利用网络爬虫技术抓取龙港房地产网站前5页的楼房信息,抓取出页面中的部分数据,包括详细地址、区域、房型、户型、面积、出售价格、登记时间,并以Excel表格的形式存放到本地。

好的，下面是一个简单的Python爬虫代码示例，可以抓取龙港房地产网站前5页的楼房信息，并将数据存储到本地Excel表格中。

import requests
import openpyxl
from bs4 import BeautifulSoup

# 获取网页内容
def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'utf-8'
    return response.text

# 解析网页内容，获取房屋信息
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    house_list = soup.find_all('div', class_='house')
    data_list = []
    for house in house_list:
        address = house.find('p', class_='address').text.strip()
        region = house.find('p', class_='region').text.strip()
        house_type = house.find('p', class_='house-type').text.strip()
        room_type = house.find('p', class_='room-type').text.strip()
        area = house.find('p', class_='area').text.strip()
        price = house.find('p', class_='price').text.strip()
        date = house.find('p', class_='date').text.strip()
        data_list.append([address, region, house_type, room_type, area, price, date])
    return data_list

# 存储数据到Excel表格
def save_to_excel(data_list):
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active
    ws.append(['详细地址', '区域', '房型', '户型', '面积', '出售价格', '登记时间'])
    for data in data_list:
        ws.append(data)
    wb.save('house_info.xlsx')

if __name__ == '__main__':
    # 爬取前5页数据
    for i in range(1, 6):
        url = f'http://www.longgangfc.com/house/sell/list_4_{i}.html'
        html = get_html(url)
        data_list = parse_html(html)
        save_to_excel(data_list)

这段代码中使用了requests库发送网络请求，使用BeautifulSoup库解析网页内容，使用openpyxl库将数据存储到Excel表格中。您可以根据需要进行修改和优化。