pycharm爬取贝壳网宁波房屋出售信息，分类存储到本地数据库中（建议sqlite）。 要求：项目源代码

很好，我可以为您提供一份Python源代码，实现您所需的功能。在运行代码之前，请确保已经安装以下Python库：

- requests
- beautifulsoup4
- sqlite3

以下是代码实现：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3


# 获取页面源代码
def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'utf-8'
    return response.text


# 解析页面获取房屋信息
def parse_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    house_list = soup.find_all('div', class_='info clear')
    for house in house_list:
        title = house.find('a', class_='title').text.strip()
        info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip()
        price = house.find('div', class_='totalPrice').text.strip()
        unit_price = house.find('div', class_='unitPrice').text.strip()[2:-4]
        yield title, info, price, unit_price


# 存储房屋信息到数据库
def save_to_database(houses):
    conn = sqlite3.connect('house.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS house (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, '
                   'title TEXT, info TEXT, price TEXT, unit_price TEXT)')
    for house in houses:
        cursor.execute('INSERT INTO house (title, info, price, unit_price) VALUES (?, ?, ?, ?)', house)
    conn.commit()
    conn.close()


if __name__ == '__main__':
    url = 'https://nb.ke.com/ershoufang/'
    html = get_html(url)
    houses = parse_page(html)
    save_to_database(houses)

运行代码后，程序将自动爬取贝壳网宁波房屋出售信息，并将信息存储到本地SQLite数据库中。您可以根据需要自行修改代码，例如更改爬取的城市、页面数量等等。