爬取链家二手房数据源代码

爬取链家二手房数据通常涉及网络爬虫技术，这个过程涉及到HTTP请求、HTML解析以及可能的数据清洗。以下是一个基本的Python示例，使用了requests库发送GET请求获取HTML内容，并利用BeautifulSoup库解析HTML来提取所需信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 链家二手房的URL作为起点
start_url = "https://bj.lianjia.com/zufang/"

def get_html(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
        response.raise_for_status()  # 检查状态码是否成功
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        print(f"请求错误: {e}")
        return None

def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    # 使用CSS选择器或其他解析方式找到房屋列表元素
    houses = soup.select('.house-list')  # 根据链家页面结构替换此部分
    for house in houses:
        title = house.find('h3', class_='title').text  # 房屋标题
        price = house.find('span', class_='price').text  # 房价
        # ...其他字段处理...
        yield {"title": title, "price": price}

if __name__ == "__main__":
    html_content = get_html(start_url)
    if html_content is not None:
        for data in parse_data(html_content):
            print(data)  # 打印抓取到的信息

请注意，实际的链家页面结构可能会发生变化，你需要查看并调整CSS选择器或者其他标签属性以匹配最新的页面结构。同时，频繁的爬取可能会受到网站反爬机制的影响，因此在使用时需遵守网站的robots.txt文件和使用频率限制。