python爬取链家网二手房

好的，以下是爬取链家网二手房信息的简单步骤：

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

2. 分析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。

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://bj.lianjia.com/ershoufang/'

# 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
house_list = []
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)

# 保存为CSV文件
df = pd.DataFrame(house_list)
df.to_csv('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。