. 首先需要了解网站的URL链接，即https://bj.ke.com/ershoufang/，这是贝壳网二手房的URL链接，需要根据此链接设计爬虫。

二、爬虫实现

1. 爬取页面：首先需要发送请求，获取页面内容。此处使用requests库发送GET请求，获取网页源码；
2. 解析页面：使用BeautifulSoup库解析网页源码，获取房源列表数据；
3. 数据提取：从房源列表数据中提取需要的信息，如房源名称、房源价格、房源地址、房源大小等；
4. 数据存储：将提取到的数据保存到本地或数据库中；

具体代码实现可以参考以下示例：

示例一：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://bj.ke.com/ershoufang/"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.106 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取房源列表数据
house_list = soup.select('.sellListContent li')

# 循环遍历房源列表，提取所需信息
for house in house_list:
    title = house.select('.title a')[0].text.strip()
    price = house.select('.totalPrice span')[0].text.strip()
    address = house.select('.positionInfo a')[0].text.strip()
    area = house.select('.houseInfo .area')[0].text.strip()
    print(title, price, address, area)

该示例使用requests发送GET请求，获取网页源码；使用BeautifulSoup解析网页源码，提取房源列表数据；从房源列表数据中提取需要的信息，并输出到控制台上。

示例二：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://bj.ke.com/ershoufang/"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.106 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取房源列表数据
house_list = soup.select('.sellListContent li')

# 创建一个空列表，用于存储房源信息
house_info_list = []

# 循环遍历房源列表，提取所需信息
for house in house_list:
    title = house.select('.title a')[0].text.strip()
    price = house.select('.totalPrice span')[0].text.strip()
    address = house.select('.positionInfo a')[0].text.strip()
    area = house.select('.houseInfo .area')[0].text.strip()

    # 将提取到的信息添加到房源信息列表中
    house_info_list.append({'title': title, 'price': price, 'address': address, 'area': area})

# 将房源信息列表保存为CSV文件
import csv

with open('house_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['标题', '价格', '地址', '面积'])
    for house_info in house_info_list:
        writer.writerow([house_info['title'], house_info['price'], house_info['address'], house_info['area']])

该示例与示例一类似，不同之处在于将提取到的房源信息保存到一个列表中，最终将列表中的数据存储为CSV文件。可以通过Excel等软件打开CSV文件，查看房源信息。