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。