python爬取链家二手房信息，确认过眼神我是买不起的人

淡淡的烟草味﹌ 2022-12-08 14:19 168阅读 0赞

## 前言 ##

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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 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
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~  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
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)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

## 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()

## 数据 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

[python]: https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=ThcV4SNF
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221123/63ca0b48d8384086ba5b39c24ace436f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221123/18a343ca9cfe4b11aee719cc54f679c5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221123/186ac0a6909644af9dfbb4d6f0d62b80.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20221123/dda755a9d33f4cafb8f2281d2ed601c0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: /images/20221123/71022e058aae482a8f122cb2f865fc2d.png