python多页爬取page_Python 爬虫 2 爬取多页网页

好，针对您的问题，我可以给您讲一下如何使用 Python 爬虫爬取多页网页数据。

通常来说，我们可以使用 requests 库和 BeautifulSoup 库来实现这个功能。下面是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.example.com/page/'
page_num = 5  # 爬取前5页数据

for i in range(1, page_num+1):
    page_url = url + str(i)
    r = requests.get(page_url)
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
    # 在这里进行数据解析和处理
    # ...

在上面的代码中，我们首先定义了要爬取的网页地址和要爬取的页数。然后，通过 for 循环依次访问每一页的地址，使用 requests 库获取网页的 HTML 内容，然后使用 BeautifulSoup 库进行解析和处理。在实际应用中，您需要根据具体的需求进行数据解析和处理，例如提取网页中的文本、图片等资源。

需要注意的是，爬虫程序需要遵守网站的爬虫规则，不得过度访问和请求网站，避免对网站造成负担和影响。同时，您还需要考虑数据的存储、清洗和去重等问题，以确保爬虫程序的稳定和可靠性。

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python爬取链家网_python - 爬虫入门练习 爬取链家网二手房信息

好的，这是一个非常典型的爬虫练习。首先，我们需要通过网络请求获取到链家网的二手房信息页面，并且解析页面中的数据。

以下是一个简单的 Python 爬虫代码示例，可以实现爬取链家网二手房信息的功能，你可以参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 构造请求头部，模拟浏览器发送请求
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}

# 构造请求参数
url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/'
params = {
    'page': 1  # 爬取的页码数
}

# 发送网络请求
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

# 解析页面数据
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
house_list = soup.find_all('li', {'class': 'clear'})

# 输出解析结果
for house in house_list:
    print(house.find('a')['href'], house.find('div', {'class': 'title'}).text)

这段代码会爬取北京链家网二手房信息的第一页，并输出每套房子对应的链接和标题。你可以根据自己的需求进行修改。注意，爬虫要遵守法律法规，不要过度使用，以免造成不必要的麻烦。

python二手房使用教程_python爬虫爬取链家二手房信息

好的，下面是一个简单的Python爬虫爬取链家二手房信息的教程：

1. 安装必要的库：requests、BeautifulSoup4、pandas

pip install requests
pip install BeautifulSoup4
pip install pandas

2. 导入库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

3. 定义函数获取页面信息

def get_page(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    return soup

4. 定义函数获取房源信息

def get_house_info(soup):
    house_list = []
    house_nodes = soup.select('.sellListContent .info')
    for house_node in house_nodes:
        house = {}
        house['title'] = house_node.select('.title a')[0].get_text().strip()
        house['address'] = house_node.select('.flood .positionInfo a')[0].get_text().strip()
        house['info'] = house_node.select('.address .houseInfo')[0].get_text().strip()
        house['area'] = house_node.select('.address .area')[0].get_text().strip()
        house['total_price'] = house_node.select('.priceInfo .totalPrice span')[0].get_text().strip()
        house['unit_price'] = house_node.select('.priceInfo .unitPrice span')[0].get_text().strip()
        house_list.append(house)
    return house_list

5. 定义主函数

def main():
    url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/'
    soup = get_page(url)
    total_pages = int(soup.select('.page-box .totalPage')[0].get_text())
    house_list = []
    for page in range(1, total_pages + 1):
        page_url = url + 'pg{}/'.format(page)
        soup = get_page(page_url)
        house_list += get_house_info(soup)
    df = pd.DataFrame(house_list)
    df.to_csv('house.csv', index=False, encoding='utf-8')

6. 运行主函数

if __name__ == '__main__':
    main()

这个爬虫会爬取北京链家二手房的前100页房源信息，并将结果保存在csv文件中。你可以根据自己的需求修改代码。需要注意的是，爬虫是一种不受欢迎的行为，你需要遵守网站的规则，尊重他人的权益。