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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

基于python爬取链家二手房信息代码示例

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~

基于python爬取链家二手房信息代码示例
基于python爬取链家二手房信息代码示例

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)

基于python爬取链家二手房信息代码示例

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()

基于python爬取链家二手房信息代码示例

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
python,爬取,链家,二手房,信息

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。