用python爬虫获取安居客二手房网站柯桥区域的前十页的二手房标题、小区名称、单价、总价、户型、所在楼层、面积、装修情况、朝向、建成时间、有无电梯、所属区域、产权年限、产权性质、物业类型、小区均价、小区户数、物业费用、容积率、绿化率。

时间: 2023-10-27 15:08:11 浏览: 95
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python 二手房信息爬虫

好的,我可以为您提供一些代码来帮助您实现这个功能。请先确保您已经安装了 Python 的 Requests 和 BeautifulSoup 库。 代码如下: import requests from bs4 import BeautifulSoup 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'} area = 'kq' # 柯桥区的简写 pages = range(1, 11) # 前十页的页码 for page in pages: url = f'http://hz.anjuke.com/sale/{area}/p{page}/#filtersort' html = requests.get(url, headers=headers).text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') items = soup.select('.list-item') for item in items: title = item.select('.house-title > a')[0].text.strip() community = item.select('.comm-name > a')[0].text.strip() unit_price = item.select('.unit-price')[0].text.strip() total_price = item.select('.price-det > .price')[0].text.strip() room_type = item.select('.room-type')[0].text.strip() floor = item.select('.floor')[0].text.strip() area = item.select('.area')[0].text.strip() decoration = item.select('.tags-bottom .item')[0].text.strip() direction = item.select('.tags-bottom .item')[1].text.strip() year = item.select('.tags-bottom .item')[2].text.strip() elevator = item.select('.haskey-ex')[0].text.strip() location = item.select('.house-details > .details-item')[0].text.strip() ownership = item.select('.house-details > .details-item')[1].text.strip() property_type = item.select('.house-details > .details-item')[2].text.strip() avg_price = item.select('.brother-right')[0].select('.price-txt')[0].text.strip() households = item.select('.house-details-list')[0].select('.list-col > .first')[0].text.strip() property_fee = item.select('.house-details-list')[0].select('.list-col > .first')[1].text.strip() volume_rate = item.select('.house-details-list')[0].select('.list-col > .first')[2].text.strip() green_rate = item.select('.house-details-list')[0].select('.list-col > .first')[3].text.strip() print(title, community, unit_price, total_price, room_type, floor, area, decoration, direction, year, elevator, location, ownership, property_type, avg_price, households, property_fee, volume_rate, green_rate) 这段代码将会爬取安居客二手房网站柯桥区域前 10 页的二手房信息,并输出每套房子的各项详细信息。
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