Python爬取链家石家庄二手房

Python是一门强大的编程语言，也可以用来爬取网页信息。如果你想要爬取链家石家庄二手房信息，可以通过以下步骤实现：

1. 导入需要的库：requests、BeautifulSoup和pandas等。
2. 构建请求头部信息，设置请求头部信息中的User-Agent参数，模拟浏览器访问。
3. 使用requests库发送请求，获取网页源代码。
4. 使用BeautifulSoup库对网页源代码进行解析，提取所需信息，如房屋总价、单价、面积、户型、楼层、朝向、装修情况、小区名称和地址等。
5. 将提取的信息存储到pandas的DataFrame中，并保存为csv文件。

下面是Python爬取链家石家庄二手房信息的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 构建请求头部信息
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'}

# 设置访问链接
url = 'https://sjz.lianjia.com/ershoufang/'

# 发送请求
res = requests.get(url, headers=headers)

# 解析网页源代码
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 提取所需信息
total_price = soup.select('.priceInfo .totalPrice').text.strip()
unit_price = soup.select('.unitPrice .value').text.strip()
house_info_list = soup.select('.info .address .houseInfo')
room_list = [info.text.split('|') for info in house_info_list]
area_list = [info.text.split('|') for info in house_info_list]
floor_list = [info.text.split('|') for info in house_info_list]
orientation_list = [info.text.split('|') for info in house_info_list]
decoration_list = [info.text.split('|') for info in house_info_list]
community_list = soup.select('.info .flood .positionInfo a').text.strip()
address_list = soup.select('.info .flood .positionInfo').text.strip().split('\xa0\xa0')

# 存储为DataFrame，并保存为csv文件
df = pd.DataFrame({'房屋总价': total_price, '单价': unit_price, '户型': room_list, '面积': area_list,
                   '楼层': floor_list, '朝向': orientation_list, '装修情况': decoration_list,
                   '小区名称': community_list, '地址': address_list})
df.to_csv('lianjia_shijiazhuang.csv', index=False)