爬取贝壳数据 做房屋租赁

爬取贝壳网的房屋租赁数据需要以下步骤：

1. 获取贝壳网站的URL链接。
2. 使用Python的requests库向该URL发送请求，并使用BeautifulSoup库解析HTML页面。
3. 从页面中提取出目标数据，例如房屋的价格、地理位置、房屋类型、出租方式和房屋描述等。
4. 将提取的数据存储到本地或者数据库中。

需要注意的是，网站的反爬虫机制可能会阻止你的爬虫程序，因此你可能需要使用代理IP或者修改请求头来规避反爬虫机制。

另外，爬取网站数据时需要遵守相关法律法规，例如遵循网站的robots.txt协议，不得将爬取的数据用于商业用途等。

相关问题

用爬虫技术爬取贝壳网宁波房屋出售信息，分类存储到本地数据库中（建议sqlite）

好的，这是一个比较复杂的问题，需要分几个步骤来实现，我会尽可能详细地讲解。首先，我们需要用 Python 编写爬虫程序，以下是一个简单的爬取贝壳网宁波房屋出售信息的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3

# 创建 SQLite 数据库连接
conn = sqlite3.connect('beike.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建数据表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS house
             (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
             title TEXT,
             link TEXT,
             price TEXT,
             area TEXT,
             address TEXT)''')

# 爬取宁波市的房屋出售信息
url = 'https://nb.ke.com/ershoufang/'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 解析房屋信息
house_list = soup.find_all('div', class_='info')
for house in house_list:
    title = house.find('a', class_='title').text.strip()
    link = 'https://nb.ke.com' + house.find('a', class_='title')['href']
    price = house.find('div', class_='price').text.strip()
    area = house.find('div', class_='houseInfo').text.split('|')[1].strip()
    address = house.find('div', class_='houseInfo').text.split('|')[0].strip()
    # 插入数据到数据库中
    cursor.execute("INSERT INTO house (title, link, price, area, address) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)", (title, link, price, area, address))

# 提交事务并关闭数据库连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

这段代码使用 requests 库发起 HTTP 请求，使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面，提取出房屋的标题、链接、价格、面积和地址信息，并插入到 SQLite 数据库中。

需要注意的是，网站的 HTML 结构可能会随时变化，所以代码需要根据实际情况进行调整。此外，为了避免被网站屏蔽，我们需要加上 User-Agent 头信息，模拟浏览器的访问。

另外，为了避免重复爬取数据，我们可以在数据库中添加一个唯一键，比如链接，然后在插入数据之前先查询数据库中是否已经存在该链接的数据，如果已经存在，则不再插入。

希望这个示例代码能够帮助你完成爬取贝壳网宁波房屋出售信息的任务。

用scrapy爬取贝壳网宁波房屋出售信息，分类存储到本地数据库中（建议sqlite）。

好的，这是一个比较复杂的任务，需要一些具体的步骤来完成。我可以提供一些大致的思路和代码参考。

1. 首先需要安装 Scrapy 和 SQLite3，可以使用 pip 命令进行安装：

pip install scrapy
pip install sqlite3

2. 创建 Scrapy 项目和 Spider

在终端中进入工作目录，执行以下命令创建 Scrapy 项目：

scrapy startproject beike

然后使用以下命令在项目中创建 Spider：

cd beike
scrapy genspider beike_spider ke.com

这里的 `beike_spider` 是你自己定义的 Spider 名称，`ke.com` 是你要爬取的网站域名。

3. 编写 Spider 代码

在 `beike/spiders` 目录下找到 `beike_spider.py` 文件，根据需求修改代码。以下是一个简单的示例：

import scrapy
import sqlite3

class BeikeSpider(scrapy.Spider):
    name = 'beike_spider'
    allowed_domains = ['ke.com']
    start_urls = ['https://nb.ke.com/ershoufang/']

    def parse(self, response):
        # 获取页面中所有房屋信息的链接
        house_urls = response.css('.sellListContent li .title a::attr(href)').extract()

        for url in house_urls:
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_house)

    def parse_house(self, response):
        # 解析房屋信息
        title = response.css('.title-wrapper .main::text').extract_first().strip()
        price = float(response.css('.price .total::text').extract_first())
        area = float(response.css('.area .mainInfo::text').extract_first())
        unit_price = float(response.css('.unitPrice .unitPriceValue::text').extract_first())

        # 存储到数据库
        conn = sqlite3.connect('beike.db')
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS houses (title TEXT, price FLOAT, area FLOAT, unit_price FLOAT)')
        cursor.execute('INSERT INTO houses (title, price, area, unit_price) VALUES (?, ?, ?, ?)', (title, price, area, unit_price))
        conn.commit()
        conn.close()

这个 Spider 的作用是爬取宁波贝壳网二手房页面中的所有房屋信息，解析房屋标题、价格、面积和单价，并将其存储到 SQLite3 数据库中。

4. 配置数据库

在工作目录下创建一个空的 SQLite3 数据库文件 `beike.db`。

5. 运行 Spider

使用以下命令运行 Spider：

scrapy crawl beike_spider

Spider 会自动爬取网站并将数据存储到数据库中。

以上是一个简单的示例，具体实现可能会有所差异。如果遇到问题，可以参考 Scrapy 和 SQLite3 的官方文档进行查阅。