编写一个爬虫爬取无锡二手房 小区从excel里获取

下面是一个简单的 Scrapy 爬虫，用于从 Excel 文件中获取小区信息，并爬取无锡市的二手房信息。请先确保已经安装好了 pandas 和 openpyxl 库，以便从 Excel 文件中读取数据。

import scrapy
import pandas as pd

class WuxiErshoufangSpider(scrapy.Spider):
    name = "wuxi_ershoufang"
    allowed_domains = ["lianjia.com"]
    
    def start_requests(self):
        # 从 Excel 文件中读取小区名称
        df = pd.read_excel("小区信息.xlsx")
        xiaoqu_list = df["小区名称"].tolist()
        
        # 构造爬取请求
        for xiaoqu in xiaoqu_list:
            url = f"https://wuxi.lianjia.com/ershoufang/rs{xiaoqu}/"
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
    
    def parse(self, response):
        # 解析二手房信息
        ershoufang_list = response.css(".sellListContent li")
        for ershoufang in ershoufang_list:
            title = ershoufang.css(".title a::text").get()
            address = ershoufang.css(".address .houseInfo::text").get()
            price = ershoufang.css(".priceInfo .totalPrice::text").get()
            
            yield {
                "小区名称": response.url.split("/")[-2].replace("rs", ""),
                "标题": title,
                "地址": address,
                "价格": price
            }

上面的代码通过读取名为“小区信息.xlsx”的 Excel 文件中的小区名称列表，构造了多个爬取请求。对于每个请求，它会访问链家网站上的二手房页面，并解析页面中的二手房信息。最后，将小区名称、标题、地址和价格等信息保存到字典中并返回。

注意，上面的代码中的 Excel 文件名和列名都需要根据实际情况进行修改。此外，还需要在 Scrapy 项目的 settings.py 文件中添加以下代码，以便正确读取中文：

FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8-sig'