jupyter notebook爬链家

抱歉，根据提供的引用内容，没有提供关于在Jupyter Notebook中爬取链家的代码。但是，我可以为您提供一些关于在Jupyter Notebook中爬取链家的一般步骤和示例代码。

首先，您需要安装所需的库，例如requests、BeautifulSoup和pandas。您可以使用以下命令在Jupyter Notebook中安装它们：

!pip install requests
!pip install beautifulsoup4
!pip install pandas

接下来，您可以使用以下代码作为爬取链家信息的示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def crawl_data(url):
    # 发送请求获取页面内容
    response = requests.get(url)
    # 使用BeautifulSoup解析页面内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 获取房源信息
    items = soup.find_all('div', class_='info clear')
    # 遍历房源信息并提取所需数据
    for item in items:
        title = item.find('a').text.strip()
        price = item.find('div', class_='price').span.text.strip()
        # 将数据存储到列表中
        item_list.append({'Title': title, 'Price': price})

# 设置起始URL
start_url = '/ershoufang/'
item_list = []

# 爬取多页数据
for a in range(20):
    next_url = f'{start_url}pg{a+1}/'
    print(next_url)
    crawl_data(next_url)

# 将数据写入CSV文件
file_name = '链家信息爬取.csv'
df = pd.DataFrame(item_list)
df.to_csv(file_name, index=False, encoding='utf-8-sig')
print(f"爬取完成，共爬取{len(item_list)}条数据")

请注意，以上代码仅为示例，具体的爬取逻辑可能需要根据链家网站的结构和变化进行调整。另外，爬取网站数据时请遵守相关法律法规和网站的使用条款。