编一个爬虫爬贝壳找房二手房的程序，小区名字从excel获取

以下是一个基于 Python 和 Scrapy 框架的爬虫程序，可以从贝壳找房网站上爬取指定小区的二手房信息，并将结果保存到本地的 CSV 文件中。

首先，你需要安装 Python 和 Scrapy。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 在 Excel 中创建一个包含小区名称的表格。假设该表格名为 `community.xlsx`，小区名称位于第一列（A 列）。

2. 在项目目录下创建一个名为 `spiders` 的文件夹，并在该文件夹下创建一个名为 `beike.py` 的 Python 文件。在 `beike.py` 中输入以下代码：

import scrapy
import csv


class BeikeSpider(scrapy.Spider):
    name = 'beike'
    allowed_domains = ['bj.ke.com']
    start_urls = ['https://bj.ke.com/ershoufang/']

    def parse(self, response):
        # 读取小区名称列表
        with open('community.xlsx', 'r') as f:
            reader = csv.reader(f)
            communities = [row[0] for row in reader]

        # 构建小区二手房搜索链接，并发送请求
        for community in communities:
            url = f'https://bj.ke.com/ershoufang/pg1ng1{community}/'
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_community)

    def parse_community(self, response):
        # 解析小区二手房搜索结果
        for house in response.css('.sellListContent li'):
            title = house.css('.title a::text').get()
            link = house.css('.title a::attr(href)').get()
            price = house.css('.totalPrice span::text').get()
            area = house.css('.houseInfo::text').get().split('|')[1].strip()

            yield {
                'title': title,
                'link': link,
                'price': price,
                'area': area
            }

3. 在项目根目录下创建一个名为 `settings.py` 的文件，并在其中添加以下配置：

FEED_FORMAT = 'csv'
FEED_URI = 'result.csv'

这些配置指定了爬虫结果的输出格式为 CSV，并将结果保存到名为 `result.csv` 的文件中。

4. 在命令行中进入项目根目录，并运行以下命令启动爬虫：

scrapy crawl beike

这将启动名为 `beike` 的爬虫并开始爬取数据。爬取完成后，你可以在项目根目录下找到名为 `result.csv` 的文件，其中包含了爬虫结果。