用python爬取链家网二手房信息武汉藏龙岛部分，要求包括标题，价格，地址，小区名字，平方米，梯户比例，抵押信息

您好，这是一个比较复杂的任务，需要使用Python爬虫技术实现。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 分析链家网二手房信息页面的URL，找到相应的URL格式，例如：https://wh.lianjia.com/ershoufang/canglongdao/pg1/

2. 使用Python中的requests库发送请求，获取页面源代码。

3. 使用BeautifulSoup库解析页面源代码，获取需要的信息。

4. 通过循环遍历每一页，并结合正则表达式等方法，获取所需的信息。

5. 将获取的信息存储到本地文件或数据库中。

以下是基本代码框架，您可以根据自己的需要进行更改和完善：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

# 设置请求头，防止被反爬虫
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'}

# 设置请求的URL
url = 'https://wh.lianjia.com/ershoufang/canglongdao/pg1/'

# 发送请求
res = requests.get(url, headers=headers)

# 解析页面源代码
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 获取所需信息
titles = soup.find_all('div', class_='title')  # 标题
prices = soup.find_all('div', class_='totalPrice')  # 价格
locations = soup.find_all('div', class_='positionInfo')  # 地址
communities = soup.find_all('div', class_='communityName')  # 小区名字
sizes = soup.find_all('div', class_='houseInfo')  # 平方米
ratios = soup.find_all('div', class_='houseInfo')  # 梯户比例
mortgages = soup.find_all('div', class_='tag')  # 抵押信息

# 处理所需信息
for title, price, location, community, size, ratio, mortgage in zip(titles, prices, locations, communities, sizes, ratios, mortgages):
    title = title.get_text()
    price = price.get_text()
    location = location.get_text()
    community = community.get_text()
    size = re.findall(r'\d+\.?\d*', size.get_text())[0]
    ratio = re.findall(r'(\d+).*?(\d+).*?(\d+)', ratio.get_text())[0]
    mortgage = mortgage.get_text()

    # 存储信息到文件或数据库中
    print(title, price, location, community, size, ratio, mortgage)

需要注意的是，该代码只是一个基本的框架，实际爬取需要根据网站的反爬虫机制进行相应的处理，例如设置代理IP、限制爬取速度等。同时，爬虫行为也需要遵守相关法律和道德规范，不得进行违法和不良的行为。