基于python爬取链家二手房信息代码示例
#代码知识 发布时间： 2026-01-12
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
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~
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)
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()
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。
代码知识SEO上一篇 : golang jwt+token验证的实现
下一篇 : uniapp实现可滑动选项卡
-
SEO外包最佳选择国内专业的白帽SEO机构，熟知搜索算法，各行业企业站优化策略！
SEO公司
-
可定制SEO优化套餐基于整站优化与品牌搜索展现，定制个性化营销推广方案！
SEO套餐
-
SEO入门教程多年积累SEO实战案例，从新手到专家，从入门到精通，海量的SEO学习资料！
SEO教程
-
SEO项目资源高质量SEO项目资源，稀缺性外链，优质文案代写，老域名提权，云主机相关配置折扣！
SEO资源
-
SEO快速建站快速搭建符合搜索引擎友好的企业网站，协助备案，域名选择，服务器配置等相关服务！
SEO建站
-
快速搜索引擎优化建议没有任何SEO机构，可以承诺搜索引擎排名的具体位置，如果有，那么请您多注意！专业的SEO机构，一般情况下只能确保目标关键词进入到首页或者前几页，如果您有相关问题，欢迎咨询！
