爬取链家成都市2022年的租房房源数据,包括房源名称", "户型", "面向", "面积", "所属区", "地址", "价钱",再爬取链家成都市2023年的租房房源数据,包括房源名称", "户型", "面向", "面积", "所属区", "地址", "价钱"

时间: 2023-10-15 18:03:50 浏览: 25
好的,您需要爬取链家成都市2022年和2023年的租房房源数据,这个任务需要使用爬虫技术。以下是大致的步骤: 1. 分析链家网站的页面结构,找到需要爬取的数据所在的位置。 2. 使用 Python 的 requests 库向链家网站发送请求,获取网页内容。 3. 使用 BeautifulSoup 库解析网页内容,提取需要的数据。 4. 将提取到的数据保存到本地文件或数据库中。 具体实现细节可以参考以下代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 定义爬取函数 def crawl(url): 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'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') items = soup.find_all('div', class_='content__list--item--main') data = [] for item in items: name = item.find('p', class_='content__list--item--title').text.strip() layout = item.find('p', class_='content__list--item--des').text.strip() direction = item.find_all('p', class_='content__list--item--des')[1].text.strip() area = item.find_all('p', class_='content__list--item--des')[2].text.strip() district = item.find('p', class_='content__list--item--neighborhood').text.strip() address = item.find('p', class_='content__list--item--address').text.strip() price = item.find('span', class_='content__list--item-price').text.strip() data.append([name, layout, direction, area, district, address, price]) return data # 爬取2022年的数据 url_2022 = 'https://cd.lianjia.com/zufang/pg1/' data_2022 = crawl(url_2022) for i in range(2, 101): url = f'https://cd.lianjia.com/zufang/pg{i}/' data_2022 += crawl(url) # 爬取2023年的数据 url_2023 = 'https://cd.lianjia.com/zufang/pg1/y2/' data_2023 = crawl(url_2023) for i in range(2, 101): url = f'https://cd.lianjia.com/zufang/pg{i}/y2/' data_2023 += crawl(url) # 将数据保存到本地文件 import csv with open('lianjia_2022.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['房源名称', '户型', '面向', '面积', '所属区', '地址', '价钱']) writer.writerows(data_2022) with open('lianjia_2023.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['房源名称', '户型', '面向', '面积', '所属区', '地址', '价钱']) writer.writerows(data_2023) ```

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