用python的xpath方法获取贝壳二手房网站柯桥区域的前十页的每条二手房，在详情页面抓取标题、小区名称、单价、总价、房屋户型、楼层情况、面积、装修情况、朝向、建造年代、有无电梯、小区名称、所在区域、产权年限、产权性质，最后全部写入csv文件，加入反爬措施

首先需要安装相关库：requests、lxml、csv 和 time。代码如下：

import requests
from lxml import etree
import csv
import time

# 请求头信息
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'}

# 反爬虫措施
session = requests.Session()
session.headers.update(headers)

# url模板
url_template = 'https://hz.ke.com/ershoufang/keqiao/pg{}/'

# 存储数据的列表
data_list = []

# 遍历前10页
for i in range(1, 11):
    url = url_template.format(i)
    # 获取页面数据
    response = session.get(url)
    html = etree.HTML(response.text)
    # 获取每个房源详情页面的url
    detail_urls = html.xpath('//div[@class="info clear"]/div[@class="title"]/a/@href')
    for detail_url in detail_urls:
        # 获取详情页面数据
        response = session.get(detail_url)
        html = etree.HTML(response.text)
        # 解析数据
        title = html.xpath('//h1[@class="main"]/text()')[0]
        community = html.xpath('//div[@class="communityName"]/a[1]/text()')[0]
        unit_price = html.xpath('//span[@class="unitPriceValue"]/text()')[0]
        total_price = html.xpath('//span[@class="total"]/text()')[0]
        house_info = html.xpath('//div[@class="room"]/div[@class="mainInfo"]/text()')[0]
        floor_info = html.xpath('//div[@class="room"]/div[@class="subInfo"]/text()')[0]
        area = html.xpath('//div[@class="area"]/div[@class="mainInfo"]/text()')[0]
        decoration = html.xpath('//div[@class="subInfo"][1]/text()')[0]
        orientation = html.xpath('//div[@class="subInfo"][2]/text()')[0]
        year = html.xpath('//div[@class="subInfo"][3]/text()')[0]
        elevator = html.xpath('//div[@class="subInfo"][4]/text()')[0]
        community_name = html.xpath('//div[@class="areaName"]/span[@class="info"]/a[1]/text()')[0]
        location = html.xpath('//div[@class="areaName"]/span[@class="info"]/a[2]/text()')[0]
        limit = html.xpath('//div[@class="base"]/div[@class="content"][4]/text()')[0]
        property_type = html.xpath('//div[@class="base"]/div[@class="content"][5]/text()')[0]
        # 存储数据
        data_list.append([title.strip(), community.strip(), unit_price.strip(), total_price.strip(), house_info.strip(),
                          floor_info.strip(), area.strip(), decoration.strip(), orientation.strip(), year.strip(),
                          elevator.strip(), community_name.strip(), location.strip(), limit.strip(), property_type.strip()])
    # 防止访问过快被封IP
    time.sleep(1)

# 将数据写入csv文件
with open('keqiao.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(
        ['标题', '小区名称', '单价', '总价', '房屋户型', '楼层情况', '面积', '装修情况', '朝向', '建造年代', '有无电梯', '小区名称', '所在区域',
         '产权年限', '产权性质'])
    writer.writerows(data_list)

以上代码中，我们使用 xpath 方法来获取页面数据。同时，我们给请求加上了反爬虫措施，使用了会话保持和时间间隔等方法。最后将数据写入 csv 文件。