用Python爬取房星网（https：//www.fangstar.com/）中的租房信息，爬取你想获取的房屋信息，并把这些信息保存在计算机上。

抓取网站数据通常涉及到网络爬虫技术，Python有很多库可以帮助完成这项任务，例如BeautifulSoup、Requests和Scrapy等。这里我将简述如何使用`requests`和`BeautifulSoup`这两个基础库来爬取房星网的租房信息，假设我们想要获取房源标题、价格和地址：

首先，你需要安装必要的库，如果尚未安装，可以运行：

pip install requests beautifulsoup4

然后编写Python脚本，如下所示：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义目标URL
url = "https://www.fangstar.com/"

# 发送GET请求
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 假设租房信息在某个特定class或id下，找到这部分
    # 例如，我们找到了房屋列表容器，每个列表项包含标题、价格和地址
    housing_list = soup.find_all('div', class_='housing-item')  # 这里的'.housing-item'需要替换为实际的类名

    for listing in housing_list:
        title = listing.find('h3').text  # 查找标题元素并提取文本
        price = listing.find('span', class_='price').text  # 类似查找价格元素
        address = listing.find('p', class_='address').text  # 查找地址元素
        
        # 将信息保存到文件或数据库（此处仅打印）
        print(f"标题：{title}\n价格：{price}\n地址：{address}\n\n")
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

注意这只是一个基本示例，实际的HTML结构可能会有所不同，所以你需要查看房星网的网页源代码来确定正确的元素选择器。另外，大部分网站都有反爬虫机制，所以在抓取数据前，请确保遵守网站的robots.txt规则，并尊重版权。