如果要爬取100页的数据，这些流程的具体代码都有哪些

以下是一个示例的代码，用于爬取链家北京二手房朝阳区域100页数据的基本属性：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 构造请求URL
base_url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/chaoyang/pg'
page_count = 100

# 存储结果的列表
property_list = []

# 循环获取每一页的数据
for page in range(1, page_count+1):
    url = base_url + str(page)
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 获取每个房型信息的标签
        items = soup.find_all('div', class_='info clear')
        
        # 遍历每个房型信息
        for item in items:
            # 提取基本属性
            title = item.find('div', class_='title').text.strip()
            total_price = item.find('div', class_='totalPrice').text.strip()
            unit_price = item.find('div', class_='unitPrice').text.strip()
            area = item.find('div', class_='houseInfo').text.strip().split('|')[1].strip()
            orientation = item.find('div', class_='houseInfo').text.strip().split('|')[2].strip()
            
            # 存储到列表中
            property_list.append({
                'title': title,
                'total_price': total_price,
                'unit_price': unit_price,
                'area': area,
                'orientation': orientation
            })
    
# 打印结果
for property in property_list:
    print(property)

# 将数据保存到文件或数据库中，此处省略

请注意，此代码仅为示例，具体的实现方式可能因网站结构变化而需要调整。同时，为了避免给网站服务器带来过大负担，建议在请求之间添加适当的延时，并遵守相关的爬虫规范和使用条款。