requests库用xpath爬取链家租房

时间: 2023-08-16 16:16:30 浏览: 88
要使用requests库和xpath来爬取链家租房的信息,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,需要导入requests库和lxml库,用于发送请求和解析HTML页面。可以使用以下代码导入库: ```python import requests from lxml import etree ``` 2. 然后,需要构造请求头和URL,发送请求获取HTML页面。可以使用以下代码发送请求: ```python 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' } url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/' response = requests.get(url, headers=headers) html_str = response.text ``` 3. 接下来,可以使用lxml库的etree模块来解析HTML页面,并使用xpath表达式提取所需的房源信息。可以使用以下代码进行解析和提取: ```python html = etree.HTML(html_str) house_list = html.xpath('//div\[@class="content__list"\]/div\[@class="content__list--item"\]') for house in house_list: area = house.xpath('.//p\[@class="content__list--item--des"\]/a\[1\]/text()')\[0\] community = house.xpath('.//p\[@class="content__list--item--des"\]/a\[2\]/text()')\[0\] layout = house.xpath('.//p\[@class="content__list--item--des"\]/span\[1\]/text()')\[0\] size = house.xpath('.//p\[@class="content__list--item--des"\]/span\[2\]/text()')\[0\] orientation = house.xpath('.//p\[@class="content__list--item--des"\]/span\[3\]/text()')\[0\] price = house.xpath('.//span\[@class="content__list--item-price"\]/em/text()')\[0\] print(area, community, layout, size, orientation, price) ``` 4. 最后,可以将提取到的房源信息保存到Excel文件中。可以使用pandas库来创建DataFrame对象,并使用to_excel方法将数据保存到Excel文件。可以使用以下代码进行保存: ```python import pandas as pd data = pd.DataFrame({ '地区': area_list, '小区名': community_list, '户型': layout_list, '面积': size_list, '朝向': orientation_list, '价格(元/月)': price_list }) data.to_excel('house_info.xlsx', index=False) ``` 以上就是使用requests库和xpath爬取链家租房信息的步骤。通过发送请求获取HTML页面,使用xpath表达式提取所需的信息,并将提取到的信息保存到Excel文件中。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [利用xpath爬取链家租房房源数据并利用pandas保存到Excel文件中](https://blog.csdn.net/renhongbin614/article/details/104540204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [爬虫三:用xpath爬取链家网二手房信息](https://blog.csdn.net/qq_23860475/article/details/103505587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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import csv import requests from lxml import etree #定义主程序入口 if name == "main": # 定义要爬取的网页链接 url = 'https://jn.lianjia.com/zufang/pg%d' # 请求头 header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } # 爬取源码数据 # 定义要爬取的数据字段 headers = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] path = "链家济南租房数据.csv" #打开CSV文件,使用csv.writer()函数创建一个csv.writer对象,用于写入CSV文件 with open(path, 'w', newline='') as f: csv_write = csv.writer(f) csv_head = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] csv_write.writerow(csv_head) # 用于循环爬取多个网页,其中range(85,101)表示需要爬取85-100页的租房信息 for num in range(85,101): # 使用字符串的format()方法将%d占位符替换成实际的页码num new_url = url.format(num) # 用request库获取网页源码数据 page_num1 = requests.get(url=new_url, headers=header) page_num1.encoding = ('utf-8') page_num = page_num1.text tree = etree.HTML(page_num) # # 使用xpath语法获取所有租房信息的父级标签对象 div_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/div[1]/div') with open(path, 'a', newline='') as f: # 循环处理每个租房信息的标签对象 csv_write = csv.writer(f) for div in div_list: quyu = div.xpath('./div/p[2]/a[1]//text()')[0] name = div.xpath('./div/p[2]/a[3]//text()')[0] area_text = div.xpath('./div/p[2]/text()')[4] #用来解决.split()出错 area = area_text.split()[0] if len(area_text.split()) > 0 else "" type = div.xpath('./div/p[2]/text()')[6].split()[0] place = div.xpath('./div//span/em/text()')[0] data_row = [quyu, name, type, area, place] csv_write.writerow(data_row) print("完成")改成先获取网页数爬网页数据

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