Python采集本地二手房，一键知晓上万房源信息

前言

大家早好、午好、晚好吖 ❤ ~欢迎光临本文章

所以今天教大家用Python来采集本地房源数据，帮助大家筛选好房。

话不多说，让我们开始愉快的旅程吧~

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本文涉及知识点

1. 采集基本流程
2. requests 发送请求
3. parsel 解析数据
4. csv 保存数据

第三方模块

requests >>> pip install requests 数据请求 parsel >>> pip install parsel 解析模块 (提取数据)

如果安装python第三方模块:

1. win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车
2. 在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

开发环境

Python 3.8

Pycharm

本文思路

一.、思路分析

二、代码实现

发送请求 & 获取数据

解析数据 (提取你想要的数据)

保存数据

代码展示

使用的模块

import requests 
import parsel
import csv

发送请求 & 获取数据

headers = {
          
   
    user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36
}
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=get_proxies())
html_data = response.text

解析数据

selector = parsel.Selector(html_data)
divs = selector.xpath("//div[@class=property]")
for div in divs:
    # 单个房源去提取
    title = div.xpath(".//div[@class=property-content]//h3/text()").get().strip()
    house_type = .join(div.xpath(".//div[@class=property-content-info]//span/text()").getall()).strip()
    area = div.xpath(".//div[@class=property-content-info]/p[2]/text()").get().strip()
    direction = div.xpath(".//div[@class=property-content-info]/p[3]/text()").get().strip()
    floor = div.xpath(".//div[@class=property-content-info]/p[4]/text()").get("").strip()
    year = div.xpath(".//div[@class=property-content-info]/p[5]/text()").get("").strip()
    price_total = .join(div.xpath(".//div[@class=property-price]/p[1]/span/text()").getall()).strip()
    price_average = div.xpath(".//div[@class=property-price]/p[2]/text()").get().strip()
    print(title, house_type, area, direction, floor, year, price_total, price_average)

保存数据

csv_writer.writerow([title, house_type, area, direction, floor, year, price_total, price_average])

尾语 💝

好了，今天的分享就差不多到这里了！

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