Scrapy爬取58同城二手房目标网站url地址为https://cq.58.com/ershoufang/。 1、要求爬取重庆挂牌出售的全部二手房信息。爬取信息包括卖点、楼盘、楼盘地址、房屋户型、楼层、建筑年代、每平单价、房屋总价。

好的，以下是爬取58同城重庆二手房信息的代码示例，你可以参考一下：

import scrapy

class ChongqingErshoufangSpider(scrapy.Spider):
    name = 'chongqing_ershoufang'
    allowed_domains = ['cq.58.com']
    start_urls = ['https://cq.58.com/ershoufang/']

    def parse(self, response):
        # 获取当前页所有房源的url
        house_urls = response.css('.listUl > li > div.img_list > a::attr(href)').extract()
        for url in house_urls:
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_house_info)

        # 获取下一页的url
        next_page_url = response.css('.next::attr(href)').extract_first()
        if next_page_url:
            yield scrapy.Request(next_page_url, callback=self.parse)

    def parse_house_info(self, response):
        item = {}
        item['title'] = response.css('.house-title h1::text').extract_first().strip()
        item['community'] = response.css('.communityName a::text').extract_first().strip()
        item['address'] = response.css('.areaName a::text').extract_first().strip()
        item['layout'] = response.css('.house-desc-item:nth-child(1) span:nth-child(2)::text').extract_first().strip()
        item['floor'] = response.css('.house-desc-item:nth-child(2) span:nth-child(2)::text').extract_first().strip()
        item['year'] = response.css('.house-desc-item:nth-child(3) span:nth-child(2)::text').extract_first().strip()
        item['unit_price'] = response.css('.price .price_main b::text').extract_first().strip()
        item['total_price'] = response.css('.price .total::text').extract_first().strip()
        yield item

解释一下代码：

1. 首先定义了一个爬虫类 `ChongqingErshoufangSpider`，指定了爬虫名字、允许爬取的域名以及起始url。

2. 在 `parse` 方法中，首先获取当前页所有房源的url，并对每个url发送一个回调请求，调用 `parse_house_info` 方法解析房源信息。

3. 然后获取下一页的url，如果存在则继续发送请求，回调 `parse` 方法。

4. 在 `parse_house_info` 方法中，通过CSS选择器获取房源的各项信息，并将其存储在一个字典类型的item中，最后通过 `yield` 返回。

5. Scrapy会将所有的item收集起来，最终输出为一个json文件或其他格式的文件，具体格式可以在 `settings.py` 中进行配置。

希望这个代码示例对你有所帮助！