编写程序，使用多线程技术抓取杭州二手房（网址：https://hz.lianjia.com/ershoufang/）中的标题、总价和单价等信息，将爬到的数据存储到MongoDB数据库中。

可以使用Python语言编写程序，使用多线程技术抓取杭州二手房的标题、总价和单价等信息，并将爬到的数据存储到MongoDB数据库中。步骤如下：1. 建立MongoDB数据库，创建存储数据的集合。2. 使用Python语言编写程序，使用多线程技术抓取杭州二手房的标题、总价和单价等信息。3. 将爬到的数据存储到MongoDB数据库中。

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某间二手房网址：https://gz.lianjia.com/ershoufang/108403798521.html （1）解析链家网站广州二手房的前5页网址，采集每间二手房网址，并将采集结果存于Excel文件，保存路径设定为“/data/result1_1.xlsx”

为了解析链家网站（https://gz.lianjia.com/ershoufang/）的广州二手房信息并获取前5页的数据，你需要使用网络爬虫技术，通常会使用Python库如BeautifulSoup、Scrapy等。这是一个基本步骤概述：

1. 安装必要的库：首先安装`requests`, `beautifulsoup4`以及`openpyxl`库，如果还没有安装的话，可以使用命令行（pip）进行安装：

   pip install requests beautifulsoup4 openpyxl

2. 编写爬虫脚本：创建一个Python文件，例如`lianjia_spider.py`，然后编写以下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 目标URL
start_url = "https://gz.lianjia.com/ershoufang/"
# 结果文件名和路径
output_file = "/data/result1_1.xlsx"

# 解析函数
def parse_html(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    
    # 找到每一页的房源链接
    house_links = soup.find_all('a', class_='hd')  # 这里假设链接在'a'标签中且有特定class
    return [link['href'] for link in house_links]

# 获取前5页的数据
urls_list = []
for i in range(1, 6):  # 只获取前5页
    page_url = f"{start_url}{i}/"
    urls_list.extend(parse_html(page_url))

# 创建DataFrame存储数据
df = pd.DataFrame({'URL': urls_list})
# 写入Excel文件
df.to_excel(output_file, index=False)

print("数据抓取完成并保存至", output_file)

运行这个脚本后，它会下载前5页的房源链接并保存到指定的Excel文件中。

写一段爬取链家郑州二手房房价的代码，里面包括，总价，单价，户型，面积等信息。链家二手房网站为：https://zz.lianjia.com/ershoufang/

好的，以下是一段Python代码，可以爬取链家郑州二手房房价的信息，包括总价、单价、户型和面积等信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://zz.lianjia.com/ershoufang/"

r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
houses = soup.find_all('div', {'class': 'info'})

for house in houses:
    # 获取总价
    total_price = house.find('div', {'class': 'totalPrice'}).text.strip()
    # 获取单价
    unit_price = house.find('div', {'class': 'unitPrice'}).text.strip()
    # 获取户型和面积
    room_info = house.find('div', {'class': 'houseInfo'}).text.strip()
    # 输出结果
    print(total_price, unit_price, room_info)

注意，这段代码只能爬取到一页的房价信息。如果需要爬取多页的信息，则需要结合requests和BeautifulSoup的分页功能进行爬取。