python爬取嘉兴链家网二手房400条

好的，以下是爬取嘉兴链家网二手房400条信息的简单步骤：

1. 导入需要的库：requests、BeautifulSoup和pandas。

2. 分析嘉兴链家网二手房页面的URL，确定爬取的信息类型和地区。

3. 构造请求头，使用requests库发送请求，获取响应。

4. 使用BeautifulSoup库解析响应的HTML页面，获取房源信息。

5. 使用pandas库将房源信息保存为CSV文件。

6. 判断是否已经爬取足够的数据，如果没有，则继续爬取下一页的数据，直到爬取到400条数据为止。

下面是一个简单的Python代码示例，供参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 定义请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 构造URL
url = 'https://jx.lianjia.com/ershoufang/'

# 定义空的房源信息列表
house_list = []

# 爬取数据
while len(house_list) < 400:
    # 发送请求
    response = requests.get(url, headers=headers)

    # 解析HTML页面
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 获取房源信息
    for li in soup.find_all('li', attrs={'class': 'clear'}):
        house = {}
        house['title'] = li.find('div', attrs={'class': 'title'}).text.strip()
        house['info'] = li.find('div', attrs={'class': 'houseInfo'}).text.strip()
        house['size'] = li.find('div', attrs={'class': 'houseInfo'}).text.split('|')[1].strip()
        house['total_price'] = li.find('div', attrs={'class': 'totalPrice'}).text.strip()
        house['unit_price'] = li.find('div', attrs={'class': 'unitPrice'}).text.strip()
        house_list.append(house)

    # 获取下一页的URL
    next_page = soup.find('a', attrs={'class': 'next'})
    if next_page:
        url = 'https://jx.lianjia.com' + next_page['href']
    else:
        break

# 保存为CSV文件
df = pd.DataFrame(house_list)
df.to_csv('jiaxing_lianjia.csv', index=False)

注意：以上代码仅供参考，实际爬取过程中需要根据具体情况进行调整。同时，爬取网站数据时需要遵守相关法律法规，不得侵犯他人隐私和知识产权等合法权益。